課程設計原則
- 每週都要同時包含概念、示範、練習與反思，不讓 AI 只停留在工具展示。
- 每週至少安排一個可交付任務，讓學習者累積自己的提示模板與工作流。
- 課程後段加入專題與治理討論，避免學習者誤以為 AI 只等於快速生成。
工具書能力主線對位
- Week 1 到 Week 2：對應「重新理解 AI」與「發現問題、學會提問」。
- Week 3 到 Week 4：對應「拆解任務」與「把 AI 放進真實教學情境」。
- Week 5 到 Week 7：對應「研究、工作流與互動服務中的協作實作」。
- Week 8：對應「驗證判斷、風險治理與成果發表」。
Source Mapping
書稿章節與週次對照
這份教學計畫已依據《AI時代，我與它的對話》與 CH1 到 CH7 的內容重新對位，讓每週背後都有清楚的來源章節與實作脈絡。
CH4 + 緒論
對應 Week 1
科技演進、生成式 AI 底層邏輯、多模態與人機協作概念。
提示工程章節
對應 Week 2
角色設定、Few-shot、Chain of Thought、System Instructions 與 Vibe Coding。
Workspace / NotebookLM / Gemini
對應 Week 3
工具比較不只談功能，也談資料來源整理、摘要與平台整合的差異。
CH1、CH3、CH5、CH6
對應 Week 6-7
GAS、Google Sheets、Sites、LINE Bot、Gemini API 與 AI Agent 的系統整合。
Week 1
生成式 AI 與人機協作入門
主題：理解 AI 的位置、限制與機會。
產出：200 字學習反思與一張個人 AI 使用地圖。
對應單元：單元 1
Week 2
提示詞設計與對話策略
主題：角色、任務、條件、格式四元素。
產出：3 組可重用提示模板與優化紀錄。
對應單元：單元 2
Week 3
AI 平台與工具的任務選擇
主題：不同平台的長處、限制與成本判斷。
產出：工具比較表與使用說明書。
對應單元：單元 3
Week 4
教學活動中的 AI 融入
主題：教案設計、教材產出、回饋生成與評量輔助。
產出：一份 AI 融入教學活動設計稿。
對應單元：單元 4
Week 5
AI 輔助學術研究流程
主題：文獻整理、研究問題、分析設計與寫作支持。
產出：研究計畫草稿或文獻摘要包。
對應單元：單元 5
Week 6
工作流與雲端整合
主題：試算表、表單、文件與 AI 串接的流程思維。
產出：一份工作流藍圖與自動化說明。
對應單元：單元 6
Week 7
代理型應用與互動服務
主題：聊天機器人、AI Agent、服務入口與使用情境。
產出：互動服務概念圖或功能規格書。
對應單元：單元 7
Week 8
倫理、風險與成果發表
主題：錯誤風險、資料安全、學術倫理與應用治理。
產出：專題發表與 AI 使用聲明。
對應單元：單元 8
評量方式
| 項目 | 比例 | 說明 |
|---|---|---|
| 課堂參與與練習 | 25% | 包含實作練習、討論參與與同儕回饋。 |
| 每週任務 | 35% | 檢視學習者是否能把工具操作轉成可交付的成果。 |
| 專題成果 | 30% | 鼓勵從教學、研究、行政或服務情境中選一個真實問題解決。 |
| AI 使用反思 | 10% | 評估學習者是否理解限制、風險與責任邊界。 |
YouTube 搭配觀看入口
若課堂需要搭配影片或直播存檔，可從下列入口快速切換到頻道內容：