SPARK模型與教育研究：如何在AI時代重新定義教育探究

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SPARK模型與教育研究：如何在AI時代重新定義教育探究

引言

「所以，」我在一場教育研究研討會上問道，「誰能告訴我，為什麼我們的教育研究論文讀起來像是被設計來治療失眠的？」

房間裡的學術研究者們先是一陣尷尬的沉默，然後爆發出笑聲。

「我是認真的，」我繼續道，「我們研究教育——這個充滿活力、混亂、情感和驚喜的人類活動——卻寫出讓人昏昏欲睡的論文。我們用晦澀的術語和複雜的統計數據來描述孩子們的學習過程，就好像他們是實驗室裡的小白鼠，而不是充滿好奇心和創造力的人類。」

「但這是為了科學嚴謹性，」一位戴著眼鏡的教授抗議道，「我們需要控制變量、量化結果、確保可重複性...」

「我明白，」我點頭，「但我們是否在追求所謂的『科學嚴謹性』的過程中，失去了教育的本質？我們是否在試圖將教育研究塑造成自然科學的樣子，而忽略了教育本身的人文性質？」

「那你建議我們怎麼做？」另一位研究者問道，「放棄科學方法，轉而寫詩嗎？」

「不，」我笑著回答，「我建議我們重新思考教育研究的本質和目的。在AI時代，當機器可以比我們更快地處理數據、發現模式、進行預測時，也許我們應該問問自己：什麼是AI無法做到的？什麼是真正人類的教育探究？」

「這聽起來很抽象，」眼鏡教授說，「你能具體一點嗎？」

「好的，讓我舉個例子，」我說，「想像一下，如果我們將SPARK模型應用於教育研究。不僅是作為研究對象，而是作為研究方法本身。」

「SPARK？那不是你提出的AI輔助學習模型嗎？」

「是的，但它的原則同樣適用於研究過程，」我解釋道，「想想看：See（觀察）——深入觀察教育現象的複雜性；Prompt（提問）——提出有意義的研究問題；AI Assistant & Ask（AI輔助與提問）——明智地使用AI工具支持研究；Reflect（反思）——批判性反思研究發現和過程；Know（知識應用）——將研究轉化為實踐。

這不正是一種更加平衡、整合和有意義的教育研究方法嗎？」

房間裡再次安靜下來，但這次是一種思考的安靜。

「這...這實際上很有意思，」眼鏡教授慢慢地說，「你是在建議我們不僅研究AI在教育中的應用，還應該思考AI如何改變我們進行教育研究的方式。」

「正是如此！」我熱情地回應，「在AI可以處理大量數據、識別模式、生成假設的時代，也許我們人類研究者的價值在於提出有意義的問題、批判性解釋結果、將研究與實踐連接、關注教育的倫理和價值維度——這些AI還無法真正做到的事情。」

「但這需要我們徹底重新思考教育研究的本質和方法，」另一位研究者指出。

「沒錯，」我點頭，「正如AI正在迫使我們重新思考教育的本質一樣，它也應該迫使我們重新思考教育研究的本質。這不是威脅，而是機遇——一個重新定義教育探究、創造更有意義和影響力的研究的機遇。」

💬林政宏（帥爸）金句：「在AI時代，教育研究的價值不在於我們能處理多少數據或發現多少模式——AI已經可以做到這一點。我們的價值在於我們提出的問題、我們的批判性解釋、我們對教育倫理和價值的關注，以及我們將研究與實踐連接的能力。

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SPARK模型提醒我們，真正的教育研究不是冷冰冰的數據分析，而是充滿熱情和目的的探究過程——一個結合了精確觀察、有意義提問、技術輔助、批判反思和實踐應用的過程。

當我們的研究論文讀起來像是被設計來治療失眠時，我們就應該知道我們已經失去了教育研究的本質。

真正的教育研究應該像教育本身一樣充滿活力、混亂、情感和驚喜，它應該激發思考、挑戰假設、連接理論與實踐，最重要的是，它應該幫助我們創造更好的學習體驗。」

在AI和數位技術快速發展的今天，教育研究面臨著前所未有的挑戰和機遇。一方面，AI和數據分析工具使我們能夠收集和處理前所未有的大量教育數據，識別複雜的學習模式，進行精確的預測和個性化。

