國立空中大學日前推動教育部教學精進計畫，舉辦師資交流研討會，以打造人工智慧個人化學習夥伴為主題。這場研討會邀集多位產官學界學者專家，共同探討生成式 AI 工具如何融入課堂教學、弭平數位落差，以及如何重新定位 AI 時代下學生應具備的核心能力。
AI 成為全天候輔導夥伴 重塑教學與備課流程
會中學者分享了多項新興科技的應用範例，從多媒體圖像與影音產出、空間運算概念整合，到文章寫作輔助與自動回應機制，展現了科技如何重塑教師的備課與教學流程。透過這些工具，學生能在課後獲得即時且個人化的輔導支援，達到適性學習的效果。
專家特別強調，將科技定位為輔導與陪伴工具的同時，學校與教師必須同步落實學術倫理規範。引導學生養成查明資料來源、嚴格驗證內容的習慣，才能確保思辨的自主權不被工具取代。此外，針對高階工具付費化的趨勢，教育單位也需研擬相應的支援管道，避免學生因為經濟條件而產生學習資源的落差。
軟體開發門檻降低 教學焦點轉向提示詞與邏輯思辨
隨著產業端導入 AI 技術的速度加快，傳統資訊領域的學習路徑正發生明顯轉變。過去學習寫程式往往需要先奠定計算機概論、演算法與底層程式語言等基礎；如今則逐漸轉向直接使用提示詞（Prompt）與直覺式的工作流程來進行軟體建構，這大幅降低了程式開發的技術門檻。
與會專家觀察發現，雖然現在的學生普遍對各類工具操作十分敏捷，但在基礎常識與重點整合上仍有不足，例如難以在短時間內精準摘要出文章核心脈絡。因此，未來的教育重點不應只是傳授工具軟體的操作技巧，而是要加強學生的邏輯論證、口語表達以及深層思辨能力，避免學生直接依賴機器產出的現成答案。
給家長與老師
對中小學與大專院校的學生來說，AI 工具的普及意味著「學會寫程式」的門檻已經改變。過去孩子可能需要死背繁複的程式語法，現在則更看重能否將問題拆解，並用精確的語言給予機器指令。家長與老師在陪伴孩子學習時，可以注意以下幾點引導方向：
- 從語法死背轉向問題拆解：鼓勵孩子多嘗試使用對話式模型來輔助專案製作，訓練他們如何下達清晰的「提示詞」，將複雜的大問題拆解為小步驟。
- 建立查證與質疑的習慣：引導孩子不能全盤接受工具產出的內容，必須培養核對資料來源的能力，發揮獨立思考的精神。
- 強化口語與寫作摘要能力：定期讓孩子用自己的話摘要文章或分享專案成果，培養邏輯統整與精準表達的硬實力。
學習小教室
- 生成式 AI（Generative AI）：一種能根據使用者輸入的指令，自動產生文字、圖像、程式碼或影音等新內容的人工智慧技術。
- 適性學習（Adaptive Learning）：根據每位學生的學習進度、理解程度與興趣，提供量身打造的教學內容與輔導節奏。
- 提示詞（Prompt）：使用者輸入給 AI 模型的文字指令或問題，用來引導模型產出特定格式與內容的溝通語言。
- 空間運算（Spatial Computing）：將數位資訊與現實物理環境融合的運算技術，常應用於擴增實境（AR）與虛擬實境（VR）等領域。
常見問題
AI 如何改變傳統的程式學習方式？
傳統程式教學著重底層語法與演算法，現在則更強調提示詞運用與邏輯溝通，大幅降低了基礎開發門檻。
學生過度依賴 AI 搜集答案，該如何引導？
應培養學生的學術倫理與查證習慣，要求學生嚴格核對 AI 產出的資訊來源，並訓練其表達與摘要能力。
付費 AI 工具是否會造成學生間的數位落差？
專家建議學校與教育單位應積極評估相關支援機制，確保不同經濟背景的學生皆能公平獲得高階學習資源。