SPARK模型與成人教育：如何在終身學習中整合AI輔助

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SPARK模型與成人教育：如何在終身學習中整合AI輔助

引言

上個月，我在一個社區大學教授寫作課程。第一堂課後，一位約50歲的學生走過來，神情有些尷尬。

「我必須承認，」她低聲說，「我來這裡是因為我的孩子說我需要學習如何使用ChatGPT，否則我很快就會被淘汰。但老實說，我不確定為什麼我還需要學習寫作——AI不是已經可以為我寫任何東西了嗎？」

我微笑著回答：「這就像問為什麼要學開車，當我們有Uber一樣。使用服務和理解過程是完全不同的體驗和能力。更重要的是，寫作不僅是產出文字，而是一種思考方式、一種發現自己聲音的方式。AI可以模仿風格，但它無法替代你獨特的人生經驗和視角。」

她思考了一會兒，然後說：「所以你的意思是，我應該學習如何與AI合作，而不是擔心被它取代？」

「正是如此，」我回答，「這就像學習與任何強大的工具合作一樣。想想看，當計算器出現時，我們沒有停止教數學，而是改變了教學方式。現在，我們需要學習如何提出好問題、評估答案、保持批判性思考——這些是AI無法取代的人類能力。」

💬 林政宏（帥爸）金句：「在AI時代，成人教育的重點不應該是與機器競爭速度和記憶，而是培養我們獨特的人類優勢：批判性思考、創造性問題解決、情感智能和道德判斷。

SPARK模型不僅是一種學習方法，更是一種思維方式，幫助成人學習者在AI時代重新定義自己的價值和角色。終身學習不再是選項，而是必需；而AI不是威脅，而是這個旅程中的強大夥伴。」

成人教育面臨著前所未有的挑戰和機遇。一方面，技術變革和職業轉型的速度要求持續學習和技能更新；另一方面，AI工具的普及改變了知識獲取和技能發展的本質。在這個背景下，成人學習者需要新的學習模式，既能利用AI的優勢，又能發展真正的人類競爭力。

SPARK模型提供了一個整合框架，將探究式學習、技術輔助和反思實踐結合起來，為成人學習者創造有意義、有效率的學習體驗，培養他們在AI時代茁壯成長所需的關鍵能力。

讓我們一起探索如何將SPARK模型應用於成人教育，幫助終身學習者在AI時代的學習旅程中重新定義自己的角色和價值。

成人學習特點與AI時代的核心能力

成人學習的獨特特點

自主性與自我導向
- 成人期望在學習中擁有自主權與選擇權
- 能夠也希望自我導向學習，設定目標、評估進展
- 對被告知「必須學什麼」可能會有抗拒感
經驗基礎
- 成人帶來豐富的生活與工作經驗作為學習資源
- 傾向將新知識與舊經驗連結
- 經驗可能是助力，也可能成為學習的障礙
實用導向
- 學習通常由實際問題或需求驅動
- 重視可立即應用的知識與技能
- 常問：「這對我有什麼用？」
時間與精力限制
- 需同時兼顧工作、家庭與其他責任
- 學習時間與精力有限，需要高效率策略
- 面臨多重角色壓力與優先衝突
多元動機
- 學習動機包括職業發展、個人興趣、社交需求等
- 內在動機（如成就感）比外在動機更具持久性
- 動機會隨時間與情境變化
心理與情感因素
- 有些成人對學習抱持焦慮或負面記憶
- 害怕「年紀太大學不會」、擔心出錯
- 自我概念與學習經驗之間具有高度關聯性

教學啟示這些特點說明，成人教育應：

尊重自主性與選擇權
連結個人經驗與生活情境
強調學習的實用性與立即應用
提升學習效率並靈活安排
關注動機與情感支持

AI時代成人需要培養的核心能力

適應性學習與再學習能力在快速變化的環境中，持續學習、適應與重新學習比固定知識更關鍵。成人需發展「學習如何學習」的元技能。
批判性思考與信息素養在AI生成內容普及的時代，評估資訊可靠性、識別偏見、做出合理判斷是關鍵能力。需建立數位時代的批判性思維與媒體素養。
創造性問題解決AI擅長結構化任務，人類則在面對模糊與創新挑戰時仍具優勢。成人需培養跨領域思考與創新能力。
人機協作能力了解如何與AI協作而非被取代，是未來生存關鍵。包括學會善用AI工具、提出好問題、整合AI輸出。
情感智能與人際技能在自動化時代，同理心、情緒理解、協作與領導力更具價值。「軟技能」將成為人類的獨特優勢。
元認知與自我調節能夠理解自己的思維、監控進展、調整策略，是有效學習的核心。成人需加強自我觀察與策略調整能力。
意義創造與目標導向在AI可執行大部分任務的未來，找到意義、設定目標、維持動力將成為人類的根本能力。成人需持續重新檢視目標與價值。

