2025年6月3日，經濟合作與發展組織（OECD）發佈了備受關注的《AI能力指標》β版報告。這份報告不僅是對人工智慧技術能力的量化評估，更是一面鏡子，讓政策制定者和教育從業者重新審視人與AI在核心能力上的交界與差距。報告從語言、社交、問題解決、創造力、批判性思維、記憶與學習、視覺、操作控制與機器智能等九大類能力出發，嘗試回答一個關鍵問題：當AI能做更多，人類該學什麼？
AI能力被分為五個等級——從機器已經能完全勝任的任務，到尚需人類高度參與的複雜行動。結果顯示，多數與語言與知識處理有關的技能，AI已達中等水平（第3級），而像是情境判斷、操作與社交互動的能力，AI仍停留在較低層級（第2級）。這些差異不僅是技術上的觀察，更對當前教育體系產生重大啟示：我們還應該教孩子什麼？哪些該交由AI處理？哪些能力又是人類獨有、不可輕易取代的？
以美國中學的Emma老師為例，過去她總在深夜批改學生作文。如今，她使用AI輔助工具，在幾分鐘內獲得語法、結構、表達等自動反饋，將重複性工作大幅縮減。省下的時間，她改用於每週一次的深度討論活動，與學生一起探索文本背後的社會議題，甚至結合Python編寫程式來分析小說角色的心理動機。AI取代了重複性機械任務，卻反讓老師更專注於學生思辨與創造的能力養成。
這正是OECD所稱的「轉型式教育交付模式」。AI的介入，並不意味著教師被取代，而是角色重塑——從傳統的知識傳授者，轉為啟發者與設計者。隨著AI能力的擴展，教育將不再只是知識的堆疊，而是能力的重構與社會價值的體現。
舉例來說，在英國波恩茅斯大學，學生Jack參加了一場名為「城市永續挑戰」的跨學科競賽。他和團隊沒有依賴AI的「最佳答案」，而是親自走訪社區、調查垃圾處理現狀、設計解方、向市議會簡報。這樣的經歷遠遠超出傳統書本學習，訓練了他的批判思考、團隊合作與公民責任感——這些都是AI目前難以模仿的能力。
OECD進一步指出，如果AI在閱讀與邏輯推理上已經超越15歲學生的平均表現，那麼教育是否應該繼續重視這些「AI擅長」的項目？或者，我們該把課程重心轉向AI仍無法取代的領域——倫理思考、創造力、多角度整合與情感同理？例如，讓學生以氣候變遷為題，融合科學、語文、藝術與政治，進行小組報告與行動實踐。這類整合性的任務，才是未來人才真正需要的訓練。
同樣的轉變，也發生在瑞典與美國等地。例如瑞典中學開始試點計畫，讓學生利用AI撰寫小說，再由同儕與教師一起討論內容與修辭，培養創造與評鑑能力。在美國，科學教師David說得很直接：「AI可以協助提出實驗架構，但變數設計與結果撰寫，還是需要學生自己來。我的角色更像是引導者，不再是單向輸出的講師。」
不過，教育變革從來不是單純的技術轉換，它同樣伴隨挑戰。過度依賴AI，可能導致學生的長期記憶力與深度思考能力退化；若教師缺乏數位素養，也可能對AI系統抱持疑慮，進而排斥使用。因此，OECD與歐盟正積極推動AI素養教育，為各年齡層學生設計跨領域課程，並建立教師培訓體系。例如蘇格蘭就推出「責任AI教學資源包（TRAILS）」，協助教師學會如何在課堂中適當整合AI工具，避免技術依賴或教學失衡。
這份《AI能力指標》不只是為了評分AI有多厲害，更是一份給教育界的「能力地圖」與「轉型指南」。它幫助政策制定者掌握哪些任務可能被AI取代，哪些能力仍需人力維持，哪些教育方向值得投入未來資源。OECD也將每年持續更新這些指標，並開放研究人員提供實證數據，讓指標更貼近真實教學場景。
我們可以預見，未來的教育將更具彈性與創意。混合式學習、個人化回饋、小組合作與跨學科專案會成為主流。AI提供工具與協助，但學習的主體仍然是人。教室會更像一個互動空間，不是只為了「吸收資訊」，而是為了「探索問題、培養能力、實踐價值」。
正如Emma、Jack與David這些真實故事所顯示的，AI不會取代教育中的人味與情感，它的出現，反而讓我們重新認識教育的真正核心：不是教什麼知識，而是培養什麼樣的人。
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