AI 輔助教學 (GPT-4o 生成)
AI 教學 (GPT-4o 生成)
AI 展示平台 (GPT-4o 生成)
由於人工智慧 (AI) 發展迅猛，漸漸深入生活各個層面，中技社從 2017年開始針對各種 AI相關主題研討， 每年舉辦多次座談會與一次大型研討會，並出版專題報告，同時自2019年起，每年舉辦「AI 創意競賽」，發揮科技智庫建言與推廣認知的功能。
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，把握台灣關聯性強、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台灣至關重要，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，探究適合台灣之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。
其中「AI應用發展方向」在2022、2023、2024年分別舉行「AI在教育領域應用」、「AI 智慧製造與數位轉型」與「AI 在服務領域應用」研討的大型期末研討會，並彙整專家學者專文，出版專題報告。
在「AI治理準則探討」區塊，計畫團隊在2023年12月1日在台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，並由主持人張佑宗教授於「AI 在服務領域應用」期末研討會中以「人工智慧技術發展的社會成本及因應之道」報告，並撰寫專文刊載於專題報告中。另一方面，「AI科技的社會成本與治理準則」報告於2024年11月出版。
在教育議題方面，教育部從 107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 108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 (包含金融科技、智慧機械、健康照護、智慧製造、智慧農業、智慧醫療等應用領域) ，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，彙整成果則於 2023年 12月出版專題報告。
我國教育部同時也推動各式AI輔助教學相關計畫，如教學科技數位種子教師計畫、生成式AI協助數位學習實驗方案等，但從錄取教師名單及研發課堂示例中，皆可發現國中數學及自然科學等考科投入教師明顯少於其他科目。透過專家訪談瞭解，因計畫多採徵件模式，不會強制要求各科教師都要參與，數理考科受考試及課程進度之壓力，教師較難應用AI輔助教學。同時由112年「AI教師培育及教材教法之探討」議題研究，也發現國中跨領域 (含AI) 教學多受限於教師知識不足、教務及行政工作繁重，及升學導向等因素而不易推動，並且AI具有一定技術門檻，也可能造成教師有沉重之認知負荷。
本期計畫「AI跨域教師培育示範與教學資源共享之實踐」 研究目標為提供政府與學校，具實證基礎的AI輔助教學教師培育建議，並作為教師教學之參考。同時也參觀多所大學展示平台設施，並請各該負責人參與研討，並撰文介紹，提供政府與學校具體建議。
執行方式:
一、邀請從事AI應用研究及培育教師經驗之專家學者，研析AI輔助教學發展趨勢、培育作法及數位倫理並撰稿。
二、設計示範教案(材)/實作：邀請兼具數學/自然科學專業知識及AI應用技能之第一線教師，設計教案(材)並現場教學，與本社同仁共同探討利用AI輔助教學對於師生教學及學習成效之影響並撰稿。
三、座談會：透過邀集第一線教師與官學界之專家座談，研議有效推動AI輔助教學之建議。
四、參訪推動AI教育具特色大學。
五、出版專題報告。
在執行過程中，舉行多次工作會議與座談會，依序為:
5月21日: 第一次工作會議，以視訊舉行: 說明會議目的、本年度議題規劃、期程規劃，進行意見交流，討論議題與報告章節規劃。
