第一章 緒言
陳力俊 [1]
AI 教師培育 (GPT-4 繪)
為集思廣益，中技社於2021年2月26日舉辦「建構AI產業應用治理框架論壇」專家諮詢座談會，邀請多位專家提供想法與討論，藉以擬定未來要研討領域方向、策略。會後中技社在參酌與會專家的寶貴意見後，把握臺灣關聯性強、容易著力、迫切性高以及未來影響性高等四項原則，由而擬議分為「AI應用發展方向探討」與「AI治理準則探討」兩個區塊研討。「AI應用發展方向」聚焦於教育與產業（製造與服務）兩個領域，進行AI科技、教育與產經專家跨域深入對話，以探求AI科技發展在可見未來對臺灣至關重要，宜即早投入之領域。「AI治理準則探討」則針對上述發展方向，透過科技與社科人文對話，以及參酌各國作法與典範轉移，探究適合臺灣之AI治理模式的可能樣貌與機制，研討成果也同時回饋到AI應用發展方向之探討。
這兩項三年期計畫，在「AI應用發展方向」部分，目前已完成「AI在教育領域應用」、「 AI 在製造領域應用」之研討，並出版專題報告。「AI在服務領域應用」已召開4次討論會，預計於2024年初舉行大型研討會；在「AI治理準則探討」區塊，本來委請朱雲漢院士規劃，由張佑宗教授主持臺大社科院團隊三年計畫進行研究，由於朱院士於2023年2月溘然長逝，由本人協助於本年完成計畫的執行，計畫團隊並已在2023年12月1日在臺灣大學社科院舉行的「科技創新與韌性社會論壇」發表研究成果。
同時，中技社已連續舉辦五屆AI創意競賽，2019年以「AI與教育」、「AI與創新服務」與「AI與藝術」為主題， 2020、2021、2022、2023年分別聚焦於「AI醫療防疫」、「AI與農林漁牧」、「AI與生活」、「AI與教學」為競賽主題，喜見水準逐年提升，有些往年優勝作品內容，已商品普及化，反映AI科技的飛速進步。
在教育議題方面，教育部從2018年啟動「AI技術及應用人才培育計畫」，針對各教育階段制定課程標準，並於2019年6月進一步公布AI及新興科技教育策略，同時於110年公布大學AI課程地圖，提出6種AI專業與應用人才學習路徑，透過微學程、問題導向式教學、實習和競賽等創新教學模式，培育具多元科技整合能力的人才。
中技社在2022年執行「AI在教育領域應用」議題研究結果：發現資訊科技融入教學應用，多停留於教學數位化階段，對於支援教師教學及促進學生學習成效相當有限。認為教師應具備審視與思考有效運用AI之能力，因此須強化學校教師的AI教學能力，因而於2023年進行「AI教師培育及教材教法之探討」，在國民教育方面，協助國中資訊教師AI增能，8月在「新北」、「彰化」、「南投」等三個縣市，舉辦3場AI教師培訓營，在大學教育方面，邀請具有從事跨域AI課程經驗教授，分享推動經驗 （包含智慧製造、智慧機械、智慧醫療、健康照護、智慧農業、金融科技等應用領域），透過座談會以及分享教案方式，探討如何更有效地推動跨領域AI課程的規劃與實施，於2023年11月29日舉行期末工作會議，後續彙整成果並出版本專題報告。
在大學教育座談會方面，舉辦「AI課程規劃與推動之建議」座談會，希望借重專家學者的學識與經驗，從學生、教授、校方等三個面向共同研討出大專校院AI教學推動政策建言。第一場座談會先針對電資領域進行討論，於10月30舉行，討論題綱為：
一、電資領域學生應具備之AI知識與技能。
二、電資領域教授自我增加AI專業，以及與其他專業跨域合作（「AI+X專業」或「X專業+AI」）之挑戰與建議。
三、校方「AI+X專業」跨域課程之規劃與推動建議。
與會專家認為：
一、個別化的AI課程規劃：由於不同學校具有不同的性質和需求，因此不宜由教育部一體制定，應由學校設計適合的課程。
二、跨領域課程合作：由於教師及學生的背景知識不同，合作中可能會面臨挑戰，需加強溝通以解決不同專業背景之落差。
