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
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責任編輯:李先泰

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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