7月29日: 第二次工作會議 (中小學端) ，亦以視訊舉行: 彙集各章節執行進度及專家交流建議。
8月26日: 期中工作會議，以視訊舉行: 了解各章節執行進度及專家交流建議，考量本議題報告之讀者背景多元，請各專家以淺顯易懂之方式撰寫，並對專有名詞加以解釋。另於文首增列摘要，以利讀者快速掌握文章主旨。
10月7日: 召開「中小學教學之AI賦能」專家座談會，邀請相關領域專家與會，分享彼此之經驗與洞見，共同探討以 AI 豐富教學之實務推動策略建議，作為政府推動參考。
11月6日: 期末工作實體會議，由各章節撰稿專家說明更新進度與結論建議，綜合討論以確認研究報告之「結論與建議」，並討論11月25日綜合座談會(官學界)之相關議題。
11月14日: 大專院校 AI教學資源共享平台專家座談會議，討論推動策略與建議。
5月21日: 第一次工作會議，以視訊舉行: 說明會議目的、本年度議題規劃、期程規劃，進行意見交流，討論議題與報告章節規劃。
7月29日: 第二次工作會議 (中小學端) ，亦以視訊舉行: 彙集各章節執行進度及專家交流建議。
8月26日: 期中工作會議，以視訊舉行: 了解各章節執行進度及專家交流建議，考量本議題報告之讀者背景多元，請各專家以淺顯易懂之方式撰寫，並對專有名詞加以解釋。另於文首增列摘要，以利讀者快速掌握文章主旨。
10月7日: 召開「中小學教學之AI賦能」專家座談會，邀請相關領域專家與會，分享彼此之經驗與洞見，共同探討以 AI 豐富教學之實務推動策略建議，作為政府推動參考。
11月6日: 期末工作實體會議，由各章節撰稿專家說明更新進度與結論建議，綜合討論以確認研究報告之「結論與建議」，並討論11月25日綜合座談會(官學界)之相關議題。
11月14日: 大專院校 AI教學資源共享平台專家座談會議，討論推動策略與建議。
11月25日: 綜合座談會(官學界)，邀請教育部及學界先進們與會，報告初步研究成果，由專家學者分享彼此經驗與洞見，共同提出政策推動之建議。
在大學AI教育推動作法方面，由於大學在AI教學資源分配上存在落差，應建立資源共享機制，以促進AI教學均衡發展。期間工作團隊曾分別參訪多所推動AI教育具特色大學、包括敏實科技大學、中華科技大學、亞洲大學、東海大學、逢甲大學、師範大學、清華大學、政治大學以及台北科技大學，了解各校的推動AI教育模式、資源投入及布局與成效，並邀請專家論述。同時參訪多所大學AI 中心、包括3月14日參訪敏實科技大學、中華科技大學，3月21日參訪亞洲大學、東海大學、10月24日參訪東海大學、逢甲大學，另於11月14日「舉行大專院校 AI教學資源共享平台」專家座談會議。
本專題報告，第二至第六章，分由專家學者執筆，第七章則為工作團隊所整理的具體「結論與建議」。
第二章 ⟨AI教育及教育AI發展趨勢及推動政策⟩，由郭伯臣校長與李政軒教授執筆，摘要為: 「在全球數位轉型的背景下，AI教育與教育AI的發展已成為國際教育政策的關鍵趨勢。聯合國教科文組織（UNESCO）強調，AI技術能顯著提升學習成效，減輕教師負擔，並促進個性化學習與差異化教學。各國如美國、韓國和歐盟等已在K-12教育中廣泛引入AI課程，並推動跨學科應用。同時，UNESCO的「AI學生能力框架」和「AI教師能力框架」也強調了AI技術在提升學生創新力、促進教育公平性方面的重要性。這些國際趨勢為臺灣推動AI教育和教育AI提供了參考方向。
臺灣政府在AI教育與教育AI的推動上採取雙軌策略，從中小學到大學階段全面展開。在中小學階段，政府推行如「和AI做朋友」等計畫，讓學生學習運算思維、資料分析和演算法等基礎AI技術，並強調AI倫理的教育。大學階段則重點推動人工智慧專業課程及跨學科應用研究，促進產學合作，培育具有全球競爭力的AI專業人才。
