關係式全人教育的現代實踐：AI科技在博雅教育中的應用

本文提出博雅教育應奠基於「關係式整全觀」之上的思考，亦即關注事物之間內在關聯性與相互依存性的視角，特別是人文學科面對科技發展所亟需轉型的方向。「關係式整全觀」意在提醒人文學科，在理解任何文化、歷史或思想現象時，應考慮其與其他現象的複雜關係，而非孤立的觀察與分析。如今人文學科與AI科技的「對峙」，人文學科必須接納其數據分析與自然語言處理技術，成為研究與學習的工具，開拓人文學科在當代的獨特價值。運用AI做為人文學科增能的工具或許可從以下角度切入：

:跨文化與跨時間向度的關聯分析

AI科技能夠快速處理大規模的文本數據，使研究者能夠對比不同時期與不同文化的文本。自然語言處理（NLP）技術，例如運用情感分析與主題建模，揭示文本中隱含的主題與情感模式，從而幫助研究者理解不同文化背景下的思想共性與差異，便於研究某一時代或文化內部的思想轉變，亦有助於分析不同文化之間相互影響的路徑。

:追蹤思想流變

研究者可使用AI的數據分析能力追踪特定哲學概念或思想的歷史演變。透過分析大量文獻以識別某些概念在不同時期的使用頻率及語義變化，勾勒思想的發展歷程及其在不同文化與時代背景下的演變軌跡。例如，使用AI技術追踪「自由」概念在西方哲學和東方哲學中的不同解釋與應用等。

:解讀多元語境下的意涵

關係式整全觀注重在不同語境中理解現象的重要性。AI技術可以透過語境分析，揭示文本中某些概念或術語在不同語境下的特定含義，有助於避免簡單的概念移植或誤解，並促進跨文化的深入對話。例如，藉由語境分析工具以理解某些哲學概念在不同文化背景下的特定詮釋，而非依賴於字面上的意義。

:知識圖譜的構建

人文學科可以利用AI技術連結不同文化、時期與思想流派中的關鍵人物、事件及概念以構建知識圖譜（Knowledge Graph），視覺化的展示思想史的發展脈絡，並揭示出不同思想之間的潛在關聯性，除了用於於學術研究，亦有助於教育教學，使學生能更直觀的理解複雜的思想體系及其演變過程。

運用AI科技可更全面的實踐現代博雅的「關係式全人教育」，同時亦教刺激育及人文學科的研究以新的方法與視角進行轉型思考。藉由AI科技，研究者可以全域視野理解人類思想的連續性與變遷，挖掘不同文化及歷史背景的內在聯繫，對促進人文學科的發展與現代博雅教育的轉型提供技術性的支援，亦能刺激人類必須擴大思考的維度。