【經濟系訊】

四十位教師與教學助理三小時動手做出「AI 助教」　與會老師：省下來的時間，可以做更有意義的事
本校經濟系與財政系於2026年9月21日上午，在社科院合辦「AI 教學應用工作坊——讓 AI 為你所用：從觀念到實作，打造你的教學 AI 分身」，該活動與台灣經濟學會共同舉辦。整整三小時的工作坊不談趨勢、不看示範影片，而是要求每一位到場的老師打開自己的筆電，親手做出兩樣可以帶回課堂使用的東西：一個讀過自己講義、能全天候回答學生課業問題的「AI 助教」，以及一份學生可以動手操作的互動教材。工作坊主講人為臺灣大學經濟學系助理教授陳由常，以及中央研究院統計科學研究所博士後研究員楊昊紘。

為什麼先從培力老師開始
籌辦這場工作坊的起點，是教學現場正在面對的現實：學生早就在用 AI 了。與其停留在「該不該禁」的爭論，不如先讓站在講臺上的人會用AI、也清楚知道它的界線在哪裡。因此經濟系與財政系把師資培力當成第一步——老師先弄懂這項工具的能與不能，後續談課堂規範、談作業設計、談學生怎麼用，才有共同的基礎。

為了維持教學品質，工作坊採小班進行，名額有限。三小時要讓每個人都真的做出成品，需要工作坊的講師與助手一一照看，因此首波對象鎖定本校社科院財經相關系所的教師與教學助理，四十個名額很快額滿。報名的老師必須在上課前自行安裝軟體、下載教材，課堂上只保留五分鐘確認環境——這也是為了把三小時完整留給動手做。

第一堂課：先弄懂 AI 到底在做什麼
課程一開始沒有直接進入操作，而是先花五十分鐘解釋這項工具的運作原理。陳由常說明，講原理不是要讓在座老師們去開發模型，而是知道它怎麼運作，才會知道它該怎麼用、哪裡不能信。

他在投影片放上一句沒寫完的「美國聯準會宣布升＿」，全場幾乎同時喊出「息」。他說，AI 做的事情和這個動作沒有兩樣——讀過大量文章之後，依照前面的文字猜下一個最可能出現的字，猜完接上去，再往下猜。我們看到的寫作、摘要、翻譯、寫程式，都是從這一項能力長出來的。

這也解釋了生成式AI最常被詬病的問題：一個句子讀起來通順，不代表內容是真的。它擅長的是把話說得像那麼一回事，而不是確認事情本身。同樣的道理，它也會「忘記」——一次能參考的內容有上限，對話拉得太長，一小時前交代的內容早就掉出它看得到的範圍。課程把這一點講成結構上的必然，而不是哪一家產品的缺陷，並由此推出整場工作坊的核心：老師能決定的不是AI能記多久，而是讓AI看到什麼。

接著是三個原則：把該看的材料交給AI、把要求講清楚、改完一定要自己親自看過。老師被提醒在接受 AI 任何一處修改之前，先逐項核對三件事——動到的是不是你要它動的檔案、有沒有刪掉你沒要它刪的東西、這個修改是真的做了你要的事，還是只是做了看起來很像的事。投影片上的那句話後來被不少老師記了下來：「接受一個沒讀過的修改，等於簽一份沒讀過的合約。」

第二堂課：不會幫學生寫作業的AI助教
第二節由楊昊紘帶著實作，主題是把自己的課程材料變成一個能交給學生的 AI 助教。過程中一再被強調的是：AI 在這裡做的是整理，不是代寫。十二份講義進去，出來的是十二份整理過、便於查找與引用的版本，內容仍然是老師自己的，只是換了一個方便檢索的形狀。老師沒有放進去的東西，不會自己生出來；材料裡沒有的內容，它回報給老師，而不是自行補上。

最受關注的是AI助教的行為規則。這些規則寫成一份白話文件，老師打得開、看得懂、也改得動：規則要求學生做作業時AI助教只給提示，學生用各種方式追問也不會拼湊出完整答案；學生交出自己第一版的回答後，AI助教只會指出第一個關鍵錯誤，再提供引導方向；觀念題則完整講解，並指出是講義的哪一節。至於課程沒教過的內容，它的回答是「本課程未涵蓋」，不會硬答。

驗收設了四道關卡，依序檢查誠信、正確性、是否真的在教學，以及是否貼合這門課的需求。其中第一關必須百分之百通過——只要出現AI助教代替學生作答的情形，就得退回修改規則，不能讓學生使用。交付方式刻意做得簡單：把生成好的資料夾打包成一個檔案上傳課程平臺即可，學生下載打開就能用；老師手上的原始檔與解答則留在自己電腦裡，不會跟著送出去。

第三堂課：先說清楚要什麼，再讓 AI 動手
第三節回答一個更根本的問題：為什麼隨口丟一句話給 AI，常常換來一個不能用的成果。課堂上的例子是「幫我做一個統計課用的動畫」——典型結果是畫面精緻，卻把重點教錯了，而且再作一次會得到完全不同的版本，隔年連自己都看不懂、改不動。

課程給的解方是：動手之前，先花十分鐘寫一頁「規格」。這頁規格要寫清楚學生應該看到什麼、什麼情況算是做完了。它同時是上課前的檢查清單，也是下學期交給共同授課老師與助教的說明書。工作過程中，AI 會先把計畫和工作項目列出來請老師確認，老師點頭之後才開始動工；中途需求變了，改的還是那頁規格，而不是直接去改成品——否則下一次重做，手改的部分又會被蓋掉。

工作坊的成品分成三種。一種是會動的示範影片：隨著抽樣次數愈來愈多，分布的形狀在畫面上慢慢收攏，讓學生看見結果是怎麼「浮現」出來的，而不只是死背一條統計學的定理。一種是可以拉動參數的模擬器：以經濟成長模型為例，把儲蓄率往上拉，曲線和長期的資本水準立刻跟著移動，學生自己就能讀出方向。第三種是全班一起玩的課堂遊戲：每個人寫下一個數字，最接近全班平均三分之二的人獲勝。理論上的答案是零，但現場往往落在二、三十之間——而那段落差，正是老師上課真正要教的東西。三份教材都是單一檔案，學生點開就能使用。

課程最後提醒，這類教材最需要防範的不是「不會動」，而是「動得很順但內容是錯的」。錯誤的推論通常躲在流暢的動畫和滑順的滑桿後面，所以老師首先要檢驗的是內容對不對，之後才是程式跑不跑得起來。

省下來的時間，做更有意義的事
與會老師在課後表示，運用 AI 工具替教學任務省下來的時間，可以拿去做更多更有意義的事。這也是兩系與台灣經濟學會籌辦這場工作坊的初衷：AI 接手的是備課中重複而繁瑣的部分，讓老師把心力放回課程設計、個別指導與研究上。

整場工作坊從頭到尾守著同一條界線：練習用的資料夾與對話中不得放入密碼、學生個人資料、現行考題或答案卷；課堂上也反覆提醒著作權與學生隱私，只交付自己撰寫或有權分享的內容。投影片上對分工的界定，是這三小時最簡短的總結：AI 把工作從一張白紙推演成一份草稿，老師則透過規則嚴格把關，讓AI正確地完成教材。

政大經濟學系與財政學系表示，師資培力只是起點，後續將依本次參與教師的回饋，規劃進階場次與課堂導入的相關工作坊，探討 AI 對知識傳遞、評量、學習動機及師生角色的衝擊，並據以倡議當前教育工作者應具備的問題意識、批判思考、倫理責任與協作能力。