SPARK模型可以有效地培養這些核心能力，同時尊重成人學習的獨特特點。

SPARK模型在成人教育中的應用

SPARK模型可以根據成人學習的特點進行調整，同時保持其核心原則：

S - See階段：批判性觀察與問題識別

對成人學習者來說，這個階段強調連接經驗與識別有意義的問題：

引導連接新觀察與現有經驗和知識，建立學習動機與意義脈絡。
鼓勵識別工作或生活中的真實問題與挑戰，讓學習具有實用導向。
培養批判性觀察能力，超越表面現象，提升問題辨識深度。
創造安全環境分享觀察與疑問，尊重多元視角，強化學習社群的信任感。
引導識別值得深入探究的重要問題，使後續學習更具焦點與價值。

實施方法包括：

使用「經驗審視」活動，反思過去經驗中的模式與洞見。
引導「問題識別」過程，幫助成人從模糊困惑中釐清具體問題。
使用「多角度觀察」框架，從角色、文化、利益等多元觀點探索現象。
創造小組討論機會，促進彼此觀察的對話與延伸。
使用真實案例和情境作為觀察起點，讓學習更貼近現實挑戰。

技術整合建議：

使用數位工具擴展觀察範圍，如數據可視化、虛擬實境模擬等。
分析AI生成內容，訓練成人識別潛藏模式、偏見與局限性。
使用協作平台匯集集體觀察與問題，形成學習共同體的思考基礎。

在這個階段，技術和AI工具可以擴展觀察範圍和深度，但重點是發展成人學習者的批判性觀察能力和問題識別能力，連接新觀察與現有經驗。

P - Prompt階段：問題設計與學習規劃

對成人學習者來說，這個階段強調自主學習規劃與目標設定：

引導將觀察轉化為明確、有意義的學習問題，建立問題驅動的學習動機。
支持自主設定學習目標和成功標準，增強學習者的控制感與責任感。
鼓勵考慮多種學習路徑和資源，培養靈活應對的能力。
引導制定現實可行的學習計劃，協助評估時間與精力投入的可行性。
培養預測潛在障礙與制定應對策略的能力，增強學習過程的持續性與穩定性。

實施方法包括：

使用「目標分解」框架，將長期目標轉化為具體可執行的小步驟與任務。
引導「學習路徑」規劃，探討自主學習、協作學習、實作學習等不同途徑。
創建「學習契約」或「行動計劃」，明確學習者的責任、資源與時間安排。
引導「資源審視」，協助盤點已有與可取得的學習資源與人際支持。
使用「障礙預測」活動，事先釐清學習中可能遇到的挑戰並擬定備案。

技術整合建議：

使用數位工具進行學習規劃與目標追蹤，如 Notion、Trello、Google Calendar 等。
探索AI如何支持個性化學習路徑設計，例如 ChatGPT、智能推薦系統等。
利用協作平台進行集體學習規劃與資源共享，如 Miro、Padlet、Notion 等。

在這個階段，技術可以支持學習規劃和組織，但核心是發展成人學習者的自主學習能力和目標設定能力，考慮現實限制和可用資源。

A - AI Assistant & Ask 階段：資源獲取與批判性評估

對成人學習者來說，這個階段強調有效利用多元資源與批判性評估能力：

引導有效利用多元學習資源：包括正式課程、非正式學習、同伴互動等。
培養批判性評估信息和資源的能力，特別是在AI生成內容盛行的時代。
教授有效使用AI工具作為學習助手的策略，強化「問對問題」的能力。
鼓勵主動尋求反饋和支持，建立互動性與持續改進的學習文化。
發展信息組織和知識管理策略，幫助整合、記錄與重複使用所學內容。

實施方法包括：

教授「資源評估」框架，例如：來源可靠性、偏見識別、應用情境等。
引導「AI提示工程」，讓學習者練習如何向AI提出具體、有效的問題。
創建「學習社區」或「學習圈」，促進資源交換、知識共享與集體智慧。
教授「知識管理」策略，如筆記分類、數位資料歸檔、概念地圖等。
引導「反饋尋求」實踐，設計機制讓學習者習慣並善用回饋意見。

技術整合建議：

使用AI工具輔助學習，如 ChatGPT、Perplexity 等，但保持批判性思維。
利用數位工具整合和組織多元學習資源，例如 Notion、Obsidian、Diigo 等。
使用協作平台促進同伴學習和集體智慧，如 Google Workspace、Slack、Teams。