另一方面，這些技術也挑戰著傳統教育研究的本質、方法和目的，迫使我們重新思考人類研究者在AI時代的角色和價值。

在這個背景下，傳統的教育研究方法——無論是實證主義的量化研究還是解釋主義的質性研究——都需要重新審視和調整，以適應AI時代的新現實和可能性。

我們需要新的教育研究方法，能夠有效整合AI工具，同時保持和強化人類研究者的獨特價值和貢獻。

SPARK模型——原本設計用於引導學生在AI輔助下進行自主學習——也為教育研究提供了一個強大的框架，幫助研究者重新思考和設計AI時代的教育探究過程。

本文將探討如何將SPARK模型應用於教育研究，創造更加平衡、整合和有意義的研究方法。

AI時代教育研究的新挑戰與機遇

傳統教育研究的局限

AI和數位技術正在挑戰傳統教育研究方法的有效性和相關性：

1. 方法論二元對立的局限量化與質性研究的二元對立難以把握教育現象的複雜性。

2. 研究與實踐脫節的問題學術研究與教育實踐之間存在顯著鴻溝。

3. 研究時效性的挑戰傳統研究週期難以跟上教育變革的速度。

4. 研究規模與深度的權衡大規模研究往往缺乏深度，深入研究往往缺乏代表性。

5. 研究者主體性的張力在追求客觀性的同時保持研究者的批判性和反思性。

6. 倫理考量的複雜化數據收集和AI應用帶來新的倫理挑戰。

這些局限要求我們重新思考教育研究的本質和方法，創造能夠應對AI時代複雜性的新研究方法。

教育研究的新機遇

同時，AI和數位技術也為教育研究提供了前所未有的機遇：

1. 數據獲取的擴展數位工具使我們能夠收集前所未有的大量教育數據。

2. 分析能力的增強AI工具使我們能夠識別複雜的學習模式和關係。

3. 研究方法的創新技術使新型混合和多模態研究方法成為可能。

4. 研究協作的促進數位平台使全球研究協作更加容易。

5. 研究傳播的擴展技術創造了研究傳播和影響的新途徑。

6. 研究民主化的可能技術使更多教育者能夠參與研究過程。

這些機遇為教育研究提供了重新想像和重塑其實踐的可能性，但需要有創新思維和方法來實現這些潛力。

AI時代教育研究的新角色

面對這些挑戰和機遇，教育研究的角色正在發生根本性轉變：

從數據收集者到意義創造者- 傳統角色：收集和分析教育數據- 新興角色：創造數據意義和教育敘事
從知識生產者到知識協調者- 傳統角色：生產教育知識- 新興角色：協調多元知識來源和視角
從客觀觀察者到批判參與者- 傳統角色：保持客觀和中立- 新興角色：批判性參與教育實踐和政策
從個體研究者到協作網絡- 傳統角色：獨立進行研究- 新興角色：參與跨學科和跨界別協作
從理論建構者到實踐橋接者- 傳統角色：發展教育理論- 新興角色：連接理論與實踐
從研究報告者到變革推動者- 傳統角色：報告研究發現- 新興角色：推動教育變革和創新

這些角色轉變要求教育研究採用新的方法和框架，SPARK模型為這一轉變提供了一個有效的框架。

SPARK模型在教育研究中的應用

SPARK模型——See（觀察）、Prompt（提問）、AI Assistant & Ask（AI輔助與提問）、Reflect（反思）、Know（知識應用）——可以有效應用於教育研究，創造更加平衡、整合和有意義的研究方法。

S-See階段：深入教育觀察

在教育研究中，See階段強調深入觀察教育現象的複雜性：

研究適應策略：

發展多維度觀察教育現象的能力
培養識別教育模式和關係的敏感性
促進對教育情境和脈絡的深入理解
支持探索教育經驗的多元視角
鼓勵識別教育實踐中的隱含假設

實施方法：

使用「多模態觀察」，結合多種數據收集方法
引導「脈絡映射」，理解教育現象的情境
教授「參與式觀察」，深入教育實踐
創建「視角轉換」，從不同角度觀察
組織「假設識別」，揭示隱含教育假設

技術整合：

使用數位工具收集多模態教育數據
利用學習分析識別學習模式和關係
使用虛擬和增強現實捕捉教育體驗
利用社交網絡分析理解教育關係
使用AI工具識別教育數據中的模式

在這個階段，技術可以顯著擴展我們的觀察能力，但重點是發展深入觀察教育現象複雜性的能力，培養對教育情境和脈絡的敏感性。

P-Prompt階段：有意義的研究問題

在教育研究中，Prompt階段強調提出有意義的研究問題：

研究適應策略：

引導提出探索教育本質的問題
培養設計能夠推動教育理論和實踐的問題的能力
促進對研究問題倫理和價值維度的關注
支持探索教育研究的創新方向
鼓勵考慮多元視角和利益相關者的需求

