當代教育的技術焦慮與哲學契機

文：

教育專業教育資訊教育傳媒教育專業47期李浩然主任聖公會聖馬利亞堂莫慶堯中學

在二十一世紀的教育現場，我們正經歷一場前所未有的技術衝擊。當生成式人工智能（Generative 人工智能）能夠以秒速生成論文、編寫程式碼，甚至模擬專家的語氣解決複雜問題時，教育界陷入了一種深層的「技術焦慮」。如果學習僅僅被定義為獲取正確答案或高效處理資訊，那麼人類在人工智能面前無疑顯得拙劣且多餘。本文旨在探討當代教育如何透過McDowell的哲學框架，將人工智能從單純的「答案產生器」轉化為擴展人類理據空間的「理性伙伴」。

逃離無摩擦的旋轉：Donald Davidson的「第三個教條」及人工智能隱喻

要理解McDowell的思想，必須先回溯他對唐納德·戴維森（Donald Davidson）的繼承與批判。戴維森提出，傳統經驗論存在一個「第三個教條」，即「概念架構」（Scheme）與「經驗內容」（Content）的二元對立。這種觀點認為，人類擁有一套抽象的概念框架，用來整理來自世界、未經加工的原始感官資訊。

Davidson有力地指出，這種二元論會導致一種徹底的「貫融論」（Coherentism）——即一個信念的合理性僅取決於它與其他信念是否相容。他認為，經驗與信念之間僅存在物理上的「因果關係」，而非理性上的「證成關係」。McDowell敏銳地指出，這種解決方案讓人類思想陷入了「無摩擦的旋轉」（Frictionless spinning in a void）。如果我們的信念體系僅在內部自我檢證，而無法與客觀世界產生理性的摩擦，那麼我們的知識就失去了約束力。

這正是當前學生使用人工智能的縮影：當學生直接複製人工智能生成的平滑文字時，他們就在進行這種「無摩擦的旋轉」。雖然人工智能的輸出在語法上極具貫融性，但學生的認知過程卻與真實的理據脫節。他們擁有了「結果」，卻失去了與世界產生理性對話的過程。

人工智能時代的理據重構：從接收到自發的實踐

McDowell強調，認知包含兩個要素：接受性（Receptivity）與自發性（Spontaneity）。目前的人工智能應用往往過度強化了學生的「被動接收性」，導致自發推理能力的喪失。若要真正發揮人工智能的正面價值，我們必須重構師生的互動邏輯：

建立「理性摩擦」的實驗室：學生不應將人工智能視為絕對真理的來源，而應將其視為一個「蘇格拉底式的對手」。透過與人工智能進行多輪的論證攻防，學生能感受到思維與現實、邏輯之間的「摩擦」。這種碰撞迫使學生重新檢視自己的理據網絡，確保思想不再是虛空中的旋轉。
腳手架式的概念擴張：藉由人工智能模擬不同的學術視角（如：要求人工智能分別以法學家、社會學家與詩人的角度評論同一個事件），學生可以獲得多元的概念工具。這正是「教化」的過程——擴展我們掌握概念的能力，使理據空間變得更為精緻與開闊。
可視化理據的連結：利用人工智能協助將隱含的推論過程顯性化。當學生被要求解釋人工智能生成的結論背後的前提與邏輯時，他們被強迫動用了「自發性」，主動修正信念之間的矛盾，從而真正主宰自己的認知。