要用 AI 制訂教學計劃，給模型已核實的課程目標、去除身份資料的學生概況、課時限制和獲批材料，讓它對齊可觀察目標、成功證據、定時活動、形成性檢查、差異化、無障礙和備用路徑。教師須核實事實、批准支援安排、親自授課，並按課堂證據修訂。

本文設計的是一節課，不取代長期的 AI 學習計劃或培訓手冊。如何使用 AI說明安全脈絡和覆核；本流程把這套紀律變成由教師負責的教案文件。

關鍵要點

由學生、時間、標準和獲批材料開始。

選活動前先寫可觀察目標。

起草教學前先決定甚麼證據能顯示學習成果。

在課堂中途安排檢查，而不只有最後的任務。

把差異化和無障礙納入教學次序。

絕不提供可識別的學生、IEP、醫療或殘疾紀錄。

要求教師批准，並在課後檢討。

如何在不識別學生的前提下描述課堂？

只在群體層面描述班級：學科、大約年齡或學段、已教內容、授課語言、時長、課室和科技限制，以及概括的已知無障礙需要。不要輸入姓名、學生編號、可識別的功課、個別化教育計劃、醫療資料、殘疾紀錄、行為紀錄或家庭狀況。

背景卡：

欄位	安全細節示例
課堂	一節 50 分鐘的比例推理入門課
學生	已有知識參差；只作群體層面描述
已有學習	已教過分數和等值比
限制	共用材料；不需每人一部裝置
獲批來源	課程文件及教師核對過的例題
無障礙	需要多種表徵和作答方式
權限	具名教師批准教案

UNESCO 關於教育領域生成式 AI 的指引，呼籲以人為本、保障數據私隱、按年齡適當使用並保留人的能動性。［1］因此，有用的教案由私隱界線和具名的專業責任開始。

核實課程標準及來源材料

若本課須對應某項課程標準，從官方來源複製準確編號和原文，不要讓 AI 憑記憶回想。附上來源連結或文件位置；標準可能變動時記錄版本。

準備小型證據包：已核實的標準、教師批准的課本頁或讀物、關鍵事實、詞彙、例題和要避免的誤解。複製材料前檢查許可。AI 提出證據包以外的引文、事實、歷史說法、公式或標準編號時，使用前要從原始來源核實。

UNESCO 的《教師人工智能能力框架》把 AI 使用視為以人為本的實踐、倫理、基礎知識、教學法和專業學習的一部分。［2］模型不是課程權威，而是教師流程中的草擬輔助。

怎樣的課堂學習目標才算可觀察？

目標應描述學生要做甚麼、在甚麼條件下做。「理解光合作用」難以觀察。「給出一幅有標示的示意圖，學生能用目標詞彙解釋光、水和二氧化碳與葡萄糖、氧氣的關係」則指明了看得見的證據。

一節課只用一至三個目標；知識、推理和技能需要不同證據時分開寫。不要聲稱短時間內能展示無法證明的掌握程度。

讓 AI 檢驗每個目標：

行為是否可觀察？
是否與已核實的標準一致？
計劃中的證據能否證明它？
在本課時長內是否可行？
是否假設了未確立的已有知識？
是否要求一種與目標無關的表達方式？

最終字眼由教師決定。

為甚麼要在選活動前定義成功證據？

由證據倒推。就每個目標寫明教師會看到或聽到甚麼，甚麼算部分、充分或錯誤的證據。這還不是評分準則，而是供教學決定的簡要成功標準。

目標	可觀察證據	成功標準	可能的誤解	教師回應
比較兩種策略	學生說出一個相同點和一個不同點	使用兩個例子中的證據	只列步驟而不比較	示範比較句式後再檢查

選擇低風險的證據：口頭解釋、演算、分類任務、附註圖表、短答、示範或離堂小測，並確保作答方式不會造成與目標無關的障礙。

按實際時間安排課堂次序

可靠的次序通常包括引入、教師示範、引導練習、獨立或合作應用、形成性檢查和總結。確切結構視乎學科和學生。

階段	目的	教師行動	學生行動	時間	證據／檢查
引入	喚起已有知識	給出簡短提示	回想並建立聯繫	5 分鐘	回答顯示起點
示範	令思考過程可見	示範並講解	觀察並提問	10 分鐘	針對性提問
引導練習	在支援下演練	提示並診斷	與同學解題	12 分鐘	功課樣本及解釋
獨立練習	應用目標	巡視	產出證據	15 分鐘	與目標對齊的任務
總結	鞏固並決定下一步	進行離堂檢查	解釋或提交	5 分鐘	離堂證據

計入轉換活動、派發材料的時間和緩衝。排不下時就刪減或收窄某項活動，不要假裝每個階段都能完成。

課堂形成性檢查如何指導教學決定？

形成性評估幫助教師在學習過程中決定下一步。在最易出現誤解的時刻安排檢查。別問「大家都明白嗎？」，而用能令最自信的舉手者以外的學生也產出可觀察證據的提示。

為每次檢查寫好回應：

大部分證據達到標準，就繼續或深化；
出現共同誤解，就暫停並再示範一個例子；
證據參差，就重新分組或提供針對性練習；
檢查題本身令人混淆，就先修改題目，再判斷學習情況。

AI 可提出可能的誤解，但教師須以學科知識和學生實際證據核實；它不能捏造針對個人的診斷結論。

如何把差異化和無障礙放進主流程？

CAST 的 UDL 指引 3.0 圍繞多種參與、表徵以及行動與表達方式組織設計考慮。［3］應把它們當作設計提示，而非聲稱一份清單適合所有學生。

在不必要降低目標的前提下規劃無障礙：

有需要時提供詞彙、例子、圖表、音訊或教具；
給出清晰示範，並把多步驟指示分段；
當表達方式不是目標本身時，容許多種有效方式展示學習；
以深度或遷移作延伸，而不只是增加題量；
預計感官、語言、肢體活動、專注力和科技方面的障礙；
準備離線或低科技的路徑。

