臺北市立南港高級中學 優學院教師培訓營
張家凱 (Chia-Kai Chang)
國立中央大學 通識教育中心 助理教授
Day 1：2026.04.17（五）13:00–16:00
Day 2：2026.04.24（五）13:00–16:00
南港高中 崇實樓 2 樓 資訊教室一
合辦：教育部 STELLA 計畫
三年前，我的學生把作業丟給 ChatGPT，再把 AI 的回答交給我。
我一眼就看得出來是 AI 寫的。
但我沒辦法證明，
也沒辦法從「這是 AI 寫的」這件事往下教。
於是我做了 Uedu —
一個讓 AI 留下痕跡、讓老師看得見的平台。
現在 Uedu 全功能免費、5+ 大學在用。
今天，我想把它交給你。
張家凱 · 國立中央大學 通識教育中心 · 斑實驗室 BorgLab · [email protected]
你一眼看得出來，
但沒辦法證明，
也沒辦法從這裡教下去。
一晚出 40 題，
明明教材都在電腦裡，
卻沒辦法自動產生。
你沒辦法一個一個問
「你真的懂了嗎？」
更別說因材施教。
今天 3 小時，我們把這三件事一次處理掉。
帳號、課程、上課錄音、
中英雙語字幕都在。
→ 解決：學生用 AI
上傳教材（PDF 也行），
10 分鐘生出 10 題。
→ 解決：熬夜出題
上傳課本，AI 只用
你的教材回答學生。
→ 解決：35:1
下週五（4/24）Day 2：儀表板、學習歷程、怎麼看出哪個學生在偷懶。
| 時間 | 單元 | 主題 |
|---|---|---|
| 13:00–13:20 | 1 | 開場與平台導覽 |
| 13:20–14:20 | 2 | Uedu 平台操作入門 |
| 14:20–14:30 | 休息 | |
| 14:30–15:15 | 4 | AI 提問設計與 Bloom 分類 |
| 15:15–16:00 | 5 | AI 測驗題生成 x RAG 知識庫 |
| 時間 | 單元 | 主題 |
|---|---|---|
| 13:00–14:00 | 6 | 課堂數據分析應用 |
| 14:00–14:10 | 休息 | |
| 14:10–15:10 | 8 | 學生學習歷程追蹤 |
| 15:10–15:50 | 9 | 分組實作演練 |
| 15:50–16:00 | 10 | Q&A 與結語 |
請自備筆電，全程實作 · 建議使用 Edge / Chrome 瀏覽器
Edge 或 Chrome
（不建議 Safari）
右上角「註冊」
Google 登入最快
兩位助教現場
一對一協助
現場有三位協助者
• 講者：張家凱（我）
• 助教：兩位中央大學學生（已熟 Uedu 操作）
• 卡住的方式：舉手，不用怕打斷，AI 融入教學就是要問到會為止
Day 1
平台操作入門 · AI 提問設計 · AI 測驗與知識庫
13:00 – 14:20（80 分鐘）
帳號建立 · 課程設定 · 錄音錄影 · 雙語字幕
平台功能一覽
最新消息與公告
多校合作生態系
AI 助教對話
教材管理
學生互動區
學習分析儀表板
測驗與學習單管理
錄音錄影回放
前往 uedu.tw
Google / Apple 登入
設定課程名稱
選擇學校與學期
自訂教學風格
上傳教材
分享課程代碼
學生掃碼加入
• 音訊錄製：一鍵錄製課堂聲音
• 螢幕錄影：同步錄製投影畫面
• Webcam 錄影：教師影像
• 課後自動儲存、可回放
• 可設定公開讓學生課後複習
• Whisper 語音辨識即時轉文字
• 自動生成逐字稿
• 一鍵翻譯為英文/日文等
• 支援課後字幕檢視與編輯
• 特別適合雙語教學情境
課堂錄製 + AI 字幕 = 自動化數位觀課紀錄
14:20 – 14:30
14:30 準時開始，請提前回座
14:30 – 15:15（45 分鐘）
六層次提問實作 · 蘇格拉底對話 · 模擬辯論 · AI 任務管理 14 模式
兩大類別 · 14 種模式 · 從傳統評估到 AI 素養培養
A1 AI 引導的自我評估與反思
A2 AI 先行，人類修訂
A3 人類先行，AI 檢視
A4 AI 生成材料供分析
A5 AI 作為模擬協作者或角色扮演
