實測|ChatGPT學習模式:一鍵神解題還能拆解邏輯,真人家教要失業了?
實測|ChatGPT學習模式:一鍵神解題還能拆解邏輯,真人家教要失業了?

重點一OpenAI推出ChatGPT「Study Mode」(學習模式),以引導學生逐步學習、培養批判思維,取代直接給答案的作法。

重點二:Study Mode結合蘇格拉底式提問、分段講解和個人化回饋,並可根據用戶過往學習紀錄調整內容。

重點三:OpenAI雖強調「負責任學習」,但學生仍可隨時切換回一般模式,坦承無法完全杜絕AI輔助作弊疑慮。

OpenAI 近期公布,其 AI 對話系統 ChatGPT 正式推出「Study Mode」(學習模式),旨在提供互動式學習體驗,引導用戶循序漸進解決問題,而非直接提供現成答案。此功能現已向 ChatGPT Free、Plus、Pro 及 Team 用戶開放使用,並將於未來數週內擴展至 ChatGPT Edu(教育版)用戶群。

OpenAI 特別強調,Study Mode 採用結構化呈現方式,將回應內容劃分為邏輯清晰的段落,並明確標示主題間的連結關係,從而促進系統化且具啟發性的學習歷程。

學習體驗升級!主打「蘇格拉底式提問」與客製化課程

Study Mode 採用蘇格拉底式提問法、策略性提示及反思引導機制,協助用戶深入剖析問題核心。系統能依據用戶的歷史互動數據,動態調整內容難度與範疇,並提供定期評估,有效衡量學習進展。

據 OpenAI 的說明, 此功能的核心理念在於培養學生的獨立思考能力,減少對 AI 解答的過度依賴,從而強化自主學習能力。 值得注意的是,目前用戶可自行決定是否啟用 Study Mode,OpenAI 尚未開發管理者或家長端的強制啟用選項。

總結來說,本次釋出的ChatGPT 的學習模式(study mode)具備以下幾項核心功能:

互動式引導:透過蘇格拉底式提問、提示與自我反思,幫助用戶主動思考,而非直接給出答案。
分段解說:將資訊組織成易於理解的段落,強調主題間的關聯,並適度提供背景,減少學習負擔。
個人化支援:根據用戶的提問、技能水準與過往對話記憶,調整教學內容,提供適合的學習體驗。
知識檢核:設計小測驗與開放式問題,並給予個人化回饋,協助追蹤學習進度與知識應用能力。
彈性切換:用戶可在對話中隨時開啟或關閉學習模式,靈活調整學習目標與方式。

專業團隊參與研發!未來將增強個人化與視覺化元素

據 OpenAI 表示,學習模式的開發過程匯集了教育工作者、研究人員及教學領域專家的專業意見,並透過可調式系統指令,能依據用戶反饋進行即時優化。未來發展規劃包括引入更優化的視覺化表現、跨對話學習目標設定功能,以及更精準的個人化學習路徑。

值得注意的是,同一天 Google 亦宣布為其 AI 產品線推出教育輔助功能,包括 Search 的 AI Mode 畫布功能,以及 NotebookLM 的影片簡報生成工具 ,顯示 AI 教育科技領域的市場競爭正日趨白熱化。

家教要失業了?「學習模式」怎麼用?

目前,只要打開ChatGPT的網頁或是App,並點擊「選擇工具」並選擇「學習與研究」,並透過提示告知ChatGPT想要學習的項目或內容、或是上傳檔案,就可以開始使用該功能。

《數位時代》以下將以114學年度的高中會考考題來測試學習模式的各項功能。

測試一:數學A考科

首先,以第二部分的「多選題」第15題為例,要求ChatGPT「解答」,題目如下:

考題(數學).jpg
114年度大學入學考試的考古題。
圖/ 大考中心

ChatGPT提供的解題步驟如下:

解題步驟(數學).jpg
ChatGPT提供的解題思路。
圖/ ChatGPT

而若跟ChatGPT說 「我的數學很差,請教我怎麼算」 ,ChatGPT仍不會一次將答案計算出來,而是首先生成解題的思考路徑,並更仔細的拆解成四步驟,包括「理解問題和情境」、「確定每種情況的機率」、「計算每種情況的機率」,以及「計算期望值」。

