課堂裡的學習常看見的場景，就是常常老師在台上講的口沫橫飛，但學生卻呆坐在位子上不是很願意跟老師互動，這反應出一個現象「老師在教但學生沒在學」。如果以數位學習為例，教學該如何設計，才能引發有效學習？
有一次在國立教育廣博電台節目「科技原來那麼近！」，林珊如教授（國立交通大學 教育研究所教授，我的博士論文指導老師）、林志鴻博士（研究方向為利用眼動分析進行適性化學習，我的博士班學長，同樣也是林教授指導）和我討論一個讓學習者能夠有效且自主的數位學習公式：數位學習的最佳化路徑＝網路合作學習（團體）＋適性化學習（個人）。
臉書進行小組討論並不是合作學習
先針對「網路合作學習」進行說明，因為現今的技術功能平台已經成熟，進行網路合作學習可以讓學生主動跟他人進行討論、合作與學習，讓課室學習形式貼近職場的工作模式不跟社會脫鉤。
特別澄清，過去學生很習慣使用臉書群組去討論專題報告，嚴格來說這並不是網路合作學習，因為臉書頂多是學習管理系統（LMS；learning management system），負責工作分配跟訊息交流，並非支援學習認知面向的功能。
再者，臉書的社交功能吸引力遠大於學習，利用臉書進行網路合作學習的效率堪慮。此外，臉書是依據時間進行線性呈現，網路閱讀跟學習的特點是非線性式，因此臉書無法滿足高層次的網路合作學習需求。
異質分組、任務題目、同儕互評和數位工具是網路合作學習必要條件
大家從小就有過「分組」的經驗，相信大家都有不同的心得，有人覺得很有收穫，有些人覺得分組超痛苦，讓人痛苦原因在分組根本就像人際關係生死鬥。
所以進行合作學習首先考量分組方式，原則是遵循異質性分組，可以透過性別和學科興趣等條件進行分組篩選（要小心學科興趣跟能力的相關性很高），就是要避免能力好的學生聚在一起組出夢幻團隊。
其次，任務題目關係到網路合作學習成效甚巨，但也是最容易被忽略。任務設計不能是答案顯然易見，一個成功的學習任務必須要利用多元能力。
第三，網路合作學習成效不能跟個人學習成就（如考試成績）綁在一起，否則合作就徒具形式，學生會察覺最後學科成績還是看考試分數，就不會願意百分百投入在合作學習。因此利用同儕互評取代傳統考試，可以藉由評分跟評語看出個人的觀點，還能藉由觀摩達到學習深化效果。
最後，進行書面作業的合作學習不利資訊分享，紙本的同儕互評也不利成績的保密與統計。如果能利用數位工具進行網路合作學習，藉由數位工具便利性與有效性，能培養同儕學習情感，有效達到認知與情意的教學目標。
數學和英文的基本功，如何適性化診斷和輔助學習
適性化是能依據學習者的優缺點，做到量身定做的學習支援，特別是學生最頭痛的「數學幾何問題」跟「英文閱讀」，學生能力差異很巨大，適性化診斷系統就能大大幫助老師和學生。
傳統的紅筆適性化診斷（改考卷）已經落伍了，現在已進化到以眼動技術進行學習診斷。眼睛是靈魂之窗並提供許多資訊，例如只要看著對方的眼睛，依據眼神是否閃爍能看出緊張程度，焦距是否渙散能看出專心程度。因此「眼動技術」就是解讀你的「眼睛正在看哪裡？」、「眼球怎麼移動？」，幫助我們了解「花了時間，卻有看沒有懂」的原因，才能進一步發展眼動技術「適性化學習」的機制。
眼動技術結合教材數位化的方式，讓學習輔助功能適時呈現，例如：學生的學習歷程透過眼動軌跡偵測，系統偵測到符合迷思概念的眼動軌跡，數位教材即時將幾何問題圖進行旋轉，幫助學生思考完成幾何問題；遇到學生不懂的難字，能即時提供英文閱讀策略或難字提示。
適性化系統有可能取代教師嗎？
目前已有預言提到人工智慧將在十年後取代教師，但我不全然認同此說法，以適性化數位學習系統為例說明：藉由科技發展更好的工具來幫助學習，主要是為了降低教師重複性工作的負擔，讓教師有時間去處理更高層次的學習，讓學生可以參與到更具人際和知識互動性的學習，例如跨領域和創意發想的專題任務，這是人工智慧(AI)無法取代也是身為教師最重要的專業資產。
但教師只要求學生到教室聽課，機械式的打造學生成為「罐頭人」，無法培育學生的「獨特性」，這類教師是有可能被人工智慧(AI)所取代。
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