A6 AI 促進沉浸式學習
A7 人類 vs AI 作品比較
A8 AI 作為助手
B1 AI 輸出批判與評估
B2 提示工程與流程分析
B3 AI 倫理、政策與社會影響
B4 建設性誤用
B5 AI 作為情境案例研究
B6 AI 作為人工製品
AI 扮演好奇的學習者，不斷追問
學生解釋概念，深入反思
AI 生成初稿，學生精修改進
培養批判性評估與改寫能力
學生先獨立完成，再用 AI 檢視
強調獨立思考 + AI 回饋
AI 扮演專家、歷史人物、患者等
學生練習溝通、決策、訪談
每種模式都可設定任務標題、說明、評分標準、開放/截止時間
學生評估 AI 生成內容的品質與偏見
AI 本身成為評估對象
學生實驗不同提示設計
理解輸入如何影響 AI 輸出
探討 AI 的倫理與法律議題
透過辯論與政策設計深度討論
故意測試 AI 的極限與弱點
在安全環境中探索 AI 的缺陷
B 類模式特別適合培養學生的 AI 素養 — 不只「用 AI」，更要「理解 AI」
AI 自動判斷學生回答的認知層次
教學應用：
• 學生只是背誦？ → 記憶層
• 能用自己的話解釋？ → 理解層
• 能應用到新情境？ → 應用層
• 能提出自己的觀點？ → 評鑑層
讓教師「看見」學生的思考深度
• 教師設定討論主題
• AI 用提問引導學生，不給答案
• 自動出前後測評估學習成效
• 適合：閱讀理解、概念探究
範例：
讀完〈乙武洋匡〉的文章後，
AI 引導學生思考「什麼是真正的勇氣？」
• 教師設定辯論命題
• 學生需正反方都練習
• 自動測量前後態度變化
• 適合：公民、社會議題、倫理
範例：
「AI 是否應該取代教師？」
學生分別練習正反方論點
15:15 – 16:00（45 分鐘）
一鍵生成評量題組 · 上傳素材建立知識庫
PDF、Word
課本、講義
題型、題數
難度、範圍
即時顯示
生成進度
教師檢查後
發佈給學生
選擇題、是非題
填空題、簡答題
選擇題即時批改
簡答題 AI 輔助評分
答對率統計
難題自動識別
上傳教材
PDF / Word / PPT
AI 理解
切段 + 索引
學生提問
AI 找到相關段落
精準回答
引用教材內容
AI 可能胡說八道（幻覺）
回答超出教材範圍
學生可能學到錯誤知識
AI 只根據你的教材回答
引用來源可追溯
「AI 教的就是你教的」
• 根據教材自動生成學習單
• 支援多種題型混搭
• 可設定難度與學習目標
• 教師審閱後一鍵發佈
• 學生線上作答
• 選擇題即時批改
• 簡答題 AI 輔助評分
• 提供個別化回饋建議
• 教師可覆核 AI 評分
• 大幅節省批改時間
下週 Day 2 之前，請做一件事
把下週一的教材上傳到你的 Uedu 課程
PDF / Word / PPT 都可以。
上傳後點「生成測驗」，10 分鐘內會拿到 10 題。
下週 Day 2 我們會一起看這些測驗的學生答題數據。
Day 2：4/24（五）13:00–16:00
數據分析 · 學習歷程 · 分組實作
卡住了請 email：[email protected] · 下週五見！
Day 2
數據分析 · 歷程追蹤 · 分組實作 · 結語
上週五到今天，中間隔了 7 天。
你可能試了一些，上了一兩堂 AI 課；
也可能沒時間動，帳號開完就擱著了。
兩種都 OK — 今天都用得到。
上週教的是「怎麼建起來」。
今天教的是「怎麼看懂學生」。
從「有數字」到「看到問題」
找出需要關注的學生
自動累積歷程檔案素材
看到一堆數字與圖表，
不知道哪個重要，
更不知道要怎麼用。
選擇題 OK，
但簡答題 AI 批的，
你不確定批得對不對。
班上幾個學生動作很少，
你有感覺，
但說不出具體證據。
今天 3 小時，我們把這三件事一次處理掉 — 沒試過的今天跟著做就好。
三個必看指標：
對話量、認知層次、參與度。
→ 解決：不知道看哪個
誰在偷懶、誰在卡關，
數據直接指出來。
→ 解決：說不出證據
對話、測驗、學習單
自動累積成學生檔案。
→ 可直接作為佐證
最後 50 分鐘分組實作 — 把兩週所學串起來，做一個你下週就能用的完整教案。
13:00 – 14:00（60 分鐘）
