「AI與政治學教學與研究」論壇

台灣政治學會與國立中正大學政治學系共同舉辦「AI與政治學教學與研究」論壇，聚焦於政治學研究與教學中的AI應用。

【論壇資訊】

時間：5月28日 10:10-15:50

地點：國立中正大學政治學系

主辦單位：國立中正大學政治學系、台灣政治學會

議程：

10:10-12:00 上午場｜引言人：國立中山大學政治經濟學系辛翠玲教授、國立中正大學政治學系李翠萍教授

12:00-14:00 午餐及自由交流

14:00-15:50 下午場｜引言人：國立成功大學政治學系林昕璇副教授、國立成功大學政治學系王禕梵助理教授、國立中山大學政治研究所黃韋豪副教授

為回應生成式AI快速發展對高等教育與學術研究所帶來的挑戰，台灣政治學會與國立中正大學政治學系於2026年5月28日共同舉辦「AI與政治學教學研究論壇」。論壇於國立中正大學社科二館舉行，並同步提供線上參與方式，邀請來自國立中正大學、國立中山大學、國立台灣大學與國立成功大學的多位學者，從研究方法、知識養成、平台治理、教學應用與AI識讀能力等面向，討論AI進入政治學教學與研究現場後所帶來的機會、限制與挑戰。

上午場次於10時10分至12時舉行，由國立中正大學政治學系李翠萍教授與國立中山大學政治經濟學系辛翠玲教授擔任引言人。李翠萍教授以「宏觀視野與微觀洞察：解析大型語言模型與人類在中文主題分析上的視角差異」為題，分享大型語言模型與人類編碼員在中文質性分析上的比較研究。她指出，質性研究中的編碼工作並非只是分類或摘要，而是高度仰賴研究者對脈絡、語意與研究問題的理解。研究發現，大型語言模型能快速萃取大量主題，適合作為初步整理、輔助發想與交叉檢查工具；然而，不同模型之間所產出的主題框架仍存在差異，在跨文本分析上的穩定性也有待檢驗。相較之下，人類編碼員雖在主題命名上可能不同，卻較能依據訪談脈絡與研究問題維持一致的詮釋方向。李翠萍教授強調，AI可以提升研究效率，但在概念判斷、脈絡理解與理論建構上，研究者仍必須保有主導與把關責任。

辛翠玲教授則以「從知識的形成與養成談起：AI時代的教學與研究」為題，從知識生成與學習歷程出發，提醒與會者不應只將AI視為工具操作問題，而應回到「知識如何形成」的根本問題。她指出，學習與研究不只是取得資訊，而是包括資料整理、閱讀理解、知識系統建立、推論比較、批判反思與問題意識形成等過程。AI雖能協助整理資訊、建立架構與提供不同思考角度，但若學習者在知識系統尚未形成之前就過早將思考外包給AI，反而可能削弱真正的學習能力。因此，AI時代的學習者更需要培養提出問題、建立知識系統與進行批判判斷的能力。

下午場次於14時10分至15時50分舉行，由國立成功大學政治學系林昕璇副教授、王禕梵助理教授，以及國立中山大學政治學研究所黃韋豪副教授擔任引言人。林昕璇副教授以「自律或他律？網路平台內容審核機制之法制研究與技術革新」為題，分析社群平台使用AI審核內容對言論自由與民主治理所帶來的影響。她指出，當前大型社群平台同時扮演資訊「把關者」與「組織者」角色，演算法與內容審核機制卻往往不夠透明。AI雖能處理海量資訊，但因缺乏理解前後文脈絡、文化差異與政治表達的能力，可能導致誤判或過度刪除。她強調，未來平台治理必須在技術、法規與民主問責之間取得平衡。

王禕梵助理教授則從教學現場出發，分享AI如何協助學生進行情境化學習與沉浸式體驗。他將AI運用分為宏觀、中觀與微觀三個層次，分別對應制度與文化比較、課程設計與案例分析，以及學生文本產出與學習回饋。他也提醒，不同文化脈絡會影響AI使用方式與輸出內容，因此教師應引導學生理解AI背後的語言、資料與文化限制。黃韋豪副教授則聚焦AI識讀能力，指出AI時代的重點不只是「會問問題」，而是能否檢視、修正與改善AI產出的內容。使用AI本身並非問題，真正重要的是學生是否能解釋AI輸出的邏輯，並辨識其中的錯誤、偏誤與限制。

本次論壇透過五位學者的分享，從研究方法、知識養成、網路治理、教學設計與AI識讀能力等不同面向，呈現生成式AI對政治學教育與研究所帶來的深刻影響。論壇也提醒師生，AI可以成為教學與研究的重要助力，但知識品質的關鍵仍在於人是否能提出好問題、判斷答案品質、理解脈絡，並在快速變動的科技環境中持續培養深度思考與專業判斷能力。