近年來生成式人工智慧快速改變教學現場，從備課、教材設計、程式撰寫，到多媒體生成與資料分析，AI 幾乎已進入教育的每一個環節。然而，當 AI 工具愈來愈普及，教育現場真正需要面對的問題，早已不是「教師要不要使用 AI」，而是「教師如何以專業引導學生正確、負責任且有創造力地使用 AI」。因此，教師 AI 素養的核心，已從工具操作，轉向教學設計與學習引導能力。

作為高中資訊科技教師，並具備臺大資工博士機器學習背景，長期投入人工智慧教學推動，站在資訊教育、人工智慧、課程設計與教學實踐的交會點上，更深刻體會到：教師 AI 素養，絕不只是會下提示詞或操作工具，而是一種結合專業判斷、教學轉化、倫理意識與人本價值的綜合能力。

從自身的教學經驗來看，AI 素養的培養，應該從課堂出發，進一步延伸到跨域合作、制度建構、教師社群、國際交流，甚至是社會影響力。也因此，我越來越相信，教師 AI 素養不是少數資訊教師的責任，而是所有科別教師都必須共同面對的新課題。

首先，在我的日常教學中，AI 已經不再只是工具，而是教學設計的一部分。例如在程式設計教學中，引導學生運用 AI 進行協同除錯（debug）。學生可以請 AI 協助找出錯誤、提供修正方向，但不能只停留在「複製答案」，而必須理解程式邏輯、測試輸出結果，並自行判斷 AI 提供的方法是否合理。這樣的學習歷程，使學生不只是把程式寫出來，而是真正學會閱讀、驗證與修正程式。

在人工智慧理論與實作課程中，AI 也扮演重要角色。許多原本抽象的概念，例如資料前處理、特徵、模型訓練、分類與推論等，透過 AI 輔助實作後，可以更具體地被學生掌握。甚至在資訊安全教學中，像是編碼解碼、隱寫術、網站製作與模擬攻防等內容，AI 也能協助學生快速建立實作情境，降低進入門檻，提升學習動機。對學生而言，AI 並不是取代學習，而是讓原本較難接近的知識，有了可以進入的入口。

在進階程式設計的教學中，也特別重視利用 AI 幫助學生理解資料結構與演算法。我認為近年所謂的 Vibe Coding，若由教師正確引導，不只是「讓 AI 幫忙寫程式」，更可以成為一種視覺化與語意化的學習媒介。透過 AI 的模擬、解釋與互動，學生可以更清楚地掌握抽象的演算法流程，看到程式背後的邏輯運作。甚至在專題研究階段，AI 也能幫助學生尋找研究靈感、延伸問題、思考創新方向，讓研究不只是執行，而是更能走向探索與創造。

此外，在協助師資培育與教師研習中，實際感受到 AI 對學習邊界的擴展。以爬蟲技術為例，過去若沒有一定的Python程式基礎，一般往往很難在短時間內寫出可執行的網頁擷取程式；但在 AI 的幫助下，學生或教師可以透過自然語言描述需求，快速產生程式骨架，再進一步理解、測試與修改。這樣的轉變也提供教師一種新的教學策略：透過 AI 降低進入門檻，讓更多學生能參與技術實作，再透過後續引導，將「生成結果」轉化為「理解與能力」。

然而，AI 帶來便利的同時，也帶來新的教育風險，其中一個我非常在意的問題，就是「虛假精通」（false mastery）。學生可能看起來完成了作業、做出了成果，甚至能說出一些關鍵名詞，但實際上並沒有真正理解。這種現象在生成式 AI 時代尤其值得警覺。因此，教師可導入「慢 AI（Slow AI）」的教學策略，刻意放慢學習節奏，強調理解、驗證與反思，而非僅追求快速產出。AI 可以很快，但學習歷程需要被看見與深化。

基於這樣的理念，AI 學習歷程的設計愈顯重要，學生使用 AI 的過程，應該朝向「可追溯、可反思、可理解」來發展。換言之，學生不只是交成果，還需要說明自己如何使用 AI、哪些部分由 AI 協助、如何檢核其正確性，以及過程中做了哪些修正與判斷。這同時也牽涉到 AI 引註與學術誠信的問題。未來教育若要健康地使用 AI，就不能只談方便，更要談責任，讓 AI 的介入被看見、被說明、被反思。

