我們都搞錯學AI的方式了！

🚨 我們都搞錯學AI的方式了！

「學AI不是為了收集工具，就像教英文不是為了收集教科書。
重點永遠是：您想完成什麼任務或是目標？」

❌ 傳統學AI的三大迷思

1. 工具導向：「我應該先學Stable Diffusion還是Midjourney？」
   → 就像問「我該先買紅筆還是藍筆批改作業？」
2. 功能焦慮：「這個新工具會不會改變教育？」
   → 重點是「它能不能改變我的課堂？」
3. 完美主義：「等我把AI學精通再來用」
   → 就像「等我把所有文法規則背熟再開始教書」

🔄 翻轉學習順序：從「Why」出發

錯誤路徑：
工具 → 功能 → 硬塞進教學
（結果：80%學的功能用不上）

→

正確路徑：
難點 → 目標 → 選擇性學工具
（結果：只學20%但100%有用）

📌 實際案例：如何設計聽說課活動

1. 先問「為什麼」

教學難點：
「學生不敢開口，因為怕發音錯誤被笑」

2. 再定「小目標」

具體目標：
「讓學生在沒有老師即時糾正的情況下，自主練習對話」

3. 最後選工具

解決方案：
- 用ChatGPT生成情境對話腳本
- 用Cool English或是ElevenLabs製作帶停頓的跟讀音檔
- 用Canva讓學生錄製練習影片

🧩 任務拆解練習：AI備課四步驟

STEP 1｜找出最耗時的例行工作

例：「每週五要花2小時設計差異化作業」

STEP 2｜想像理想狀態

例：「系統能自動生成3種難度的練習題」

STEP 3｜列出必要條件

例：
- 題目要用學過的單字
- 要有圖文搭配
- 要能直接印成A4

STEP 4｜匹配工具組合

例：
- Diffit 生成分級材料
- Canva 調整排版
- Google Classroom 直接派發

💡 老師的AI使用心法

「不要問『AI能做什麼』，
要問『我的教學最需要什麼幫助』」

就像我們不會因為教室有投影機或是觸頻，就每節課都放PPT。
科技永遠是為了教學目標服務，而不是反過來。

📆 從明天開始的改變

• 早自修：用5分鐘記錄「今天最想自動化」的教學任務
• 午休：研究1個只解決這個問題的AI工具
• 放學前：實際測試並記錄「省下多少時間」

「當我們停止追逐工具，開始解決問題，
就會發現：
不是我們需要學AI，而是AI需要學我們怎麼跟學生溝通。」