三、課程再造：課程再造相當重要，可以一門AI課程或是微學程取代同質性高之課程。
四、AI實作之重要性：理論性的課程效果可能不如實作課程佳，建議加強實作課程，讓學生動手學習AI知識。
五、建立AI教學資源共享平台：建立一個共享平台是至關重要的。可由政府機關如教育部或國科會等建立，由法人單位如中技社從旁協助推動，透過該平台讓資源得以流通共享。
第二場座談會針對非電資領域進行討論，於11月17舉行，討論題綱為：
一、非電資領域學生AI知識與技能的培養策略。
二、非電資領域教授提升AI素養的途徑，以及與其他專業跨域合作（「AI+X專業」或「X專業+AI」） 所面臨的挑戰與建議。
三、校方「X專業+AI」跨域課程之規劃與推動建議。
討論包括：
一、課程設計：針對各校特色、系所需求設定系列課程，設計適合的核心、進階、應用課程，課程注重業界需求，如進行實地參訪、實習、聘請業師授課或辦理工作坊，科大學生數理和程式基礎較弱，課程著重動手訓練和實務應用，且搭配證照認證。
二、使用教材教案：除指定教科書外，課程講義、教案由教師自行編纂，課程所使用案例多為業界實際數據。
三、問題點：面對不同專業背景學生，教師備課與授課需多方考量；學生對於課程理解情況較難掌握: ，已有基礎程式概念: 者，能與教師互動高，課程理解度也高，學習主動且積極；程式零基礎: 者透過課程教學，可快速連結AI概念與核心專業；AI接受度慢: 者對程式設計、演算法等學習反應慢且理解度不高，學習興趣低落。
四、在跨域教學對策方面：開課前進行「系列課程說明會」，讓學生對於課程內容及其連貫性有清楚地認識，透過學生上課之反應等，滾動調整授課內容及進度，搭配跨領域同學組成團隊，彼此背景互補；由助教協助教學，提供課後輔導，協助學生解決課業難題，彙整學生問題並反饋給教師。在教師AI增能方面：積極參與教育部人才培育計畫所開設的工作坊，亦請資工系教師與業師開班授課。讓教師能快速了解目前最新AI技術與產業界AI應用情況；聘請具有業界專業經驗的師資，快速擴充教師本身AI能力。
總結包括：
一、建置AI教學之共享場域，因牽涉到資源投入的問題，以及智慧財產權的考量，應由政府單位帶頭執行，民間單位協助推動。
二、以實作誘發學生學習AI之興趣。學生排斥程式設計時，應因材施教，以貼近實務應用之案例吸引學生學習。
三、聘僱AI專業教師擔任種子教師，以加速AI相關研究。
四、思考有效運用AI工具，以促進專業領域發展，但應注意其在各專業領域之適用性。
五、透過與會專家之討論，提出對於AI課程規劃與推動之寶貴建議，中技社會將其彙整並提出大專校院推動跨領域AI教學政策建言，同時將此建言納入專題報告，並提供給大專校院及政府相關部門作為AI課程推動及政策施行之參考依據。
第二章為「國內AI教育推動現況」 ，分別由陳宜欣教授介紹「大專院校AI教育發展現況」與李建樹教授介紹「臺灣中小學AI教育發展現況」。
陳教授介紹教育部「人工智慧技術及應用領域課程」計畫，首先是大專院校AI教育發展的歷程，包括擘劃學習路程，奠基專業，鍵結實際應用，跨域交流整合及展望，其次是AI系列課程推廣成效，面對問題與挑戰。
李教授介紹教育部「中小學AI教育雙軌佈局」，包括中小學AI教材發展，中小學AI師資培育模式及成效 （包含職前與在職），中小學AI教師培育面臨的挑戰，未來發展策略與建議。
第三章「國中AI教師培訓營及成效分析」，在 108課綱中，國小資訊教育 （含 AI課程） 採取融入課程教學，相關教材教案較多元豐富；而國、高中有另外開設資訊科技課程，其中高中早在九年一貫時期已設立專門電腦課程且有專任資訊教師，具備相關教學經驗，但國中多由生活科技或其他科目教師兼任，雖然多數教師透過第二專長學習取得資訊科技專長教師證書，相較高中，仍較難以透過自學精進自身AI教學能力，需透過相關培訓課程，增強其教學能量。
