https://youtu.be/rlfxNDg_FeA
快速導讀
- 學生常討論能不能用 AI 寫學習歷程，但教授也可能用 AI 協助摘要、比對與設計面試問題。
- AI 審查不必然是壞事，關鍵在於學生的資料是否有清楚主軸、具體證據與真實反思。
- 越是 AI 時代，越不能只堆砌漂亮文字；能被追問、能被驗證的經歷才更有價值。
大家都在討論：學生會不會用 AI 來寫學習歷程？
可是你有沒有想過，教授會不會用 AI 來改你的學習歷程？
如果教授真的用 AI 來幫忙，那對學生到底是好消息，還是壞消息？今天我就要帶你一起拆解這個問題。
兩週看上千份資料，教授真的看得完嗎？
學生常常抱怨教授都不認真看我們的學習歷程，說我們寫這麼辛苦，教授都花不到十分鐘審查，感覺努力都白費了。但你知道嗎？在大學個人申請的審查階段，教授要看的資料量，其實多到超乎你的想像。
我們來算一個簡單的數學題，大多數的科系要審查的份數，通常是錄取名額的三倍，117學年度開始甚至提高到四倍。舉個例子：如果一個科系打算錄取30個學生。那他們就要找90-120人來審查資料。每個學生最多可以繳交15件資料，包括十件多元表現、三件課程學習成果、一份學習歷程自述，還有一份多元表現綜整心得。算一算，一個學生15件，90個學生就高達1350件！
這上千筆的資料，你知道教授有多少時間可以審查嗎？根據目前的考招時程，教授們大概會在五月初拿到同學的資料，並且在五月中開始進行面試。換句話說，教授們只有不到兩個禮拜的時間，必須要對這上千筆的學習歷程進行評分。
更現實的是，教授這兩週不只要看備審。他們白天要教書、要帶研究生，還要做研究、寫論文，行政會議也少不了。真正能用來看資料的時間，往往是晚上回到家，甚至熬夜處理。這種超時超量的工作，就是給我加班費我也不想幹啊！
所以，你可以想像教授面對的挑戰有多大。這樣的壓力下，他們會不會開始尋找更有效率的工具，來幫助自己快速抓重點？這，也就是我們今天要討論的核心問題：「教授會不會用AI改學習歷程？」
為什麼教授可能用 AI審查你的學習歷程？
我先說，針對這個問題，我沒訪問過任何一位教授。以下全部都是我根據個人實務經驗與主觀推論出來的觀察，目的只是拋磚引玉，讓大家一起討論：教授在這種高壓時程下，會不會用 AI 來審查同學的學習歷程？
首先我們從教授「評分場景」思考。教授打開你的備審，大概不會從第一行慢慢讀到最後一行，因為時間上根本不允許。我的推測是，第一關他們會做「快速篩選」。篩選什麼？
- 量化指標先過關：不同學群看重的點不一樣。語言相關科系先看語言檢定；理工科系會注重競賽、檢定，在校成績等。這些數字是第一道門檻，在幾百份資料裡，這是最快的篩選方式。
- 作品與成果再對焦：有得獎代表「被外界驗證過」，如果又跟科系高度相關，基本上加分很多。沒得獎呢？ 也還是有機會。教授會從你作品的脈絡、過程、反思裡，推估你的學習能力與未來潛力。
我以前輔導過一個想申請機械系的學生，三年機器人比賽，一場都沒贏過！你說這樣要怎麼跟別人競爭？如果只丟結果，肯定輸。但我們把他「每一支機器人迭代」寫清楚，再抓出一兩個關鍵突破的亮點事件，讓教授看到他的學習曲線與工程思維。最後他還是上了理想的機械系。但這種判讀需要教授花時間，而時間，正是審查委員最稀缺的資源。
也因此，我推測教授有三個理由，可能會把 AI 拉進評分流程裡當小幫手：
1.效率考量：先幫我把海量文字變成摘要清單
AI 可以在幾秒鐘做摘要、抓關鍵詞，甚至把上萬字內容濃縮成一頁「重點清單」。在兩週內要處理上千件資料，先用 AI 把每份檔案變成「一頁式摘要清單」，教授就能先判斷：這份資料值得深讀嗎？要把時間花在哪些段落、哪些人身上，把教授的時間價值最大化。
2.公平性考量：用共同規則壓低主觀波動
檔案看久了，真的會有閱讀疲勞的時候，這時候難免會有一些主觀的評分角度。但如果使用AI，讓不同教授的評分基準更一致，那就像棒球的電子好球帶系統，誤差就更小了。108課綱後，每個科系都已經有一套「學習歷程評量尺規」，只要該科系的尺規丟給AI當作評分模型。再把學生的檔案丟進去，就可以形成一個初步的評估，最後再由教授來決定分數。
3.客製化發問＋面試題目設計：