實施方法：

使用「問題框架」，設計有意義的研究問題
引導「價值探究」，考慮研究的倫理和價值維度
教授「利益相關者參與」，整合多元需求和視角
創建「理論-實踐連接」，確保研究問題的相關性
組織「創新思維」，生成突破性研究問題

技術整合：

使用AI工具識別研究缺口和機會
利用數據分析確定新興教育趨勢和需求
使用協作平台整合多元視角和需求
利用預測模型探索研究問題的潛在影響
使用知識圖譜連接研究問題與現有知識

在這個階段，技術可以幫助識別研究機會和整合多元視角，但核心是發展提出有意義研究問題的能力，培養對教育研究倫理和價值維度的敏感性。

A-AI Assistant & Ask階段：智能研究輔助

在教育研究中，AI Assistant & Ask階段強調明智地使用AI工具支持研究：

研究適應策略：

引導批判性使用AI工具進行教育研究
培養設計與AI工具協作的研究方法的能力
促進對AI工具局限性和偏見的認識
支持利用AI擴展研究能力和視野
鼓勵通過AI工具整合多元數據和方法

實施方法：

使用「AI增強研究」，設計整合AI的研究方法
引導「批判性評估」，評估AI工具的適用性和局限性
教授「人機協作」，優化研究者與AI的協作
創建「方法創新」，開發新型AI輔助研究方法
組織「多源整合」，通過AI整合多元數據和方法

技術整合：

使用AI分析工具處理大規模教育數據
利用自然語言處理分析教育文本和對話
使用機器學習識別教育數據中的模式和關係
利用AI視覺分析工具分析教育環境和互動
使用AI輔助文獻綜述和研究合成工具

在這個階段，AI工具可以顯著增強研究能力，但重點是發展批判性使用AI的能力，培養對AI局限性和偏見的認識，以及設計有效的人機協作研究方法。

R-Reflect階段：批判性研究反思

在教育研究中，Reflect階段強調批判性反思研究發現和過程：

研究適應策略：

引導批判性解釋研究發現
培養反思研究假設和方法的能力
促進對研究倫理和社會影響的考量
支持探索研究發現的多元解釋和應用
鼓勵考慮研究的局限性和未來方向

實施方法：

使用「批判性解釋」，深入分析研究發現
引導「方法反思」，評估研究方法的適當性
教授「倫理審視」，考量研究的倫理維度
創建「多元解釋」，探索不同的解釋框架
組織「局限與方向」，識別研究局限和未來方向

技術整合：

使用AI工具支持研究發現的多角度分析
利用協作平台促進研究反思的對話
使用可視化工具展示研究發現的複雜性
利用模擬工具探索研究發現的潛在影響
使用知識圖譜將研究與更廣泛知識體系連接

在這個階段，技術可以支持更深入的研究反思，但核心是發展批判性解釋和反思能力，培養對研究倫理和社會影響的敏感性。

K-Know階段：研究到實踐轉化

在教育研究中，Know階段強調將研究轉化為實踐：

研究適應策略：

引導將研究發現轉化為教育實踐
培養設計基於研究的教育創新的能力
促進研究與政策和實踐的對話
支持發展研究傳播和影響的策略
鼓勵參與研究-實踐社群和網絡

實施方法：

使用「實踐轉化」，將研究轉化為教育實踐
引導「設計思維」，創造基於研究的教育創新
教授「政策對話」，連接研究與政策制定
創建「影響策略」，擴大研究影響
組織「社群建設」，發展研究-實踐社群

技術整合：

使用數位平台分享和傳播研究發現
利用設計工具創造基於研究的教育產品
使用社交媒體擴大研究影響和參與
利用協作平台支持研究-實踐社群
使用數據可視化工具使研究更易於理解和應用

在這個階段，技術可以支持更廣泛的研究傳播和應用，但重點是發展將研究轉化為實踐的能力，培養研究者作為變革推動者和橋接者的角色。

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SPARK在行動：教育研究案例

讓我們看看SPARK模型如何在實際教育研究中應用：

案例：「AI時代學習設計研究」

目標

通過應用SPARK模型，探索AI如何改變學習設計過程和原則，發展新的學習設計框架和方法，並創造能夠有效整合AI的學習體驗。

研究領域

學習設計、教育技術、教學法創新、AI輔助學習

研究指南

See階段：

教育觀察者

觀察AI如何影響學習和教學實踐
識別現有學習設計方法的局限和機會
探索教育者和學習者與AI的互動模式
分析AI輔助學習環境的特點和動態
識別學習設計中的隱含假設和偏見

