【 運用ChatGPT減輕教師備課負擔：AI教學助手的應用與挑戰 】

鍾志鴻/淡江大學教育科技學系副教授

在AI技術快速發展的時代，ChatGPT等生成式AI工具為教育工作者帶來了全新的可能性。本文將探討如何善用AI工具協助教學準備，提升教學效率，同時也討論使用AI工具時需要注意的事項。

AI教學工具的優勢在於能大幅縮短教師備課時間。ChatGPT等AI工具可將傳統半天的備課時間縮短至約5分鐘。然而，在運用AI教學時也面臨一些挑戰。首先是辨識問題，目前即使是AI開發商也難以完全判斷內容是否為AI生成。其次，學生可能過度依賴AI，缺乏深度思考能力。因此，教師需要調整教學策略，強調人機協作能力的培養。

有效運用AI的關鍵在於提供精確的提示（Prompt）。大學教授往往比中小學教師更容易獲得理想的AI回應，主要是因為他們能更清楚地表達需求。

接下來介紹一些實用的AI工具：

1. 簡報製作工具：Gamma AI可在短時間內生成完整簡報，Microsoft Copilot則可將文字直接轉換為簡報。
2. 教材開發工具：包括可生成Markdown格式心智圖的ChatGPT，以及可生成完整教案的工具。運用AI還可將桌遊開發時間從1-2年縮短至3個月。
3. 語言學習工具：提供真實對話體驗的英語助手Call Annie，具備諮商功能的聊天機器人Pi，以及可與動漫角色對話的Character.ai。
4. 多媒體製作工具：Canva擁有AI繪圖及圖片合成功能，剪映可自動生成字幕、配音和剪輯，D-ID可製作虛擬主播。
5. 評量工具：包括自動出題系統Quizlet AI，可生成各類測驗的DIFT，以及扮演虛擬助教進行作業評分的GPT評分助手。

運用這些AI工具，教師可以大幅提高教學準備的效率，讓更多時間集中在教學活動本身。然而，過度依賴AI也可能出現一些問題，如學生缺乏深度思考能力。因此，教師需要調整教學策略，引導學生正確使用AI工具，培養人機協作的能力。

此外，AI工具在內容生成和自動評分方面顯示出強大的功能，但也存在一些缺陷，如難以完全判斷內容真實性。因此，教師應該保持警惕，確保學生作業的真實性和原創性。

未來教師的工作將更加智能高效，但同時也須加強對學生批判思維和創新能力的培養，達致人機和諧共生。

【高教最難論壇】重新思考通識教育—從Z世代學生的生命與學習經驗出發
■講者：林思伶 / 靜宜大學校長
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「每次回到校園面對學生，我都要跌倒一次。」
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穿梭於政壇與杏壇間，擁有豐富經歷的林思伶校長，面對新世代學子的不同樣貌，她笑說：「以前我會開玩笑比喻學生是很難溝通的外星人，現在不只是外星人，還是抽象人！」
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那麼，因應不斷變化的世代和思考邏輯跳躍的學生，學校該如何重新探索與定位？
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林思伶校長認為，最重要的關鍵是「認知」，「尤其是校長本身的理念，校務系統的支持」。面對當前多變的時代，學校需要更靈活、更具包容性，培養學生因應自身人生未來挑戰的能力，「我們有必要對教育的變革，懷抱更多期望。」

高教最難論壇：面向通識教育—實踐、體驗與社會責任
■講者：陳珠龍 / 致理科技大學校長
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「如何做人──尤其是做一個負責做事、尊重他人的人，這必須靠家庭教育與學校教育，越早越好。」
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為此，致理科技大學著重於養成學生的社會責任感，在通識課程的發展上積極回應聯合國的SDGs議題，並將通識課結合其他計畫進行延伸。例如：結合USR計畫，將課程延伸到鄉土場域，帶領學生發掘議題，培養獨立思考與問題解決的能力。另外，還相當強調實踐，引入業師資源，實施雙師教學制度，讓校內專任教師與業師能互動配合，希望能提高學生對通識課程的參與度。
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談到未來展望時，陳校長表示：「期待學生能在知識經濟時代，成為有熱情與影響力的人。」

