根據
2026年的PISA 國際評量 結果，可看出拉開孩子學習差距的，不是使用AI的科技能力，而是「思考能力」。
科技與AI確實正在改變學習方式，科技讓學習變容易了，孩子卻不一定學得更好了。
因為，如果孩子缺乏足夠的閱讀理解、注意力、思考能力，科技與AI反而讓「不思考」變得更加容易。
我們必須擬定一個好的學習目標：AI應該幫助小孩去降低的是「無效的學習成本」，而不是降低「思考的難度」。
現在的孩子不是「看不到資訊」，而是：資訊多到看不完，但真正能讀懂、記住、運用的卻越來越少。
一、智慧型手機，正在改變孩子閱讀的方式
現在的小孩看到一段文字太長就滑過去；文章沒有圖片就跳過；看到不懂的地方先搜尋答案；遇到需要思考的問題直接問AI。
長期如此下來，孩子逐漸習慣一種新的、表層的閱讀模式：快速瀏覽
→ 擷取關鍵字
→ 找答案
→ 結束。這種方式適合搜尋資訊，但這不是「真正的學習」。
真正的閱讀理解的能力，是理解文章的脈絡、判斷作者的觀點、找出重要資訊、比較不同資訊、推論文章沒有直接說出的內容、把新知識與既有知識連結起來。
以上的能力，都需要一定程度的注意力與深度思考。
二、2026年PISA中發現「敷衍閱讀者」？
PISA的閱讀評量，不僅測驗識字能力，更能測試學生能不能理解、分析、推論與評估文本。
現在出現了一個需要警惕的現象，是部分學生會快速瀏覽文章，卻沒有真正理解內容，最後做出錯誤判斷，這種現象稱為「敷衍閱讀者」。
「敷衍閱讀者」看到一篇文章，第一段快速掃過；第二段跳著看；看到題目後，再回頭搜尋關鍵字；找到「看起來很像答案」的句子，然後就作答。看起來讀完了，其實沒有真正讀懂。
如果習慣了這種 「敷衍閱讀者」 的
閱讀方式，未來就不只是「閱讀成績不好」，而是整體閱讀能力不足，會常常看不懂題目、讀不懂文章、資料判斷錯誤，甚至無法判斷連AI產生的資訊的真假。
三、 東西方教育 「把AI拿來做什麼」的思維很不一樣
長期來看PISA國際評量的結果，會發現
新加坡、日本、韓國被列入亞洲頂尖教育體系， 在數學、科學與閱讀方面具有非常強的競爭力，尤其是高階數學能力。新加坡約37% 學生達到數學表現的最高等級 ，韓國約23%，日本約22%，美國約8%。
西方教育體系有一種思維是：「讓AI幫孩子把事情變簡單。」例如：讓AI寫作文、讓AI整理筆記、直接叫AI解釋看不懂的觀念、讓AI直接寫答案。這種方式確實非常方便，但孩子可能因此少做了一件非常重要的事情：自己思考。
新加坡、日本、韓國 老師使用科技的核心概念是：「如何讓孩子想得更多、更深入？」
教師先讓學生自己閱讀一篇文章，再利用AI提出不同觀點，要求學生判斷：「AI的說法正確嗎？」「文章中的哪一段可以支持你的判斷？」「AI忽略了什麼？」「如果換一個角度，你會怎麼解釋？」這時候，AI就不再是答案機器，轉變成了孩子的「思考對手」。
孩子必須閱讀 → 分析
→ 判斷
→ 辯證
→ 修正，這才是AI時代真正需要的能力。
老師的教育方式不是「如何讓孩子少做一點？」，AI不是代替學生思考，而是增加學生思考。
四、 「好老師」 比「小班制」更重要
美國人談教育改革時，第一個想到的是縮小班級規模。
亞洲頂尖教育體系採取的策略，不是縮小班級規模，而是把有限的教育資源投入到：如何吸引、培養並留住優秀教師。
一位真正優秀的教師，不只是把課本內容教完。他能夠發現學生不會思考的地方、設計好的問題、引導學生自己找答案、發現學生的迷思、幫助學生建立學習策略、讓學生從「知道」進一步走向「理解」。
換句話說：教育的核心不是把知識塞進孩子的大腦，而是教會孩子如何使用知識。
五、把最好的老師給最需要幫助的學生
亞洲頂尖教育體系除了培養頂尖學生，也非常重視如何幫助落後學生。透過制度與誘因，把優秀教師與校長吸引到教育資源或學習成果較弱的學校，這個觀念非常重要。
