如何設計一堂 AI 輔助程式課？國小生的學習重點

新奇的玩具 VS. 有用的工具

當我在教學中整合 AI，特別是教學生用 AI 輔助寫 Python 程式時，我都會問自己說？我這麼做的原因到底是因為 AI 很炫、很厲害？還是因為我真的可以運用 AI 幫助學生學得更好？

如果我們不教孩子使用 AI 的話，會發生什麼事？

很多學生使用 AI 的主要目的在於節省時間。他們傾向於將不想做或者不會做的部分交給 AI 處理，其實就跟我們當年使用 Google 或 Wiki 完成作業一樣，我們常說這是提高效率，但實際上我們是會把不想寫的報告、不想做的簡報內容交給 AI 生成，我們不禁要反問自己我們真的有學到嗎？

所以當孩子使用 AI 完成作業時，孩子真的有學到嗎？或者說對他的未來會有幫助嗎？如果我們不教孩子正確使用 AI 的素養的話，學生會選擇委託 AI 輕鬆完成作業？還是在完成作業的時候同時學到我們希望他學到的概念與運用 AI 的能力？

我想教會孩子什麼？

以我的經驗使用 AI 並非僅僅按幾個按鈕就能產生好的答案，需要付出努力與時間才能獲得穩定的成果。所以我的課程目標不僅是教學生寫程式，而是從基礎的 AI 素養開始，讓孩子知道什麼是正確跟 AI 協作的方式到與 AI 協作解決問題。

我會把我的課程目標定義為「如何與 AI 協作解決問題」，包括界定問題、拆解流程、與 AI 協作、評估與調整。我們往往問題解決視為一條直直通往答案的道路，但大多數的問題解決動態不斷發現、觀察與定義問題的過程，所以我們要花相當多的時間一起思考到底問題的核心跟我們如何達到目標。

我還希望能教授學生提示工程 (prompt engineering) 的概念，讓他們學會與 AI 協作，生成更好的結果。雖然 Sam Altman 在 2023 年說：「5 年內我們不需要在做所謂的prompt Engineering 」。但在 AI 真的能夠讀懂我們的想法及每個人對「完美」的標準並不一致之前，如何與 AI 對話進行迭代仍是相當重要的能力，我指的是在對話過程中保持好奇心對 AI 提出挑戰或發散的問題，評估比較兩難答案何者較佳，最後判斷答案品質的品味能力。

而且要讓學生意識到不是有了提示工程 (prompt engineering) 就不用學習。而是有了提示工程 (prompt engineering) 就更能結合領域知識 (Domain Knowledge) 來解決問題。

我的課程思考架構：如何在關鍵處迭代

在這反覆思考與調整的過程中，根據 Backward Design 的方法，開始對自己提問為什麼要整合生成式 AI？如果要整合的話，對師生的助益在哪？在整合課程之前要注意那些事情？先把整件事情想過一遍之後，才開始思考學習目標、評量方式及教學活動。

根據Backward Design的課程思考架構及對自己的提問。圖片來源：林穎俊老師

我們具體怎麼做：什麼時候是 AI 輔助的關鍵時機？

這個想法經過多次的嘗試跟調整後，最後我還是用專案的方式，把「與 AI 協作」與「Python 基礎概念」結合，先在前期一起討論出想做的方向，為了達到這個目標我們要如何一步一步的完成然後把它切分成更細的可完成部分，然後與 AI 討論如何完成。

假設學生一開始想做的是訂飲料 App，然後從目標倒推回來我們如何在課程中把變數、資料型別這些程式知識逐步的放進來課程，讓學生應用這些知識與 AI 協作解決問題。學生在過程中要不斷地加入自己的經驗與知識讓程式的功能更完善，並在每個階段告一段落就要跟同學分享自己的成果，最後在發表自己完整的作品。

課程規劃。圖片來源：林穎俊老師

學生的成果超乎預期

雖然課程仍在進行當中，不過我們學生的成果已經讓我驚豔，我從未想過小學六年級的學生可以做出這樣子的成品。

除了正在進行中的訂飲料專案，孩子可以清楚的自己說明程式邏輯跟脈絡之外。還有學生因為不想漏掉某些老師的信件，他想用 App Script 整理信件並且根據內容在行事曆上設定截止日期，以免自己漏掉。然後就自己跟生成式 AI 協作完成這樣的程式碼。

沒想到孩子能主動運用 AI 跟 Code 解決生活中的問題，能自己做出這麼厲害的成果，這真是身為老師我們最大的幸福了。

圖片來源：林穎俊老師

學生的程度會不會變差

當然也有朋友會說：「用 AI 輔助寫程式訓練出來的人考不過 APCS 等資訊檢定」。這點我完全同意，學生的程式基礎功可能不如傳統方式訓練出的紮實。但換個角度想，會不會這些學生中，原本有許多人根本無法學會寫程式？或許對他們而言，學習的門檻太高，可能在理解 ++i 跟 i ++ 不同時就卡關。

如果能利用 AI 輔助寫程式，降低寫程式的門檻，會不會就像從前用單眼相機拍照是少數人的專業技能，但隨著智慧型手機的普及，幾乎人人都能成為生活攝影師？或許我們培養的不應該只是專業的程式設計師，而是懂得運用 AI 解決問題的人？

其實這兩者並不衝突。當學生在學習中找到興趣後，他們有可能選擇進一步深入研究程式設計或軟體工程，而不僅止於了解如何用 AI 寫程式。其實許多孩子起初並不是很想學寫程式，但在與 AI 的互動中，他們慢慢地產生了興趣。甚至每班都有好幾位特別有興趣的孩子，還會主動找資料自己學習更深的知識。

而我希望透過資訊課，可以幫助孩子愛上學習，讓他們意識到所學的知識可以真正改變世界，並讓他們感受到學習帶來的成就感。