從心盲到心流：Vibe Coding 時代，運算思維如何成為我們的「認知義肢」
2026-08-24
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每個人有不同的認知，當我說一顆蘋果時，每個人腦海中的想像都不一樣。在將腦海付諸實踐的 Vibe Coding 時代，每個人的狀態、描述方式與學習負擔，真的都在同一條起跑線上嗎？
當我們閉上眼睛，想像「一顆放在桌上的紅蘋果」時，你的腦海裡出現了什麼畫面？
有些人能看見栩栩如生的 3D 蘋果，連表皮的水滴都清晰可見；有些人看見的是模糊的紅色輪廓；而有極少部分的人，他們的腦海中是一片漆黑，沒有任何畫面，只能用「概念」來理解蘋果。這種無法在腦海中產生視覺心像的現象，在認知心理學上被稱為「心盲症（Aphantasia）」。
隨著生成式 AI 與「氛圍編碼（Vibe Coding）」的興起，我們正處於一個只要用自然語言「描述腦海畫面」，就能讓 AI 幫我們寫出程式、畫出圖片、建構系統的時代。
但這引發了我一個深刻的教學反思：當當前的 AI 介面與教學，都預設使用者具備「視覺化」與「具象想像」的能力時，這對缺乏內在心像的人來說，是否構成了一道隱形的認知門檻？
🚧 隱形的認知門檻：當「想像一下」成為一種負擔
在多數的 AI 提示詞（Prompt）教學中，我們最常聽到的指令是：「請你具體描述你想要看到的畫面與最終成品的樣貌。」
對於視覺想像力豐富的人來說，這是一個順暢的「心流（Flow）」體驗。但對於心盲症群體，或是視覺化能力較弱的學習者而言，這卻是極大的認知負擔。他們無法在腦海中先「看見」那個網頁長什麼樣子、那個系統的按鈕該放在哪裡，自然就無法用精準的語言去引導 AI。
如果未來的知識生產都高度依賴 AI，我們該如何確保這群人在數位時代不被邊緣化？這是我近期投入研究的核心命題，也將在 TWELF 2026 (Taiwan E-Learning Forum) 上與大家分享。
🛠️ 運算思維：AI 時代的關鍵「認知義肢」
在研究中，我得出了一個核心結論：要跨越這道感官限制的鴻溝，我們需要為大腦裝上「認知義肢」，而這個義肢，就是「運算思維（Computational Thinking, CT）」。
既然無法在腦海中「畫」出來，那我們就用邏輯把它「拆解」出來。
運算思維強大的地方在於，它不依賴視覺圖像，而是依賴邏輯結構。面對一個複雜的 AI 開發任務（例如用 GAS 寫一個進銷存系統）：
- 拆解（Decomposition）： 不需要想像系統長相，只需條列出系統需要哪些功能區塊（輸入區、資料庫、按鈕）。
- 模式識別（Pattern Recognition）： 找出過去解決類似問題的邏輯架構。
- 抽象化（Abstraction）： 忽略按鈕是什麼顏色，專注於「資料從 A 傳到 B」的核心規則。
- 演算法設計（Algorithm Design）： 寫出明確的步驟流程，讓 AI 照著執行。
當學習者掌握了運算思維，他們在面對 AI 時，就不再需要絞盡腦汁去「描述畫面」，而是可以自信地向 AI 遞出一張「邏輯藍圖」。
💡 教育視角的轉移：落實真正的數位包容
這份研究不僅僅是為了探討心盲症，它更直指了未來 AI 教育策略的重大轉型。
我們應該將 AI 教學的重點，從單純的「視覺描述引導」轉向「邏輯結構訓練」。當我們不再要求學生「把腦海中的畫面寫下來」，而是引導他們「把解決問題的步驟列出來」時，我們才真正落實了神經多樣性（Neurodiversity）視角下的數位包容（Digital Inclusion）。
工具的本質是為了消弭人類天生的限制，而不是製造新的階級。
從心盲到心流，Vibe Coding 最迷人的地方，在於它能讓每一種不同運作模式的大腦，都能透過結構化的邏輯，在這個數位世界裡，精準地實現自己的想像。
本文為作者發表於 TWELF 2026 (Taiwan E-Learning Forum) 之研究摘要與延伸反思：〈從心盲到心流：運算思維在生成式AI互動中的認知補償與效益〉。願我們在擁抱科技的同時，不忘看見每一種獨特的認知風景。