研究方法：

多模態觀察：結合課堂觀察、數位軌跡分析、訪談
脈絡映射：理解不同教育情境中AI的應用和影響
參與式觀察：研究者參與AI輔助學習設計過程
視角轉換：從教育者、學習者、設計者角度觀察
假設識別：揭示學習設計中的隱含假設

Prompt階段：研究問題設計者

設計探索AI時代學習設計本質的問題
提出關於AI與人類在學習設計中角色的問題
質疑現有學習設計理論和模型的適用性
探索學習設計倫理和價值的問題
考慮多元利益相關者的需求和關切

研究問題：

「AI如何改變學習設計的本質和過程？」
「在AI輔助學習環境中，什麼是有效學習設計的原則？」
「AI與人類設計者在學習設計中應扮演什麼角色？」
「如何確保AI輔助學習設計的倫理和包容性？」
「如何重新概念化學習設計以適應AI時代的可能性？」

AI Assistant & Ask階段：研究工具整合者

批判性使用AI工具分析學習數據
利用AI生成和測試學習設計假設
整合多元數據源和研究方法
使用AI模擬不同學習設計的潛在效果
通過AI工具促進研究協作和參與

技術整合：

學習分析：分析學習者與AI的互動數據
自然語言處理：分析教育者和學習者的反饋
機器學習：識別有效學習設計的模式
AI模擬：測試不同學習設計方法的效果
協作平台：促進研究團隊和利益相關者的協作

Reflect階段：批判性解釋者

批判性解釋研究發現和模式
反思AI在研究過程中的角色和影響
考量學習設計的倫理和社會維度
探索研究發現的多元解釋和應用
識別研究局限和未來方向

反思問題：

「這些發現如何挑戰或支持現有學習設計理論？」
「AI如何影響了我們的研究過程和解釋？」
「這些學習設計方法的倫理和社會影響是什麼？」
「不同利益相關者如何解釋這些發現？」
「研究的局限是什麼，未來方向應該是什麼？」

Know階段：變革推動者

將研究轉化為新的學習設計框架和方法
設計和測試AI輔助學習體驗原型
與教育者和設計者分享研究發現和工具
促進關於AI時代學習設計的政策對話
建立學習設計研究和實踐社群

應用活動：

框架開發：創建AI時代學習設計框架
原型設計：設計和測試AI輔助學習體驗
工具包創建：開發教育者學習設計工具包
專業發展：組織教育者學習設計工作坊
社群建設：建立學習設計研究-實踐社群

觀察要點

研究是否揭示了AI如何改變學習設計的本質？
研究是否識別了AI時代有效學習設計的原則？
研究是否探索了AI與人類在學習設計中的適當角色？
研究是否考慮了學習設計的倫理和包容性維度？
研究是否產生了可實際應用的框架和方法？
研究是否促進了學習設計實踐的實質性改進？