【專題演講】關於通識教育的幾個故事
■講者：朱敬一 / 中央研究院院士、經濟研究所特聘研究員
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「我們不可能成為完美的人，但都該成為完整的人—通識教育就是幫助我們成為完整的人。」
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本次全國大專院校通識教育主管會議特邀中央研究院朱敬一院士以「關於通識教育的幾個故事」為題，進行專題演講。朱院士提醒我們在臺灣教育框架下培養出的人才善解題，卻不善提問。大學更應該鼓勵學生「野性思考」，而通識教育的核心在於，培養足以撐起（spanning）所有知識體系基本知識的能力。
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問題是，什麼樣的通識教育能幫助學生成為完整的人？對此，朱院士給出三個通識教育的關鍵詞：野性思維（Inquistive Minds）、撐開 / 起（Span / Spanning）、經典（Classic）。
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一起來聽聽朱院士的演講吧！

本部影片邀請《報導者》李雪莉營運長、均一教育平台呂冠緯董事長、人工智慧科技基金會溫怡玲執行長從業界人才需求的角度切入，談高教人才的培育，並表達對通識發展可能性的期待。

跨校師生社群與通識暨自主學習創新經驗分享


講者：
吳政憲 /
國立中興大學通識中心主任、文學院院長、歷史系教授

致詞者
李蔡彥 / 計畫主持人、國立政治大學校長
曾新元 / 教育部專門委員

無限時空的跨校聯盟HUB

講者：
邱佳慧 /
臺北醫學大學通識教育中心主任、副教授

AI輔助程式生成、修改、測試/國立中央大學 資訊工程學系 莊永裕副教授

莊永裕老師在本次演將中分享了，如何透過生成式AI提升程式設計效率，亦強調從使用者需求出發、透過逐步提示引導AI生成符合需求的程式，是開發流程的關鍵，並展現生成式AI在教學與實務應用上的潛力。

生成式AI與程式設計的關係

生成式人工智慧(Generative AI, GenAI)能根據使用者給予的提示(Prompt)產出各種形式的內容，包括文字、圖片及程式碼。其中，大規模語言模型(Large Language Model, LLM)透過機器學習技術，特別是深度學習，從大量資料中學習，以生成內容。以ChatGPT為例，這款由OpenAI於2022年11月公開的聊天機器人，便是基於GPT(Generative Pre-trained Transformer)技術開發而成。

生成式AI之所以能夠產出程式碼，是因為模型已經從大量公開的程式碼中學習到程式設計的模式。以往的程式設計流程是從題目場景描述直接轉換為程式碼，而使用生成式AI則是將題目場景描述轉換為自然語言提示，再由AI生成程式碼。

從題目到需求：明確表達意圖的重要性

程式設計的本質是解決問題。若僅以題目去詢問ChatGPT，相當於直接搜尋答案，而非自己解題。雖然對於經典題型如LeetCode，可能會獲得良好的標準答案，但在現實中的應用場景往往是各種變化題，需要明確說明做法及需求。

真實世界的問題通常有多種解法，不似考試題目有唯一解答。就如設計一張椅子，需先確定是給大人或孩童使用，根據需求訂定規格描述，再依規格進行實作。程式設計同樣需要清楚描述需求，才能讓ChatGPT據此產出符合要求的程式。

逐步提示以滿足需求：實例分析

莊老師以一個實際案例說明如何有效使用ChatGPT。案例中，公司內部需要一個小程式，用以處理系統的錯誤紀錄並產生統計圖表。起初，簡單地提示「寫一個將錯誤報告轉成圖表的程式」，ChatGPT確實提供了程式碼，但未能完全符合特定需求。

透過分析ChatGPT的回應，發現其假設了錯誤報告的格式，並未實際進行檔案讀取，且只生成了一種條形圖。這說明了需要更精確的提示來引導AI理解特定需求。

訂定TODO逐步提示完成：軟體工程的應用

為有效指導ChatGPT，莊教授建議列出需求項目，作為TODO清單逐步完成。這種方法借鑑了軟體工程中的測試驅動開發(Test-Driven Development, TDD)及敏捷開發(Agile Software Development)理念，強調逐步驗收、修改功能。

在案例中，TODO清單包括：

1. 讓程式讀取error_log檔案
2. 告知ChatGPT檔案的正確格式
3. 生成圖表

透過觀察程式執行的正確性、分析錯誤訊息及檢視輸出結果，使用者能不斷改進提示，引導ChatGPT生成更符合需求的程式。

結語

莊老師總結了使用ChatGPT輔助程式設計的關鍵要點：

1. 不要僅以題目去詢問，而是從需求來描述所需
2. 明確說明期望的程式輸入、輸出及功能
3. 目標是在ChatGPT協助下開發符合自身需求的程式
4. 最終產出的程式應符合需求、可理解、可解釋且使用者可負責