教育AI方面，臺灣政府積極透過多項政策與平臺如「數位教學指引」、「家長指引」和「校長指引」，幫助教師、家長與校長掌握AI技術在教學中的應用，並協助校長制定策略性規劃以引導學校有效運用AI技術。此外，政府推出數位學習平臺如「因材網」與「Cool English」，利用AI技術進行個性化學習推薦，提升學生的學習成效，並加強語言學習的互動性。
展望未來，政府應進一步推動幾個關鍵方向的發展，包括擴大「生生有平板」政策，確保學生不受硬體限制地學習AI技術；將生成式AI的原理、應用與倫理納入小學課程，從基礎教育階段強化學生的AI素養；將數位學習列為核心素養，推動AI教科書的研發與認證；發展教師支持系統及校長AI教學領導，提升教育工作者的專業能力；並創建符合臺灣需求的本地大型語言模型（LLM），以確保AI技術的本地化應用。通過推動這些措施，臺灣不僅將在全球AI教育浪潮中保持競爭力，還能為下一代提供更加完善的教育環境，確保學生和教師在未來科技驅動的教育體系中擁有充分的資源與能力來應對各種挑戰。」
第三章 ⟨大學 AI教育及教育 AI之推動作法⟩ 由林志隆組長撰稿，摘要為: 「為加速大學 AI教育及教育 AI之推動，本研究先蒐研政府推動大學 AI教育相關計畫及策略，以及調查大學開設AI相關系(所)、學程及專班數量，並蒐研大學開設AI相關課程之現況。另外，透過實地參訪5所大學瞭解AI教育推動情形及投入資源，同時蒐研9所公私立大學之AI教育及教育AI推動實例，最後藉由辦理「大專院校AI教學資源共享平台」座談會，探討AI教學資源共享之實務推動建議，作為各界推動之參考。
行政院及教育部陸續推動大學AI教育相關計畫及策略，引導大學落實AI人才培育。經本研究統計各大學開設人工智慧相關系(所)、學程及專班數量，在2019年為61個，過去五年內持續增長，至2023年已增長超過3倍，顯示大學相當積極投入培育AI人才。另外本研究盤點12所大學的AI課程，並與教育部AI課程地圖2.0及大專院校人工智慧學程聯盟課程進行比對分析，可瞭解各校在「先修課程」及「核心課程」普遍都有開課，然而在「進階課程」及「應用課程」之開課情形，則依各校自身學術發展與特色，而有所不同，提供各校未來在課程授課及教材合作之參考。
本研究安排實地參訪敏實科大、中華大學、亞洲大學、東海大學及逢甲大學等5所大學AI教育推動情形，透過大學間的交流來促進AI教育推動，並邀請臺北科技大學、臺中教育大學、臺灣師範大學、清華大學、政治大學、亞洲大學、東海大學、中華大學、敏實科大等9所公私立大學，從「校」的層面來分享AI教育推動實例，包括組織合作、AI教育推動、教育AI推動及未來布局等四個面向進行說明，期提供有志推動AI教育的學校借鏡其成功經驗，落實推動AI教育。另外綜整前述9所大學AI教育推動之反饋經驗，並匯聚專家座談意見，展望未來大學在AI教育推動的幾點建議：(1)建立學校AI推動專責單位，以及制訂更明確的專業發展指引；(2)消弭數位科技落差，逐步調整學校AI發展藍圖規劃與資源投入，並建立常態化的教師AI培訓計畫；(3)提升學生的AI素養，設計分層次的教學計畫及開設不同難度的課程，並通過競賽和活動提升實踐能力；(4)支持新教育資源佈局與資源優化，積極盤點資源並將有限資源集中在關鍵領域，並跨校教學資源合作。
本社112年研討「「AI 教師培育與教材教法之探討」議題，研究結果建議可由政府機構建立AI教學資源共享平台，並以需求為導向整合各方資源，同時鼓勵民間企業、學術界及非營利組織等單位協助。本研究今(113)年11月辦理「大專院校AI教學資源共享平台」座談會，邀請10所大學之校長、副校長層級與會，共同研議AI教學資源共享之實務推動建議，包括可參考CIC(台灣半導體研究中心)模式建立，並成立推動委員會，透過分層(區)、分類、分階段準備，做更有效的整合資源及佈局；以「學習百工百業AI應用」及「研發前瞻技術與創新應用」做為平台目標，並含括課程教材、開發模型、產業資源、數據公開及人才資料等功能；國網中心及高速電腦中心應支援提供各校AI學術研究之算力資源，而學校應配置基本AI算力資源，以因應產學研發合作。」