在這個階段，AI和數位工具可以作為強大的學習資源，但重點是培養成人學習者的批判性評估能力和資源整合能力，使他們成為技術的主人而非僕人。

R - Reflect 階段：深度反思與經驗整合

對成人學習者來說，這個階段強調經驗整合與反思應用：

引導深度反思學習過程和內容，幫助學習者意識到學到了什麼與如何學到的。
鼓勵連接新學習與現有知識和經驗，促進意義建構與知識重組。
培養識別學習中的假設和偏見的能力，提升批判性反思深度。
引導應用反思，思考學習如何轉化為實際行動，增強實用性與目標感。
發展元認知意識，讓學習者了解自己的策略、偏好與成長歷程。

實施方法包括：

使用「反思日誌」或「學習日記」，記錄學習歷程與心智歷程。
引導「經驗整合」活動，如概念圖、個案對比，促進舊知與新知融合。
創建「應用情境」討論，思考學習內容在工作或生活中的實際應用。
使用「假設挑戰」框架，鼓勵識別並挑戰潛在的認知偏誤與預設立場。
引導「學習策略」反思，鼓勵學習者比較、選擇最適合自己的學習方式。

技術整合建議：

使用數位工具建立反思記錄與知識地圖（如 Notion、Miro、Obsidian 等）。
探索AI如何支持反思過程，例如透過 AI

在這個階段，技術可以支持反思和整合過程，但核心是發展成人學習者的深度反思能力和經驗整合能力，將新學習與現有知識和實際應用連接。

K - Know 階段：知識應用與轉化

對成人學習者來說，這個階段強調實際應用學習成果、轉化為行動，並建立持續發展循環：

引導將所學應用於具體生活或工作情境，強化學習的現實意義與價值。
鼓勵實作與行動實驗，將知識轉化為策略、產品或具體改變。
支持設定個人化行動目標，促進持續發展與自我成長規劃。
引導建立學習輸出習慣，如教學他人、發表文章、製作專案。
培養學習再循環意識，將應用經驗再轉化為新的學習起點。

實施方法包括：

設計「應用專案」，讓學習者在工作或生活中實施一項實際改變。
使用「行動計劃表」，明確列出應用目標、步驟、資源與時間表。
引導「成果呈現與反思」，鼓勵學習者公開展示並自我評估成果。
創建「教學他人」機會，透過教會別人強化理解與記憶。
引導「學習再循環設計」，建立下一階段的學習計劃與自我挑戰。

技術整合建議：

使用任務管理工具追蹤學習應用進度（如 Trello、Notion、Asana）。
透過AI工具進行成果潤飾、產出文件或模擬應用場景。
利用數位平台建立個人知識庫與學習歷程檔案（如 Obsidian、Logseq）。
參與線上學習社群分享成果與交流實踐經驗。

在這個階段，技術可以支持應用實踐和持續發展，但核心是發展成人學習者的應用能力和持續學習意識，將知識轉化為行動並不斷發展。

SPARK在行動：成人教育案例

讓我們看看SPARK模型如何在實際成人教育中應用：

案例：「數位轉型技能發展」項目（適合職場專業人士）

目標

幫助專業人士發展在數位轉型時代所需的關鍵技能，包括數位素養、數據分析、AI協作和變革管理能力。

學習領域

數位技能、數據素養、AI素養、變革管理、持續學習策略

活動指南

See 階段｜數位環境觀察者（成人適應）

審視工作環境中的數位轉型趨勢與挑戰
分析行業案例，識別成功因素與障礙
評估自身數位技能與知識缺口
探討AI與自動化對專業的影響
識別關鍵數位能力與學習優先領域

引導問題包括：

數位技術如何改變你的工作？
最大的數位挑戰是什麼？
哪些數位技能最關鍵？
AI 工具對你的決策流程有何影響？

Prompt 階段｜學習規劃者（成人適應）

將觀察轉化為具體學習問題與目標
制定個人化數位技能發展計劃
評估正式課程、自學、同儕學習等方式的適切性
設定時間表，考量生活與工作的平衡
預測障礙並制定因應策略

學習計劃應包含：

明確技能目標（如學會使用數據視覺化工具）
可衡量的成功標準
分階段的路徑設計
時間與資源分配策略
支持與問責機制設定

AI Assistant & Ask 階段｜資源整合者（成人適應）

有效利用線上課程、文獻、專業社群等多元資源
教授學習資源的評估與選擇策略
引導使用 AI 工具作為學習助理
建立同儕學習網絡，促進共享與協作
發展知識管理能力與工具應用

