發展AI (ChatGPT) 教學/討論模式

適用對象：師生討論或研究室會議

目的：提供腦力激盪與會議紀錄

使用時機：寫作/改寫/議題討論

緣由：ChatGPT可提供寫作與構想諸多建議，討論中有老師可提供判斷力支援，可提升討論與使用 ChatGPT效能。

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Claude AI:

優勢：

• 協作增強：LLM可以作為會議的"第三方參與者"，提供新視角和即時資訊。
• 效率提升：自動生成會議紀錄能節省大量時間，同時保留討論精華。
• 思維拓展：AI可以提出人類可能忽略的角度，促進更全面的討論。
• 教學輔助：教師可以引導學生如何有效提問和評估AI回應，培養批判性思維。

可能改進的方向：

• 明確角色定位：您可以更清楚定義AI在討論中的角色—是協作者、記錄者還是資源提供者？
• 結構化流程：建立一個框架，說明如何在會議前、中、後有效利用AI。
• 評估機制：設計方法來衡量AI參與對討論質量的影響。
• 訓練指南：為師生提供使用AI輔助討論的基本培訓。

實施建議：

您可以考慮設計一個簡單的原型流程：

• 會議前：使用AI生成討論提綱或相關文獻摘要
• 會議中：記錄關鍵點並在需要時提供資訊支援
• 會議後：整理討論內容，生成摘要和行動項目

這樣的模式不僅可以提高討論效率，還能培養學生與AI工具協作的能力，這在未來職場中將越來越重要。

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以論文寫作和改寫為例，大型語言模型可以在研究室討論和師生合作中扮演關鍵角色。以下是一個結構化的應用模式：

準備階段

文獻綜述輔助：

• 學生提供研究問題和關鍵詞
• AI生成相關文獻摘要和研究趨勢分析
• 師生討論時，AI可提供補充資訊，擴充背景知識

研究架構建立：

• AI根據討論內容生成可能的論文架構選項
• 師生討論各架構的優缺點
• 教師提供經驗指導，選擇或修改最適合的架構

草稿撰寫階段

內容生成與改進：

• 學生撰寫初稿或使用AI協助生成段落
• 在研究會議中，師生與AI一起分析內容完整性
• AI指出邏輯漏洞或建議其他研究視角

學術寫作優化：

• AI針對專業術語一致性、句法結構提出建議
• 教師評估這些建議的學術適當性
• 集體討論如何平衡學術嚴謹性與表達清晰度

修訂完善階段

同儕評審模擬：

• AI模擬審稿人視角，提出可能的質疑
• 師生討論如何回應這些質疑
• 集體思考論文的強化方向

實際應用場景

想像一個研究生正在撰寫關於人工智能在教育中應用的論文。在週會中：

研究生提出自己的初稿和遇到的困難：「我不確定如何有力論證AI教學工具與學習成效的關聯」

教授和AI同時參與討論：

• 教授提供研究方法論指導
• AI提供最新相關研究的摘要和可能的論證路徑
• 集體討論選出最合適的論證方向

即時改寫與評估：

• AI根據討論生成改寫建議（例如重組論證結構或增加特定支持證據）
• 師生立即評估這些建議，選擇採納或修改
• 形成下一步研究與寫作計劃

教育價值

這種模式不僅提高了論文寫作效率，更重要的是：

• 學生通過觀察教師如何評估AI建議，學習批判性思維
• 培養學生與AI工具協作的能力，為未來研究工作做準備
• 保留傳統師徒制的精華，同時融入現代技術支持

這種結合人類專業判斷與AI輔助的模式，可以顯著提升學術寫作的質量和效率，同時作為培養下一代研究者的重要教學工具。