將世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）中對於人工智慧報告，運用單字軟體對其進行重複字運算，會發現重複最多的字詞就是 replace（替代）。在許多領域皆有可能被取代的部分，例如無人超商取代結帳人員、無人快遞機取代送貨人員等。 隨著線上學習、人工智慧的快速發展，英語教師不免擔心是否會被替代？
依筆者觀察，雖然人工智慧可以透過大量的文本分析，了解所需要的回應。對於特定的、有溫度的行業來說，人工智慧還是有其限制性，而教師則是最需要溫度的職業之一，也可說是無法被機器取代的區塊。但，教師們（英語教師更是）需要有與數位學習共同相處，甚至知道如何運用的知能，來讓自己更加分。
數位中難以取代的區塊
數位學術之大，需要探討的因素許多，在此，在下斗膽提出，數位學習中最難取代的區塊就是「人」的變因。雖說，數位學習可以整合多媒體，讓原本只有單純文字的文本變得更加多元又有吸引力，但是「人」才能決定多媒體怎麼編排順序是最好的。最重要的，數位學習可以在這個世代中提供人類一輩子都無法學習完成的資源，但是只有「人類」才能引導如何從這些資源中找到學習者應該觀看的，並學會不被數位學習所掌控。
近幾年來台灣的數位教學發展，除了公部門，許多民間團體也漸漸萌芽發展。在世界上則有國家已經超前部署許久，有許多學習之處可供參考，讓我們一起看下段介紹。
從數位學習軟體舉例中，看見教師發展及角色定位
數位學習有多如繁星的案例，在此列舉幾個對於現場教師值得思考及參酌的案例：
Neuralink 是 Elon Musk 所投資的腦機接口公司。所謂的腦機接口，就是透過大腦上獨特的裝置，讓人類可以跟數位的裝置互動、存取資訊，目前已經做到可以透過腦電波直接操縱滑鼠點鍵盤上的按鈕打字，雖然速度還不夠快，但是已有這樣的實驗性技術。想像一下，如果腦機接口的技術成熟了，一萬字大概只需要幾秒，整本字典的文字量只需要幾分鐘。
那這對英語教學者的意義是什麼呢？請試著與這類日新月異的技術與時並進，且在教學專注的領域上，試著找到腦機接口無法取代的範疇，這些就是在數位學習發展的過程中，教師永遠不會被取代的區塊。
什麼是無法被取代呢？腦機可能可以提供世界上最完整的語彙量，但是無法告訴學生怎麼樣說話才合度有禮。腦機可以提供完整的語料庫，但是恐怕不容易寫出詩仙李白的巨著或是金恩博士雋永的演說。腦機接口可能可以提供許多文化的資料，但是舉手投足的優雅與對於差異性的包容，恐怕不是機器提供資料就可以處理的。
中國的好未來是目前結合線上與線下成功並行的案例之一。名師的時間是貴而有限的，但是基礎教師的時間是便宜且多的。好未來使用的模式是讓超級名師錄製一次性的「線上課程」，「線下課程」則是透過真人教師大量達成解惑與互動的功能。即便是超級名師，學生如果只是單純看影片還是偶而會分心，透過超級名師的影片加上現場教師，就可以透過現場教學的功能，確保學生的專注並提升數位學習缺乏的互動性了。
這個案例可同時給對某領域有心得的資深教師及新手教師發展方向：若是資深教師，可以透過這樣的方式分享自己教學，提高影響力與觸及率；若是新手教師，則可以透過「選定」自己喜歡、認同的教師，透過課程的講解，快速克服任何教學場域一開始需要的成長階段。透過數位消弭時間的限制，並快速讓不同經驗的教師都擁有更多教學的機會，就是好未來最成功的關鍵。
VIP 陪練是中國很風行的音樂數位教學軟體。透過網路上良好的行程安排，讓教學者可以省卻舟車勞頓之苦。一般家教式的音樂教學者或是鋼琴教師，每位學生之間加起來的交通時間是很可觀的。透過網路，教師就可以省卻大量的交通時間，運用特殊設計的 App 則可以讓遠端的教師快速知悉學生彈錯的音。VIP 陪練最厲害的功能，是每個月會有清楚的報表，讓家長看見這個月孩子學會了幾首歌，彈錯了幾個音…等，可清楚觀察到學習者的進步與最需要加強的面向。
人工智慧沒有資料就無法達成，透過攜帶性裝置、網路、App 等等，VIP 陪練為教師解決了舟車勞頓的問題，並滿足了家長最重要的需求：看見孩子確切的學習與進步樣貌。
你可能不是音樂教師，但請設法在你的領域中找到屬於你領域的 VIP 陪練。提升單位時間內的產能，思考哪些是讓機器做好比人做更好的事，並透過完善的紀錄把學習成效量化，就是 VIP 陪練給教師們的啟示。
結語
透過上述的案例，會發現不需要是網紅，教師們也可以拓展出良好的數位學習機會，經由找到適切的學習工具，絕對可以在教育現場變成學習的魔術師，達成他人難以企及的高度。而最重要的，是所有的教育者都應該好好思考「人類教育」中無法被取代的一塊，因為當每位教育者找到了自己的答案，那應該就是心中真正的信念與熱情之所在了。
*全文圖片截取自所介紹網站於 2020 年 07 月的內容。
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作者簡介│李海碩
- 現任葳格國際學校 執行董事特別助理
- 教育部開放式教育推廣計畫高中負責人
- 開放教育聯盟 (OEC) 亞洲聯絡人
- 交通大學教育研究所數位學習組畢