第四章 ⟨教師的未來圖像：數位科技素養與AI專業識能的發展⟩，由陳珮瑛教授執筆，摘要為: 「本研究旨在探討人工智慧（AI）對教師專業角色和教學方法的影響，以及臺灣教師培訓體系應如何應對AI帶來的挑戰。研究採用混合方法，包括問卷調查和訪談。問卷調查以67所高中數位前導學校的760位教師為對象，使用SELFIEforTEACHERS問卷量測教師的數位素養。訪談則以39位接受過數位AI培訓的在職教師為對象，深入了解他們對AI融入教學的經驗和看法。研究發現，臺灣教師的數位素養仍有待提升，尤其在運用數位科技增能學習者和促進學習者的數位能力方面。教師普遍認為，AI的發展對教師專業角色帶來挑戰，同時也創造了新的發展契機。教師需要提升AI素養和數位教學能力，才能有效應用AI促進學生的學習。研究也發現，現行的教師培訓體系尚未充分準備好應對AI帶來的挑戰。基於研究發現，本研究提出強化教師AI素養培訓、建立教師AI學習社群、發展AI教學示範案例等政策建議，以協助臺灣教師更好地應對AI時代的教育挑戰。」
第五章⟨從數位技能到高階思維：AI賦能學習環境中的多重鷹架設計與實踐⟩，由蘇佩菁老師等執筆，摘要為:「本研究旨在探討如何運用AI技術和多重鷹架建構課堂，促進學生深度學習和高階思維能力發展。以三個七年級教學案例：自然科「酵素」單元(CER論證模式)、數學科「正數與負數」單元(歸納建模式教學)和「相似形」單元(STEAM教學)，採用行動研究法，收集學生學習歷程資料、學科能力前後測問卷、AI應用與高階思維能力前後測問卷及訪談資料，探究AI賦能學習的成效與挑戰。
研究結果顯示，AI賦能學習能有效提升學生學科知識理解、學習動機及參與度，並促進高階思維能力發展，例如批判性思考、創造性思維和問題解決能力。
本研究提出五個鷹架設計策略：學科知識節點鷹架、數位軟硬體使用鷹架、AI使用鷹架、人機互動模式鷹架和高階思考思維培養鷹架，並強調教師需具備相關數位教學能力和班級經營策略。最後，本研究建議強化師資培育、發展系統性變革，以促進AI賦能學習的有效實施和永續發展。」
第六章⟨AI教與學的倫理：科技與社會研究的觀點⟩，由林文源教授撰文，摘要為: 「本文探討AI技術在教育領域應用的倫理挑戰與反思，並提供思考原則與教案線索。首先，本文以國外機構的教學倫理守則發展經驗為例，強調教學倫理隨著時代、科技、教育體系及社會價值的變遷而演變。
其次，本文以科技與社會研究（STS）觀點提示探討AI教學倫理的方向。尤其以對稱式思考原則，強調協作、基礎設施及公眾參與面向，避免將倫理問題簡化為技術挑戰，並主張科技協作中的基礎設施和公眾參與是AI發展中的關鍵要素，且應注重多方參與者的貢獻，藉此看見AI在教育中的落地與倫理實踐。
藉此，本文進一步強調打開科技的「黑盒子」，尤其是常見的個體化AI科技和技術能力思維。並以教育部彙集的「和AI做朋友-人工智慧中小學教學示範例」，提示從小學、中學到高等教育的技術教學中的倫理意涵與教案，藉此啟發同學的多元、思考協作。最後本文並針對主事者與教育者的倫理要求，提出體制面建議，希望對於AI教育的倫理落地有所幫助。」
第七章 ⟨結論與建議⟩ 由高宛愉博士與林志龍組長執筆，經蒐研國內外AI教育與教育AI發展趨勢及相關政策、大學AI教育推動與資源共享機制、聚焦探討中小學之AI賦能教學，並匯聚專家座談意見，獲致結論與提出具體建議:
「一、結論
(一) AI教育應結合國家戰略培養所需AI人才，推動教育AI教師應具備AI基本概念及數據分析能力