因為教育真正困難的地方，不是讓原本就很優秀的學生變得更優秀。而是如何讓原本落後的學生也能往上進步。
如果最好的老師永遠集中在最好的學校，將使教育差距只會越來越大。真正高效率的教育制度，必須想辦法把優質教育資源送到最需要的地方。
六、「教育資源投入在哪裡」比「更高的投入經費」更重要
教育成果不只是「投入多少錢」的問題，應該要思考的是：把錢花在哪裡？
如果資源大量投入在縮小班級規模、增加硬體設備，卻沒有同步提升教師品質與教學方法，教育成果未必會成比例上升。
有限的資源若能先投入在優秀教師＋有效教學＋弱勢學生扶助＋高品質課程設計，教育資源的效益會更高。
因此，「哪個教育體系最知道應該把資源用在哪裡？」的重要性大於「哪個國家教育經費最多？」
七、新冠疫情加速了學力下滑的現象
COVID-19疫情確實極大衝擊著全球教育，停課、遠距學習、社交中斷，都可能影響學習成果。不過， 在新冠疫情之前 ，
部分工業化國家的學生學業表現已經下滑。
新冠疫情只是加速了學力下滑的問題。而智慧型手機、社群媒體、短影音與AI，又進一步改變了孩子獲取資訊與學習的方式。
現在的學習環境中，資訊越來越多，注意力卻越來越碎片化。
八、AI時代，孩子最需要的不是「知道更多」，而是「想得更深」
以前家長擔心孩子記不住、不會整理、不會寫。現在AI可以幫忙搜尋、整理、產生文章。那麼，孩子還需要學什麼？
不管是不是AI時代，答案永遠不變－－孩子必須學會閱讀、理解、判斷、分析、連結與思考。
AI可以提供答案，但孩子必須知道這個答案對不對？為什麼？證據在哪裡？還有沒有其他可能？我能不能把這個知識應用到新的問題？這些能力，不是單純地搜尋就能取代的。
九、真正需要避免的是「AI讓孩子變聰明的假象」
AI最大的風險之一，是孩子使用AI之後，看起來什麼都會了，但如果把AI拿掉，孩子卻無法自己閱讀、整理、分析與表達，這類孩子只學到了「取得答案的能力」，而沒有學習能力、理解能力、表達能力。
真正的學習，是知識逐漸進入自己的長期記憶，形成彼此連結的知識網絡，面對新問題時，能夠從過去學過的知識中提取、組合、判斷，再產生新的理解。這才是「學會」。
十、AI時代更需要閱讀理解與心智圖學習
當有大量AI可以幫我們搜尋資訊，那麼真正需要交給孩子的就不只是「記得答案」，而是讓他建立自己的思考架構。
例如閱讀一篇文章時，孩子能不能快速判斷：這篇文章的主題是什麼？作者真正想說的是什麼？哪些是核心資訊？哪些只是例子？不同資訊之間有什麼關係？我能不能把它整理成一個完整的知識架構？
這也是為什麼「閱讀理解」與「心智圖」在AI時代反而更加重要。
不是只看筆記畫得漂不漂亮，心智圖真正的價值在於把零散資訊轉化成有結構的知識。
先理解，再分類；先判斷，再整理；先建立關係，再畫出架構。這個過程本身就是一連串的思考訓練。
十一、結論：AI可以替你找答案，但不能替你長出思考力
其實，大人們並沒有必要去阻止小孩使用AI，大家需要調整看待科技與AI的方式。
如果只是讓小孩用AI來代替自己閱讀、思考、整理、記憶，那麼科技越進步，孩子反而可能越依賴科技工具。
AI可以替人類找到答案，但能不能真正理解答案、判斷答案、運用答案，最後仍然取決於他自己的大腦中的思考能力。
如果是讓小孩透過AI來提出更好的問題、比較不同答案、挑戰孩子的觀點、要求孩子解釋理由、幫助孩子發現自己的思考漏洞，科技就能真正成為學習的幫手。
因此，AI時代的教育問題不是「小孩還需不需要背誦、記憶、學習？」，而是：「當AI可以幫孩子完成很多事情之後，孩子能留下什麼樣的思考能力？」
答案很清楚，AI時代中一定要建立的能力就是閱讀理解、深度思考、知識連結、判斷能力，以及獨立學習的能力。
資料來源：PISA測試：美國學生成績大幅下滑，亞洲國家領先。紐約時報中文網2026/09/09
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