潁川學探索校園 AI 應用現況與學習需求——從生成式 AI 工具走向智慧校園、智慧教師與智慧教育治理
作者 陳銀欉（教育工作者）
前言
AI進入校園，不只是多了一種工具
人工智慧進入教育現場之後，真正值得思考的問題，已經不是「學校要不要使用AI」，而是：
學校準備用AI改變什麼？
教師準備用AI提升什麼？
學生又應該因AI學會什麼？
過去數位教育的改革，多半從硬體開始：電腦教室、電子白板、平板電腦、校園網路、雲端平台，再逐漸進入數位教材與線上學習。
但是生成式AI帶來的改變完全不同。
它不是單純增加一項設備，而是第一次出現可以與教師、學生及行政人員「對話、分析、寫作、整理、推論、生成、協作」的數位系統。
尤其當AI進一步從ChatGPT、Gemini等生成式工具，發展成NotebookLM式知識系統、AI Agent自主代理系統與跨平台工作流程之後，校園正從過去的「資訊化」，走向真正的「智慧化」。
本文從校園 AI 應用現況與學習需求分析角度，搜尋網路資訊重新思考，這已經不只是工具使用調查，而是從「使用頻率、工作場景、實際效益、推動障礙、課程需求」逐步走向學校 AI 治理與組織轉型；其中涵蓋 AI Agent、NotebookLM、Gemini、AI 素養、差異化教學與人才組織文化等面向。
從工具應用走向智慧校園治理，如此比較能與未來教育發展連結，也與 UNESCO 對教師 AI 能力提出的「人本思維、AI 倫理、AI 基礎與應用、AI 教學法、AI 專業發展」五個面向相呼應。
本文作為「潁川學教育系列」文章之一、校園 AI 應用計畫或教育論壇內容參考。
因此，AI教育不能再只是教大家如何下Prompt，也不能停留在「教師利用AI寫教案、學生利用AI寫作業」。
AI真正帶來的是一場教育結構的重新設計。
本文作者認為未來校園AI發展至少必須經歷四個階段：
工具AI → 工作AI → 教育AI → 治理AI。
最後形成的，不是「學校裡有AI」，而是：
AI成為教育基本設施，而人仍然是教育價值與責任的中心。
一、第一個轉變：從「會不會用AI」走向「如何用好AI」
目前校園AI使用最容易出現一種錯覺：
會使用ChatGPT，就等於具有AI能力。
事實並非如此。
真正的AI能力至少有五個層次：
第一層是知道AI是什麼；
第二層是會操作AI工具；
第三層是能利用AI解決問題；
第四層是能設計AI工作流程；
第五層則是能建立AI治理制度與組織能力。
這五個層級之間存在極大差異。
如果教師只是偶爾詢問AI：
「幫我寫一份教案。」
這仍然屬於初階工具使用。
如果教師進一步要求AI依照不同學生程度產生三種教材、設計形成性評量、分析學生錯誤，再依結果調整下一堂課內容，這就已經進入「AI輔助教學流程」。
如果一所學校將課程資料、法規、公文、會議紀錄、校務資料及知識文件建立成安全的校園知識庫，再讓AI協助行政人員與教師查詢、分析與決策，就已經進入組織智慧的層次。
因此，未來教育真正需要培養的，不只是「AI使用者」，而是：
「AI理解者、AI協作者、AI管理者、AI設計者與AI領導者。」
二、目前校園AI現況：從個人探索逐漸進入組織應用
目前生成式AI進入校園，大致出現幾個主要應用場景。
（一）行政文書
這可能是目前AI最快產生效益的領域。
包括：
公文草稿、活動企畫、計畫書、報告摘要、會議紀錄、新聞稿、家長通知、簡報架構、資料整理與文字校正。
這類工作具有大量重複性與文字處理需求，因此AI能明顯降低行政負擔。
未來最值得追求的，不只是「AI幫忙寫公文」，而是進一步建立：
校務行政AI工作流程。
讓AI協助：
資料蒐集 → 分類 → 摘要 → 草稿 → 查核 → 格式化 → 人工確認。
如此才能真正從「單點工具」進入「工作流程」。
三、第二個場景：AI成為教師的教學助理