據此中技社規劃籌辦國中教師培訓營，以促進我國AI教學之發展，提升學校教師的AI思維與教學能力，協助國家培育AI時代產業及社會發展所需之人才。在此際籌辦「國中AI教師培訓營」，很特別的是有去年十一月底橫空出世的ChatGPT因素，它所以能席捲全球，與它超強的能力而能與非專家直接對話有關，最新版的GPT-4已有能力輕鬆通過美國全國律師考試，且名列前百分之十，在生物奧林匹克競賽中，更名列前百分之一，同時在各級各種考試中，往往可名列前茅，來勢洶洶，尤其它活潑好用，不需科技背景，免費提問，就可能得到妥適的答案，效果宏大；很多專業工作者發現它是一個博學多才的好助理，學生們則會感覺它是一個有耐心的助教，甚至是好老師，因此初步規劃將生成式 AI 使用技巧納入課程重點之一。
「國中AI教師培訓營」是中技社的一項新的嘗試，在與為教育部主編各級中小學校「與AI 做朋友」教材的臺南大學李建樹教授等專家研商之後，鎖定請李教授主持規劃「國中AI教師培訓營」。並於5月15日召開「專家諮詢座談會」，請專家學者就初步規劃之培訓目標、培訓對象、活動地點、授課教材、授課教師、培訓營形式、舉辦時間、成效評估、吸引誘因等加以討論，以集思廣益，做為後續執行重要參考與依據，以確保課程符合實際教學需求。
培育營承蒙李建樹教授，臺南和順國中林信廷資訊組長與臺北數位實驗高中謝博文實驗研究組長兩位名師擔任授課講師。期盼在兩天內，不僅能從基礎出發，並以應用為重點，提供在國中小教案實例以及目前教學資源，深入介紹各大文字與圖像生成平台，分享案例以討論如何在課堂中帶領學員使用 AI，提高學員的學習效率與學習深度，並反思教育現場會產生的衝突與矛盾。學習如何藉由生成式 AI來提高設計課程的效率，進行很紮實的培訓。
在規劃課程時，有感於新型聊天機器人ChatGPT的強大，不僅在第一天下午解密生成式AI，第二天上午排入課程中引導學員操作AI案例，下午更以實作方式引導學員「善用生成式AI，完成教案設計」。而中技社也特別貼心的為完訓學員，自完訓日起一個月內，提供期間申購ChatGPT Plus新臺幣650元的補助。
三場AI教師培訓營共84位教師參與培訓課程，感謝教育部資訊及科技教育司與三個縣市教育局（處）的大力支持，不僅提供培訓場地，協助活動報名宣傳，也配合核發研習點數以鼓勵教師參與，使培訓營得以順利舉行。
為了解培訓成效。在培訓學習前後進行問卷調查。問卷包括二大區塊，第一區塊為學員基本資料，第二區塊為施測評量，包括知識、態度、行為等三大面向，分析學員在培訓前後的差異變化，知識面由學員對AI基礎知識課程內容之了解程度進行作答，態度和行為面則依據學員實際狀況作答，共回收79份有效問卷。
調查顯示，僅有2026.4%的教師表示曾在課堂上教授過AI相關之知識或曾介紹過AI工具如ChatGPT，為了解其原因，進一步訪談9位未進行AI教學的教師，主要是因為AI相關知識不足，需要更多協助和培訓以掌握AI教學的技巧和知識，其次是需配合課綱進行教學，而AI課程未納入108課綱，因此沒有額外時間能夠投入AI教學。
在兩天課程結束後，教師對於課程給予相當正面的評價，超過九成的教師認為課程內容貼近教學的實際需求，難度適中，而且提供的資訊有助於作為教學參考，令人欣慰的是，幾乎所有的教師表示願意將在培訓營所學到的教學方法和內容應用到實際教學中，也有意願回到學校後將所學的內容分享和推廣給其他的教師，同時，教師們都認為AI的知識和技術是值得持續學習和探索的領域，另外教師們對於本次培訓也提出諸多寶貴的建議，多數表示教學內容相當豐富，但希望可以延長實際操作的時間並且增加校學應用案例分享的比例，部分教師則是希望可以增加培訓營場次，以便讓更多教師能夠參與，相關回饋建議可作為未來推動培訓課程者之參考，並盼望能與教育主管單位協作推廣。