教育研究SPARK實施的關鍵考量

平衡方法論整合與嚴謹性

在實施SPARK模型進行教育研究時，平衡方法論整合與嚴謹性至關重要：

1. 方法論多元主義整合多種研究方法和傳統，同時保持方法論一致性。

2. 嚴謹性重新概念化發展適合混合和創新研究方法的嚴謹性標準。

3. 數據三角驗證通過多元數據源和方法交叉驗證研究發現。

4. 透明度與可審核性清晰記錄和報告研究過程和決策。

5. 方法適切性確保研究方法與研究問題和情境的適切性。

6. 批判性方法反思持續反思和評估研究方法的適當性和局限性。

培養批判性技術整合

SPARK模型可以幫助培養批判性技術整合：

1. 技術批判意識發展對技術局限性和偏見的批判性認識。

2. 目的導向技術使用確保技術服務於研究目的，而非相反。

3. 人機協作優化設計優化研究者與AI工具協作的研究方法。

4. 技術倫理考量關注技術使用的倫理和社會影響。

5. 技術適切性評估評估技術工具對特定研究問題和情境的適切性。

6. 技術創新與適應創新性地適應和發展技術工具以滿足研究需求。

促進研究-實踐連接

在教育研究中促進研究-實踐連接至關重要：

1. 參與式研究設計從一開始就納入實踐者和利益相關者的參與。

2. 實踐相關性確保確保研究問題和方法與教育實踐相關。

3. 可行知識生成生成可直接應用於教育實踐的知識。

4. 雙向知識流動促進研究和實踐之間的雙向知識流動。

5. 共同創造過程將研究視為研究者和實踐者共同創造的過程。

6. 影響力評估評估研究對教育實踐的實際影響。

不同研究類型的教育研究SPARK

設計型研究SPARK

SPARK模型可以有效應用於設計型教育研究：

See階段：設計情境分析

- 分析設計情境和需求

- 識別現有設計的局限和機會

- 探索用戶體驗和互動模式

- 理解設計情境的社會和文化脈絡

- 識別設計假設和偏見

Prompt階段：設計問題定義

- 定義核心設計問題和挑戰

- 設定設計目標和標準

- 提出設計假設和原則

- 考慮設計的倫理和價值維度

- 整合多元利益相關者的需求

AI Assistant & Ask階段：設計工具整合

- 使用AI工具生成設計方案

- 利用數據分析支持設計決策

- 創建和測試設計原型

- 模擬不同設計方案的效果

- 促進設計協作和參與

Reflect階段：

設計評估與反思

- 評估設計方案的有效性

- 反思設計過程和決策

- 考量設計的倫理和社會影響

- 識別設計的意外後果

- 探索設計改進的可能性

Know階段：

設計實施與擴展

- 實施和測試設計解決方案

- 調整和優化設計

- 發展設計原則和框架

- 分享設計知識和經驗

- 擴展成功設計的應用

行動研究SPARK

SPARK模型也可以應用於教育行動研究：

See階段：

實踐情境分析

- 分析教育實踐情境和挑戰

- 收集關於當前實踐的數據

- 識別實踐中的模式和關係

- 理解實踐的社會和文化脈絡

- 識別實踐假設和偏見

Prompt階段：

行動問題定義

- 定義核心實踐問題和挑戰

- 設定行動目標和標準

- 提出行動假設和策略

- 考慮行動的倫理和價值維度

- 整合多元利益相關者的視角

AI Assistant & Ask階段：行動工具整合

- 使用AI工具支持行動計劃

- 利用數據分析指導行動決策

- 設計和實施行動干預

- 監測行動過程和效果

- 促進行動協作和參與

Reflect階段：行動評估與反思

- 評估行動干預的效果

- 反思行動過程和決策

- 考量行動的倫理和社會影響

- 識別行動的意外後果

- 探索行動改進的可能性

Know階段：

行動學習與分享

- 總結行動學習和見解

- 調整和優化行動策略

- 發展實踐原則和框架

- 分享行動知識和經驗

- 擴展成功行動的應用

政策研究SPARK

SPARK模型還可以應用於教育政策研究：

See階段：

政策情境分析

- 分析政策情境和挑戰

- 收集關於政策影響的數據

- 識別政策實施的模式和關係

- 理解政策的社會和政治脈絡

- 識別政策假設和偏見

Prompt階段：政策問題定義

- 定義核心政策問題和挑戰

- 設定政策分析目標和標準

- 提出政策假設和方案

- 考慮政策的倫理和價值維度

- 整合多元利益相關者的視角

AI Assistant & Ask階段：

政策工具整合

- 使用AI工具分析政策數據

- 利用模擬預測政策影響

- 比較不同政策方案的效果

- 整合多元數據源和視角

- 促進政策對話和參與

Reflect階段：

政策評估與反思

- 評估政策方案的潛在影響

- 反思政策分析過程和假設

- 考量政策的倫理和社會影響

- 識別政策的意外後果

- 探索政策改進的可能性

Know階段：

政策建議與倡導

- 制定基於證據的政策建議

- 與政策制定者分享研究發現

- 促進關於政策選擇的對話