這樣的教學觀，也在參與臺北市高中人工智慧課程綱要設計的經驗相互呼應。規劃課程時，課綱提出 AI 學習應包含四個核心素養：AI 基礎概念能力、AI 倫理素養培育、AI問題解決應用與AI 技術創新應用。學生不能只停留在知道 AI 是什麼，也不能只會使用工具，而要能夠把 AI 用在問題解決、跨域整合與創新產出上。回顧自己的教學，無論是人工智慧的多元選修課程，或是人工智慧融入部定必修、加深加廣選修與資優課程，如：程式設計、資訊安全實作、跨域永續遊戲設計、科展研究，甚至是機器人與大型語言模型（LLM）的整合，其實都在逐步落實這幾個層次。

也正因如此，深覺 AI 素養絕不是只有資訊教師需要，像是我曾與資訊學科中心及家政學科中心合作辦理「純植永續 × AI」教師研習，帶領教師運用 AI 發展永續教育遊戲，連結聯合國永續發展目標（SDGs）。當 AI 能以人為中心，協助學生理解氣候、飲食、環境與社會責任時，它就不再只是科技工具，而是治理與價值實踐的一部分，因此，AI 素養不應僅限於資訊科技教師，而應成為各領域教師共同具備的專業能力。教師可依學科特性，將 AI 應用於真實情境與跨域問題，提升學習的連結性與意義感。

在專業推動上，也曾參與教育部中小學人工智慧課程計畫，擔任輔導學校，將 AI 教材與教學經驗分享給全國教師。同時，也擔任教育部北區 AI 教師社群召集人，並參與資訊學科中心的專業發展工作，持續地精進AI專業。這些經驗讓我們深知，教師 AI 素養不是單打獨鬥，而是需要透過社群共學、教材共享與實作交流，才能真正形成影響力。

另一方面，AI 也幫助我拓展到資訊安全與國際交流的領域。當跨入資安推廣時，AI 提供了更有效的模擬工具，使我能設計攻防情境、提升教學品質。在臺灣與捷克的資安教育交流中， AI更能協助生成多模態英文影片，讓現場專業內容的呈現表達更為流暢。

過去在國外觀課時，語言往往是一道實際存在的門檻，使得許多教學細節難以即時掌握；但在 AI 的輔助下，語言不再是主要限制，例如之前臺北市特殊優良教師赴歐洲進行教學參觀與入班觀課時，我可以更即時理解課堂內容、掌握教學脈絡，也能更深入觀察教師決策與學生互動。這樣的經驗令人深刻感受到，AI 正在改變教師專業學習的方式，讓國際交流不再只是參與，而是能真正理解。同樣地，在澳洲參與 Quality Teaching 研習時，也透過 AI 即時翻譯與重點整理，使學習更加深入。AI 在此不只是工具，更成為教師跨國理解與專業成長的重要橋樑。

此外，有了生成式AI的輔助，教師更容易透過自媒體擴展 AI 教育的影響力。例如:我創建「一分鐘學人工智慧」頻道，透過生成式 AI 製作短影音，將複雜概念以簡單清楚的方式傳遞給更多人；也經營公益頻道，結合永續飲食與多模態 AI 應用，從文字、圖片到影音整合，展現 AI 在教育與公共議題中的可能性。這些經驗，加上多年來在教學與課程推動上的成果，也更加確信：教師 AI 素養的價值，在於能將 AI 轉化為教學品質與社會影響力。

同時，我也持續在課堂中引導學生討論 AI 倫理與隱私議題，甚至已有學生進一步進行大型語言模型中隱私的相關研究。這提醒我們，AI 的發展必須建立在「負責任的 AI（Responsible AI）」之上。教師應成為 Teacher-in-the-loop，在 AI 參與的學習歷程中持續引導與檢核，確保其以人為核心，而非取代人的判斷。

總的來說，教師 AI 素養不是單一技能，而是一種專業整合能力。它包含對 AI 的理解、對教學的設計、對學習歷程的引導、對倫理隱私的警覺，以及對人本價值的堅持。從教學實踐的經驗來看，AI 素養最重要的，不是讓教師成為工具的使用者，而是成為學習的設計者與價值的引導者。在 AI 參與的學習環境中，教師更需要持續介入與引導，幫助學生判斷與理解 AI 的產出。

AI 可以幫助我們教得更好、學得更深，也可以促進跨域合作、連結 SDGs、拓展國際視野；但前提是我們始終記得：教育的核心仍然是人。AI 不應取代思考，而應成為放大思考的工具，當教師具備這樣的 AI 素養時，不僅能提升課堂學習品質，更能透過課程設計、教師社群與跨域合作，逐步擴展至學校文化、教育體系，乃至於社會對 AI 的理解與應用。教師 AI 素養，正是讓這一切得以發生的關鍵。