AI最大的教育潛力，不一定是取代教師，而可能是讓教師第一次真正具備一個可以隨時協作的「智慧助教」。
教師可以利用AI協助：
設計課程；
產生教材；
製作學習單；
設計不同難度題目；
分析學生錯誤；
建立形成性評量；
設計補救教學；
進行差異化教學；
產生視覺教材；
提供學習回饋。
因此，教師未來的角色將逐漸從：
教材提供者
轉型成：
學習設計者。
教師最重要的能力，不再是「知道所有答案」，而是能判斷：
學生應該學什麼？
為什麼要學？
如何學？
如何確認真的學會？
AI可以生成答案，但是教育仍然必須由人決定方向。
四、第三個場景：從「同一份教材」走向真正的差異化教育
傳統班級教育最大的限制之一，就是：
一位教師面對二十、三十甚至更多學生。
學生的程度不同、興趣不同、理解速度不同、家庭背景不同，但是長期以來仍然使用大致相同的教材、相同的進度與相同的評量方式。
AI可能第一次大規模降低「個別化教育」的成本。
例如同一篇教材，可以由AI快速轉換成：
基礎版；
進階版；
圖像版；
生活案例版；
雙語版；
閱讀困難輔助版。
同一道數學題，也可以產生不同程度的提示。
教師甚至可以根據學生答題狀況，設計不同的下一步學習內容。
這代表未來教育可能逐漸從：
標準化教學
走向：
適性化學習。
真正重要的教育革命，並不是讓所有學生使用AI，而是讓AI協助教師更清楚地「看見每一位學生」。
五、第四個場景：AI成為學校的知識管理系統
學校其實累積大量知識：
歷年會議紀錄；
校務評鑑資料；
行政規章；
課程計畫；
教學成果；
活動資料；
教師教材；
研究成果；
家長問答；
危機處理經驗。
但是傳統學校最大問題之一，就是知識散落在不同電腦、不同雲端硬碟與不同承辦人手中。
人員異動之後，很多經驗也跟著消失。
因此，NotebookLM、Gemini等知識管理與生成式AI工具真正值得注意的地方，不只是「可以摘要文件」，而是它們代表一個新的可能：
建立校園組織記憶。
未來一所成熟的AI校園，應該逐步建立：
教師個人知識庫；
學科知識庫；
行政知識庫；
校務知識庫；
課程知識庫。
讓組織經驗不再只存在某一個人的腦袋裡，而能逐漸形成可累積、可檢索、可傳承的智慧資產。
六、第五個場景：AI Agent可能改變校務行政
生成式AI主要是在「回答問題」，
AI Agent則進一步朝向「完成任務」。
這是非常重要的差異。
未來AI Agent可能協助學校進行：
資料蒐集；
文件整理；
行事曆安排；
會議資料準備；
追蹤待辦事項；
統計分析；
行政提醒；
報告草擬；
資料比對。
當不同AI工具可以彼此串聯後，校園行政將可能從：
人工操作每一個步驟
轉變為：
人設計任務，AI執行部分流程，人負責最後判斷。
因此，未來行政人員真正需要學習的，不只是Prompt，而是：
Workflow Thinking——工作流程思維。
也就是知道一件工作可以拆成哪些程序，其中哪些適合由人完成，哪些適合交給AI，最後又在哪一個節點需要人工確認。
七、AI時代最重要的問題不是答案，而是「問」
過去教育非常重視：
記憶答案。
AI時代則必須重新重視：
發現問題。
因為當答案越來越容易取得，真正稀缺的能力就會變成：
你能不能提出一個值得回答的問題？
因此，我提出未來AI素養可以先從四個字建立共同語言：
「問、用、管、造」
一、問
知道如何定義問題、提出問題、拆解問題。
二、用
能夠選擇合適AI工具，並有效使用。
三、管
知道如何查證、管理風險、保護個資、遵守倫理。
四、造
能利用AI創造教材、流程、知識與新的解決方案。
「問」代表思考力；
「用」代表工具力；
「管」代表治理力；
「造」代表創新力。
這四個能力如果建立起來，AI教育才能從技術訓練轉化為真正的教育能力。
