國中生的AI課：擔心AI省略了學習過程？先從認識學習過程開始！

前言：AI 很快，但思考要回溯本質

生成式 AI 掀起「所見即所得」的浪潮，學生習慣按下 Enter 就等答案，卻逐漸遺忘「提問—推理—驗證」的縫隙才是學習的黃金地帶，也才會有了思考外包（Outsourcing Source）的風險疑慮。

筆者在因緣際會之下參與了聯發科教育基金會的「2024 聯發科技教學創新 AI DAY」活動，也因此獲得了 MediaTek DaVinci 的帳號申請機會。不過在正式將生成式 AI 工具導入教學之前，我自己提出三個重要的提問：

1. 達哥 AI 的主軸功能是什麼？
2. 達哥 AI 在我的教學設計中扮演什麼角色？能幫助我達到什麼目標？
3. 達哥 AI 在教學實踐上，我需要做出哪些準備？需要對學生做出哪些引導呢？

導入 AI 從來都不是一件輕鬆簡單的事，對於已經有了使用 AI 經驗的孩子們更是如此，在經過苦思冥想之後，筆者有了個想法：「學生用了 AI 會荒廢了學習歷程，那麼為何不讓他們自己按照自己的學習歷程建立屬於自己的 AI 學習機器人呢？」，畢竟根據 Dale 學習金字塔，能讓孩子能實際操作、複製自己的學習經驗，或許也是一種策略、方法？

（圖一）聯發科達哥平台介面

（圖二）Dale 學習金字塔

選擇 MediaTek DaVinci 與教學設計初衷

確立了目標之後，筆者召集了目前教學班級有興趣的同學一同參與，本教學計劃為共 10 週，學生透過中午午休以及每週假日時間進行生成式 AI 基本觀念教學（如：生成式AI之隨機性以及容易犯錯之事實）、平台測試，而計劃同學得利用週末、下課時間透過教育帳號之 Google Classroom、Google Chat 聯繫計劃教師。

針對 AI 機器人腳本建立的流程而言，筆者選擇讓學生透過鷹架學習單的形式，現行引導學生思考，值得一提的是筆者並沒有特別限制學生製作之機器人類型，因此獲得了「圖片生成機器人」、「多模態辨識機器人」、「法律諮詢機器人」、「學習引導機器人」（礙於相關平台政策、學生成果授權，此處不提供相關成果之對話截圖），在孩子們書寫計劃的過程中，筆者一再刻意強調「要記得站在使用者的角度思考」，如此引導的核心目的在於「讓學生轉換角度自我省思學習歷程」。

（圖三）機器人思考框架學習單

聯發科所建置的 DaVinci 平台本是聯發科公司內部使用生成式人工智慧平台，為使用者針對「自行製作助理」的需求，模組化為四個區塊：Assistants、Plugins、Files、Prompts（如 （圖一）右側模組元件），從左側對話區到右側即時插件欄，所有模組都能拖放組合或與聊天環境中單獨使用，特別適合「想像→實作→測試」的循環教學。模組簡介：

1. Assistants 助理：讓使用者得以直接選擇其他公開助理模板，可以直接在對話中呼叫使用，也能在使用自行建置的 AI 助理
   
   
2. Plugins 插件：內建完善、可供 AI 調用的擴充功能，可以讓使用者按對話需求預設並進行調用，讓 AI 能銜接外部資料、平台完成更為複雜的任務。
   
   
3. Files 檔案知識庫：支援上傳 PDF/CSV/圖片，RAG 擴充 AI 平台知識庫；學生可將學習內容知識、參考數據匯入，讓機器擴充生成。
4. Prompts 指令：集中管理常用提示詞，學生可以透過自然語言建立提示詞，進而讓 AI 助理按照腳本執行任務