第二章 ⟨AI教育及教育AI發展趨勢及推動政策⟩，由郭伯臣校長與李政軒教授執筆，摘要為: 「在全球數位轉型的背景下，AI教育與教育AI的發展已成為國際教育政策的關鍵趨勢。聯合國教科文組織（UNESCO）強調，AI技術能顯著提升學習成效，減輕教師負擔，並促進個性化學習與差異化教學。各國如美國、韓國和歐盟等已在K-12教育中廣泛引入AI課程，並推動跨學科應用。同時，UNESCO的「AI學生能力框架」和「AI教師能力框架」也強調了AI技術在提升學生創新力、促進教育公平性方面的重要性。這些國際趨勢為臺灣推動AI教育和教育AI提供了參考方向。
臺灣政府在AI教育與教育AI的推動上採取雙軌策略，從中小學到大學階段全面展開。在中小學階段，政府推行如「和AI做朋友」等計畫，讓學生學習運算思維、資料分析和演算法等基礎AI技術，並強調AI倫理的教育。大學階段則重點推動人工智慧專業課程及跨學科應用研究，促進產學合作，培育具有全球競爭力的AI專業人才。
教育AI方面，臺灣政府積極透過多項政策與平臺如「數位教學指引」、「家長指引」和「校長指引」，幫助教師、家長與校長掌握AI技術在教學中的應用，並協助校長制定策略性規劃以引導學校有效運用AI技術。此外，政府推出數位學習平臺如「因材網」與「Cool English」，利用AI技術進行個性化學習推薦，提升學生的學習成效，並加強語言學習的互動性。
展望未來，政府應進一步推動幾個關鍵方向的發展，包括擴大「生生有平板」政策，確保學生不受硬體限制地學習AI技術；將生成式AI的原理、應用與倫理納入小學課程，從基礎教育階段強化學生的AI素養；將數位學習列為核心素養，推動AI教科書的研發與認證；發展教師支持系統及校長AI教學領導，提升教育工作者的專業能力；並創建符合臺灣需求的本地大型語言模型（LLM），以確保AI技術的本地化應用。通過推動這些措施，臺灣不僅將在全球AI教育浪潮中保持競爭力，還能為下一代提供更加完善的教育環境，確保學生和教師在未來科技驅動的教育體系中擁有充分的資源與能力來應對各種挑戰。」
第三章 ⟨大學 AI教育及教育 AI之推動作法⟩ 由林志隆組長撰稿，摘要為: 「為加速大學 AI教育及教育 AI之推動，本研究先蒐研政府推動大學 AI教育相關計畫及策略，以及調查大學開設AI相關系(所)、學程及專班數量，並蒐研大學開設AI相關課程之現況。另外，透過實地參訪5所大學瞭解AI教育推動情形及投入資源，同時蒐研9所公私立大學之AI教育及教育AI推動實例，最後藉由辦理「大專院校AI教學資源共享平台」座談會，探討AI教學資源共享之實務推動建議，作為各界推動之參考。
行政院及教育部陸續推動大學AI教育相關計畫及策略，引導大學落實AI人才培育。經本研究統計各大學開設人工智慧相關系(所)、學程及專班數量，在2019年為61個，過去五年內持續增長，至2023年已增長超過3倍，顯示大學相當積極投入培育AI人才。另外本研究盤點12所大學的AI課程，並與教育部AI課程地圖2.0及大專院校人工智慧學程聯盟課程進行比對分析，可瞭解各校在「先修課程」及「核心課程」普遍都有開課，然而在「進階課程」及「應用課程」之開課情形，則依各校自身學術發展與特色，而有所不同，提供各校未來在課程授課及教材合作之參考。
本研究安排實地參訪敏實科大、中華大學、亞洲大學、東海大學及逢甲大學等5所大學AI教育推動情形，透過大學間的交流來促進AI教育推動，並邀請臺北科技大學、臺中教育大學、臺灣師範大學、清華大學、政治大學、亞洲大學、東海大學、中華大學、敏實科大等9所公私立大學，從「校」的層面來分享AI教育推動實例，包括組織合作、AI教育推動、教育AI推動及未來布局等四個面向進行說明，期提供有志推動AI教育的學校借鏡其成功經驗，落實推動AI教育。另外綜整前述9所大學AI教育推動之反饋經驗，並匯聚專家座談意見，展望未來大學在AI教育推動的幾點建議：(1)建立學校AI推動專責單位，以及制訂更明確的專業發展指引；(2)消弭數位科技落差，逐步調整學校AI發展藍圖規劃與資源投入，並建立常態化的教師AI培訓計畫；(3)提升學生的AI素養，設計分層次的教學計畫及開設不同難度的課程，並通過競賽和活動提升實踐能力；(4)支持新教育資源佈局與資源優化，積極盤點資源並將有限資源集中在關鍵領域，並跨校教學資源合作。