解題步驟(數學).jpg
若跟ChatGPT說不懂,它就會提供更詳細的解題步驟。
圖/ ChatGPT

而若到此處還是不知道怎麼計算,也可以跟ChatGPT說 「請直接幫我示範計算過程」 ,AI就會直接一個一個步驟算出來答案。

數學答案.jpg
若要求示範計算,ChatGPT就會老實開始算數學。
圖/ ChatGPT

測試二:英文考科

除了數學以外,ChatGPT也可以針對語言學科提出建議。

英文作文題目.jpg
圖/ ChatGPT

例如,以以上英文考科來看,若問 「請根據英文作文考題,告訴我要怎麼寫比較可以拿高分?」 AI則會生成寫作建議,例如「儘量使用一些複合句來展現你的語言能力,這有助於提高分數」:

寫作建議.jpg
圖/ ChatGPT

同時,也可以請AI針對題目歸納重要的英文關鍵字:

歸納關鍵字.jpg
圖/ ChatGPT

測試三:提供PDF檔,請AI生成教學內容

目前,學習模式預設提供3種生成格式:「幫我完成作業」、「為我解釋主題」和「創作模擬測驗」。前兩項測試展示了AI能為自學者拆解特定問題的推導能力。 而現在則要測試,AI能否針對「特定內容」生成測驗等教學內容?

值得注意的是,在學習模式下, ChatGPT無法直接讀取YouTube影片內容,因此利用Youtube影片自學的構想,目前無法在ChatGPT上實現。 因此,本次測試以網路上的免費英文讀本《The STEM Advantage》為範例,其由 Ben Archer 所著,為科學、技術、工程和數學(STEM)領域的研究生提供了一本全面的指導手冊,幫助他們從學術學習過渡到專業工作,並提供有關實習與職業發展的實用策略。

在提供ChatGPTPDF檔案後,詢問「想要了解這本書的主題」,ChatGPT就生成五大重點,包括「AI 工具的整合方法」、「AI 使用中的智慧」、「AI 在職場的應用趨勢」等,並針對這些內容進行解釋。

摘要.jpg
學習模式下詢問解釋主題,跟一般模式下的摘要如出一轍。
圖/ ChatGPT

但必須說的是,即使不在「學習模式」上傳檔案,ChatGPT絕對也可以針對內容生成摘要,因此在「為我解釋主題」的情境下,特別啟動「學習模式」的意義不大。

而若要求ChatGPT「創作模擬測驗」,就會根據讀本內容生成「選擇題」、「是非題」、「問答題」等等題型,使用者可以自由選擇題目跟AI進行測驗。

測驗內容.jpg
ChatGPT可根據文本內容生成模擬測驗,幫助使用者找到學習死角。
圖/ ChatGPT

結論:數理強者!但好用程度慘輸NoteBookLM

說到底,如果是要評價AI在自學領域的實用程度,除了是否真能幫助使用者理解解題邏輯(針對考試),實現從「不懂」到「懂」的學習過程以外,就是能否利用各種網路上的資源,來進行自由的學習了。

ChatGPT的「學習模式」在解題方面表現很好。正如OpenAI所說,這個模式幫助學生了解題目,而不只是給出答案。特別是存在唯一正解的數學科目,ChatGPT會一步步講解解題思路,告訴使用者該用什麼公式。 亦即只要先有基本知識,ChatGPT就能當個不錯的「數學小老師」,但距離取代真人的家教或是老師,仍有一大段距離。

話說回來,若是使用Google旗下的NoteBookLM,不但可以讀取Youtube影片(在影片有提供CC字幕的前提下),更可以將PDF檔生成為語音摘要、影片摘要、簡介文件、研讀指南、常見問題⋯等等。

NOTEBOOKLM.jpg
NoteBookLM在應用廣度上仍碾壓ChatGPT。
圖/ NoteBookLM

在這種便利性的碾壓之下,ChatGPT的學習模式,絕對需要比數理解題更強的誘因,來搶攻未來AI教育市場的應用大餅。

延伸閱讀:GPT-5傳8月上線!OpenAI擬整合「通用+推理」模型:打造更像真人的助理
Alphabet財報出爐!Q2營收964億美元創高:除了Google搜尋、YouTube⋯還有哪些金雞母?

