教育中的關係式人工智慧：互惠、參與式設計與原住民世界觀
arXiv - Human-Computer InteractionRoberto Martinez-Maldonado, Vanessa Echeverria, Jenna Hawes, YJ Kim, Zara Maddigan, Mikaela Milesi, Todd Nelson, Yi-Shan Tsai
提出將人工智慧設計為以互惠為核心的關係式工具，強調學習者與 AI 的互動應是有目的、有限制的合作，而非替代人際互動。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
AI 應被視為學習夥伴，而非替代者，設計時必須明確界定互動範圍與目的。
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此觀點提醒設計者避免過度依賴 AI 的自動化功能，確保人際互動與社群關係仍被保留，從而維持學習的社會性與建構性。
AI 重點 2
採用原住民世界觀中的互惠與關係責任作為設計指引，可促進 AI 服務更具社群與環境可持續性。
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將原住民價值納入 AI 設計不僅提供倫理框架，也能在實務上促進多元文化參與與生態保護，擴大 AI 在教育中的正向影響。
核心研究發現
- 1
將 AI 在教育中的角色重新定位為關係式設計問題，強調互惠與責任感是設計的核心原則。
- 2
指出生成式 AI 在教育中帶來的主要緊張點：效率與自動化與社會關係、個人化與群體學習之間的衝突。
- 3
提出具體設計方向，包括：何時不使用 AI、如何設定教學邊界、以及如何以負責任的方式支持 AI 創新以維護社群與自然環境。
對教育工作者的啟發
實務工作者可依此框架將 AI 置於學習者與同儕互動的輔助角色，先設定明確的教學目標與互動邊界，再評估 AI 是否必要；若不使用 AI，則可透過協作工具或社群平台加強人際互動；若使用 AI，則應設計回饋機制讓學習者能與 AI 共同反思，並將原住民互惠原則嵌入使用規範，確保 AI 服務不僅提升效率，更能維護社群關係與環境可持續性。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Relational AI in Education: Reciprocity, Participatory Design, and Indigenous Worldviews
- 作者：
- Roberto Martinez-Maldonado, Vanessa Echeverria, Jenna Hawes, YJ Kim, Zara Maddigan, Mikaela Milesi, Todd Nelson, Yi-Shan Tsai
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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