本社112年研討「「AI 教師培育與教材教法之探討」議題，研究結果建議可由政府機構建立AI教學資源共享平台，並以需求為導向整合各方資源，同時鼓勵民間企業、學術界及非營利組織等單位協助。本研究今(113)年11月辦理「大專院校AI教學資源共享平台」座談會，邀請10所大學之校長、副校長層級與會，共同研議AI教學資源共享之實務推動建議，包括可參考CIC(台灣半導體研究中心)模式建立，並成立推動委員會，透過分層(區)、分類、分階段準備，做更有效的整合資源及佈局；以「學習百工百業AI應用」及「研發前瞻技術與創新應用」做為平台目標，並含括課程教材、開發模型、產業資源、數據公開及人才資料等功能；國網中心及高速電腦中心應支援提供各校AI學術研究之算力資源，而學校應配置基本AI算力資源，以因應產學研發合作。」
第四章 ⟨教師的未來圖像：數位科技素養與AI專業識能的發展⟩，由陳珮瑛教授執筆，摘要為: 「本研究旨在探討人工智慧（AI）對教師專業角色和教學方法的影響，以及臺灣教師培訓體系應如何應對AI帶來的挑戰。研究採用混合方法，包括問卷調查和訪談。問卷調查以67所高中數位前導學校的760位教師為對象，使用SELFIEforTEACHERS問卷量測教師的數位素養。訪談則以39位接受過數位AI培訓的在職教師為對象，深入了解他們對AI融入教學的經驗和看法。研究發現，臺灣教師的數位素養仍有待提升，尤其在運用數位科技增能學習者和促進學習者的數位能力方面。教師普遍認為，AI的發展對教師專業角色帶來挑戰，同時也創造了新的發展契機。教師需要提升AI素養和數位教學能力，才能有效應用AI促進學生的學習。研究也發現，現行的教師培訓體系尚未充分準備好應對AI帶來的挑戰。基於研究發現，本研究提出強化教師AI素養培訓、建立教師AI學習社群、發展AI教學示範案例等政策建議，以協助臺灣教師更好地應對AI時代的教育挑戰。」
第五章⟨從數位技能到高階思維：AI賦能學習環境中的多重鷹架設計與實踐⟩，由蘇佩菁老師等執筆，摘要為:「本研究旨在探討如何運用AI技術和多重鷹架建構課堂，促進學生深度學習和高階思維能力發展。以三個七年級教學案例：自然科「酵素」單元(CER論證模式)、數學科「正數與負數」單元(歸納建模式教學)和「相似形」單元(STEAM教學)，採用行動研究法，收集學生學習歷程資料、學科能力前後測問卷、AI應用與高階思維能力前後測問卷及訪談資料，探究AI賦能學習的成效與挑戰。
研究結果顯示，AI賦能學習能有效提升學生學科知識理解、學習動機及參與度，並促進高階思維能力發展，例如批判性思考、創造性思維和問題解決能力。
本研究提出五個鷹架設計策略：學科知識節點鷹架、數位軟硬體使用鷹架、AI使用鷹架、人機互動模式鷹架和高階思考思維培養鷹架，並強調教師需具備相關數位教學能力和班級經營策略。最後，本研究建議強化師資培育、發展系統性變革，以促進AI賦能學習的有效實施和永續發展。」
第六章⟨AI教與學的倫理：科技與社會研究的觀點⟩，由林文源教授撰文，摘要為: 「本文探討AI技術在教育領域應用的倫理挑戰與反思，並提供思考原則與教案線索。首先，本文以國外機構的教學倫理守則發展經驗為例，強調教學倫理隨著時代、科技、教育體系及社會價值的變遷而演變。
其次，本文以科技與社會研究（STS）觀點提示探討AI教學倫理的方向。尤其以對稱式思考原則，強調協作、基礎設施及公眾參與面向，避免將倫理問題簡化為技術挑戰，並主張科技協作中的基礎設施和公眾參與是AI發展中的關鍵要素，且應注重多方參與者的貢獻，藉此看見AI在教育中的落地與倫理實踐。
