AI素養是什麼？孩子需要學AI嗎？3大關鍵能力一次看懂

發布日期：02 Dec 2025

AI 正在改變我們的世界。
從孩子寫作業、查資料，到我們大人規劃行程、處理工作，AI 幾乎已經變成生活必備工具。也因此，越來越多家長開始問:「現在的孩子到底需不需要學 AI?」、「AI 素養到底指的是什麼?」
很多人以為 AI 素養就是寫程式、操作很多 AI 工具，但其實這是一個常見誤解。

真正重要的不是孩子會不會用某個 AI，而是當 AI 一路進化、資訊爆炸的時代來臨時：

「孩子是否具備『能理解、能判斷、能創造』的能力」

而這三件事，就構成了AI 素養的核心；有趣的是，這些能力其實孩子們早就在【魔術科學課】裡自然練習了。


一、AI 素養是什麼?

當我們談到「AI 素養」，很多人第一個想到的可能是學程式、學編碼，或是讓孩子去上各種AI工具課程。但這其實是個常見的誤解。

根據學術研究，AI 素養（AI Literacy）指的是：「理解 AI 的運作方式、能判斷 AI 資訊、並能用 AI 解決問題與創造價值的能力」

換句話說，AI 素養的真正核心不是技術，而是：

  • 邏輯思考（理解 AI 的原理）
  • 批判判斷（知道 AI 可能錯）
  • 創造力與問題解決（懂得跟 AI 合作）


這些能力讓孩子不是被 AI 推著走，而是能與 AI 共同協作。更重要的是，AI 素養不是未來才要教，是孩子現在就應該慢慢建立的能力。


二、AI素養的3大關鍵能力

1. 理解 AI 的運作邏輯

孩子不一定要會寫程式，但要知道 AI「大概怎麼運作」。就像我們不需要成為機械工程師才能開車，但我們需要知道油門、煞車的作用。

孩子不需要會寫程式，但至少需要理解：

  • AI 是透過大量資料學習
  • AI 不是全知全能
  • AI 的答案也可能偏誤或不完整


他們就能更聰明地使用這些工具，不會盲目相信 AI 給出的每一個答案。

在【魔術科學課】中，孩子在觀察、操作魔術時，會做三件事：

  • 觀察差異
  • 找規律
  • 做假設、驗證


而這就是 AI 的初步邏輯，機器學習就是觀察大量資料 → 找規律 → 推論出結論。孩子在破解魔術的過程，其實已經在練習 AI 的思考方式。


2. 批判性思考 AI 存在

AI 可以很快給答案，但它不是永遠正確的。

研究發現，如果學生太依賴 AI，他們反而會「不太動腦」，特別是 17–25 歲的年輕學習者，AI 用愈多，思考分數反而愈低。也有 87% 的教育者擔心：AI 可能會削弱學生的批判性思考能力。

因此孩子必須懂得問：

  • 這個答案合理嗎？
  • 有沒有被誤導？
  • 我要如何驗證？


魔術最迷人的地方，就是「看起來不可能」。

在魔術科學課中，當孩子面對違反常理的現象時，會自然產生：

  • 疑問
  • 推理
  • 驗證


這就是 AI 時代最重要的思考底層，他們必須質疑、推理、驗證。而孩子在魔術科學課裡，就是在不知不覺中練習這件事。


3. 善用 AI 成為創作的助手

AI 不會取代人類，但會取代「不會用 AI 的人」。

未來的孩子需要知道：

  • 如何問好問題
  • 如何給 AI 清楚指令
  • 如何把 AI 的答案變成自己的創作


這種與 AI 協作的能力，讓孩子不只是被動接受資訊，而是主動創造價值。AI 只是工具，真正的創意仍然來自人類。

在魔術科學課裡，孩子不只是學習現成的魔術，而是：

  • 延伸出自己的魔術表演
  • 創造效果
  • 用不同材料重新演繹


這個過程需要創意，需要實驗，需要調整，正如同使用AI進行創作。


三、孩子真的需要學 AI 嗎？

孩子不需要現在就去上複雜的工程課，也不需要每個工具都會。真正重要的是：「讓孩子具備能理解、能判斷、能創造的 AI 素養」而這些能力不是一堂課能學會，而是在生活中去慢慢累積起來的。

因為這些能力，讓孩子無論在 AI 時代、科技時代、任何時代，都能保持競爭力。


四、AI素養不是工具能力，而是一種「思考能力」

AI 已經融入孩子的生活，不是未來才需要面對的議題，並且AI 一直在進步，但工具會變，能力會留下。

你不用急著讓孩子學特定工具，也不需要擔心他們是否會被 AI 取代。而這些能力的培養，不需要等到孩子長大，也不需要昂貴的課程。從生活中的每一次提問，每一次實驗，每一次創作開始，AI素養就在慢慢萌芽。

就像在【魔術科學課】裡，當孩子用好奇的眼光觀察世界，用邏輯推理破解謎題，用創意設計新魔術時，他們其實已經在為AI時代做準備了。

References:

A systematic review of AI literacy conceptualization, constructs, and implementation and assessment efforts (2019–2023)
AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking
Navigating the landscape of AI literacy education: insights from a decade of research (2014–2024)

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