建議活動：

資源評估練習
AI 工具試用與分析
教學相長輪流分享新技能
專家訪談與見解討論
建立數位知識地圖

Reflect 階段｜學習分析者（成人適應）

反思學習內容與過程的相關性與挑戰
分析學習中的突破與困難
思考新技能與現有實踐如何整合
辨識學習中的假設與偏見
評估學習策略的有效性與適應性

反思工具：

學習日誌記錄
應用障礙分析
整合地圖繪製
策略回顧與成效分析
小組分享反思會議

Know 階段｜數位實踐者（成人適應）

將所學應用於實際工作任務與專案中
設計微型數位轉型實驗與展示計劃
分析實施結果並提煉學習
公開分享成果與實踐經驗
設定下一階段學習挑戰與目標

應用示例：

數位化工作流程優化
數據驅動決策案例
AI 輔助專案設計
為團隊設計內部技能工作坊
撰寫部門或組織數位轉型建議書

觀察要點

學習者是否能夠將數位技能有效整合到工作實踐中？
他們是否發展出與AI工具協作的能力和判斷力？
他們是否建立了持續學習和適應的心態和策略？
他們是否能夠批判性評估數位工具和資源？
他們是否能夠將學習轉化為組織或專業領域的價值？

成人SPARK實施的關鍵考量

尊重成人自主性與經驗

在成人教育中，尊重學習者的自主性和經驗至關重要：

1. 共同設計邀請成人學習者參與學習體驗的設計和評估，增加主動性和相關性。

2. 經驗連接明確連接新學習與現有經驗和知識，創造有意義的學習脈絡。

3. 選擇機會提供有意義的選擇，包括學習內容、方法和評估方式。

4. 自我導向支持提供支持自主學習的結構和資源，而非過度指導。

5. 專業尊重承認和尊重成人學習者的專業知識和生活經驗。

6. 反思空間創造安全的反思空間，允許質疑、挑戰和重新評估。

平衡效率與深度

成人學習者通常面臨時間和精力限制，需要平衡學習效率與深度：

1. 模塊化設計將學習分解為可管理的模塊，允許靈活進度。

2. 「及時」學習提供在需要時可立即應用的知識和技能。

3. 優先級設定引導識別最關鍵的學習需求和目標，避免分散注意力。

4. 學習轉移明確關注如何將學習轉移到實際應用中，增加效率和意義。

5. 技術輔助策略性使用技術和AI工具提高學習效率，同時保持批判性。

6. 深度與廣度平衡在廣泛了解和深入專精之間找到平衡，適應不同學習需求。

創造支持性學習環境

成人學習需要心理安全和支持：

1. 心理安全創造可以安全嘗試、失敗和學習的環境，減少焦慮。

2. 同伴支持促進學習社區和同伴網絡的發展，提供情感和智力支持。

3. 多元包容尊重和包容不同背景、經驗和學習風格的學習者。

4. 減少障礙識別和減少參與障礙，包括時間、技術、心理和社會障礙。

5. 成功體驗創造早期成功體驗，建立信心和動力。

6. 持續支持提供學習過程中的持續支持和指導，而非僅在開始階段。

工作場所中的SPARK

整合工作與學習

SPARK模型可以有效整合到工作流程中：

1. 工作中學習將SPARK階段整合到工作項目和任務中，而非作為額外活動。

2. 反思實踐建立定期反思工作經驗和學習的習慣和結構。

3. 同伴學習創建「學習圈」或「實踐社群」，促進集體SPARK探究。

4. 微學習設計簡短、聚焦的SPARK學習循環，適應工作節奏。

5. 績效支持將SPARK模型用作績效支持工具，解決工作中的實際挑戰。

6. 知識管理使用SPARK框架組織和共享組織知識和最佳實踐。

組織支持策略

組織可以支持SPARK模型的實施：

1. 學習文化培養重視探究、反思和持續學習的組織文化。

2. 時間分配分配專門時間用於SPARK學習活動，將其視為工作的一部分。

3. 技術基礎設施提供支持SPARK各階段的技術工具和平台。

4. 領導示範領導者示範SPARK學習過程，展示其價值和應用。

5. 認可與獎勵認可和獎勵SPARK學習成果和知識分享。

6. 學習資源提供多元學習資源，支持不同SPARK階段的需求。

個人SPARK實踐

自主學習策略

個人可以獨立實施SPARK模型：

1. 學習日誌保持SPARK學習日誌，記錄觀察、問題、資源、反思和應用。

