我與 AI 協作備課流程｜強尼老師劉宗騰

我通常不是先問 AI「這堂課可以教什麼？」，而是先從學生與現場問題出發，再讓 AI 加速設計。我把自己與 AI 協作備課的方式，整理成以下七個階段。

① 從教育現場找問題｜Context

備課的起點，是我先提供真實限制：學生年級、班級狀況、節數、每節時間、學校需求、已有教材，以及最後要完成什麼成果。

例如，我不會只說「幫我設計 PBL」，而是先確定：「國二、暑輔、冷氣不涼與電費高，最後希望連到 AI × Arduino × 永續校園。」當情境夠清楚，AI 的建議才有機會貼近真正的課堂。

接著，我會和 AI 一起確認：「學生最後要學會什麼？」「我要的是知識、能力、態度，還是實際產出？」「這堂課跟前後課程怎麼接？」

這一步非常重要。我常會把 AI 第一次提出的內容再刪減，避免課程變成「AI 覺得很完整，但老師根本教不完」。先確定學生要帶走什麼，才知道哪些內容值得留下。

目標確定後，我才開始大量使用 AI，依照備課任務分工：

ChatGPT／Gemini → 活動發想、教學流程、提問設計與情境案例。

NotebookLM → 閱讀既有文件、研究資料、政策與教材。

Perplexity／搜尋工具 → 尋找案例、資料與外部資源。

Gamma／Canva 等 → 把內容轉化成視覺教材。

這個階段，AI 比較像我的「第二位備課教師」，先幫忙把可能性攤開，再由我決定哪些方向值得繼續。

這是整個流程中，我最想強調的一步。我不會直接採用 AI 第一版，而是反覆問自己：

「這真的適合我的學生嗎？」「50 分鐘做得完嗎？」「學生會不會覺得無聊？」「能不能再更生活化？」「前後活動有沒有連起來？」

接著進行：刪除 → 合併 → 調整 → 重排。

所以，我的 AI 備課不是「AI → 教案」，而是「教師想法 → AI 擴充 → 教師判斷 → 課程成形」。工具可以提供很多選項，但是否適合學生，仍然需要教師的專業判斷。

確定架構之後，才進入大量製作：學習單、簡報、教師引導語、學生任務卡、情境題、評量規準、表單、圖片、影片素材，甚至 Google Forms、試算表與 Apps Script。

這也是 AI 最能替我節省時間的地方——不是取代我決定「教什麼」，而是降低「把想法做出來」的時間成本。

接下來不是停在「教案完成」，而是真的拿去教。

我會觀察學生：參與度如何？哪裡卡住？哪個問題學生沒反應？時間是否失控？哪個活動比預期有效？學生的反應，會讓我看見備課時沒有想到的事。

因此，學生本身也是這套 AI 備課流程的一部分。課程是否合適，不只看教案寫得多完整，更要回到真實的學習經驗。

最後，我會把真實課堂發生的事情重新帶回來：課堂結果 → 教師反思 → 告訴 AI → 一起修正 → 下一版課程。

這是我和 AI 合作時很常出現的模式。很多內容不是「第一次產出就是最終版」，而是經過實際使用、發現問題後，再回來調整。

對我而言，AI 是備課夥伴，讓我更專注在理解學生與創造有溫度的學習。AI 加速資料整理、創意發想與教材製作；我負責理解學生、做出判斷，並把課程帶回真實的教育現場。