OpenAI 在 2026 年 8 月 26 日公開了面向新學期的報告《Learning Never Stops》，整理 ChatGPT 在課堂之外的使用情形[1]。根據保護隱私的內部分析，該公司指出各年齡層使用者每週最多進行 7,000 萬次以自我測驗為目的的對話，而在美國，與課業和作業相關的提示在學期中的高峰超過每週 4.6 億則訊息[1][2]。

週日晚間攀升的作業對話

報告的基礎，是把使用資料匿名化之後的統計。跨越所有年齡層，每週最多有 7,000 萬次用於確認自身理解程度的對話，其中可以看到核對答案、檢查誤解、要求更多練習題等行為[2]。

若只看美國，與課業和作業相關的提示在學期中超過每週 4.6 億則訊息，並在新的一週開始前的週日晚間出現上升。即使在教室關閉的暑假期間，仍維持在每週 1.8 億則訊息以上[2]。

報告也拆解了自我測驗類對話的內容。包含核對答案的占 63%，反覆學習的占 59%，學生提出自己解答的占 58%，要求額外練習的占 51%，檢查誤解的占 36%。在作業相關的整體分析中，18 至 21 歲族群約占使用者的 25%、訊息量的 30%[2]。

不過 OpenAI 自己明確寫道，這項分析尚無法區分有效的練習，與只求答案的用法或把思考外包的用法[2]。這些數字呈現的是使用的規模與樣態，而非學習成效。

教師正在取回的時間

另一條主線是教學端的行政工作。2026 年 1 月 1 日至 7 月 16 日的分析顯示，與縮短教師工作時間相關的訊息超過 190 萬則。其中成績單與學習進度報告 90 萬則，備課 80 萬則，代課教師資料與教師評鑑資料各超過 10 萬則[2]。

報告也列出具體案例。喬治亞州克萊頓郡的八年級教師 Ava Morton 用它把同一份教材改寫成適合 ADHD、閱讀障礙、自閉症等不同學習特性學生的版本，估算每週省下 5 小時以上的備課時間。芝加哥近郊的特殊教育教師 Kara Crown 表示，個別化教育計畫的目標與表單撰寫，從每名學生 1 小時以上縮短到 30 分鐘以內。加州的大學數學講師 Taiyo Inoue 則把學習管理系統上的行事曆與公告更新自動化，估算每週取回 4 到 5 小時[2]。

與家庭的溝通同樣被納入統計。今年以來與翻譯相關的訊息約 150 萬則，其中約 57.5 萬則涉及與家長和家庭的溝通[2]。

關於成效的證據仍然分歧

報告承認，有關 AI 與學習成效的研究仍在早期階段，結果也不一致。哈佛大學的隨機對照研究顯示，經過細心設計的 AI 物理輔導系統，其即時學習增益的中位數超過主動學習課堂的 2 倍。而在土耳其針對約 1,000 名高中數學學生的隨機對照研究中，不設限制的 AI 使用雖然提升了練習階段的表現，卻使之後沒有 AI 輔助的測驗成績下降 17%。若輔導系統內建教師設計的提示，這個下降大致可以避免[2]。

被引用作為背景的是教育機會落差。在最近公布的 2022 年 PISA 中，OECD 各國社會經濟處境不利的學生有 47% 未達數學的基礎精熟水準，而條件較佳族群為 14%[2]。能否得到個別指導長期左右著精熟程度，這正是 OpenAI 設定的問題起點。

在海外，世界銀行於奈及利亞進行的隨機對照研究發現，在教師引導下使用 GPT-4 進行 6 週輔導的學生，在英語、AI 知識與數位技能的綜合評量中成績有所改善。愛沙尼亞的全國性 ChatGPT Edu 導入覆蓋超過 2 萬名學生與 4,600 名教師，塔爾圖大學、史丹佛大學與 OpenAI 正在研究真實教室裡發生的情況。報告註明，這裡的學習成效尚未有結論[2]。

從研習現場撈起來的東西

報告後半記錄了 OpenAI Academy 與 Walton Family Foundation 今夏在各地舉辦的 K-12 教師研習「AI Skills Jam」。舉辦地包括喬治亞州瓊斯伯勒、維吉尼亞州費爾法克斯、奧蘭多、加州聖貝納迪諾、鳳凰城、鹽湖城與拉斯維加斯。參加者與 OpenAI 的技術導師一起嘗試備課、評量資料與校規處理，並獲得 1 年的 ChatGPT Education 免費使用權[2]。

初步問卷顯示，93% 的參加者表示帶回了可以再次使用的成果，96% 打算在 30 天內實踐所學。報告也介紹了伊利諾州某高中技術部門主管 Christina Ordonez 所在學區的做法：研習對象不限於教師，還擴及圖書館員、運動防護員、走廊值勤人員與校車司機，讓學生從校內每一位成年人那裡聽到一致的指引[2]。

OpenAI 認為，現場產出的教案與差異化教材，是了解教師在哪裡流失時間、在哪裡遇到 AI 使用摩擦的素材。其寫法顯示，目標不只是提供研習，而是把這些觀察回饋到產品開發，形成循環[2]。

總結

這份報告是 OpenAI 首次以自家統計的形式，集中呈現 ChatGPT 在校園之外的使用規模。每週 4.6 億則訊息的量級，以及週日晚間上升的時段特徵，透露出學習支援正在擺脫上課時間的限制。另一方面，這樣的使用能否轉化為學力，正如報告本身引用的土耳其研究所示，取決於條件。所有數字都出自 OpenAI 的內部分析，而非第三方獨立驗證，閱讀時需要把這個前提放進去。

來源：https://openai.com/index/learning-never-stops

來源：https://cdn.openai.com/pdf/learning-never-stops-back-to-school-report-august-2026.pdf