AI 不能決定具名學生的正式調適安排或支援；這些決定屬於教育工作者和既定程序，相關資料亦不應放進提示。

準備材料及備用方案

列出每份工作紙、簡報、物品、連結、裝置、安全用品和準備動作。確認連結能開啟、例子正確、閱讀程度合適、材料有許可。AI 草擬的練習題要自己做一遍，確認答案和干擾選項站得住腳。

為可能的問題寫好應變方案：時間縮短、科技不可用、材料不足、某個誤解耗時較長，或學生已掌握內容。備用方案要保住目標，不只是填滿時間。

美國教育部關於 AI 與教學未來的報告強調讓人留在決策環中，以 AI 支援而非取代教育工作者的判斷。［4］在應變方案上，教師對課堂的了解同樣比生成文字的流暢更重要。

用 AI 制訂教學計劃時使用有邊界的提示

只根據提供的證據，草擬一份由教師覆核的教案。
傳回：學習背景；已核實的標準；可觀察目標；成功標準；
已有知識；可能的誤解；定時的教學次序；材料；
形成性檢查及決策規則；差異化；無障礙；應變方案；教師批准欄。
沒有依據的事實或標準標示為「待核實」。
不得建立學生檔案、調適安排、診斷或最終成績。
教師批准前，不得聲稱本課適用。

再要求做一次可追溯性檢查：每項活動都應支援某個目標，每個目標都應有證據，每個引用的事實都應指向獲批來源。

授課前教師要覆核甚麼？

教師覆核內容準確性、課程對齊、文化及語言假設、年齡適切性、認知負荷、時間、課堂安全、無障礙和評估效度；從學生角度讀每條指示，並親自完成任務。

批准欄：

覆核項目	結果
事實及來源已核對	姓名／日期
標準已核實	姓名／日期
時間已預演	備註
無障礙及差異化已覆核	備註
材料已準備	存放位置
教師批准	批准／修訂

不要直接照着未經覆核的模型回應授課。

課後按證據檢討

授課後記錄證據而非模糊印象：哪些目標得到展示？時間在哪裏偏離？哪條說明或例子引起混淆？哪項無障礙選項有幫助？甚麼應保留、修訂或刪除？

除非學校的授權程序要求受保護的個人紀錄，檢討只保留在班級層面。以版本說明和證據更新教案，不要把可識別的學生回應送回通用 AI 工具。

學生在課堂上使用 AI 時，另訂關於註明出處、核實、私隱和可接受協助的規則。負責任地用 AI 做作業可協助界定這條界線。做提取練習時，可透過溫習卡與測驗流程改編已核實的內容。

可複製的教案模板

# 教案
- 學習背景：
- 時長及限制：
- 已核實的標準／來源：
- 已有知識：
- 常見誤解：

## 目標與證據
- 可觀察目標：
- 成功標準：
- 學生將產出的證據：

## 教學次序
| 階段 | 教師行動 | 學生行動 | 時間 | 形成性檢查 |

## 無障礙與回應
- 差異化：
- 無障礙：
- 延伸：
- 應變方案：

## 覆核
- 事實及引用核對人：
- 教師批准：
- 課後證據及修訂：

最終檢查表

背景資料有用，但不含可識別的學生資料。
標準、事實、引文和例子已對照原始來源核對。
目標可觀察、可行，並與證據掛鈎。
活動符合可用時間，並包括轉換時間。
形成性檢查有明確的教師決策規則。
差異化和無障礙保住了預期的學習目標。
材料和備用路徑已經核實。
教師已批准教案，並負責所有正式支援決定。
課後證據將用於下一次修訂。

常見問題

AI 能寫出完整的教案嗎？

它能草擬結構和備選方案，但教師須核實內容、標準、時間、無障礙、安全和適用性。

可以輸入學生姓名或 IEP 細節嗎？

不可以。不要向通用 AI 工具提供姓名、身份識別資料、IEP、醫療或殘疾紀錄或可識別功課。

一節課應有多少個目標？

通常是能在可用時間內觀察到的少數幾個；可行性和對齊比固定數目重要。

應先選活動還是先寫目標？

先定目標和成功證據，再選擇能產出這些證據的活動。

AI 能決定正式調適安排嗎？

不能。個人層面的決定由教育工作者和既定支援程序作出；AI 最多只能提出一般性的無障礙問題。

如何核實課程標準編號？

開啟官方課程來源，核對準確的編號和原文，不要依賴模型的記憶。

計劃中的科技失靈怎麼辦？

準備離線或低科技的應變方案，仍然服務同一目標和證據。

課後應如何改進教案？

記錄學習、時間、誤解和無障礙的班級層面證據，再以具體修訂更新教案版本。

來源

UNESCO, “Guidance for Generative AI in Education and Research” — https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research
UNESCO, “AI Competency Framework for Teachers” — https://www.unesco.org/en/articles/ai-competency-framework-teachers
CAST, “UDL Guidelines 3.0” — https://udlguidelines.cast.org/
U.S. Department of Education, “Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning” — https://www.ed.gov/sites/ed/files/documents/ai-report/ai-report.pdf

Sources checked 2026 年 8 月 31 日。

如何用 AI 制訂教學計劃：由可觀察目標、形成性檢查到教師覆核