
美國教育界正面臨一場前所未有的數碼轉型挑戰。雖然人工智能工具已逐步進入課堂,但全美高達 97% 教師表示缺乏有效運用 AI 教學的相關培訓,這一數據揭示技術普及與師資準備之間存在巨大鴻溝。教育非牟利組織 DonorsChoose 行政總裁 Alix Guerrier 指出,要讓 AI 惠及所有學生的關鍵並非技術本身,而在於能否傾聽前線教師實際需求。這場轉型不單關乎提升教學效能,更影響教育公平能否在 AI 時代實現。
培訓鴻溝擴大 貧富學區差距加劇
根據 RAND Corporation 最新調查顯示,雖然提供教師 AI 培訓的學區比例從 2023 年秋季的 23% 提升至 2024 年秋季的 48%,但低收入學區與富裕學區之間的落差依然顯著。數據顯示 67% 低貧窮率學區在 2024 年秋季已提供 AI 教學培訓,相比之下高貧窮率學區僅有 39%。EdWeek 研究中心於 2025 年 11 月的調查進一步證實,雖然 50% 教師已接受至少一次 AI 專業發展課程,但其中三分之一僅參加過一次基礎單次培訓。TeachAI 計劃負責人 Pat Yongpradit 坦言,許多初期培訓主要聚焦消除教師對 AI 的恐懼與困惑,而非直接教授教學應用技巧。
RAND 研究人員警告,即使預計到 2025 年秋季將有 74% 學區提供 AI 培訓,但貧富學區差距仍將持續存在,意味著服務高貧窮學校的學區很可能需要額外支援以為教師做好 AI 準備。這種不平等現象與整體數碼鴻溝問題互相交織,ACT 行政總裁 Janet Godwin 強調隨著技術日益成為學生學習核心要素,持續存在的數碼鴻溝將阻礙學生參與網上學習並完成作業,更可能影響他們在 AI 驅動世界中發展數碼素養技能的能力。
DonorsChoose 數據揭示教學現場真實需求
擁有全美 90% 公立學校教師使用紀錄的 DonorsChoose 平台,其數據為理解教師需求提供獨特視角。行政總裁 Alix Guerrier 擁有數學與科學教師、教育科技創業家及 McKinsey 顧問等多重背景,於 2022 年接任行政總裁一職,致力將前線教師實際需求轉化為政策與資金決策。平台數據顯示書籍雖仍是教師最常申請資源之一,但教學科技需求自 2020 年起持續攀升。特別值得關注是 AI 相關申請在單一年內從約 600 宗暴增至超過 1,000 宗,增長速度驚人。
Guerrier 強調多數教師並非單純追求效率提升,而是將 AI 視為回應學生多元需求的工具。具體應用包括協助多語言學生即時理解課程內容,或快速調整教材結構以符合有特殊學習需要學生的學習節奏,顯示 AI 正逐漸成為高度個人化學習的重要支援。Dartmouth 大學 2025 年 11 月研究進一步證實,AI 確實能夠大規模提供個人化學習,特別是在低資源環境中,AI 工具可以擴展個人化教學的可及性。研究指出這項工作代表「精準教育」的一步,即根據每位學習者特定需求與情境度身訂造教學。
資源公平分配成 AI 教育關鍵挑戰
DonorsChoose 今年透過平台募集資金中,超過 80% 流向長期資源不足學校,體現組織對資源公平的承諾。然而硬件設備並非唯一門檻,教育界普遍面臨挑戰在於 AI 工具高昂實施成本可能加深既有不平等。許多學校特別是位於弱勢地區學校,可能無力負擔 AI 驅動工具所需大量投資,資源取得不平等可能在學校之間造成教育差距,並阻礙優質教育平等機會。
教育科技產業資金環境亦反映這種挑戰。HolonIQ 報告指出,2024 年全球教育科技風險投資降至約 24 億美元(約港幣 187.2 億元),創十年來最低水平。這種資金緊縮與疫情時期聯邦計劃(如 ESSER 和 ECF)到期有關,這些計劃曾補助基建與數碼存取。更令人擔憂是 2025 年僅有 6% 州級教育科技領導者表示擁有持久長期資金計劃,較 2024 年的 27% 大幅下降。雖然如此,Mazda 等企業正與 DonorsChoose 合作,在 2025 年 12 月捐贈 25 萬美元(約港幣 195 萬元)並額外配捐 15 萬美元(約港幣 117 萬元)支援 STEM 項目,顯示企業社會責任在填補資金缺口方面的潛力。
從教師智慧出發的 AI 教育願景
展望未來十年,Guerrier 希望 DonorsChoose 能成為串聯教師、企業與政策制定者的重要橋樑,將教室中成功的人本 AI 嘗試轉化為可複製、可擴散的實務經驗。他強調唯有真正以學生學習體驗為核心,人工智能才能成為推動教育公平與學習成效的力量。這個願景與全球教育科技產業發展趨勢相呼應。2025 年 AI 在教育領域應用已從實驗工具轉變為基礎建設,美國 6 至 12 年級學生中有 85% 教師和 86% 學生在 2024-2025 學年積極使用 AI。
然而專家指出最有效專業發展並非一次性培訓。TeachAI 的 Yongpradit 表示,雖然看到培訓比例顯著成長令人鼓舞,但「我們仍處於這一切的開端」,許多教師僅參加過一次非常基礎培訓課程。未來發展方向包括超個人化 AI 輔導系統、能感知學生情緒並相應調整課程的情緒偵測技術,以及結合 AI 與虛擬實境的高度沉浸式個人化學習體驗。這些創新能否真正惠及所有學生,將取決於教育界能否有效縮小培訓鴻溝,並確保資源公平分配至最需要的學校與社區。
資料來源: Fast Company | AI for Education | Education Week | Dartmouth News | HolonIQ



















































