生成式人工智能正在重塑高等教育的教學方法、學生學習路徑與評估機制。位於瑞士的Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana(SUPSI)內部的教學與師資發展服務SEDIFO,通過一系列研討會、實作工作坊與小型專題會談,系統化地探索如何在保有學術價值與倫理標準的前提下,將生成式人工智能融入教學實務與校務流程。這類活動不僅針對教學人員,同時涵蓋行政人員、技術支持與學生,以促進整體校園對技術變革的理解與協同應對。 SEDIFO的課程與活動設計呈現多層次與實作導向的特征。核心活動包括針對高等教育員工的Brown Bag系列座談,集中討論生成式AI在語言任務、職涯發展、包容性教學與案例研究中的應用;實務工作坊則提供入門到進階的工具演示,例如Copilot與大型語言模型的功能介紹、個性化圖片生成工具的操作流程,並安排倫理與法律議題的討論環節。這種理論與實踐並重的安排能幫助教職同仁在短時間內掌握工具使用,同時反思課堂內外的影響。
在教學設計層面,生成式AI帶來的最大機遇是擴展了教師與學生可用的教學資源與創新型任務。教師可以利用AI生成多樣化的練習題、個性化學習路徑與即時回饋,從而將課堂時間更多地投入於促進高階思維、同儕互評與問題導向學習。但要避免工具替代基本思考的陷阱,設計時需強調學生的批判性思維訓練,例如要求學生解釋AI生成內容背後的推理、指出潛在偏差或以證據支持/反駁生成結果。SEDIFO在工作坊中示範如何把AI生成的草稿作為學習資源的起點,透過後續的指導活動將其轉化為促進深度學習的材料。 評估與學術誠信是生成式AI應用中最受關注的問題之一。傳統書面作業在AI工具普及的背景下容易被用作生成內容的載體,這要求教師轉變評估設計,把評估從單一產出導向遷移為過程導向和能力導向。
可採取的策略包括設計分段式任務、要求過程性文件(如草稿、思路圖、反思日誌)、結合口頭陳述或即興問答以驗證學生對內容的理解與貢獻,並在評分規準中明確對使用AI的透明度與引用方式的要求。SEDIFO的培訓提供具體的範例與模擬情境,幫助教師建立既能鼓勵創新應用,又能維護學術誠信的評分框架。 從學生視角出發,生成式AI既是學習資源也是學習挑戰。學生可以利用AI加速資料整理、啟發創意或獲取寫作建議,但同時需要培養資訊鑑別、來源核查與倫理使用的能力。SEDIFO在其課程中鼓勵教師為學生提供具體的活動引導,例如讓學生將AI生成的文本與原始資料比對,分析其偏誤與不足;或讓學生使用AI生成草案後,撰寫反思報告說明修訂原因與思考過程。透過這類教學任務,學生能在實作中養成負責任使用技術的態度。
在實作技能的培訓方面,SEDIFO安排了針對Copilot與其他大型語言模型的入門工作坊,讓初學者理解模型的基本運作、提示工程(prompting)技巧與常見的潛在錯誤。強調操作時的數據安全意識與隱私保護,解釋哪些類型的資料不應輸入第三方模型,並提供替代方案如本地化部署或使用經過合規審核的平台。圖像生成的專題則結合理論與倫理討論,說明如何在創作中尊重智慧財產與避免生成帶有偏見或可能冒犯的內容。SEDIFO的影像創作工作坊通常分為兩次會面,第一次聚焦工具與技法,第二次聚焦實作反思與倫理判斷,這種節奏使參與者能夠在實驗中吸收技術,同時內化倫理考量。 行政與校務應用也是生成式AI在高等教育的重要延伸。行政文件撰寫、會議紀要整理、課程資料預備與學生服務溝通等重複性工作都能通過AI獲得效率提升。
SEDIFO在面向行政人員的活動中介紹實務工流程的再設計思路,建議從小範圍且低風險的場景開始試點,評估效果與風險後再逐步擴展。這種循序漸進的方法有助於建立跨部門的信任與技能共享,同時避免一次性大規模上線帶來的合規與資安風險。 倫理、法律與數據治理是任何教育機構在採用生成式AI時必須優先處理的議題。SEDIFO在課程中引用歐洲關於AI與數據倫理的指導原則,並促進校內討論以形成具體操作規範。核心原則包括透明度、可解釋性、偏見檢測與減緩、用戶知情同意與數據最小化原則。對於涉及學生個資的應用,如個性化學習平台或情感分析系統,建議先完成隱私影響評估並與法律顧問協調合規措施。
SEDIFO透過案例分析引導教師與管理者辨識潛在風險,以便在制度層面建立適當的監督機制。 在課程實施上,教師可以採取幾種具體路徑將生成式AI有節制地納入教學活動。首先,可以將AI定位為輔助工具而非評分替代,讓學生在有指導的情境下學習如何詢問、如何評估生成結果與如何整合輸出與自身理念。其次,設計任務時可以嵌入元認知活動,要求學生敘述使用AI時的判斷標準與修訂理由,從而使教師能夠評估學生的推理能力而非單純文字產出。再者,透過跨學科項目讓學生在真實世界問題中應用AI,可以增強技術應用與專業判斷的融合,避免將AI使用孤立於技術操控層面。SEDIFO提供的範例課案展示了如何在不同學科情境中具體實施這些策略,並強調可複製性與可評估性。
培育教師能力是長期變革的關鍵。SEDIFO的專業發展以循證、社群化與行動導向為核心。透過Brown Bag系列與小型討論會,教師能在輕鬆的環境中分享實踐經驗、討論挑戰並共同開發教案。這種基於實務交流的學習社群可以促進教學創新的擴散,並形成內生的技術採用文化。SEDIFO也推動師生共同參與的試點計畫,讓教師在真實教學中獲得反饋,並透過反思性實踐修正策略。 面向未來,生成式AI在高等教育的角色將持續演進。
技術將變得更容易整合至日常教學流程,而關鍵不再是能否使用工具,而是如何設計有教育價值的使用情境,並建立能支持公平、負責任與可持續發展的制度。SEDIFO所採取的策略 - - 結合理論、實作與倫理反思,並重視跨部門協作與循序試點 - - 為其他教育機構提供了可借鑒的範式。透過持續的教師培訓、透明的政策制定與學生數位素養的提升,高等教育可以把生成式AI轉化為促進創新教學與深度學習的催化劑,而不是學術價值的威脅。 總結來看,SUPSI的SEDIFO以務實而審慎的方式回應生成式人工智能帶來的機遇與挑戰,從基礎技能培訓到倫理治理、從學生活動設計到評估改革,形成一套兼顧創新與責任的實踐路徑。任何欲在高等教育中有效而負責任地採用生成式AI的教育者或管理者,都能從SEDIFO的經驗中獲得啟發與具體操作的方向。將技術置於教育目標與人本價值之下,高等教育才能在AI快速發展的時代中,培育具備批判思維與道德判斷力的學習者。
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