這一週，我讀了十篇跟 SEL、PBL 與 AI 教育有關的近期研究。
原本我以為，三個領域會各自回答不同的問題：SEL 談情緒與人際、PBL 談真實問題與專題、AI 教育談生成式 AI 怎麼進入學習。
但把研究放在一起後，反而看到一條很一致的線：
真正拉開學習差異的，往往不是「用了什麼工具或方法」，而是學生在過程中到底經歷了什麼。
學生有沒有先自己想？有沒有質疑 AI？分組時到底只是坐在一起，還是真的有角色與責任？SEL 是不是只停在「我知道情緒很重要」，還是能在手機分心、同儕衝突與真實壓力裡做出新的選擇？
這也是我想把「教育實踐週報」做成固定系列的原因：不是追逐最新名詞，而是把研究慢慢累積成可以回到教室使用的判斷。
01｜AI 不會自動讓學生學得更深，關鍵是「怎麼用」
本週最值得注意的一篇 AI 研究，觀察 38 名大學生在技術問題解決中使用生成式 AI 的方式。研究發現，同樣是使用 AI，學生可能只是直接接受答案，也可能拿來核對自己的推理，或進一步追問概念、比較不同解法。
差別並不在於「有沒有問很多次」，而在於學生是否真的進入比較、解釋、質疑與重新建構。
另一項九週縱貫研究也出現類似提醒：使用 AI 的學生並沒有自動得到更高的知識增益。比起「有沒有 AI」，反思性的使用方式反而更值得注意。
這讓我更確定一件事：
AI 最適合放在學生第一次思考之後，而不是之前。
如果我把它轉成課堂操作，會變成很簡單的三欄：
我的原始判斷 → AI 給我的觀點 → 我最後的判斷與證據
再加上幾個固定追問：
- AI 哪一點可能錯？
- 我用什麼資料驗證？
- 如果條件改變，答案還成立嗎？
AI 就比較不容易只剩「答案機」。
02｜PBL 不是「大家做一個作品」，而是把合作本身設計進去
這一期的 PBL 研究也讓我重新注意到一個很容易被忽略的細節：
分組，不等於合作。
一項 IT 學生研究把 PBL、真實業界任務與團隊角色設計結合在一起，結果不只課業表現提高，學生在獨立判斷、溝通與建設性表達不同意見上也出現改善。
另一項中學生線上物理 PBL，則把「是否應興建核電廠」變成驅動問題。學生不是完成一張學習單，而是需要分工、蒐證、討論立場，最後做成公開作品。
我覺得這兩篇研究最值得帶回學校的不是「要多做 PBL」，而是：
如果合作能力是學習目標，就不能只期待它自然發生。
在中學 PBL 裡，我會更傾向把角色拆得具體：
蒐證者｜實作者｜質疑驗證者｜整合者｜溝通者
而且每一個角色都必須留下工作證據。
這樣才有機會避免專題最後又變成「最會做的那一個人全部做完」。
03｜能力如果沒有被學生看見，很難真的轉移到下一個情境
另一篇 2026 年的 PBL 研究追蹤 675 名生命科學學生。學生在課程結束時普遍感受到跨領域整合、團隊合作、文獻搜尋與科學溝通能力的提升；但當研究在一到兩年後再次詢問時，學生對自己是否真的把這些能力轉移到其他情境，判斷變得更保守。
這是一個很重要的提醒。
我們常常在課程最後問：「你學到什麼？」但也許還要多問兩題：
你這次用了什麼能力？
下一個問題裡，哪裡還用得到它？
如果學生說不出來，那一個很成功的作品，未必已經變成他可以帶走的能力。
04｜SEL 不一定要從「情緒」開始，可以從學生每天真的遇到的問題開始
SEL 的研究同樣出現「從抽象概念走向具體情境」的趨勢。
一項瑞典 13–15 歲學生的校園研究，把 SEL 與數位媒體平衡放在一起。課程不是只告訴學生「手機不要用太久」，而是練習一些非常具體的行為，例如把手機移開讀書位置、觀察負向想法、辨識自己什麼時候開始逃避或多工。
另一項八週 SEL 準實驗則顯示，結構化課程在社交技巧與自我調節上出現較明顯的正向結果；但情緒覺察並沒有同樣顯著的差異。
這也提醒我：SEL 不是一次活動，也不是所有能力都會用同樣速度長出來。
如果回到中學生的日常，我反而會從這些問題開始：
- 讀書五分鐘就一直想拿手機，怎麼辦？
- 群組裡被已讀不回，我腦中開始出現什麼想法？
- 組員擺爛時，我是直接爆炸、逃避，還是能說清楚需求？
- 當 AI 給出一個我不確定的答案，我怎麼面對自己的焦慮與不確定？
這些其實都可以是 SEL。
05｜AI × PBL 的效果很亮眼，但「作品變好」不一定等於「學生學更多」
本週最後一篇很值得保留的研究，是一項整合 22 項控制研究、66 個效果量的三層次統合分析。
研究顯示，生成式 AI 與 PBL／PjBL 結合時，在學習成果、高層次思考、動機與合作等面向整體呈現正向結果；但研究也發現小型研究效應。原始整體效果量很高，經 PEESE 校正後則明顯下降。
最值得注意的是：
AI 對「產品與解決方案表現」的效果可能非常大，但那不代表學生能力本身也用同樣幅度增加。
這句話幾乎可以成為接下來 AI × PBL 課程的一條提醒：
不要只評作品，也要評學生如何做出判斷。
所以我會希望學生留下三種紀錄：
- 我們問 AI 什麼？
- 我們沒有接受 AI 哪一點？
- 最後哪一個決策是我們自己做的？證據是什麼？
本週，我最想帶回教室的三個做法
1｜先想 → AI → 再想
AI 介入前，先保留學生自己的第一版答案、推理或假設。AI 之後不是交答案，而是交「差異」與「修正理由」。
2｜角色不是頭銜，而是責任證據
PBL 的角色要對應實際責任，而且必須留下工作痕跡。不是「我是組長」，而是「我負責整合哪些資料、做了什麼判斷」。
3｜把 SEL 放進學生今天真的會遇到的問題
不要只從情緒名詞開始，而是從手機分心、同儕互動、專題衝突、考試壓力與 AI 使用等真實情境，練習覺察、調節、溝通與決策。
這一週的研究，最後留下的是同一個問題
教育現場很容易被新的工具、新的方法、新的名詞吸引。
但這十篇研究讓我更想把問題往後推一步：
學生到底經歷了什麼？