八、校園推動AI最大的問題，不是技術，而是能力落差
未來校園可能出現新的「數位落差」。
以前的數位落差是：
有沒有電腦。
後來變成：
有沒有網路。
AI時代則可能變成：
誰知道如何與AI合作。
同一所學校裡可能同時存在：
每天使用AI的人；
偶爾使用AI的人；
完全不知道怎麼開始的人；
會使用單一工具的人；
已經能設計AI工作流程的人。
如果這種能力差距持續擴大，就會產生新的組織問題。
少數AI高手工作效率快速提高，但是大多數同仁仍維持傳統流程。
結果不是組織變快，而可能只是形成：
少數人AI化，多數人傳統化。
所以AI導入不能只培養明星教師。
更重要的是建立全校共同的：
基本能力；
共同語言；
使用規範；
支援機制；
案例資料庫。
如此才能從「個人能力」轉變成「組織能力」。
九、最大的風險：把AI當成真理
AI最大的優點是：
回答很快。
AI最大的危險也是：
回答太快。
因為它常常以非常有自信的語氣提供錯誤答案。
因此AI時代最重要的教育之一，就是重新建立：
查證文化。
教師與學生都必須理解：
AI生成內容不等於事實；
AI引用資料不一定存在；
AI分析不一定客觀；
AI答案不等於專業判斷。
因此未來學校必須培養至少四種能力：
查來源、比資料、問證據、做判斷。
真正成熟的AI使用者，不是最相信AI的人，而是知道：
什麼時候可以相信，什麼時候必須懷疑。
十、AI教育必須建立新的學術誠信
生成式AI普及之後，傳統「禁止學生使用AI」恐怕越來越難成為長期政策。
但是完全自由使用，也會破壞學習本身。
因此，未來真正需要建立的是：
AI使用透明制度。
例如可以將學習任務區分為：
完全禁止AI；
允許AI協助；
允許AI共同創作；
必須使用AI；
使用AI但必須揭露。
學生應逐漸學會說明：
用了什麼AI；
在哪個步驟使用；
輸入了什麼資料；
AI提供了什麼；
自己修改了什麼；
最後如何驗證。
如此一來，教育才能從「抓學生作弊」，轉變成：
教學生負責任地使用AI。
十一、校園AI不能忽略個資、資安與著作權
教育現場保存大量敏感資訊。
例如：
學生姓名；
學習紀錄；
成績；
家庭背景；
輔導紀錄；
健康資訊；
教師資料；
校務文件。
如果沒有使用規範，就可能把不應輸入外部AI平台的資訊直接上傳。
因此學校導入AI之前，應建立基本分級：
哪些資料可以使用AI？
哪些資料必須去識別化？
哪些資料不得輸入公開AI系統？
另外也必須教育教師與學生理解生成內容涉及的：
著作權；
引用；
肖像；
聲音；
個人資料；
學術倫理。
真正成熟的AI校園，不是使用AI最多，而是：
使用AI最有規則。
十二、AI不能讓教師消失，反而要重新提高教師價值
很多人擔心：
AI會不會取代老師？
我認為更值得思考的是：
哪些教師能力是AI無法取代的？
AI可以生成教材，
但是不能真正愛一個孩子。
AI可以分析成績，
但是不能完全理解學生沉默背後的家庭故事。
AI可以回答問題，
但是不能代替教師承擔教育倫理。
AI可以推薦學習內容，
但是人生方向仍然需要人與人的對話。
因此AI時代教師最重要的角色，反而會更加集中在：
理解；
判斷；
陪伴；
鼓勵；
啟發；
價值教育。
未來最容易被AI取代的，不一定是教師，而是教師工作中大量重複、標準化與行政性的部分。
如果AI能替教師減少這些工作，人就應該把時間重新投入：
真正只有人可以完成的教育。
十三、從教師AI素養走向校長AI領導力
如果AI只是教師個人的工具，就很難真正改變學校。
因此下一階段更重要的是：
AI Leadership。
校長與主任不一定要成為最會寫Prompt的人，但必須能回答：
本校為什麼導入AI？
哪些工作優先導入？
哪些工作不能交給AI？
我們的資料如何管理？
教師需要哪些能力？
學生應建立哪些AI素養？
學校如何衡量AI導入成果？
