【地政學系訊】

社會科學學院地政學系於2026年9月10日邀請美國林肯土地政策學會（Lincoln Institute of Land Policy）教學設計團隊蒞校演講，講題為「人工智慧在土地政策與都市規劃課程中的應用」。本次演講吸引校內外超過60人與會，會中多位地政系老師也分享經驗和交流對談。透過多項教學與研究案例，探討 AI 如何結合遊戲化學習、土地市場模擬、住宅政策及遙測影像分析，應用於土地政策與都市規劃教育。演講全程以英文進行，現場亦提供即時翻譯行動裝置，協助聽眾降低語言障礙。

從單向講授走向互動式學習
都市規劃、土地市場及住宅政策等課程，往往涉及抽象理論、政策工具與複雜的利害關係。若僅透過口頭講授與文字教材的傳統教學方式，學生難以將課堂知識與實際情境連結，也不容易理解政策選擇可能帶來的影響。美國林肯土地政策學會為全球領先的土地政策智庫，多年來在美國、拉丁美洲、南非以及亞洲推動都市發展的情境規劃（scenario planning）教學，在臺灣也和國際土地政策研究訓練中心（International Center for Land Policy Studies and Training）合作。講座開場由地政系系主任陳奉瑤教授致詞，歡迎林肯土地政策學會教學設計團隊蒞校交流，分享 AI 應用於土地政策與都市規劃教育的經驗。緊接著，由林肯土地政策學會的 Mr. Ge Vue 簡報，他具有哈佛大學教育碩士學位，專長為新興科技在教學的應用。演講中Mr. Vue分享他的團隊如何運用 AI 協助學員製作案例影片、整理大量土地管制法規，以及設計案例討論與情境式學習，將抽象概念以及生硬法規快速的轉化為更具體的學習素材。

生成式 AI 重塑土地教育學習
Mr. Vue 指出，土地問題具有高度複雜性，如何將真實世界問題轉化為適切的學習內容，也是教學設計的挑戰。學習設計的核心在於如何協助學生將課堂知識轉化為回應真實問題的實踐能力。Mr. Vue 團隊在永續、韌性與智慧基礎設施等課程中，引入巴西聖保羅交通與住宅發展、里約熱內盧 Favela 社區土地信託，以及印尼雅加達地層下陷與氣候變遷等真實個案。他們透過案例分析與情境規劃，引導學生從具體的都市與社區問題出發，理解土地政策、公共建設、住宅需求及氣候風險之間的複雜關係。 在教學過程中，團隊運用 AI 協助整理複雜資料、共同製作學習素材，使 AI 不僅成為教材製作工具，也逐漸融入課程設計、問題分析與學習互動之中。團隊亦透過確認偏誤的觀念，帶領學生從不同立場檢視政策問題，思考不同價值與政策選擇可能帶來的社會影響。以教育的角度來看，這正是以新科技 （AI） 處理傳統議題（都市土地開發） 的展現。林肯團隊也展示了他們發展的土地開發遊戲 （Land Market Game），透過事先設定的規則，土地開發軟體可以納入各利害關係人（stakeholders）的互動，模擬可能的開發結果，並評估各結果的優劣。

AI 應用於住宅政策桌遊與防災遙測分析
本次講座亦邀請地政學系教師分享 AI 的實際應用案例。江穎慧老師與團隊成員李沛恩，分享他們如何將 AI 導入住宅政策桌遊設計，透過自動計分系統、情境影片以及動態平衡調校，協助學員理解不同住宅政策選擇所產生的影響。學生可在模擬情境中分別扮演不同利害關係人，思考住宅政策的資源分配與社會影響，並透過 AI 工具提升桌遊體驗與政策討論的真實感。這些方法和林肯團隊的方式非常相似，顯現教學思考的共通性。林士淵老師接著展示衛星遙測與 LINE 通報機器人結合的 AI 防災應用。民眾可將路面裂縫等環境影像上傳至機器人，再透過 AI 深度學習演算法進行災害風險的初步篩選與辨識，並結合遙測技術監測地表位移與地層下陷風險。這也是AI應用在都市防災的具體應用，林肯團隊也對此應用深感興趣。

AI 時代下的教學挑戰與合作
講座最後的Q&A環節聚焦於AI 工具的選擇、教學成效評估及基礎知識的重要性。與會教師進一步提問，若學生缺乏專業基礎，僅將教科書或網路資料交由 AI 分析，該如何判斷 AI 產出的結果是否正確？對此，所有講者都同意：AI 雖能快速生成文字、影像、教材與分析結果，但使用者仍須具備基礎知識與專業判斷，才能辨識AI輔助之分析結果的正確性與適切性。若AI使用者缺乏土地、都市規劃等相關知識，便可能難以判斷產出內容的可靠性，更會因此做出不正確的政策建議。因此，AI 教學不應僅著重於工具操作，也應培養學生的問題意識、批判思考與資料驗證能力。林肯土地政策學會與政大地政系的團隊，都同意這次的交流獲益很大，也對未來可能的合作機會表達高度興趣。