- 支持政策實施和評估

- 建立政策研究和實踐網絡

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常見問題

如何平衡AI工具使用與研究者主體性？

平衡策略：

- 使用「目的導向」，確保AI工具服務於研究目的

- 設計「批判性使用」，保持對AI工具的批判性評估

- 實施「角色明確」，明確AI和研究者的不同角色

- 創建「反思實踐」，定期反思AI對研究過程的影響

- 引導「方法透明」，清晰記錄AI工具的使用和影響

- 提供「人類優先」，保持人類在研究決策中的主導地位

- 建立「能力建設」，發展研究者批判性使用AI的能力

- 使用「協作設計」，將AI視為協作工具而非替代品

如何確保SPARK研究的嚴謹性和可信度？

確保策略：

- 使用「方法透明」，清晰記錄研究過程和決策

- 設計「多元驗證」，通過多種方法和數據源交叉驗證

- 實施「同行審查」，邀請同行批判性評估研究

- 創建「利益相關者驗證」，與研究參與者確認解釋

- 引導「批判性反思」，持續質疑和評估研究假設

- 提供「方法適切性」，確保方法與研究問題的適切性

- 建立「限制明確」，清晰說明研究局限性

- 使用「標準發展」，發展適合創新方法的嚴謹性標準

如何促進SPARK研究成果的實際應用？

促進策略：

- 使用「設計思維」，將研究設計為解決實際問題

- 設計「參與式研究」，從一開始就納入實踐者參與

- 實施「可行知識」，生成可直接應用的知識

- 創建「多元傳播」，通過多種渠道和形式分享研究

- 引導「工具開發」，將研究轉化為實用工具和資源

- 提供「專業發展」，支持實踐者應用研究發現

- 建立「實踐社群」，連接研究者和實踐者- 使用「影響評估」，評估研究對實踐的實際影響

延伸活動

「教育研究創新實驗室」

研究者成為「方法創新者」，使用SPARK模型設計和測試創新教育研究方法。他們識別傳統研究方法的局限，設計整合AI工具和創新方法的研究方法，實施小型試點研究測試這些方法，反思方法的優勢和局限，最後分享和討論他們的方法創新。這培養方法創新能力和批判性方法反思，同時創造更適合AI時代複雜教育現象的研究方法。

「研究-實踐橋接工作坊」

研究者和教育實踐者成為「知識橋接者」，使用SPARK模型共同探索教育挑戰。他們共同識別關鍵教育挑戰和問題，設計整合研究和實踐視角的探究方法，協作收集和分析數據，共同反思發現和意義，最後共同開發實用工具和資源。這培養研究-實踐協作能力，同時創造更相關和有用的教育知識。

「AI輔助教育研究項目」

研究者成為「AI批判使用者」，使用SPARK模型設計和實施批判性整合AI的教育研究項目。他們識別適合AI輔助的研究問題，設計批判性整合AI工具的研究方法，實施研究並記錄AI的作用和影響，反思AI對研究過程和結果的影響，最後分享關於AI在教育研究中作用的見解。這培養批判性技術整合能力，同時創造關於AI在教育研究中適當角色的知識。

結語

在AI和數位技術快速發展的今天，教育研究面臨著前所未有的挑戰和機遇。AI和數據分析工具使我們能夠收集和處理前所未有的大量教育數據，識別複雜的學習模式，進行精確的預測和個性化。同時，這些技術也挑戰著傳統教育研究的本質、方法和目的，迫使我們重新思考人類研究者在AI時代的角色和價值。

在這個背景下，SPARK模型為教育研究提供了一個強大的框架，幫助研究者重新思考和設計AI時代的教育探究過程。通過精心設計的See（深入教育觀察）、Prompt（有意義的研究問題）、AI Assistant & Ask（智能研究輔助）、Reflect（批判性研究反思）和Know（研究到實踐轉化）階段，SPARK模型創造了一個系統性的教育研究過程，平衡了方法論整合與嚴謹性，培養了批判性技術整合，促進了研究-實踐連接。

正如林政宏（帥爸）所言：「在AI時代，教育研究的價值不在於我們能處理多少數據或發現多少模式——AI已經可以做到這一點。我們的價值在於我們提出的問題、我們的批判性解釋、我們對教育倫理和價值的關注，以及我們將研究與實踐連接的能力。

當我們的研究論文讀起來像是被設計來治療失眠時，我們就應該知道我們已經失去了教育研究的本質。真正的教育研究應該像教育本身一樣充滿活力、混亂、情感和驚喜，它應該激發思考、挑戰假設、連接理論與實踐，最重要的是，它應該幫助我們創造更好的學習體驗。」

通過將SPARK模型應用於教育研究，我們不僅幫助研究者應對AI時代的挑戰，還賦予他們重新定義教育探究本質的能力。在這個過程中，教育研究不僅變得更加嚴謹和相關，還變得更加有意義和有影響力——能夠真正推動教育理論和實踐的進步，創造更好的學習體驗和教育系統。

最終，教育研究的目的不僅是生產知識，更是推動教育變革和改進。通過SPARK模型，我們可以培養新一代教育研究者，他們不僅精通數據和方法，還具有批判性思維、創造性問題解決、倫理敏感性和實踐導向——能夠在AI時代重新定義教育探究，創造更加有意義和有影響力的教育研究。