生成式AI年會心得

 當我兩年前剛開始接觸生成式AI時，總覺得生成式AI很快就會改變整個世界。

但後來我發現重要的並不是我怎麼用AI工具提昇效率，而是如何引導學生培養與AI協作的思維。AI可能會犯錯或產生偏見，但更關鍵的是我們如何避免學生「思考外包」，學生必須學會區分什麼情況下不要依賴AI，這樣才能真正培養出他們學習適應未來的能力。

而最近參加生成式AI年會，看到91 App團對他們實際在工作流程中如何實際透過評估(evaluation)以終為始來定義問題及LLM的表現，而根據真實的場景跟使用者的實際需求調整。

這讓我理解到更重要的是AI應該要落地到整合到系統中，而不是新奇的工具。

然而當我回頭看教育現場，我們卻連最基本的數據與知識管理系統都沒有建立起來，許多教學流程仍然是零散的。如果我們連「地基」都還沒打好，該如何快速有效地整合AI呢？

我也能理解老師們（包含我也是）大家更在意的是如何在「如何避免被投訴」，而不是這些看起來還飄在空中上炫目的技術。

而且教育領域比商業公司有更多需要考量的點，我們不是因為AI可以做出很多漂亮的教案、簡報或影片而AI。而是為了幫助學生達到成功學習的標準而AI。但可能光什麼是成功學習的標準就可以吵很久了。

或許我們可以不用設立太高遠的目標，先從簡單、實際的小功能開始。例如建立一個「請假小幫手」，當老師要請假時，AI可以自動查詢可請的假別、通知教學組長、幫忙聯繫代課老師、甚至提醒學生與家長相關的課程內容。從低門檻、低風險及高頻率使用的AI讓老師有感的方式導入AI?

也或許我們不要從系統開始，可以如91 APP團隊一樣，透過導入NotebookLM建立部門內的Domain knowledge資料庫開始。透過工具的導入反向推動資料的整理跟工作流的系統化？