【居久屋課程筆記】教學 × 數位 × 實踐力—用 AI 為閱讀教學備課
教育現場的 AI 介入：協助備課與教學，而非取代思考 隨著數位實踐力的推動，AI 技術在教育現場的應用日益普及。然而，對於國小端學生使用 AI 的標準與規範，我始終抱持相對審慎且保守的態度。全球各國已陸續針對學生使用 AI 的年齡層與範疇擬定規範，在國內相關標準完全明確之前，我們更應該聚焦於「教師端」如何善用 AI 來輔助備課，以及如何透過 AI 確實幫助學生學習。教學的根本在於掌握教學法，即便在沒有 AI 的年代，教師依然能夠進行高質量的教學；因此，AI 的介入絕對不能取代學生的大腦思考，更不該只是將生成好的答案直接呈現在孩子面前。教師的核心任務，是運用 AI 幫助孩子學會「釣魚的方法」，而非直接將魚送到他們手中。 閱讀理解的基礎工程：從隨文識字到字形部首線索 閱讀理解是一項複雜的認知歷程，而識字正是這項工程的最底層基礎。就像我們去日本旅遊時，能藉由認識漢字的字型與字義推測大意；但在韓國若不認識韓文，便無法進行解碼與理解。國小階段從低年級開始重視識字量，當字詞辨識達成自動化，大腦便能將更多資源專注於文意理解。在日常課堂中，我們最常使用「隨文識字（分散識字）」的模式，讓學生在閱讀文章時遭遇生字與難詞，並引導他們運用策略解決困境。例如面對「躊躇」這類難詞，我會引導學生觀察上下文的前後脈絡——如文中提及「想衝進雨裡又想回教室」的矛盾情況，再結合「逐步」與腳步動作相關的字形部首線索，進而推論出「猶豫不決」的意思，最後放回原句檢驗。透過上下文與字形兩大線索，孩子便能掌握八至九成的語詞理解策略。 拒絕大腦外包：打造引導式 AI 工具與學習卡 當現代科技如手機或 AI 能在一秒內提供字詞解答時，盲目直接給予答案只會導致學生的大腦退化。為此，我設計了「詞義小偵探」等引導式 AI 機器人，透過多步驟對話引導學生主動思考：從尋找前後文動作線索、觀察部首字形、嘗試以自己的話替換語詞，到最終進行完整的造句運用。AI 在此扮演的是搭建鷹架的角色，協助學生檢核學習策略是否正確，而非直接給予標準答案。此外，我也運用 AI 快速生成學習卡與海報，將閱讀策略轉化為貼在課本或桌面上的長規學習工具。我們不需要為了追求視覺華麗而頻繁生成耗能的圖卡，教學的重點在於圖卡能否幫助孩子內化策略，甚至讓孩子根據概念自己動手畫出圖文，這才具備真正的教育價值。 遊戲化與部件擴充：讓 AI 成為精熟練習的催化劑 除了隨...
