人工智慧快速進入教育現場，對師資培育而言，我們所面對的問題已經不再只是「要不要使用AI」，而是如何培養未來的教師，能夠理解AI、正確使用AI，並知道在什麼時候、為了什麼學習目的而使用AI。

在師資培育的過程中，我們期待職前教師不只是會操作AI工具，更重要的是能夠親自經歷「使用AI來學習」的過程。唯有教師自己理解AI可以如何支持學習、有哪些限制，以及如何選擇適切的工具，未來進入教學現場後，才有能力依據學生的年齡、課程目標與學習需求，選擇合適的AI工具，也才能進一步陪伴學生建立正確的AI使用觀念。

基於這樣的想法，筆者將AI運用聚焦在一項職前教師非常重要、但在課堂中不容易獲得大量練習機會的專業能力——親師溝通。對職前教師而言，親師溝通並不是單靠理解溝通理論與技巧就能掌握的能力。真實教育現場中的溝通往往具有高度情境性與複雜性，同樣的一句話，面對不同個性、不同期待，甚至不同情緒狀態的家長，都可能需要調整表達方式。傳統師資培育課程雖然可以透過案例討論、角色扮演與同儕練習進行教學，但受限於課堂時間與人力，每一位學生能夠實際反覆練習、獲得回饋，再重新修正的機會仍然有限。研究也指出，職前教師在培育過程中較缺少一對一、情境式且可反覆修正的溝通練習。因此有個有趣的問題在腦中油然而生：「AI是否可以成為課堂之外的另一位學習夥伴？」

ICC（I Can Communicate）人工智慧親師溝通訓練系統就是這樣的背景下誕生，ICC以「我訊息」（I-message）作為重要的溝通理論基礎，結合語音辨識、自然語言處理與語言行為分析技術，透過AI模擬不同的親師溝通情境，讓職前教師不只是閱讀案例或思考「如果是我，我會怎麼回答」，而是能夠實際開口，與AI所扮演的家長進行對話。

在實際操作上，學生可以進入ICC系統，選擇不同的親師溝通情境與練習模式。系統會隨機提供例如學生學習、行為或親師互動等不同情境，讓學生站在教師的角色思考：如何描述學生的狀況、如何表達自己的觀察與感受，又如何回應家長的問題，畫面示意圖如圖1。系統中也設計不同程度的情境挑戰，讓學生逐步練習不同難度的溝通。

進入情境之後，學生直接以口語進行練習，系統會透過語音辨識將對話即時轉換成文字，如圖2所示。這樣的設計，一方面保留了真實「開口說」的練習經驗，另一方面也讓學生能夠重新閱讀自己的表達，從文字紀錄中檢視自己剛才到底說了什麼，而不只是停留在「我覺得剛剛好像說得還可以」的主觀感受。

更重要的是，每一次練習結束後，ICC會針對學生在對話中使用「我訊息」溝通策略的情形進行分析，提供即時回饋與修正建議。系統也會保留語音、文字與回饋紀錄，讓學生能夠回頭檢視自己的表達，重新思考哪一些地方可以再調整，並再次進行練習。

在課程設計上，筆者沒有以ICC取代原本的課堂教學或真人角色扮演，而是將AI放在「延伸練習」的位置。學生先在課堂中理解親師溝通的概念與技巧，也透過真人互動進行演練；課後則可以再次進入ICC系統，面對不同情境、重新開口表達、接受回饋，再修正自己的說法。

從學生的實際使用經驗來看，學生們普遍肯定系統在操作與AI回饋上的實用性，也認為這樣的練習方式提供了更多自我檢視與修正的機會。另一方面，也有學生期待AI所模擬的家長可以展現更多不同個性與情緒反應，例如更具挑戰性、更有壓力的溝通情境，使練習更貼近真實教育現場。另有學生希望AI回饋能更具體、更個人化，甚至直接提供可參考的表達方式。而這次的教學實踐，也讓我們進一步看見一個很重要的問題：溝通從來不只是「說了什麼」。

ICC主要聚焦在語言內容與溝通策略的辨識，但在真實的親師溝通中，教師的表情、眼神、語調、語速與肢體姿態，同樣都在傳遞訊息。一句內容看似適切的話，如果語氣過於僵硬，或表情顯得不耐煩，仍然可能造成不同的溝通效果。 因此下一代CommAI溝通系統，筆者會將非語言行為納入AI溝通訓練，包括表情、語速與語調等資訊，讓系統不只是協助學生思考「我要說什麼」，也逐步能提醒學生注意「我是怎麼說的」。

從這次的經驗中，再次省思AI在教育中的價值，不一定只是幫學生產出更多內容，而是可以創造更多原本不容易發生的學習機會。對職前教師而言，AI可以成為一個可以反覆練習、安心犯錯、即時接受回饋，再重新嘗試的學習夥伴。 而當未來的教師自己曾經歷過這樣的學習歷程，理解AI可以做什麼、不能做什麼，也知道如何將AI放在適切的位置，未來進入教學現場後，才更有可能真正帶著學生，不只是「使用AI」，而是有目的、負責任地運用AI進行學習。