責任編輯:李先泰

往下滑看下一篇文章
博弘雲端打造金融業專屬 AI 解決方案 賦能金融產業實現智慧轉型!
博弘雲端打造金融業專屬 AI 解決方案 賦能金融產業實現智慧轉型!

從流程再造、智能客服到科技防詐,AI 正在一步步改變台灣金融業的樣貌。根據金管會「金融業者及周邊單位應用人工智慧」調查結果,金融業者導入AI與生成式AI的比例已從29%提升至33%,顯示金融業對AI應用的需求正持續升溫,而AWS亞太(台北)區域的正式啟用,更將加速這股成長力道,讓AI躍升為金融創新的核心引擎,推動整個產業快速邁向新局。

在這股潮流下,博弘雲端作為台灣第一家與AWS簽署台北區域戰略合作協議(New Region Strategic Collaboration Agreement,SCA)的雲端解決方案專家,如何協助金融業快速導入創新AI應用,讓「智慧金融」能夠真正落地在各個金融場景中?

對此,博弘雲端台灣暨東南亞事業中心副總經理陳亭竹給出的答案很明確:關鍵在於從痛點出發,讓金融業能夠以更低的門檻達成數據上雲與導入AI應用的目標。

標準化 × 客製化,雙管齊下加速金融AI真正落地

陳亭竹進一步指出,金融業在推動雲端與AI應用時,普遍面臨合法合規、AI倫理風險、人才不足與組織變革等四大挑戰。對此,博弘雲端提供產業客製化AI解決方案,滿足金融業在AI與數據應用上的多元需求,進而加速AI應用落地。

「要讓AI應用在金融業真正落地,雲服務業者的客製化能力是關鍵。」博弘雲端台灣暨東南亞事業中心技術處長孫正忠強調,因為每家金融業對上雲和AI應用的需求並不相同,甚至對AI 技術的要求與精準度都有不同期待。而標準化產品雖能快速導入,卻難以完全貼合每位客戶的營運場景與精細需求,唯有結合客製化服務,才能真正滿足金融業在AI與數據應用上的高標準,並符合大型金融客戶的嚴格驗收要求。

因此,博弘雲端推出產業客製化AI解決方案,建構在標準化解決方案的架構之上,進一步依照客戶需求進行微調。不僅能讓 AI 回答更加精確,也能更貼近終端客戶的實際需求,無論是篩選資料、優化決策,甚至提供行銷策略建議,都能展現更高的效益。

除了透過客製化服務滿足金融業者AI與數據應用上的多元需求,博弘雲端亦推出標準化產品驅動金融產業AI革新。從”AICOM”提供的新世代雲智能管理功能,賦能金融IT部門一站式管理雲端資源、即時掌握AI訓練資源運用狀態;到”LEMMA”提供的 AI企業知識代理,藉由LLM (大型語言模型) 摘要與整理重點、大幅減少人工查詢資料的時間,這些產品不僅加乘金融業者採用AI的效益,更成為推動產業升級的關鍵方程式。

RD099049.jpg
博弘雲端台灣暨東南亞事業中心副總經理 / 陳亭竹表示:要讓AI應用在金融業真正落地,雲服務業者的客製化能力是關鍵。唯有結合客製化服務,才能真正滿足金融業在AI與數據應用上的高標準,並符合大型金融客戶的嚴格驗收要求。
圖/ 數位時代 拍攝

售前 × 數據雙團隊,一站式滿足數據處理和AI應用需求

金融產業的AI應用百百種,博弘雲端不只提供產業客製化解決方案,更透過技術團隊的深度參與來強化客製化程度。首先是售前技術團隊,該團隊整合公司多年服務大型客戶的經驗與專業人才,能在專案初期便與客戶進行需求訪談與技術交流,並據此繪製完整的系統架構圖,確保AI應用精準契合需求,大幅提升專案成功落地的機率。