如果 AI 讓答案更快，但沒有讓思考更深；如果 PBL 做出了漂亮作品，但學生不知道自己用了什麼能力；如果 SEL 上完很多活動，卻沒有進入學生真實生活——那麼方法本身並不會自動變成學習。
所以接下來，我想持續用「教育實踐週報」做一件很簡單的事：
每週讀研究，再把研究翻譯回教室。
不是追最新，而是慢慢累積一套更有證據，也更貼近教育現場的設計判斷。
本期研究來源
- Jaiswal, A., & Nanda, G. (2026). More than getting the answer: How students engage with generative AI in technical problem solving. International Journal of STEM Education. https://doi.org/10.1186/s40594-026-00646-7
- Melanou et al. (2026). Generative AI and Learning Dynamics in Higher Education: A Longitudinal Empirical Study. Journal of Computer Assisted Learning. https://doi.org/10.1002/jcal.70322
- Rashid, S., Malik, S., & Ghauri, F. (2026). Ethically integrated generative AI for reading and vocabulary development in higher education. Asian-Pacific Journal of Second and Foreign Language Education. https://doi.org/10.1186/s40862-026-00451-3
- Labrousse, A. et al. (2026). Project-based learning to promote multidisciplinary integration and transferable skills in undergraduate biology students. Advances in Physiology Education. https://doi.org/10.1152/advan.00112.2026
- Spirina, Y. et al. (2026). Project-based learning as a tool for developing teamwork skills in IT students. Frontiers in Education. https://doi.org/10.3389/feduc.2026.1913646
- Kukhayeva, Z. (2026). Using project based learning to increase motivation and engagement in online secondary physics. Discover Education. https://doi.org/10.1007/s44217-026-01735-z
- Vasiou, A., & Smaropoulou, C. (2026). Social-emotional learning interventions: a systematic review of randomized controlled trials in primary education. European Journal of Psychology of Education. https://doi.org/10.1007/s10212-026-01174-2
- Palavan, Ö., & Yildiz, M. (2026). The effect of a structured social-emotional learning program on primary school students’ social-emotional development: a quasi-experimental study. Pastoral Care in Education. https://doi.org/10.1080/02643944.2026.2710986
- Guath, M., Nutley, S. B., & Thorell, L. B. (2026). Digital media balance and mental health: effects of a school-based program. Child and Adolescent Psychiatry and Mental Health. https://doi.org/10.1186/s13034-026-01131-3
- Chen, Z., Yan, Z., Fu, Z., & Huang, H. (2026). Problem-based and project-based learning as promising frameworks for generative AI-supported education: Emerging evidence from a systematic review and three-level meta-analysis. Acta Psychologica. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2026.107734