生成式 AI 與高等教育中少數群體知識的邊緣化：以身心障礙為例
arXiv - Computers and SocietyFatiha Tali-Otmani (EFTS, Grhapes)
本文探討生成式 AI 如何透過西方中心主義的數據集，導致身心障礙者等少數群體的知識體系被邊緣化。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
警惕 AI 技術背後的「知識殖民」現象
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這項洞察提醒教育者，AI 生成的內容可能隱含權力不對等的知識結構，若不加批判地使用，會無意中抹除多元文化與非主流的認知方式。
AI 重點 2
探索研究者與機器之間的「混合化」可能性
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這為未來教學與研究提供了新方向，即如何透過人機協作來保留知識的多樣性，而非僅將 AI 視為自動化工具，這對維護教育公平至關重要。
核心研究發現
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生成式 AI 並非中立工具，其訓練數據主要以英語和西方中心觀點為主，強化了知識上的殖民性。
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身心障礙者的處境揭示了技術架構的缺陷，他們常被侷限於簡化的刻板印象中，或在設計過程中被排除。
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單純依靠演算法修正（algorithmic correction）僅能作為緩解手段，無法從根本解決結構性的知識排斥問題。
對教育工作者的啟發
教育工作者在整合 AI 工具時，應建立批判性評估機制，避免將 AI 生成的內容視為絕對真理。課程設計者應主動引入多元視角的資料來源，並在設計數位學習環境時，邀請身心障礙者參與開發，以避免技術架構造成的二次邊緣化。此外，應教導學生辨識 AI 內容中的偏見，將 AI 視為促進知識對話的媒介，而非單向知識傳遞的終點。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Generative artificial intelligence and the marginalization of minoritized knowledges in higher education: the case of disability
- 作者：
- Fatiha Tali-Otmani (EFTS, Grhapes)
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- /models/gemma-4-26B-A4B-it
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