這學期在教學現場，我愈來愈覺得一個問題比「要不要禁 AI」更重要：我們到底希望學生畢業時，具備哪些跟 AI 協作的能力？

如果只剩校級一句「可以適度使用」，學生收到的訊號其實很混亂。有的作業默認可以找 AI 代勞，有的老師又突然要求全部手寫。久了學生學到的不是判斷力，而是猜老師的底線。

我現在比較傾向把能力拆成三種。第一種是 with AI，也就是知道怎麼把 AI 當工具，幫自己整理資料、測試想法、加快迭代。第二種是 without AI，哪些基本功一定要自己長出來，例如程式邏輯、資料判讀、口頭表達。第三種是 about AI，學生要理解 AI 會錯在哪裡、偏在哪裡、為什麼不能照單全收。

這樣一拆，課程設計就清楚很多。不是全面放行，也不是全面禁止，而是每個作業都先想清楚：這份作業要測的是哪一種能力？如果要看學生的原始理解，那就該明講不能用 AI；如果要練的是協作，那就該把 prompt、修改痕跡和反思一起納入評分。

教育現場最大的風險從來不是 AI 太強，而是我們自己沒有把學習目標說清楚。學生其實不是不能接受規則，他們怕的是規則前後不一致。這件事如果沒先釐清，最後只會變成老師忙著抓、學生忙著躲，真正的學習反而不見了。