第四章「大專校院AI教學案例分享」，邀請六位有實務經驗的教授分享其經驗，包括課程設計緣起、設計規劃、課程架構、使用教學資源，課程亮點、執行成效、學生反饋、遭遇困難以及未來展望等，以提供有志推動AI教育的學校以及欲投入AI跨域研究的教師提供之參考。
中央大學廖昭仰副教授介紹 「人工智慧機器人於製造場域之應用」，部分機械系教師在求學時期或過往研究也多有涉獵AI相關研究，因此對於AI並不陌生。從機械開始跨域到AI研究∕教學過程中，分為三個階段，分別是積極增加教師AI知識，並尋求志同道合的資工系老師合作、從業界招聘具有智慧製造專長的師資，加速擴充機械系教師本身AI能力以及招聘具資電背景之教師與成立碩士班「人工智慧應用」組，讓更多元的成員（教師與學生）加入。
AI興起帶給傳統機械一個絕佳轉型機會，擁抱AI除了可讓機械業揮別傳統黑手印象，也可賦予機械設備/製造流程更高的附加價值。目前在中大機械系，已有愈來愈多的製造、控制領域教師使用AI來進行研究與教學，分別應用於自動化生產、製程開發、預測性維護、機器視覺、自主∕協作機器等。展望未來，希望能號召更多不同領域教師加入，如材料、熱流領域，如此可將AI應用擴及至材料設計、材料性能預測、熱流模擬與熱流數據分析等，擴大智慧機械的發展面向。
龍華科技大學丁鯤教授介紹 「人工智慧機器人數位科技應用微學程」，說明該微學程的運作和成果，包括微學程目標：為培養學生對機器人和AI的理解能力，並結合產業實務和實習，使其與產業接軌；微學程內容：包括「機器人程式設計與實作」、「人工智慧」、「深度學習」和「機器人智慧工廠」等系列課程，以及專題導向學習和總結課程；微學程特色：為關注與機器人和AI相關的倫理、公平性和穩健性議題，並將這些議題納入課程中，增強學生對網路安全的意識；微學程成果：為學生可以獲得機器人工程師的實務證照，並參與實習，推動整合專業知識的實用和創新應用。
陽明交通大學陳麗芬教授介紹 「人工智慧臨床醫學實務應用」，為輔助跨域學習了解各領域的相關基本知識，授課老師需要針對臨床議題需要跟臨床醫師有密切討論，以便讓非醫藥相關領域的學生可以在短時間內能了解、獲得相關醫學知識，為此系列課程對於教師備課是一大挑戰。機器學習的基本知識以及相關應用，對有些沒有程式背景的跨領域同學負擔比較大，學校方面由於跨域系列課程需要不同學院、學系共同協助配合，而陽明交大校園分屬臺北與新竹不同地區，為提供品質良好之教學品質，需兼顧「實體上課」與「線上授課」之學習成效，具有良好的同步遠距教室設施就非常重要。
課程背景與目的：是由陽明大學與交通大學合併後，開設的跨學院、跨領域的教學課程，旨在培養學生結合深度學習技術與臨床醫學知識的能力，以應對未來醫療與照護的挑戰。另
在課程內容與方式：，為因應新冠肺炎疫情影響，由實體轉為線上課程，採用視訊教學的模式，涵蓋了深度學習的基礎理論、實作練習、以及臨床醫學的案例分析。課程中也安排了學生的團隊報告、討論、以及教學成果發表展。在課程困難與改善部分，：則是面臨了線上教學的設備、網路、軟體等問題，以及學生的背景多元、學習動機、團隊合作等挑戰。為了提升教學品質，未來可嘗試更多元活潑的教學方式、參與線上研討會、開發虛擬平台進行企業／醫院參訪等。
課程啟發與展望本系列課程帶給學生與教師的啟發與學習課題，是如何化繁為簡、精簡扼要解說、以及如何進行跨領域的溝通與合作。陽明交通大學擁有完整的臨床醫學及資訊工程專業教師與學習環境，期望可持續透過開發跨學院教師創新教學模式，培育具有未來前瞻能力的學生。
高雄大學張志成主任介紹 「人工智慧科技於運動健康的應用」，課程目的為培育具備 AI 相關知識及應用技能的運動科技人才，以應用至運動及健康照護場域，並與政府「臺灣運動Ⅹ科技行動計畫」策略呼應；課程內容涵蓋 AI 基礎理論、數據分析、運動科學、運動健康促進等主題，並設計案例練習及實際應用場域。