因為聯發科基金會將 AI 助理之構成部分切割成模組，模組之間能相互結合、也能獨立使用，因此在教學應用上適合學生搭配組合使用。

課程實施流程：執行步驟與方法

整體計劃設計與實施上屬於課外活動，帶領學生執行計劃也是使用課餘時間進行，在課程的第一階段是帶學生認識生成式人工智慧的缺點與盲點，結合國中一年級上學期國文科教材語文常識中「訊息擷取」的篇章進行延伸，補充生成式 AI 在訊息處理上造成的影響。在國中一年級下學期正式招募學生參與計劃，招募對象以自願為優先，並透過 Google Meet 進行線上會議，並透過 Google Docs、Google Slides 進行資料追蹤、Google Chat 進行及時聯繫、Google Classroom 進行資料管理/重要事項宣告。

第一次、第二次線上會議內容透過筆者透過 Google Gemini 教育版帳號用意說明、展示生成式 AI 的特性，讓學生了解生成式 AI 的核心邏輯基礎、運作模式，以及其生成隨機性、欠缺認知邏輯推理的本質；第三次線上會議針對 AI 代理人製作的 Gems、GPTs、POE 展示（學生未有權限的部分由教師示範），並引導學生觀察將一個表現較為完善的機器人所需要搭配的模組成分，再結合先前所述的框架學習單，讓學生構思任務主軸，並思考需要搭配模組功能。

第四次到第七次線上會議採用專題報告的形式，學生展示自身機器人的實際生成表現，教師提供改進建議，以某劉生製作的「數學學習機器人」，該生原先設計的回覆模式是「使用者輸入題幹—產出完全解析」，於是筆者和孩子就有了以下對話：

筆：你可以想想看，每個人看解答就能搞懂數學題怎麼解嗎？（笑

生：應該吧？解析都寫得很清楚呀～

筆：先不說抄答案根本不動腦的例子，有時候詳解沒有帶到一些觀念，你只知道步驟，但是不知道後面的原因你覺得這樣真的能搞懂嗎？

生：對耶！那我改成你常常課堂問答好了！這樣可以邊想

於是劉生的機器人就從原本只會吐出「詳解」的機器人，就逐漸變成能「引導複習觀念」的機器人了，同時為了讓孩子不要陷入迷思，筆者還請孩子自行邀請了班上的同儕在僅被告知機器人名稱的情況下與之互動，讓孩子們收到不少的回饋，進而形成了孩子們的使用者回饋，雖然不免會收到平台表現的限制或是觀點不同的抱怨，筆者認為這些都是孩子修訂機器人功能的回饋基礎。

（圖四）教學實施概念流程關係圖（透過 Canva Code AI製作）

從「外包思考」到「歷程審視與重建」

生成式 AI 逐漸進入教育現場的今天，教育生態系面臨的挑戰不只是「要不要用AI」，而是如何讓 AI 真正成為思考的起點，而非終點。

筆者以為 AI 導入學習的核心不在於加速學生完成任務，而是設計出無法被省略的學習過程，讓學生透過一次次的嘗試與反思，建構屬於自己的學習脈絡。這個計劃的執行聚焦於「歷程審視」與「版本迭代」的精神。從構思腳本開始，學生學會將腦中的想法具象化，這個過程不僅訓練邏輯與架構，更開始讓學生檢視自己的學習思維。

AI 不該是思考的替身，而是反照思維深度的鏡子。唯有讓學生親身參與學習歷程的建構與重塑，才能真正從「外包思考」轉向「歷程審視與重建」。AI 的狂潮難以阻擋，逃避顯然不是面對的正確方法，面對並找到良好、正確的應對措施、策略才是我們更應該努力的方向。

本文 獻給以下參與計劃之私立大華高級中學的孩子們：

計劃參與同學：陳宥希、葉嘉琦、莊采涵、陳真、池苡榕、陳彥晞、呂學陽、劉康酩、李柏元、吳政庭、陳芊妤、林博勝、林學緯、江冠穎

受測人員：賴劭宇、陳宥錚、郭子瑄、江姵昀、徐翊馨、孟星如、吳宇倫、曾奕綸