其次是數據團隊,涵蓋數據工程師、數據分析師與數據科學家三種不同職能,能與售前技術團隊的需求分析與架構設計緊密銜接,一站式滿足金融業從數據處理到應用的完整需求。

博弘雲端台灣AWS事業處業務資深處長郭仁傑進一步說明二個團隊的具體運作模式。售前技術團隊在完成需求分析與架構圖後,數據工程師會協助金融業將地端資料搬遷到雲端資料倉儲,並確保數據的正規化與可用性;接著由數據分析師統整數據並建立戰情室、商業智慧分析等應用,幫助客戶快速掌握營運數據;最後由數據科學家根據實際應用情境選擇或開發適合的AI模型,實現提升營運效率或優化客戶體驗的目標。「經過概念驗證與專案的執行,金融業普遍能提升5倍以上的資料處理效率,運用AI提升10~50%不等的生產力」,郭仁傑強調。

RD099024.jpg
「要讓AI應用在金融業真正落地,雲服務業者的客製化能力是關鍵。」博弘雲端台灣暨東南亞事業中心技術處長 / 孫正忠強調
圖/ 數位時代 拍攝

攜手 AWS 與生態系戰略夥伴,全面備戰金融業轉型需求

除了內部團隊的緊密協作,博弘雲端也積極深化與AWS和第三方夥伴的合作關係,加強解決方案的廣度與深度,確保能更全面回應金融業多樣化的需求。

「客戶至上一直是博弘雲端的企業文化,」陳亭竹表示,博弘雲端很早之前就洞察到金融業數位轉型的商機,加上AWS當時正如火如荼推進亞太(台北)區域的落地,因而與其展開台北區域戰略合作協議的討論,並於2025年7月正式簽訂,成為台灣第一家簽署該協議的AWS核心級諮詢夥伴。

「這是一份區域級的合作協議,必須要有足夠紮實的市場經驗和具代表性的客戶導入案例,才能獲得AWS的認可與信任,」陳亭竹強調,這份協議不僅代表AWS對博弘雲端實力的高度肯定,更意味著博弘雲端可以進一步放大服務能量,串聯更多生態圈夥伴,全面支援金融業的數位轉型。

由於金融業在上雲時,對資安防禦、效能監測、數據管理等面向,可能都有不同需求,博弘雲端自成立以來,便持續與不同領域的夥伴攜手合作,包括Palo Alto Networks、Databricks及MongoDB等國際級解決方案廠商,滿足金融業在上雲時的特殊需求。而隨著與AWS簽訂台北區域戰略合作協議,博弘雲端得以進一步擴大合作生態圈,為金融業打造更完整的雲端與AI解決方案,全力加速其上雲與創新進程。

專業技術建立信任,博弘雲端成金融業轉型首選夥伴

憑藉卓越的客製化服務能力、與AWS的緊密合作關係及多元的生態圈夥伴,讓博弘雲端在金融領域展現亮眼成果,不只在技術面持續採用創新科技賦能金融業成功轉型,更透過技術專業力獲得客戶高度信賴,某大型金融業客戶在數據上雲專案結束後,主動表示希望繼續合作。

郭仁傑說明,博弘雲端自3年前開始,即協助該客戶將地端數據逐步上雲,並導入Data Hub建立完善的資料治理(Data Governance)機制。隨著數據上雲後的效益逐步展現,不僅吸引同集團內其他子公司與海外據點相繼啟動數據上雲計劃,更將合作期間展延至7年,藉助博弘雲端的技術與服務能量,持續深化雲端與AI應用,推動整個集團的數位創新藍圖。

1757919697308.jpg
郭仁傑說明,博弘雲端自3年前開始,即協助該客戶將地端數據逐步上雲,並導入Data Hub建立完善的資料治理(Data Governance)機制。
圖/ 數位時代 拍攝

目前除了金融業之外,博弘雲端在製造、零售和公部門也累積了豐富的雲端技術導入經驗。展望未來,博弘雲端除了持續與AWS維持緊密合作、不斷精進雲端技術能力外,更將全面強化在資安託管服務 (Managed Security Services Provider, MSSP) 與技術生態圈的戰略布局,並積極拓展東南亞市場,成為台灣雲端服務業進軍國際的領航者。不僅向海外輸出台灣的成功經驗,更將成為驅動東南亞地區數位轉型的關鍵力量。

更多金融業上雲案例:立即與博弘雲端專業團隊討論

https://www.nextlink.cloud/contact/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂Vibe Coding
© 2025 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