波士頓大學多位教育學者近日探討人工智慧對教學與學習的衝擊，雖然AI能提升學生練習效率，但也可能造成過度依賴導致學習成效下降，專家呼籲教育科技應有如「教育版食藥署」般的嚴謹測試，確保AI工具真正有益於學生發展並避免擴大教育不平等。
隨著人工智慧（AI）技術持續發展，教育領域正經歷顯著變革。去年三月，波士頓大學（BU）Wheelock 學院舉辦了一場論壇，深入探討「AI 世界中的教學與學習」這個核心問題，多位研究員強調，校園內的 AI 工具必須以實證為基礎並以人為本。
《Boston University》報導指出，教師們對於聊天機器人與大型語言模型在校園內的普及感到兩難。一方面，他們擔心學生過度依賴這些工具而失去獨立思考能力；另一方面，也憂慮若不跟上 AI 趨勢，可能錯失教學創新的機會。臨床副教授 Nermeen Dashoush 指出，導入 AI 應考量不同種族、地區與社經地位造成的教育不平等。
研究也揭示 AI 對學習成效的複雜影響。根據 2025 年刊載於《PNAS》（美國國家科學院院刊）的一項研究，土耳其近千名高中數學學生使用標準 GPT-4 聊天機器人練習時，分數比未使用者高出 48%。然而，當考試移除 AI 輔助後，他們的成績卻比從未使用 AI 的學生差了 17%。研究發現，若使用經過設計限制的 GPT-4 版本，可大幅減少這種學習落差。波士頓大學 Faculty of Computing & Data Sciences 的助理教授邁克爾·阿倫·張（Michael Alan Chang）強調，學習中最重要的「頓悟時刻」（sensemaking），是 AI 無法直接給予的，這正是學習的核心。
波士頓大學 Evidence-Based AI in Learning (EVAL) Industry Collaborative 的研究助理教授 Ola Ozernov-Palchik 警告，目前學校使用的教育科技（edtech）工具中，不到一成有研究證實其有效性。他提到，有特殊需求的學生往往是最常使用這些未經證實應用程式的群體，顯示現行系統存在潛在風險。Ozernov-Palchik 呼籲，教育科技應比照「教育版食藥署」（FDA for education）的標準，對其有效性進行嚴格審核。為此，EVAL Industry Collaborative 推出了 EVAL Challenge 挑戰計畫，為教育科技公司提供免費的隨機對照試驗（RCT）。AI 閱讀輔導工具 Amira Learning 已獲選參與首個 RCT 專案。
邁克爾·阿倫·張建議教育界在教室中全面推廣 AI 前，應採取「勇敢暫停」（courageous pause）的態度，先思考教育的本質與目標，再考慮科技能扮演的角色。他擔心，如果教育體系本身就存在不平等，AI 的應用反而可能擴大這些差距。