117學年大學招生不採數學趨勢與AI備審警訊：給高中生的二階應對全指南

117學年大數據解析：當數學不再是「門檻」，競爭核心將轉向何處？

根據大學招生委員會聯合會（招聯會）最新公布的117學年（現高一學生）參採考科趨勢，在「繁星推薦」與「申請入學」兩大管道中，不參採數學的校系組首度逼近半數（約48.3%）。這項數據背後代表了台灣大學端選才邏輯的重大轉變，對文科生與理科生均產生深遠影響。

1. 數據背後的意義：招生策略的彈性化

在少子化衝擊與108課綱適性揚才的雙重背景下，校系參採科目的減少，其目的是為了降低考生的負擔，並精準篩選具備專業素養的學生。以申請入學管道為例，965個不參採數學的系組中，多集中於人文、社會、藝術與傳傳播領域。這意味著，未來學測成績的競爭將極度集中於國文、英文、社會（或自然）這幾門核心學科，分勝負的關鍵將不再是數學門檻，而是「二階審查資料」的深度。

2. 對考生的具體影響

高一學生的選課決策： 若學生目標志向明確，可從高二起精準分配學習精力，但這也縮小了未來轉換跑道的容錯空間。
錄取分數的通膨： 當大半考生都不再受數學檢定限制時，第一階段篩選的分數將會推高，考生必須在剩餘的三科中取得頂尖成績，否則難以通過篩選。

AI備審資料的「數位妝容」：頂尖大學教授為何發出誠信聲明？

隨著生成式AI工具的普及，近期大學端紛紛針對備審資料（學習歷程檔案）提出指引。包含台大、清大、陽明交大等校皆明確要求，學生若使用AI協助撰寫，必須明確說明使用範圍並保留原始紀錄。這並非禁止使用，而是為了防止「數位妝容」掩蓋了學生的真實面貌。

為什麼「AI吹牛」會導致二階崩盤？

許多考生依賴AI潤飾，甚至由AI虛構學習反思，這在二階面試時極易露餡。教授主要透過以下三種方式識破：

用語不自然： AI慣用的發語詞、過於成熟的政論式修辭，或是過度結構化的分點條列，與高中生的實際學術水準不符。
細節深度不足： AI能寫出漂亮的「動機」，卻無法提供「你當時遇到具體挫折時，心裡的真實掙扎是什麼」。
面試「定點爆破」： 面試官會針對備審中某個專業論點或實驗數據進行多層次追問。若內容由AI產出，學生往往因缺乏親身體驗而無法應對深度質問，進而導致專業誠信崩盤。

實踐指引：如何在AI時代建立具「真實感」的優勢？

面對117學年的競爭格局，目前的考生（特別是正在準備113、114學年二階的學長姐，以及未來的學弟妹）應採取以下具體行動：

行動一：建立「AI協作」透明度

註明使用範圍： 在學習歷程自述中，大方註明「本篇排版由AI輔助」或「AI協助彙整實驗數據架構」。這不但符合誠信規範，更能展現你具備運用新科技工具的能力。
保留草稿與筆記： 保存手寫筆記、實驗初稿或影音紀錄。這些「不完美」的過程證據，在教授眼中遠比完美的PDF檔案更有說服力。

行動二：強化「學習反思」的獨特性

拒絕模版： 避免使用網路上的公版動機。反思應聚焦於「為什麼這件事對我有意義」。
連結專業： 即使目標系組不參採數學，你仍應在備審中展現該領域所需的基礎素養。例如，報考外交系可展現對國際時事的獨立判斷，而非AI產出的通識描述。

行動三：面試前的「自我攻防練習」

備審地圖化： 將自己上傳的所有資料列出清單，找出可能被質問的弱點。如果是AI潤飾過的部分，務必反覆確認裡面的每一個術語你是否能清楚解釋。
實境模擬： 請老師或同儕針對你的資料進行挑戰。問答的核心應在於「為什麼是你？」，這個答案是任何AI都無法代替你回答的。

結論

教育部的制度正在讓學科門檻軟化，而科技進步則讓資料產出變得廉價。在這樣的環境下，「真實性（Authenticity）」與「獨特性（Uniqueness）」已成為大學選才最稀缺的資源。不要試圖用AI打造完美的自己，而是要用你的真實經歷，說服教授你是一個具備學習潛力且誠實的學習者。