儀表板解讀 · 教學反思應用
其他數據很多，但這三個看懂就夠了
它告訴你：誰沒在用
怎麼用：連續一週對話 < 3 次的學生，可能已脫隊，主動關心
它告訴你：班上卡在哪一層
怎麼用：如果 50% 停在記憶層，代表你該出更有挑戰的題目
它告訴你：哪題答錯率高
怎麼用：答錯率 > 50% 的題目，下次上課前 5 分鐘專門重講
從「感覺學生不太懂」→「40% 學生停在記憶層，我下週要調整提問」
高一英文，35 人班 — 從「感覺不對」到「知道該調什麼」
儀表板：
32 / 35 有對話
3 人沒登入
認知層次：
60% 停留在「記憶」
提問太淺
改 AI 提問風格：
「請舉一個例子」
推向應用層
記憶層降到 35%
應用層升 +15%
策略有效
沒有數據 → 只能「感覺」學生不太懂 | 有數據 → 知道該動哪個槓桿
14:00 – 14:10
14:10 準時開始，請提前回座
14:10 – 15:10（60 分鐘）
歷程報告查看 · 個別化回饋策略
點進任一學生，你看到的不是零散數據，而是一個學習故事
18 次對話
主題從「什麼是光合作用」
↓
「葉綠素缺失會怎樣？」
從記憶 → 應用
第一次測驗：60 分
第二次測驗：78 分
學習單：繳交 3/3
穩定進步
發文 3 篇
被同學回覆 5 次
1 篇被老師加精華
社群活躍
你不用再看成績單猜，一頁報告直接呈現「這個學生在學什麼、學得如何」
從儀表板到一通關心訊息，10 分鐘走完
小王本週對話
比上週少 40%
看他最後一次對話
停在哪個主題
二次函數連續
3 題答錯
私訊關心
或派針對性練習題
自動標記「需要關注」學生
分析弱點
生成個別化練習
最終判斷要不要介入
用什麼語氣私訊
決定要不要約談
AI 看數據、抓訊號 | 你做判斷、給溫度
108 課綱「學生學習歷程檔案」需要佐證 — Uedu 自動幫學生累積
108 要的：學習過什麼
Uedu 有的：每堂錄音、字幕、教材、AI 對話
108 要的：學生做的作品
Uedu 有的：測驗、學習單、AI 對話精華、認知成長曲線
108 要的：課外投入
Uedu 有的：討論區發言、同儕互動、蘇格拉底深度對話紀錄
學生可直接從 Uedu 下載對話 PDF、測驗成績截圖，作為學習歷程檔案的佐證素材 — 不用再從零寫反思文，平時跟 AI 的對話本身就是最真實的學習證據
「學習歷程不是寫出來的，而是學出來的」 — 自然累積，真實呈現
15:10 – 16:00（50 分鐘）
分組實作 · 成果分享 · Q&A
3–4 人一組（可跨科組合）· 40 分鐘完成 · 每組 5 分鐘成果分享
你下週真的要教的
一個章節或主題
上傳該章節教材
課本、講義、PPT
蘇格拉底對話
＋ AI 生 10 題測驗
組員扮學生試用
回饋＋微調
一組的驗收標準（下週上課前完成）
✅ 課程建好，學生代碼可用 · ✅ RAG 上傳至少 1 份教材 · ✅ 設 1 個 AI 對話任務 · ✅ 出 10 題測驗 · ✅ 組員互扮學生試過
不是 demo，是真的要下週上課用的 — 做出來就能直接上課
帳號建立、課程設定
錄音錄影與雙語字幕
→ 5 分鐘即可上線
Bloom 六層次提問
蘇格拉底對話引導
→ AI 是教學夥伴
上傳教材秒速出題
知識庫確保回答品質
→ 省時又精準
儀表板解讀
數據驅動教學反思
→ 從感覺到證據
學習歷程自動累積
個別化回饋策略
→ 因材施教有依據
分組實作驗收
帶得走的教學方案
→ 明天就能用
把下週第一堂課交給 Uedu 跑一次
上課前：上傳教材，AI 出 10 題測驗。
上課中：打開錄音 + 雙語字幕。
上課後：到儀表板看 3 個指標。
不試就不會知道。就算不適合你，也只花了一堂課的準備時間。
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歡迎課後持續交流
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合辦：教育部 STELLA 計畫 · 臺北市立南港高級中學
簡報與工作坊資訊：uedu.tw/tutorials/nghs-2026/