人工智慧的時代已然來臨，各行各業都在積極探索AI技術的應用，教育部為讓台灣的大專學生不被世界潮流甩在後頭，推出台灣大專院校人工智慧學程聯盟（TAICA）計畫，期望透過整合台灣頂尖大學的師資與資源，讓所有學校、甚至沒有AI專業教師的學校，也能獲得優質的AI教育資源。
理想與現實有落差
這個理想無疑是正確的，計畫的出發點也令人鼓舞。但理想與現實之間的落差，卻在這波AI教育推展的過程中，逐漸浮現出令人擔憂的問題。
根據教育部提供的資料，TAICA計畫第一學期雖有近2500人修課，但僅約44%學生能通過課程取得學分，也就是有超過一半的學生中途落敗。雖然到了第二學期，修課人數翻倍至4400人，通過率也提升至75%，但仍有諸多問題未被解決。
例如，有部分學校的修課人數掛零，有的課程甚至全數學生未通過，這不僅反映出學生學習狀況的落差，更暴露出這項教育創新在設計與實施上的盲點。
教學設計應有差別
首要問題在於學生程度的極度不均，在頂尖大學如台大、清大、成大、交大中，或許已有一定基礎的學生能夠掌握AI課程的內容，但當這些高難度的課程被開放給全台各大專院校學生修習時，是否充分考慮到學生的背景差異？
一名來自資源相對匱乏地區大學的學生，若從未接觸過程式設計或機器學習的基礎概念，直接面對台清交教授開授的AI核心課程，其結果自然是挫敗與放棄。這種「一視同仁」的網路教學設計，無意間加劇了教育資源的不平等，也使得真正需要AI素養的學生反而成為被排除的對象。
AI教育本身就涉及跨學科的知識，包括數學、統計、資料結構、倫理與社會議題等，非一蹴可幾可以掌握。當課程以線上教學為主要方式時，學生少了與老師面對面互動的機會，無法即時解惑，學習動力與成效自然下滑。尤其在缺乏學習同學、實作環境與教師引導的狀況下，許多學生只能「靠自己撐過去」，這對學習者而言，是極為困難的。
不能只靠「一線教授」
當然修課與通過人數本身不應是唯一的評估指標，學生是否真正學到知識、是否能將AI概念應用在實際問題上，才是衡量教育價值的關鍵。若通過率只是經由放寬標準或簡化考核來提升，那麼學程的品質與公信力將面臨質疑。反之，如果堅持高標準卻未提供足夠的學習支持，也只會讓大量學生望而卻步。
教育部試圖以TAICA計畫來快速回應AI人才培育的迫切需求，這個政策方向無疑是前瞻性的。但從操作層面來看，過於集中化、過度依賴名校資源、忽視學習多樣性與地區差異，將會產生反效果。AI教育不能只靠一線教授在線上「放影片」，更不能只靠學生「自立自強」。台灣若真心要在AI世代中脫穎而出，就必須在制度設計與課程結構上做出根本性的改變。
課程宜模組化
首先課程應該模組化，設計從入門、進階到專業的不同路徑，讓學生能根據自身背景循序漸進。AI不是一門單一的技術，而是一個生態系，從資料整理、基礎程式設計，到模型建構與應用，都可以設計成短模組的課程單元，不僅降低學習門檻，也能讓學習更具彈性與成就感。
其次教育部應推動混成式學習模式的普及，結合線上課程與各校在地的教學輔導資源。例如培訓各校的AI種子教師，或在區域大學設立教學中心，協助學生在修習TAICA課程時能獲得即時支援，而不只是孤軍奮戰地面對螢幕與程式碼。
AI教育需要深耕
同時，要強化實作導向與跨領域應用的設計，讓學生不只學會理論與演算法，更能透過實際案例（如農業AI、醫療影像分析、教育科技等）將所學轉化為具體成果。這樣的過程不但增強學習動機，也有助於培養真正可落地的AI應用人才。
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