課程成效為提升學生的跨域專業能力，讓運動數據化為有用資訊，並與相關產業鏈結，為臺灣運動科技發展提供所需的專業人才；課程改進方面，調整課程難易度及實施方式，增加與相關產業互動的機會，鼓勵學生發表成果報告、參加企業交流、相關競賽，並依學生回饋修正授課方式及內容。
臺灣大學張斐章教授介紹 「農業資源與環境之智慧決策與監管：農業水文、農業生產、森林生態」，以AI結合專業課程：將AI與不同學科領域相結合的教學模式，旨在培養學生的綜合思維和問題解決能力，以應對現代社會和技術的複雜性；AI跨領域課程讓學生學習如何將AI技術應用於不同領域的課程，例如醫療、金融、農業、環境科學、製造業等，以提高他們的職涯競爭力和解決社會問題的能力；AI系列課程結合了學術界和產業界的資源，以無人機為例，培養跨領域的智慧農業人才的課程，包括理論、實踐和專題等單元，並進行課程的動態修訂和評估；AI創新和創業精神方面，鼓勵學生將 AI 技術與創新思維相結合，開發新產品和服務，推動科技行業進步的精神，也是AI跨領域課程的目標之一。
臺北科技大學王正豪教授介紹「人工智慧於金融科技之應用：理論與實務」，遇到的困難與不盡理想的部分，主要包括: 學生系所背景的落差，教師對於非本科系學生的認識不足，以及學校對於AI跨域課程的學生選課與教學資源的支援不足等三方面。
綜合來看，計畫執行成效尚與預期相符，基礎學習及專題實作成效良好，執行情形均順利達成預期進度。整體而言所有課程均順利完成開設，並且也順利培育了原先預定的相關領域人才。然而若要能全面擴展AI應用到不同學校、不同領域，預計會有更多的困難與挑戰，除了教師課程設計的調整，學生心態的調適，以及學校資源的支援之外，同時更需要擴展課程的影響層面，根據業界的需求，進行更緊密的結合，才能設計出更符合實際需求且具體可行的系列課程，加強學生能力，以培育出具有足夠準備、適合產業的AI應用人才。
第5五章結論與建議，由中技社團隊彙整執筆。在得出結論中，關於中小學AI教育發展方面，包括1. 教師投入AI教學存在門檻；2. 學習AI動機不足；3. 生成式AI可作為學生輔助學習之工具；4. 對於政府提供AI教材存有資訊落差。在大專校院AI應用人才培育方面，則包括1. 對焦產業需求開設系列課程；2. AI課程制定與推廣應依不同學制而異；3. 不同專業背景學生的學習成效不一 ；4. 跨校、跨系所教學合作，共享教學資源。
因而分別提出具體建議。在中小學AI教育發展方面，包括1. AI列入118課綱，加速推動AI教學；2. 教育局（處）帶頭促進教師學習AI動機；3. 提供教師AI教學軟體資源；4. 確保教師掌握最新AI教學動態。在大專校院AI應用人才培育方面，涵蓋1. 推動AI課程再造；2. 依不同學制、不同專業領域調整AI教學內容；3. 以課前預習、滾動調整、分組協作等方式，提升跨域學生AI學習成效；4. 建置AI資源分享平台（課程案例、人才資料庫等）；5. 多方合作積極推動AI跨域應用。
「AI教師培育及教材教法之探討」研議之順利執行，首先要感謝多位專家學者積極參與研議、精心撰寫文稿，提供寶貴意見，分享教學經驗，李建樹教授協助規劃「國中AI教師培訓營」，並與林信廷、謝博文組長，親臨培育營講授課程，貢獻厥偉。
同時中技社團隊在陳綠蔚執行長與陳潔儀主任領導下，除首先向多位專家請益，再召開「專家諮詢座談會」，以確保課程符合實際教學需求。確定後尋求合作對象，拜訪或連繫各縣市教育局（處），主辦三場培訓營，在培訓學習前後進行問卷調查與分析，並邀請專家學者參加兩場座談會，撰寫專文分享教學案例，彙整結論與建議等等，積極任事，效率超群，備極辛勞，值得大家喝采感謝。
[1] 中研院院士、臺灣聯合大學系統/系統校長、清華大學特聘講座教授
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