學者：加拿大 AI 國家戰略的真正考驗在大學課堂，而非實驗室

一個國家的 AI 戰略通常以研究投資、算力建設與產業扶植為主軸。而加拿大學界正提出一個不同的檢驗點：真正決定成敗的是大學課堂。

這項主張的核心，在於指出當前 AI 教育政策的盲區。多數大學的 AI 政策處理的是兩件事：工具的採購與使用規範，以及學術誠信的界線。這兩件事都必要，但都停留在技術與行政層面。學者認為，AI 對高等教育最深刻的影響其實發生在另一個層次——它改變了教與學的社會與情緒條件。

具體來說，變化發生在幾個地方。

其一是信任關係。當教師開始懷疑每一份作業是不是 AI 寫的，而學生感覺到自己被預設為可能作弊的一方，師生之間的基本信任就被侵蝕。這種氣氛的改變無法用任何政策文件修復，卻直接影響學生願不願意在課堂上暴露自己的不懂。

其二是學習中的挫折經驗。學習本質上包含大量的困惑、卡關與自我懷疑，而這些不舒服的狀態正是成長發生的地方。當學生手上隨時有一個能立刻消除困惑的工具，他們失去的不只是解題練習，還有面對不確定性的耐受力——而這正是研究所訓練與職場都高度需要的能力。

其三是教師的專業認同。當備課、批改與回饋大量交由 AI，教師的角色定位會鬆動。這個問題在資深教師身上尤其明顯：他們的專業自我認同建立在對學科與學生的深度理解上，而不是流程效率。

學者主張的因應方向，是把 AI 政策從「規範學生行為」擴展到「重新設計學習經驗」。這包括在課程中刻意保留需要人際互動才能完成的環節、明確界定哪些困難是刻意保留的學習機會、以及在師資培育中處理教師自身面對 AI 的專業焦慮。

對各國的 AI 教育政策而言，這篇投書提出了一個值得採用的評估角度：除了問「我們導入了多少 AI」，也該問「導入之後，師生之間的關係變好還是變壞」。前者容易統計，後者才決定教育品質。