人工智慧正迅速滲透教育現場，關於「學習應如何發生」的基本假設故此也開始重新動搖。若說過去的教育建立在連續性、中心性與歷史可累積性的信念之上，那麼今日我們面對的，則是一種逐漸顯現的轉向：知識不再穩定地依附於單一權威，學習路徑不再遵循線性進展，歷史也不再作為可被簡單重複的典範。這樣的轉向，在馬來西亞華文獨立中學的脈絡中，顯得尤為關鍵，因為其教育使命本身，正建立在文化連續性的維繫之上。

然而，這並不意味著教育必須在「傳統」與「變革」之間做出二元選擇。更值得關注的，是一種新的可能性：教育逐漸傾向於去中心、非線形，並拒絕歷史的簡單重複，但同時並未徹底拋棄中心、線性與歷史，而是重新處理它們之間的關係。這種轉向，不僅是教學策略的調整，更是一種深層的教育哲學重構。

首先，「去中心」並不等於「沒有中心」。傳統教育中的中心，往往表現為經典文本、標準答案與權威詮釋。在獨中體系中，這種中心尤為明顯：經典文學與文化傳統構成知識的核心來源，學生被期待在既有框架中理解與再現。然而，在人工智慧可以即時提供解釋、摘要甚至評論的情境下，這種單一中心開始鬆動。

借用吉爾·德勒茲的觀點，去中心並非摧毀結構，而是使中心變得可移動、多重且暫時。對教育而言，這意味著知識不再由單一來源決定，而是在不同脈絡中不斷生成。例如，一段古典文本不再只有「正統解釋」，而可以與當代議題、學生經驗甚至人工智慧生成的觀點形成對話。中心因此從固定位置，轉為一種關係節點。

這樣的轉變對獨中尤具挑戰性。長期以來，華文教育被視為文化保存的堡壘，其正當性部分來自對「正統」的維護。然而，當學生可以輕易接觸多元詮釋時，教育若仍堅持單一中心，反而可能削弱其吸引力。真正的問題不在於是否保留中心，而在於能否讓中心保持開放與生成性。

其次，「非線形」學習並非否定脈絡，而是拒絕被單一路徑所限定。傳統課程設計多以時間順序為依據，強調從基礎到進階的逐步累積。然而，人工智慧與數位媒介使知識的取得變得跳躍式：學生可以從任何時間點切入，並在不同領域之間快速切換。

在此，瓦爾特·班雅明提出的「辯證影像」提供了重要啟示。歷史不必被視為連續敘事，而可以在不同時刻被重新激活。對教育而言，這意味著課堂可以打破線性安排，讓不同時代與文本在當下形成張力。例如，在討論古典思想時，同時引入人工智慧倫理問題，使學生在跨時代對話中理解概念的當代意義。

然而，非線形並不意味著隨意拼貼。若缺乏對原有脈絡的理解，跳接只會淪為表面的聯想。因此，教育的任務不再只是傳遞既定順序，而是培養學生在不同脈絡之間建立關聯的能力。這種能力，正是面對資訊碎片化時最關鍵的素養。

再次，拒絕「歷史的簡單重複」，並不等於否定歷史本身。對獨中而言，這一點尤其敏感。其教育使命之一，即在於傳承文化記憶與歷史經驗。然而，若將歷史理解為可被直接延續的模式，則容易忽略當代情境的差異。

班雅明曾批評將歷史視為進步連續體的觀點，主張從過去的碎片中尋找當下的契機。這種觀點對當代教育具有重要意義：歷史不應作為固定答案的來源，而應成為問題生成的資源。例如，學習古典文本，不只是理解其原意，而是思考其在今日如何被重新詮釋、甚至被質疑。

因此，教育中的「傳承」需要被重新定義。它不再是內容的重複，而是關係的重建。學生不是被動接受過去，而是主動與過去建立連結。每一次理解，都是新的生成，而非舊有意義的再現。

在這樣的框架下，人工智慧的角色也需要重新定位。它不應被視為威脅教育的工具，而應被納入學習過程之中。當學生使用人工智慧生成答案時，關鍵不在於答案本身，而在於他們如何判斷、修改與延伸這些輸出。換言之，教育的重點從「產出內容」轉向「處理內容」。

這對評量方式提出直接挑戰。若考試仍以標準答案為核心，則無法反映學生的實際能力。相反地，更適合的評量方式，應關注思考過程、論證結構與概念連結。這不僅有助於減少對人工智慧的依賴，也能促進更深層的理解。

更進一步而言，這種教育轉向涉及對「學習者」本身的重新想像。在傳統模式中，學生被視為知識的接收者；而在新的框架中，他們則是意義的生成者。這一轉變，與德勒茲所強調的「生成」（becoming）概念相呼應：學習不再是達到某種固定狀態，而是一個持續變化的過程。

對獨中而言，這也關係到身份認同的問題。學生不再只是承繼既有文化，而是在多重語言與文化之間不斷調整自身位置。教育若能支持這種流動性，將有助於培養更具彈性的認同，而非僵化的自我理解。

總體而言，當教育傾向於去中心、非線形並拒絕歷史的簡單重複時，其真正意義並不在於否定過去，而在於重新配置過去、現在與未來之間的關係。對馬來西亞華文獨立中學而言，這既是挑戰，也是契機：在維繫文化連續性的同時，開啟新的生成可能。

最終，教育的核心問題或許不再是「我們應該傳授什麼知識」，而是「我們如何使學生能在不確定的世界中持續建立意義」。當連續性不再被保證，教育的任務，正是在斷裂之中，培養連結的能力。

延續閱讀

王笛·不必擔憂“碎片化”