2. 個人學習項目設計個人SPARK學習項目，探索感興趣的主題或解決實際問題。

3. 反思習慣建立定期反思習慣，如每週回顧或每月深度反思。

4. 學習網絡建立支持SPARK學習的個人網絡，包括同伴、導師和專家。

5. 數位工具組合創建支持SPARK各階段的個人數位工具組合。

6. 進度追踪使用適合自己的方法追踪SPARK學習進展和成果。

持續動力維持

維持長期學習動力的策略：

1. 意義連接明確連接學習與個人價值觀和目標，增強內在動機。

2. 小勝利慶祝識別和慶祝學習過程中的小勝利和進展。

3. 問責機制建立個人或社交問責機制，保持一致性。

4. 環境設計創造支持學習的物理和數位環境，減少干擾。

5. 自我對話管理注意並調整關於學習能力的自我對話和信念。

6. 學習多樣化保持學習方法和內容的多樣性，避免單調和倦怠。

常見問題

如何平衡 AI 使用與獨立思考？

明確區分「與 AI 協作」與「依賴 AI」的不同
遵循 「思考先行」原則：先自己思考，再與 AI 討論
將 AI 當作 對話夥伴 而非絕對權威，保持批判性判斷
練習 「AI 挑戰」活動：主動質疑 AI 的回應與邏輯
定期安排 「無 AI」的學習時間，強化獨立思考能力
將 AI 作為 思考擴展工具，而非直接替代自己的思考過程

如何在繁忙生活中實施 SPARK？

採用 「學習堆疊」策略：結合 SPARK 活動與日常任務
實施 「微 SPARK」練習：15–30 分鐘內完成一小循環
使用 「時間塊」策略：預排短時段專注於某階段的活動
善用 「邊緣時間」：通勤、排隊、等人時完成觀察或反思
採取 「一週一循環」原則：每週執行完整 SPARK 學習一次
利用科技工具協助 時間管理 與 學習規劃整合

如何評估 SPARK 學習成果？

建立 「學習檔案」：完整記錄每個階段的活動與產出
設計 「應用導向評估」：觀察學習是否轉化為行動與結果
實施 「反思評估」：關注思維深度與理解複雜性的提升
加入 「同儕評估」環節：取得來自他人的觀點與建議
使用 「前後比較法」：量化或質化學習變化的幅度
蒐集 「轉移證據」：評估學習是否應用於新情境中

如何處理學習阻力和恐懼？

正常化學習焦慮，讓學習者知道這是成長的一部分
採取 「漸進式挑戰」，從簡單任務逐步提升難度
建立 「早期成功體驗」，讓學習者產生信心
強化 「成長心態」，幫助學習者將錯誤視為成長契機
創造 支持性社群，共享挑戰、支持與激勵
應用 「重構技術」，將錯誤視為「學習數據」而非失敗

延伸活動

「專業更新」SPARK循環

設計個人「專業更新」SPARK循環，定期更新專業知識和技能。每月選擇一個專業領域的新發展或趨勢，使用SPARK模型探究：觀察領域變化和新趨勢，設計學習問題和目標，研究最新發展和最佳實踐，反思對自己工作的影響，應用新知識改進專業實踐。這培養持續專業發展的習慣。

「技能轉型」項目

創建個人「技能轉型」項目，使用SPARK模型發展新的職業技能。識別有價值的新技能領域，設計學習計劃，利用多元資源（包括AI工具）發展技能，反思學習過程和進展，創建展示新技能的項目或作品集。這支持職業適應性和轉型。

「學習社群」建立

發起或加入「SPARK學習社群」，與志同道合的學習者一起實施SPARK模型。定期會面分享觀察、問題和資源，進行集體反思，互相支持應用學習。這創造問責機制和社交支持，增強學習動力和深度。

結語

成人教育在AI時代面臨前所未有的挑戰和機遇。一方面，技術變革和職業轉型的速度要求持續學習和技能更新；另一方面，AI工具的普及改變了知識獲取和技能發展的本質。在這個背景下，成人學習者需要新的學習模式，既能利用AI的優勢，又能發展真正的人類競爭力。

SPARK模型為成人教育提供了一個整合框架，通過精心設計的See（批判性觀察）、Prompt（學習規劃）、AI Assistant & Ask（資源獲取）、Reflect（深度反思）和Know（應用實踐）階段，創造有意義、有效率的學習體驗。這一模型尊重成人學習的獨特特點——自主性、經驗基礎、實用導向和時間限制，同時培養AI時代最寶貴的能力：適應性學習、批判性思考、創造性問題解決、人機協作和意義創造。