AI 專家雙生：捕捉專家認知以實現以人為本的實作式學習
arXiv - Human-Computer InteractionAnnie Yuan, Xiaohua Chen, Kalina Yacef, Judy Kay
提出 AI 專家雙生框架，透過結構化建模專家的隱性知識與決策過程，推動可擴展的實作式學習。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
從「知識建模」轉向「認知建模」的範式轉移
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傳統 AI 教育系統多著重於學習者建模，而此研究強調捕捉專家在複雜情境下的隱性推理與判斷，這對於需要高度實作經驗的領域（如職訓）至關重要。
AI 重點 2
強調透明度與學習者自主權的平衡
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將專家啟發式方法嵌入 AI 時，若能維持透明度，能讓學習者理解決策邏輯而非盲目跟從，這對於培養高階學習者的元認知能力具有深遠影響。
核心研究發現
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提出 AI 專家雙生框架，將專家知識建模為包含程序性動作、語義概念與決策過程的三層結構化表示。
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該框架不僅捕捉知識，還納入了影響專家判斷的價值偏好、權衡取捨與不確定性等認知要素。
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透過文化遺產工作坊的案例研究，證實了該框架在真實世界場景中捕捉專家隱性知識的可行性。
對教育工作者的啟發
課程設計者在設計專業技能培訓時，不應僅提供標準化教材，應嘗試利用 AI 工具捕捉資深導師在面對不確定性時的「決策邏輯」與「權衡過程」。建議將這種「專家雙生」概念應用於需要高度情境判斷的領域（如創意產業或技職教育），透過 AI 模擬專家的思考路徑，讓學習者在模擬環境中練習處理複雜問題，而非僅是記憶步驟。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- AI Expert Twin: Capturing Expert Cognition for Human-Centred, Practice-Based Learning
- 作者：
- Annie Yuan, Xiaohua Chen, Kalina Yacef, Judy Kay
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- /models/gemma-4-26B-A4B-it
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