生成式人工智慧的快速發展，正逐步改變高等教育的教學樣貌，從教材設計、課堂互動到學習評量，AI不僅能協助教師提升教學效率，也促使教師重新思考知識傳遞與學習引導的方式。然而，面對持續演進的AI技術，如何從理解基本原理、掌握工具操作，進一步轉化為符合課程目標與學生學習需求的教學方法，已成為大學教師專業發展的重要課題。
教學發展中心與您分享【教學新知】從認識AI到善用AI：生成式人工智慧在大學教學中的應用與啟發。本文以本中心115年10月17日辦理的「CCS生成式AI基礎認證培訓暨認證考試」為出發點，結合講師分享的AI運作原理、運算思維、提示詞設計及工具應用，並參酌參與教師的課後回饋，探討如何將AI知識轉化為教材規劃、課堂活動與學習評量的實際助力，同時思考資訊正確性、資料安全與教師專業判斷的重要性。
歡迎各位教師參閱！
圖1｜從認識AI到善用AI：生成式人工智慧在大學教學中的應用與啟發
以115年10月17日「CCS生成式AI基礎認證培訓暨認證考試」為出發點，呈現教師從理解AI基本原理與工具操作，進一步探索生成式AI在教材設計、課堂活動及學習評量中的應用，透過人機協作與專業判斷，將AI知識轉化為支持教學創新與學生學習的實際助力。（本圖由教學發展中心企劃管考組運用生成式AI製作，為情境示意圖。）
編撰：教學發展中心企劃管考組
一、從AI基本原理出發：重新理解知識與智慧
為協助教師掌握生成式人工智慧的基礎知識與應用能力，世新大學教學發展中心於115年10月17日辦理「CCS生成式AI基礎認證培訓暨認證考試」，透過理論講解與實務操作，引導教師認識人工智慧的發展、技術原理及應用可能。課程從圖靈測試、Deep Blue與AlphaGo等人工智慧發展案例切入，並透過DIKW（資料、資訊、知識、智慧）架構，說明資料經過整理、分析與詮釋，才能逐步形成具有意義的知識與智慧。
其中值得教師思考的是：AI能迅速產生大量內容，是否就代表真正理解知識？生成式AI主要透過大量資料訓練，學習其中的模式與關聯，再依據使用者輸入生成回應。然而，語句流暢不代表內容必然正確，更不等同於具備人類的經驗與價值判斷。
延伸至教學現場，教師可將AI生成內容作為學生練習資訊判讀的素材。例如，要求學生針對同一問題，比較AI回答與學術資料的差異，檢視論述依據及資訊來源，再提出自己的分析與判斷。如此便能將AI的技術特性轉化為培養批判思考的教學契機。
圖2｜從AI生成資訊到知識判斷：透過資料查證、來源比較與觀點分析，引導學生培養資訊判讀及批判思考能力。
（本圖由教學發展中心企劃管考組運用生成式AI製作，為情境示意圖。）
二、從提示詞設計到課程規劃：讓AI成為教學協作工具
除了理解AI的基本原理，如何有效運用生成式AI，也是本次培訓的重要學習方向。從課後回饋可以發現，教師對提示詞設計、AI生成問卷與程式，以及Google AI Studio等實作內容印象深刻，反映出教師對AI的需求，已從認識技術逐漸轉向實際應用。
提示詞（Prompt）是引導AI完成任務的重要媒介。相較於單純要求AI「設計一份教材」，若能清楚設定教學目標、授課對象、課程情境與輸出格式，通常更有助於取得符合需求的內容。以大學媒體識讀課程為例，教師可以輸入：「請針對大學一年級學生，設計一堂50分鐘的媒體識讀課程，以辨識網路不實資訊為主題，包含案例分析、小組討論及課後反思，並列出各階段的活動時間與學習目標。」
AI便能依據指令提供初步的教學活動架構，教師再依學科特性、學生程度與實際授課需求進行調整。同樣的方式，也可延伸至課堂測驗、學習問卷、討論題目及教材大綱的設計。教師甚至可以透過反覆修訂提示詞，讓AI提出不同難度或不同教學形式的建議。
值得強調的是，AI生成的內容應是教師進行教學設計的起點，而非直接取代教師的專業規劃。 教學目標是否適切、活動能否促進學生學習，仍須由教師判斷。
圖3｜從提示詞設計到課程規劃：教師可運用AI協助規劃教材與課堂活動，再依教學目標及專業判斷進行修訂。
（本圖由教學發展中心企劃管考組運用生成式AI製作，為情境示意圖。）
三、從AI生成內容到學生思辨：重新設計學習活動
課程介紹的運算思維概念，包括抽象化、模型化及資料表示，也提供教師重新思考學習活動的方向。運算思維並不侷限於資訊或程式設計課程，其核心在於將複雜問題拆解、找出關鍵資訊，並運用適當方式呈現與解決問題。
例如，在傳播相關課程中，教師可以利用AI生成不同立場的新聞論述，要求學生分析各種觀點的論證方式與可能偏誤；在人文社會領域，則可讓學生比較AI對同一議題提出的不同解釋，進一步查找資料、建立論點。在這些教學情境中，AI並非直接提供標準答案，而是成為學生分析、討論與反思的對象。
教師也可引導學生記錄與AI互動的過程，說明如何調整提問、辨識錯誤及修正成果，讓學習評量不再只關注最終作品，也能看見學生的思考歷程。
當AI能快速生成內容，教學的重點便更需要回到學生是否具備理解、分析、判斷與應用知識的能力。
四、從AI風險認識到教學責任：建立負責任的使用觀念
本次課程亦提醒，生成式AI雖然便利，仍可能產生錯誤資訊、編造不存在的資料來源，或因使用者輸入敏感資訊而衍生資料安全風險。這些問題不僅是工具使用上的限制，也能成為重要的教學議題。
教師可以設計AI資訊查證活動，要求學生檢視生成內容的可信度、比對原始資料，並討論使用AI時應注意的隱私、著作權及學術倫理問題。在教師自身的教學準備過程中，也應避免將學生個人資料、未公開研究內容或其他敏感資訊直接輸入AI平台，並對生成教材進行必要的查證與修訂。
從課後回饋中，亦可看見教師對AI Agent、影音生成、工具整合及法律責任等進階議題的學習需求，顯示教師AI增能已逐步朝向更具專業性與實務性的方向發展。
圖4｜AI應用與教師專業責任：生成式AI應用於教學時，仍須重視資訊正確性、個人資料保護、著作權及學術倫理。
（本圖由教學發展中心企劃管考組運用生成式AI製作，為情境示意圖。）
五、結語：讓AI知識真正轉化為教學能力
從10月17日的教師培訓可以看見，理解AI的基本原理、掌握提示詞設計及認識資訊安全風險，是教師建立AI素養的重要基礎；而如何將這些知識融入課程規劃、學習活動與評量設計，則是下一階段值得持續深化的方向。AI可以協助教師快速整理資訊、發想教材與設計活動，但教學的核心始終在於如何促進學生理解與思考。
當教師不再只是學習如何操作AI，而是能夠運用AI重新設計學習經驗，科技才能真正從便利的工具，轉化為深化大學教學的創新助力。
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