現在AI已經可以處理非常長的文本，如果我是教授，我不只會請AI做內容摘要，我可能還會請AI幫我用更簡單的方式，翻譯學生冗長的內容，輔助我了解這份資料想表達什麼。或者還可以請AI幫我標記，哪些內容與我們科系有關，值得深入閱讀。甚至，未來要面試學生時，都可以請AI幫我整理出可以問學生哪些問題。教授可以針對自己的需求設計提問，大幅減少審查委員的工作量。
AI 協助審查下，學習歷程檔案的機會哪裡？
如果教授真的用 AI 來協助審查，那麼我們寫學習歷程的時候，就不能只想「教授看得懂」，還要想「AI看得懂的語言」。換句話說，你要讓檔案的內容，變成AI容易抓重點的語言。那這裡有三個關鍵：
第一，數據紀錄的重要。
AI 很擅長處理「有結構、有數據」的內容，但對一堆形容詞和空洞的自我感受，其實抓不到重點。所以最能放大你優勢的，是具體的紀錄：你參加了幾次比賽？花了多少時間？失敗了多少次？指標提升了多少？例如：「我花了三個月進行 72 次測試，把誤差從 12% 降到 3%。」、「我在高二到高三期間，在校成績從90%進步到30%，其中物理成績更是拿到全班第一。」這些數據化的內容會讓 AI 在摘要時，自動把你的努力放大，教授一眼就能看到。
這些數據哪裡來？自然就是你真實的實作經驗。只要把你做過的事蹟，詳細的記錄下來，那你用AI寫學習歷程就不會誇大、不會空泛，反而會成為強而有力的證據。
第二，科系了解的重要。
教授最在乎的，永遠是「你做的事情和這個科系有沒有關聯」。假設 AI 被要求「幫我找出和本系最相關的段落」，如果你的資料看似沒有跟科系有關，但是你主動把學習歷程跟科系的課程、老師、研究領域做連結，AI 在摘要時就會把這些 highlight 出來。那這裡的連結關鍵，不是你參加了什麼活動，而是你對科系是否了解。
高中生要提早確認自己的目標科系是很困難的，況且要在有限的高中課程中，去做跟科系高度相關的事情更不容易。比起用科系找活動，不如用活動去對應科系。例如你想念三類，念醫療科系，可是你的相關實驗經驗不夠。這時候不用太擔心，從你的興趣著手。例如你是熱舞社的，你可以說明哪些舞蹈類型，是跟人體肌肉發力有關，那這個資料就很有差異化了。這種連結是因為你了解解剖學在醫療科系上很重要，所以你可以把自己獨有的興趣與科系做結合。
第三，站在教授的提問角度來書寫。
大多數同學寫學習歷程，都是寫「自己有的內容」。但人是自私的，「都只想看自己想看的內容」。所以我們需要站在教授的角度來書寫這份資料，思考教授可能想看什麼？他需要看到什麼樣的內容？哪些學生是這個科系需要的？
具體做法就是，教授對你的文本，「可能會問什麼問題？」比如為什麼選這個方法？、這個成果怎麼驗證？、如果重來一次你會怎麼改？藉此來思考你的內容安排。那 AI 就有更大的可能，整理出教授心中的疑問，那你的優勢就被凸顯出來了。這個時候，其實你的檔案已經替教授「設計好面試問題」，等於幫自己鋪路了。
總結
無論今天教授們是不是要開始用AI協助審查學習歷程，你可以發現到，良好工具的使用可以提升效率、增加公平性，學習歷程的評分將會越來越邁向專業化。同樣的，AI也會降低學習歷程製作的門檻。當人人都可以用AI寫出看起來很漂亮的學習歷程時，勝出的關鍵在哪裡？就是比誰有更多、更深的實作經驗，比誰對科系了解更加的精準。
你認為教授會不會用AI協助審查學習歷程呢？
歡迎你在下面留言告訴我你的看法
核心觀點整理
- 教授使用 AI 的動機可能來自效率、公平性與面試準備，而不只是偷懶。
- AI 可以快速摘要大量資料，但學生真正的差異仍然來自具體經歷、能力證據與思考深度。
- 如果學習歷程只是漂亮但空泛的文字，反而更容易在 AI 摘要中失去辨識度。
- 面對 AI 審查，學生應該把資料寫得更具體、更可驗證，而不是更像模板。
常見問題
教授真的可能用 AI 看學習歷程嗎？
有可能。文章從審查量、時間限制與公平性角度推論，教授可能使用 AI 協助摘要、分類或設計面試問題，但最終判斷仍取決於校系與教授。
如果教授用 AI，學生會不會吃虧？
不一定。資料如果有清楚主軸、具體證據與真實反思，AI 反而可能幫助教授更快抓到亮點。空泛模板才更容易被壓縮成沒有差異的摘要。
AI 時代學習歷程最重要的是什麼？
最重要的是可驗證的真實經歷、明確能力證據與能被追問的反思。漂亮文字不是問題，但不能取代內容本身。
學生可以用 AI 協助準備學習歷程嗎？
可以，但應把 AI 當成整理、檢查與提問工具，而不是代替自己編造內容。真正能在面試中站得住腳的，仍然是學生自己的經驗與理解。