全球教育危機正在惡化。根據 Education Cannot Wait 與相關統計，全球約有 2.34 億名學齡兒童與青少年受到衝突、流離失所、氣候災害及其他危機影響，其中約 8,500 萬人完全失學，占比達 37%。在國際人道援助資金縮減、教師短缺與學習中斷同步發生下，人工智慧開始被導入緊急教育場域，但專家提醒，AI 最適合先扮演「教師助手」，而非直接取代教師或與兒童單獨互動。

布魯金斯研究所近日指出，隨著 AI 技術進入人道教育現場，核心問題已不再是人道組織要不要使用 AI，而是該如何設計、治理與部署這些工具，才能真正強化危機地區的教學與學習。尤其在技術發展初期，若能建立正確規範，將有機會避免 AI 在最脆弱族群身上造成新的不平等與傷害。(Brookings⁠)

全球教師短缺，是 AI 被推向教育現場的重要背景。UNESCO 估計，若要在 2030 年前實現普及中小學教育，全球仍需新增約 4,400 萬名教師。這不只是人數不足，更包括教師培訓、留任、薪資、工作負荷與專業支持不足等結構性問題。在受衝突與災害影響的地區，教師往往同時面對大型班級、多語言學生、心理創傷、缺乏教材與網路不穩等壓力。(聯合國教科文組織⁠)

更嚴峻的是，教育在人道援助中的資源正在被壓縮。Global Education Cluster 分析 2025 年 21 個教育群組資料後指出，全球教育援助資金需求被下修 33%，目標受助人數也減少 43%；部分地區降幅甚至高達 90%。這代表愈來愈多受危機影響的孩子，可能在食物、醫療、庇護之外，再度失去學習機會。(Global Education Cluster⁠)

在這樣的背景下，AI 工具開始以小型試點方式進入人道教育領域。例如在奈及利亞、孟加拉與剛果民主共和國等受衝突影響地區，AprendIA 透過 WhatsApp 封閉系統，運用生成式 AI 提供教師教學支援、課堂資源與專業學習機會。這類設計的重點，不是讓 AI 直接教孩子，而是協助教師更快準備教材、調整課程、回應多語言學生需求，並在資源有限的情況下取得專業支持。

AI 翻譯工具也被視為危機教育的重要補位。流離失所兒童常來自不同語言與文化背景，教師若無法與學生、家長或照護者溝通，學習與安全照護都會受阻。若翻譯工具能支援低連線環境、共用設備與地方語言，便可能協助教師跨越語言障礙，降低難民與境內流離失所兒童被排除在課堂之外的風險。

不過，過去 COVID-19 疫情期間的經驗也提供警訊。許多面向兒童的數位學習工具，特別是幼兒使用的應用程式，成效並不穩定；相較之下，支援成人的教師專業發展工具、電話輔導與教學輔助，反而更容易發揮作用。這說明科技在教育中的價值，不在於取代人際互動，而在於強化教師與學生之間原本就應存在的連結。

真正的風險，在於 AI 工具若由外部公司或國際組織單方面設計，卻沒有讓當地教師、照護者與社區參與，很可能產生「看似先進、實際無用」的解決方案。危機地區的課堂條件往往與城市科技場景截然不同：網路不穩、電力有限、裝置共用、語言複雜、學生心理創傷嚴重。若 AI 系統無法理解這些現實，再精緻的演算法也可能成為新的負擔。

兒童保護與資料隱私更是底線。對受戰爭、流離失所或迫害影響的兒童而言，姓名、位置、家庭狀況、健康紀錄、移動路線與學習資料，都可能成為安全風險。AI 系統若蒐集、儲存或分析這些資料，必須有更嚴格的最小化原則、明確授權、資料保存限制與人道保護規範。否則，原本為了幫助兒童的工具，可能意外暴露最脆弱族群。

商業模式也不能被忽視。若 AI 教育工具過度依賴訂閱費、使用時間、互動率或資料變現，設計目標可能從教育公平轉向營收成長。最需要工具的教師與學生，反而可能因付費門檻、語言限制或基礎建設不足而被排除。因此，部分專家主張，危機教育中的 AI 工具應被視為公共財，至少在核心功能上由政府、捐助者與人道組織共同支持，避免讓市場邏輯主導兒童學習權。

台灣教育科技產業若要走向國際，不應只把 AI 當成題庫、批改或學習 App 的升級版，更應思考如何服務偏鄉、多語學生、新住民家庭、災後教育與特殊教育現場。真正有價值的教育 AI，不是展示模型多聰明，而是讓第一線教師少一點孤軍奮戰，讓最容易被遺忘的孩子多一條回到學習的路。

AI 或許不能替世界補齊 4,400 萬名教師，也無法單獨解決戰爭、貧窮與災害造成的失學問題；但若治理得當，它可以成為教師手中的第二個工具箱。危機教育最需要的不是炫目的科技奇蹟，而是謹慎、可問責、尊重在地現場的輔助系統。當 AI 被放在教師身後，而不是站到教師前面，科技才有機會真正靠近教育公平。