出了問題誰負責？
這就是：
AI治理能力。
學校領導者未來需要管理的，不只是「人與組織」，還多了一個新的變數：
人＋AI＋組織。
十四、從個人AI走向校園AI治理
因此我認為，一所學校真正成熟的AI發展至少要建立六項制度：
第一，AI願景
明確說明學校希望利用AI改善什麼教育問題。
第二，AI能力
建立校長、行政、教師與學生不同層級的AI能力標準。
第三，AI規範
建立個資、資安、著作權、學術誠信與責任制度。
第四，AI知識庫
建立學校自己的資料與知識管理能力。
第五，AI工作流程
把AI導入真正的行政與教學流程。
第六，AI評估
定期衡量AI是否真的提高品質，而不是只增加工具。
這六個部分共同構成：
校園AI治理系統。
十五、重新定義AI課程：不要教工具，要教能力
AI工具變化太快。
今天最熱門的工具，幾年後可能完全不同。
所以AI教育如果只教：
「這個按鈕怎麼按？」
很快就會失效。
真正有價值的AI課程應該培養五種能力：
第一，問題力
能夠定義問題、拆解問題、提出好問題。
第二，工具力
知道不同AI工具適合什麼情境。
第三，判斷力
知道如何驗證答案與辨識錯誤。
第四，整合力
能把AI加入原本工作流程。
第五，治理力
理解倫理、法律、資安與責任。
因此AI課程的核心應由：
Tool Training
升級為：
Capability Building。
也就是從「工具訓練」走向「能力建設」。
十六、AI課程也應從「聽懂」走向「帶得回去」
許多科技研習最大的問題是：
上課很精彩，
回到學校沒有改變。
真正有效的AI培訓應該採取：
問題導向＋情境導向＋成果導向。
例如每一位參與者上課前先帶一個真實問題：
一份每天都要處理的行政工作；
一份需要改善的教案；
一套複雜資料；
一個校務治理問題。
然後在課程中直接利用AI重新設計。
課程結束時，不只是「學會一個工具」，而應帶走：
一份新的AI教案；
一套AI行政流程；
一個個人知識庫；
一份AI使用規範；
甚至一個可以立即使用的AI Agent。
如此才能真正形成：
學了就用，用了就改，改了就形成制度。
十七、建立校園AI學習共同體
AI變化速度非常快，不可能靠一次研習完成學習。
因此未來教師專業發展應該從「一次性研習」走向：
AI學習共同體。
每一所學校都可以逐漸培養：
AI種子教師；
AI行政種子人員；
跨領域教師社群；
校內AI案例庫；
AI問題討論機制。
讓AI能力由少數人的專長，逐漸轉變為：
組織共同能力。
這也是為什麼UNESCO在教師AI能力框架中，不只談AI技術，也將人本思維、倫理、AI教學法與專業學習列入核心。
AI教育不是軟體訓練。
而是教師專業的新階段。
十八、AI時代重新定義學生能力
未來學生真正需要的，不會只是「會使用ChatGPT」。
因為AI工具很可能像今天的搜尋引擎一樣普遍。
真正重要的是AI無法完全替代的人類能力：
提問能力；
閱讀能力；
邏輯能力；
判斷能力；
表達能力；
創造能力；
合作能力；
倫理能力。
因此我主張：
AI越強，人越要強。
AI越會回答，人越要會提問。
AI越會生成，人越要會判斷。
AI越會模仿，人越要有創造力。
AI越有效率，人越要理解價值。
未來教育不能因為AI而降低學生思考要求，反而應提高思考深度。
十九、從「AI替我做」走向「AI與我共同完成」
AI教育最大的誤區之一，就是把AI理解成新的代工工具。
學生可能問：
「AI可以幫我把作業寫完嗎？」
教師可能問：
「AI可以幫我把教案全部寫完嗎？」
行政人員可能問：
「AI可以幫我把報告全部完成嗎？」
真正應該問的是：
AI可以如何幫助我做得更好？
這兩者差別非常大。
前者是：
替代思考。
後者是：
增強思考。
未來成熟的人機關係應該是：
Human × AI。
