生成式AI（人工智慧）快速进入校园，正在改变学生取得知识、完成作业与解决问题的方式。当AI从辅助工具逐渐成为「学习伙伴」，两岸教育政策也同步加速转向，台湾强调将AI教育视为竞争力工程、强化跨领域应用，中国大陆则将AI教育串接国家战略与产业需求。

台湾投入117亿元　从数位学习走向AI协作

台湾的AI教育建立在「中小学数位学习精进方案」的基础上，2022年起，政府陆续充实校园网路及学习载具，推动「生生用平板」及教师数位教学培训；2026年正式迎来AI教育元年，政策重点由设备建置转向AI应用。

教育部今年5月正式推出为期4年的「AI人才方舟计划」，包含建构AI学习环境、培育AI跨域教学人才，以及强化数据分析与决策能力三大主轴，总经费新台币117.55亿元，著重「以软带硬」，中央政府侧重发展软体、充实数位内容，并以政策带动地方政府更新和添购硬体设备。

另外，政府也将建立教师增能与到校辅导机制，把AI教学应用纳入师资培育，同时利用教育大数据掌握学习状况，提供差异化教学及政策决策依据。

在人才能力设定上，台湾提出四个方向，包括运用AI学习、负责任使用AI、运用AI解决问题，以及培养「AI无法取代的能力」。学生除了理解工具的原理与限制，也要能查证AI生成内容、揭露和标注AI协作情形，并保有同理心、创造力及以人为本的判断能力。

政策加速推进的同时，AI其实早已进入学生生活。国家教育研究院与中央研究院合作调查发现，94.2%的台湾九年级学生知道生成式AI，约69%已有使用经验，6.8%每天使用；只有53.2%的学生表示，学校教师曾教过如何使用生成式AI，显示学生实际使用速度已超前校园教育。

为回应学术诚信与安全问题，台湾教育部的中小学使用指引要求，学生在教师或家长指导下遵守平台年龄规范；使用AI协助构思、翻译或润饰时，应注明使用的工具及用途，不得直接把生成内容当成原创作品。同时不得输入姓名、学号、照片、家庭背景及学校机密资料，并须留意内容错误、文化偏见、歧视及深伪资讯。

中国大陆推进全学段教育    串接国家战略与产业需求

相较之下，中国大陆发展AI教育，并非单纯的课程改革，而是被置于「教育强国、科技强国、人才强国」的整体战略中。2025年公布《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》，提出推动AI协助教育变革、打造教育大模型、发展云端学校，并建立由大数据及AI支援的教育评量与决策制度。

2026年中国大陆公布《教育发展「十五五」规划》、《「人工智慧＋教育」行动计划》，进一步要求推进AI全学段教育，并将政策转化为较明确的执行蓝图，目标2030年建立纵向贯通、横向联通的全学段AI教育及全民通识教育体系，推动AI进入学生学习、教师教学、教育治理及科学研究。

中国大陆的AI教育不只是提升数位素养，更肩负为产业升级预先准备人力的任务，职业教育就被纳入改革范围，传统专业必须配合智慧制造、机器人、大数据等新产业调整课程，形成「AI＋专业」的培育模式。

为避免AI教育无序发展，中国大陆2025年发布的中小学AI通识教育及生成式AI使用指南，采取分龄管理，同时禁止学生直接复制AI生成内容作为作业答案，以降低依赖、作弊与学习外包的风险。

两岸竞逐AI人才　政策逻辑各有侧重

整体而言，两岸都把AI素养、教师培训、个人化学习与安全治理列为政策内容，但双方在推动逻辑上有所不同。

中国大陆较强调教育、科技、人才的一体化布局，由中央制定全学段目标，再透过地方试点、大专院校及企业扩大规模。教育在此不只承担育人功能，也被视为科技自主及产业升级的重要环节。

台湾同样将AI教育视为国家竞争力工程，但现阶段更著重中小学教师能否将AI融入既有课程，以及学生是否具备查证、标注、跨领域解题及负责任使用的能力。政策特色不是要求所有学生都成为AI工程师，而是希望各领域学生都能理解AI、与AI合作，同时保有人类不易被取代的判断与创造能力。

不过，两岸相关政策文件中的差异，不等于实际课堂必然呈现相同结果。中国大陆各地经济及教育资源差距明显，中央政策落地后仍可能出现城乡、区域以及校际落差；台湾则面临教师工作负担、培训深度不一，以及学校是否有能力把AI素养转化成教学活动等问题。

AI缩短差距　也可能制造新的不平等

AI教育备受期待的功能之一，是提供低成本、即时且个人化的学习支持。对缺乏补习资源或专业教师的学生而言，AI家教可以反复解释观念、调整题目难度，甚至提供语言陪练，理论上有机会缩短地域或家庭背景造成的教育落差。然而，AI也可能放大原有差距，设备、网路、付费模型及家庭陪伴能力不同，将影响学生取得的AI品质。

中国大陆国家青少年研究中心调查发现，超过6成未成年人曾使用AI，2成多出现「想依赖AI、不想自己思考」的倾向；农村地区未成年人使用AI代写作业及产生依赖的情况，也较城市学生突出。相关数据显示单纯提供工具，并不必然带来教育平权，反而更需要教师及家庭的引导。

生成式AI最直接的冲击，莫过于让作业、考试和「原创」的界线逐渐失效。学生可以用AI找资料、列架构、改写文章，也可以直接要求AI完成整份报告。教师看到的成品，未必能真实反映学生能力；学校若只依靠AI侦测工具，又可能因准确度不足而误判。

此外，教育AI也可能衍生个资外泄。AI进行个人化分析，势必搜集学生的答题纪录、学习速度、弱点甚至情绪反应。这些资料由谁保存、能否交由企业训练模型、家长与学生是否具有退出权，将成为新的教育治理问题。

演算法若使用带有偏见或不完整的资料，可能对不同性别、族群、语言及社经背景的学生做出不公平判断。UNESCO已提醒，各国AI工具发展速度往往快于教育法规，学生个资可能缺乏充分保障；除了建立适龄规范，也必须进行隐私、伦理与教育效果审查。

两岸几乎同时将AI教育提升到国家战略层次，反映这场竞争已不只是科技设备的竞赛，而是攸关下一代人才、产业转型及国家竞争力的教育改革。只是，当政策积极把AI带进教室，学生早已透过手机和电脑自行使用生成式AI，教育制度面临的问题，也从「要不要使用AI」转向「如何使用，才能提高学习，而不是取代思考」。