藉此，本文進一步強調打開科技的「黑盒子」，尤其是常見的個體化AI科技和技術能力思維。並以教育部彙集的「和AI做朋友-人工智慧中小學教學示範例」，提示從小學、中學到高等教育的技術教學中的倫理意涵與教案，藉此啟發同學的多元、思考協作。最後本文並針對主事者與教育者的倫理要求，提出體制面建議，希望對於AI教育的倫理落地有所幫助。」
第七章 ⟨結論與建議⟩ 由高宛愉博士與林志龍組長執筆，經蒐研國內外AI教育與教育AI發展趨勢及相關政策、大學AI教育推動與資源共享機制、聚焦探討中小學之AI賦能教學，並匯聚專家座談意見，獲致結論與提出具體建議:
「一、結論
(一) AI教育應結合國家戰略培養所需AI人才，推動教育AI教師應具備AI基本概念及數據分析能力
(二) 面對生成式AI影響，各大學正積極推動AI教育及教育AI，且推動模式已趨於成形
(三) 推動中小學AI賦能教學需持續透過政策支持，強化教師專業能力與教學信心
(四) 負責任的AI教育應融入倫理思維
二、建議
(一) 大學AI教育推動
1.短期
(1) 建立專責單位推動AI教育布局─【學校】
(2) 推動AI使用普及化─【學校】
(3) 優化大專院校人工智慧學程聯盟─【教育部】、【學校】
(4) 學校配置基本AI算力─【教育部】、【學校】
2.中長期
(1) 建立大學AI教學資源共享平台─【教育部】、【國科會】、【法人單位】、【企業】、【學校】
二、建議
(一) 大學AI教育推動
1.短期
(1) 建立專責單位推動AI教育布局─【學校】
(2) 推動AI使用普及化─【學校】
(3) 優化大專院校人工智慧學程聯盟─【教育部】、【學校】
(4) 學校配置基本AI算力─【教育部】、【學校】
2.中長期
(1) 建立大學AI教學資源共享平台─【教育部】、【國科會】、【法人單位】、【企業】、【學校】
(2) 提供大專院校算力支持─【國科會】、【法人單位】、【學校】
(二)中小學AI賦能教學
1.短期
(1) 提出明確規範與持續完善學習資源與環境─【教育部】
(2) 發展教師AI賦能教學的支持系統─【教育部】、【學校】、【教師】
(3) 促進家校溝通，分級推動AI倫理─【教育部】、【學校】、【教師】
(4) 集結民間資源，辦理AI科技競賽─【教育部】、【法人單位】、【企業】
2.中長期
(1) 研發與認證AI教科書─【教育部】
(2) 發展本國教育的AI大語言模型─【教育部】」
本次議題研討承蒙許多專家學者協助，熱心參與座談研討、多次工作會議以及熱誠接待工作團隊參訪，精心整理並撰寫文稿，在此深深致謝。同時由陳綠蔚執行長領導的中技社團隊，包括人才培育中心陳潔儀主任、林志龍組長、高宛愉博士等，不僅從規劃到執行全程發揮高度專業精神，費心費力，讓多次座談會與工作會議順利進行，完成豐富充實並有深度的專題報告，明證功不唐捐，值得大家特別感謝。
1.短期
(1) 提出明確規範與持續完善學習資源與環境─【教育部】
(2) 發展教師AI賦能教學的支持系統─【教育部】、【學校】、【教師】
(3) 促進家校溝通，分級推動AI倫理─【教育部】、【學校】、【教師】
(4) 集結民間資源，辦理AI科技競賽─【教育部】、【法人單位】、【企業】
2.中長期
(1) 研發與認證AI教科書─【教育部】
(2) 發展本國教育的AI大語言模型─【教育部】」
本次議題研討承蒙許多專家學者協助，熱心參與座談研討、多次工作會議以及熱誠接待工作團隊參訪，精心整理並撰寫文稿，在此深深致謝。同時由陳綠蔚執行長領導的中技社團隊，包括人才培育中心陳潔儀主任、林志龍組長、高宛愉博士等，不僅從規劃到執行全程發揮高度專業精神，費心費力，讓多次座談會與工作會議順利進行，完成豐富充實並有深度的專題報告，明證功不唐捐，值得大家特別感謝。
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