關於AI 之二三事

講講最近在忙的事情，過程中發現 Gemini /Chatgpt翻譯 教育理論文章的表現跟DeepSeek 不太一樣，我個人覺得前兩者的文字敘述更通順，我用這段原文來舉例說明：

Expectations are high when a task presents challenges to all students through the kind and level of material selected. 

High expectations are set when a task encourages and rewards students for taking conceptual or other risks in demonstrating their learning, whether the challenge of the task is intellectual, physical or performance-based. 

Expectations are low when a task demands little of students in terms of conceptual challenge or risktaking. 

An assessment task which implies that some students will be unable to complete the work also communicates low expectations.

DeepSeek 第一次翻譯的結果為

當一項任務通過所選材料的類型與難度層次，為所有學生帶來挑戰時，便體現出較高的期望。

高期望的確立，體現在任務鼓勵並獎勵學生在展示學習成果時勇於進行概念上或其他方面的冒險探索，無論任務的挑戰屬於智力、體能還是實踐表現範疇。

而當一項任務在概念挑戰或風險承擔方面對學生要求甚低時，則意味著期望值偏低。

此外，如果某項評估任務暗示部分學生將無法完成作業，這同樣傳遞出低期望的信號。

DeepSeek 第二次翻譯後

當一項任務透過所選材料的種類和水平為所有學生帶來挑戰時，期望是高的。

當一項任務鼓勵並獎勵學生在展示其學習成果時，承擔概念性或其他風險，無論任務的挑戰是智力上、體能上還是基於表現的，高期望就此設立。

當一項任務在概念挑戰或風險承擔方面對學生要求極少時，期望是低的。

一項暗示某些學生將無法完成工作的評估任務，也傳達了低期望。

Gemini 2.5 PRO的翻譯

當一項任務能透過所選教材的類型與水平，對所有學生呈現挑戰時，此即為高度的期望。

當一項任務鼓勵並獎勵學生在展現其學習成果時，願意承擔概念上或其他方面的風險（無論該挑戰是智力、體能或表現性質的），這便設定了高度的期望。

反之，當一項任務在概念挑戰或承擔風險方面對學生的要求甚少時，此即為低度的期望。

一項評量任務若暗示有部分學生將無法完成，這同樣也傳達了低度的期望。

Chatgpt 免費版的翻譯

當一項學習任務透過所選內容的種類與難度，對所有學生都構成挑戰時，便代表教師設定了高期待（high expectations）。

當任務鼓勵並獎勵學生在展現學習成果時勇於嘗試概念上的或其他形式的冒險——無論這項挑戰是智識性的、體能性的，或表現（performance-based）——也同樣表示教師設定了高期待。

相反地，當任務在概念挑戰或冒險精神方面對學生要求甚低時，就代表教師的期待較低（low expectations）。

若某項評量任務暗示有部分學生將無法完成該工作，這同樣也傳達出低期待的訊息。

我目前猜測是訓練資料範圍的問題，導致DeepSeek 翻譯結果非常不像是人類可以寫出的文句，畢竟Deepseek是對岸開發的AI，其訓練資料應該以簡體中文為大宗，不像chatgpt/Gemini 還有足夠多的原文資料。其實，上述的AI翻譯都有類似情況，我認為Deepseek最嚴重。

但AI翻譯的出現確實節省不少時間，比方說 把 QT-assessment-practice-guide與我現有的學習單 餵給NoteBookLM，請LM評價並重新改寫，就能生出一份符合QT規準的學習單。(任何一個AI也可以)

針對 Q1 & Q2 的修訂建議

原問題 ：(2) 寫出具有相差秒數的原因 (請根據所學物理知識做合理的推論) 不論結果為何,請解釋為什麼會這樣?

問題點： 「合理的推論」和「解釋」等詞語過於籠統。學生不清楚一個好的解釋需要包含哪些關鍵物理概念，以及論述的深度要到哪裡。

修訂建議： 將問題修改得更具體，並附上評分標準。

Q1-2 (修訂版): 請根據聲音傳播的物理原理，詳細解釋為何兩支手機的秒數會有差異。並說明為何當距離從1公尺增加到3公尺時，秒數差異會產生變化。

品質標準說明： 一個高品質的解釋應包含以下要點：

核心概念 (3分): 明確指出時間差的根本原因是「聲音傳播至不同手機需要時間」。

邏輯論述 (4分): 能夠依序說明聲音從A傳到A手機、A傳到B手機、B傳到B手機、B傳到A手機的過程，並正確連結到碼錶的啟動與停止。

關係推論 (3分): 能正確推論出「距離越長，聲音傳播所需時間越多」，因此時間差會隨距離增加而變大。

也就是說 以前的我需要花大量時間閱讀並理解原文文獻，再手動修改自己教學檔案，現在用AI讀取相關檔案之後，就能用AI直接調整檔案內容，我只需要用自己閱讀能力驗證AI調整的資料是否有問題；這整個過程消耗時間遠少於早年閱讀文獻再整理及修改的時間。

20年過去了，語言不同的門檻，可藉由AI降低，只需要具備基礎的外文能力就能相對輕鬆的閱讀原文文獻 .... 只能說 真香啊!!!

來點梗圖，不過分吧

但這種真香的前提是 我有相應教學經驗、足夠多的教學檔案及相應的英文閱讀能力，能檢覈AI給予的資料是否有不足或錯誤的地方。

寫到這裡 我的結論是 AI 是一個強大的「輔助工具」，而非「專業的替代品」。因此我認真地認為：沒有足夠的知識儲備量的情況下使用AI，要非常地小心、謹慎，即便有相應的儲備量，也不該完全相信AI。