不是Human vs. AI。
更不是Human → AI。
人仍然負責：
目的；
價值；
判斷；
責任。
AI負責：
運算；
整理；
生成；
模擬；
協助。
這才是健康的人機協作。
二十、建立「校園AI成熟度」概念
未來甚至可以建立一套：
校園AI成熟度指標。
例如分為五級：
第一級｜AI認知校園
知道AI、開始接觸AI。
第二級｜AI工具校園
教師與行政開始使用生成式AI。
第三級｜AI協作校園
AI進入教學與行政工作流程。
第四級｜AI智慧校園
建立知識庫、AI Agent與跨系統應用。
第五級｜AI治理校園
形成制度、倫理、資料治理、人才培育與AI教育文化。
如此才能真正知道：
一所學校到底是「有AI」，
還是已經「具有AI能力」。
二十一、潁川學提出「未來教育AI九力」
面對AI時代，我進一步將未來教育需要的能力整理成九種力量：
一、問題力——看見真正問題。
二、學習力——持續吸收新知。
三、科技力——理解並使用工具。
四、判斷力——辨別真假優劣。
五、創造力——創造新的價值。
六、整合力——跨域連結知識。
七、溝通力——促成人與人的合作。
八、倫理力——知道什麼可以做、什麼不應做。
九、人文力——理解教育最終仍然是人的教育。
這九種能力，才是AI時代真正值得教育的核心。
二十二、從智慧教師走向智慧學校
智慧校園不是：
每間教室都有AI。
真正的智慧校園是：
教師知道何時應使用AI；
學生知道如何負責任地使用AI；
行政知道如何利用AI提高效率；
校長知道如何利用AI改善治理；
學校知道如何保護資料與人的權利。
因此智慧校園真正的公式應該是：
智慧校園
＝智慧教師
＋智慧學生
＋智慧行政
＋智慧治理
＋智慧文化。
缺少任何一環，都可能使AI停留在科技展示，而無法真正形成教育改革。
二十三、教育最終仍然要回到人
AI可以重新定義工具，
但是不能替人定義生命。
AI可以重新設計學習，
但是不能決定教育的目的。
教育的本質，始終在於：
人成為什麼樣的人。
科技最大的價值，不是讓人變得更依賴科技，而是：
讓人更有能力成為人。
因此AI進入校園之後，最重要的不是建立「AI至上的教育」，而是建立：
「人本AI教育。」
AI應該擴大人的智慧，而不是縮小人的思考。
AI應該降低教師負擔，而不是增加教師焦慮。
AI應該幫助弱勢學生，而不是擴大學習落差。
AI應該強化教育公平，而不是形成新的科技階級。
這才是教育科技真正值得追求的方向。
結語
AI不是教育的答案，而是重新思考教育的起點
回過頭來看「校園AI應用現況與學習需求」，我們真正需要調查的，其實不只是：
大家用了哪些工具？
每週使用幾次？
最喜歡哪一種AI？
更重要的應該是：
AI究竟改變了什麼？
有沒有減少教師行政負擔？
有沒有改善教學品質？
有沒有提高學生學習成效？
有沒有縮小學生差距？
有沒有形成新的教育風險？
有沒有建立新的組織能力？
這才是AI教育研究真正應該關心的問題。
未來十年，AI很可能像網路一樣，逐漸從「新科技」變成教育的基本環境。
到了那個時候，我們甚至不會再問：
「這是一所AI學校嗎？」
就像今天不會問：
「這是一所有網路的學校嗎？」
真正的差距將在於：
哪一所學校能夠把AI轉化為教育能力。
因此，校園AI發展真正的道路，應當是：
從AI工具化，走向AI流程化；
從AI流程化，走向AI知識化；
從AI知識化，走向AI制度化；
從AI制度化，走向AI智慧化；
最後從智慧化，回到真正的人本教育。
教育從來不是追趕科技，
教育真正的使命，是培養能夠理解科技、駕馭科技、規範科技，並利用科技創造更好世界的人。
這才是「校園AI應用與學習需求」最深層的意義，
也是智慧教育真正應該前進的方向。
AI進入校園，只是開始，
AI進入制度，才是改革，
AI進入教育思想，才是真正的時代轉型。
