一句話重點
AI 時代的多模態教學，不只是把投影片做得更漂亮。用多重感官管道呈現同一個概念，既能降低 EMI 課堂的語言門檻，又能發展 AI 不易代勞的高階認知，同時讓學生學會批判地檢視 AI 生成的內容。
講者談了什麼
哥倫比亞大學 Digital Futures Institute 首席教學設計師 Minh Le（Feb 6 場次）以「融合多模態學習與 AI 以促進投入與創造」為題，從 TPACK 框架（Mishra & Koehler, 2006）出發——好的科技融入，發生在科技知識、教學知識、內容知識三者交集之處，而不是為了用工具而用工具。
多模態學習的核心，是運用多重的溝通與表徵管道。Le 援引 VARK（Fleming, 2001）——視覺、聽覺、讀寫、動覺——說明透過不同感官管道讓學習者投入，能對應人類處理資訊的方式，已被證實可提升理解、記憶與投入（Mayer, 2003）。
為什麼在 AI 時代更重要？Le 提出兩個理由：
- 多模態評量發展高階認知，這些恰恰是 AI 不易代勞的能力。
- 學生需要數位與媒體素養，才能批判分析 AI 生成內容——這些內容可能不準確、帶有偏見，甚至是 deepfake。
關於「為 AI 打底」，Le 建議教師先認識自己對 AI 的態度，並在課堂促進透明與對話：公開討論、共同訂定 AI 政策與期待，把 AI 素養織進課程本身。
選擇 AI 工具時，他給了一組務實原則：對新工具保持批判、不要因為怕錯過（FOMO）而盲目嘗鮮；優先從你已經在用的工具探索其 AI 功能，而非一直追逐全新工具；了解工具的資料蒐集與隱私；自己先實驗過再給學生；確保近用與公平、考量倫理與環境成本；不要把 AI 擬人化。
整合策略上，除了口語講述與文字閱讀，Le 鼓勵多用視覺（資訊圖表、圖解、圖表、照片、影片）、聽覺（訪談、podcast）、互動數位（平台、模擬、遊戲）與實地參訪等管道。
VARK 與多模態的價值在於讓同一概念有多條進入路徑，而非把課塞滿各種媒材。在 EMI 情境下，重點是用第二、第三種管道為語言負荷較重的學生「補位」，請依教學目標選擇，不要為熱鬧而堆疊。
教師可以怎麼做
盤點你想多模態化的核心概念
挑出單元中最抽象、學生最常卡關的 2-3 個概念。這些就是最值得用多重管道重新呈現的對象，而不是整堂課全部翻新。
為同一概念配置多條管道
口語講述之外，加一張資訊圖（視覺）、一段帶字幕的短講（聽覺＋讀寫），讓聽不全英語的同學能從另一個管道接住意思。
把 AI 政策攤在桌面上談
學期初用一節課與同學共同討論：哪些情境可用 AI、要如何揭露。把規則變成師生協議，而非單方禁令。
設計需要批判 AI 的作業
讓學生比對 AI 生成的圖文與權威資料，找出不準確、偏見或捏造之處。這既是多模態評量，也是媒體素養訓練。
先當白老鼠，再交給學生
任何要帶進課堂的 AI 工具，自己先完整跑過一輪，確認隱私、近用與輸出品質，才放心邀請同學使用。
搭配 Uedu 工具
把抽象概念交給圖像生成產出視覺圖解，補上「視覺管道」；再用螢幕錄製把講解錄成附字幕的短片，讓「聽覺＋讀寫」雙軌並行。EMI 學生可反覆回看、對照字幕，等於替同一概念開了三條入口。
用課程 Podcast把延伸閱讀做成可邊走邊聽的聽覺素材；再用 ClassroomGPT作為互動管道，讓學生用中英雙語追問細節。更進一步，把師生與 AI 的對話歷程本身當成 AI 素養教材——回看哪些提問問得好、哪裡該質疑 AI 的回答。
選一個核心概念，請 ClassroomGPT 生成一段英文說明，再請學生分組挑出三個他們不信任的句子並查證。最後用圖像生成把「正確版」畫成一張圖。一個活動同時練了視覺、互動與 AI 批判素養。
結語
在哥大這場研習裡，我最深的體會是：多模態不是炫技，而是公平。當我們為同一個概念多開幾條感官路徑，就是在替語言還在成長的學生留一扇門；而當我們帶著他們一起批判 AI，就是把「會用工具」升級成「能判斷工具」。EMI 教室裡，最好的科技融入，永遠先回到「這對學習者有什麼幫助」這個問題。