此外，他也強調批判性思維的重要性。執行時沒有錯誤不代表程式沒有問題，使用者不必理解程式碼的每個細節，但應能透過提問及範例驗證來確保程式的正確性。

最後，講者推薦了兩個練習題「踩地雷」和「通訊錄」，讓學習者能實際運用所學，分別著重在產品呈現、觀察與驗證，以及資料管理、使用者介面與體驗的設計。 透過這場經驗分享，使與會者更加理解如何有效運用ChatGPT等生成式AI工具，作為程式設計的助手，而非僅是解題的工具，進而提升程式開發的效率與品質。

從資訊科技到AI素養：塑造未來公民的關鍵能力/政治大學 資訊科學系 廖峻鋒副教授

隨著人工智慧技術快速演進，「數位落差」正加速演變為「AI落差」，未來公民所需具備的核心能力也逐步從傳統的「知識與技能」，轉向更全面的AI素養。政大資科系廖峻鋒老師於3月22日出席「資訊科技跨域教學經驗交流會」，以「從資訊科技到AI素養：塑造未來公民的關鍵能力」為題，針對AI時代下的教育轉型與素養培育議題進行深入探討。

AI對教育與社會的衝擊

廖老師開場揭示當前社會正從「數位落差」轉向「AI落差」，其中援引簡立峰博士的觀點：「未來的一切，80分才算及格，問對問題，比解題更關鍵」，強調在AI時代，問題意識比解題能力更為重要。

透過本次講座分析了生成式AI對教育的多重影響。一方面，AI能大規模、低成本地解決許多教育難題，如針對學生需求提供客製化教材；另一方面，它也帶來了潛在風險，易導致學生缺乏實質學習、資料隱私安全問題、演算法偏見等。美國教育部的研究指出，即便使用AI輔助學習，也未必能超越傳統實體教學的成效。

AI素養的核心內涵

為了因應 AI 所帶來的衝擊，廖老師介紹了Georgia Tech團隊所發展的 AI 素養框架，該框架從五個構面闡述AI素養：

1. 認識AI本質：能辨別技術背後是否有AI支援、理解智能本質與條件、從跨學科角度看待AI
2. 了解AI能力：辨別AI的優缺點、理解AI適用場景
3. 掌握AI原理：理解資料表徵、特徵提取、決策機制與機器學習流程
4. 思考AI應用界限：關注倫理議題、偏見、多元性、法律與著作權問題
5. 認識人與AI關係：了解AI是透過程式實作的系統

他強調當前學校的AI通識課程多著重技術面(How)，較少從公民素養角度討論概念面(What and Why)，這17項素養可作為AI通識規劃的重要參考！

AI時代的未來公民

除了應具備的AI素養之外，廖老師亦介紹國際教育科技協會(ISTE)2024年所提出的教育基準中，關於未來學生所應具有的能力，說明AI時代的學生應具備七大特質：

1. 賦能學習者：能利用科技主動學習、建立個人化學習網絡
2. 運算思維者：具備問題形成、拆解與描述模型的能力
3. 知識建構者：能評估數位資料的精確性與相關性
4. 創新設計者：將科技注入設計過程，創造性解決問題
5. 創意傳播者：能利用不同工具與平台有效溝通想法
6. 數位公民：理解數位社群中的責任與機會
7. 全球協作者：開放心態與他人合作解決挑戰

在面對初階白領工作被 AI 取代的趨勢，未來公民需培養「架構、佈局、思維、願景」等高階能力，包括拆解問題、描述需求、品評鑑賞與指導改善的能力。

大學資訊科技素養的重點方向

針對大學教育，包含四大資訊科技素養的重要面向：

1. 多元運算思維(數位思考力)：能運用設計思維發現問題、理解AI運作機制、判斷AI提供資訊的正確性
2. 量化分析能力(數位評估力)：善用工具輔助決策、理解AI系統中的偏見與資料關聯
3. 運算表達理解(數位溝通力)：能理解程式碼功能、有效與AI溝通
4. 軟體創作統合(數位創作力)：善用工具解決生活問題、應用基本工程原則

他認為全人教育精神應落實到大學資訊科技素養教學中，提升對人性關懷的覺察力，讓學生在運用資訊科技時考量對自己、他人、社會與自然的影響。