【居久屋課程筆記】生成式 AI @ 開放式學習的應用

開放式學習的AI應用：培養高中生迎戰未來世界的核心能力

大家好！我今天想和各位分享的是開放式學習在AI時代下的應用。我和許多朋友相識已久，深知40分鐘的交流對我們來說絕對不夠，聊上三、四個小時都沒問題！但考量到這可能是一個大家較不熟悉的主題，我特別整理了一些內容，希望能深入淺出地為大家闡述。在深入探討AI應用之前，我們必須先釐清「開放式學習」的定義，以免與其他自主學習的概念混淆。自108課綱推動以來，高中階段引入了「探究與實作」和「自主學習」等全新概念。

這些新課綱的共同點在於，它們沒有特定的題目或範圍。學生需要自己整理資料，甚至自主規劃學習路徑。各位或許會覺得，這不就和PBL（專題式學習）很像嗎？其實，這更像我們真實的人生。無論是學生、在職人士，甚至是退休族群，我們都會面臨世界變化快速的挑戰，不斷遇到各種沒有特定答案的新問題。我們需要學習如何整理資料，並找出自己的解決方案來應對眼前的狀況。因此，我對開放式學習的定義就到此為止。

108課綱的初衷與現場挑戰：老師的角色定位

我主要在高中推動自主學習。從國小到高中階段，108課綱在設計自主學習時的理念非常美好，核心精神是「自動好」。然而，這裡存在一個狀況：如果只是讓喜歡打球的學生去打球、喜歡做什麼就做什麼，那比較接近「探索」，而非真正的「學習」。自主學習的關鍵在於「學習」二字，學生必須透過完整的歷程，自己規劃學習、整理資源，這意味著他們仍需要老師的引導與教導。

過去許多專家學者認為，老師只需扮演「導師（mentor）」的角色，無需親自教學。但如果真的在高中現場這樣做，結果可能會變成單純的自習，或是混亂不堪的局面。所以，我們仍然必須下去教導學生。然而，在一開始推動自主學習時，我們確實遇到不少困難。例如，當學生需要訂定題目時，由於主題沒有特定限制，可能會跨越多個領域。這對國小老師而言或許較為習慣，因為他們是包班制，對各領域都略懂一二。但在國高中，老師們持有分科教師證，跨域教學時常會產生專業包袱，不大敢輕易涉足。因此，光是「訂定題目」這個環節，就讓許多老師感到頭痛，學生也往往訂不出來。

AI：為自主學習注入活水，減輕師生壓力

過去在引導學生進行自主學習時，我們曾嘗試引入一些資訊工具。但問題是，當老師離開後，學生往往無法獨立完成任務，而一位老師又必須負責三十多位學生，不可能時刻在旁指導。然而，隨著AI技術的發展，我們現在多了一個「虛擬老師」的選項。對於不熟悉高中現場的朋友，我的闡述可能有些跳躍，但沒關係，我今天也順便為大家介紹一些實用的資源。

我們在Google搜尋「高中團」，第一個連結會是「高雄市國教輔導團高中團」。點進去後，各位可以看到我們累積多年的熱門資源。雖然我們主要服務高雄市的學校，但也曾協助雲林、臺南、新竹乃至東部的學校。因此，我們當初思考的重點是，將所有的資料模組化。我們這些模組都是經過現場實踐、親自教導學生後，再回來調整改進的。目前，我們設計了幾個不同的群組，讓我為各位稍作介紹。

高雄市國教輔導團的實戰經驗與資源分享

首先是我們近期推出的「兩小時版」模組，這是為了應對各高中自主學習時間長度不一而設計的。它以XMind心智圖呈現，點選後即可連結相關資源。藉由AI的協助，我們能快速將複雜的架構轉化為簡單的資訊圖表，方便老師使用。此外，我們也提供「完整版」的六小時模組。今年，在NobleLM的幫助下，我們做了一件突破性的事：將過去六屆（明年即將舉辦第七屆）自主學習年會的資料進行整理，讓學生可以自行搜尋。

以往要整理這些資料，可能需要耗費大量時間甚至編寫程式。但有了NobleLM，加上學生當年簽署的數位IP授權，我們現在可以輕鬆完成。例如，當學生輸入對「體育」有興趣時，NobleLM就能從三百多件案例中，篩選出適合參考的題目。NobleLM的一大優點是較不易產生「幻覺」（誤判資訊），學生點擊連結後，甚至能看到過往的學生資料，了解他們是如何構思和撰寫的。除了資料庫，我們還有豐富的錄影資料。即使各位今天課程結束後，對我們的議題仍感興趣，我們也整理了一份自己撰寫的手冊。我們不敢說寫得比教育部好，但這些內容都是在教學現場發展出來，並經過學生驗證的。

自主學習的價值：從升學到終身學習的轉變

許多人或許會好奇，在台灣高中生的日常中，自主學習的實際落實情況如何？畢竟，大部分學生忙於課業，準備大學升學，或是工科學生忙著考取證照。那麼，自主學習對他們未來的升學是否重要？做了這些對他們有什麼好處？

其實，大學入學管道大致分為三種，若再加上某些不那麼麻煩的選項，或許有四種：繁星推薦、特殊選才（適合從小就有特殊經歷的學生）、兩階段甄選入學（佔比最高），以及分科測驗。我必須提醒各位，目前大學休學率相當高，而大部分休學的學生都來自於分科測驗。這表示他們或許是分數剛好達到某個科系門檻而入學，但讀了一陣子後卻發現興趣不符。

那麼，為什麼要修習自主學習課程呢？就像我一開始強調的，世界變化太快，我們將會遇到課本上沒有答案、老師也無法立即教導的問題。我們必須學會自己學習、自己找到答案、自己規劃學習內容。這些能力在高中階段培養後，不僅適用於大學、研究所，我甚至有機會到醫師年會分享生成式AI的應用，連醫師們都認同AI在他們繁忙的工作中能提供幫助。因此，自主學習只是一個起點，接下來更重要的是持續不斷的「終身學習」，因為許多問題尚未出現，我們也不知道何時會遇到。

整合AI的目標：減壓、賦能與逐步引導

我將AI導入開放式學習的主要目標，首先是「減壓」，減輕老師和學生的壓力。我曾遇過一位屏東體育班學生，他想探討運動選手如何在控制體重的前提下，透過飲食攝取增加爆發力。然而，他查不到相關資料。在我們的模組中，會教導學生如何查詢期刊論文資料庫（例如到北市圖辦理即可），但這位同學因為不熟悉這些資料庫，僅在網頁搜尋，導致無法找到系統性的資料，最終停滯不前。

其次是「賦能」。我最近很喜歡臺大EMBA課程中的一句話：「我們希望你透過AI，能做到以前做不到的事情，而且做完後能將成果保留下來。」這就是賦能的精髓。第三個目標是「逐步引導」，這正是我前面所展示的模組。表面上看，自主學習似乎應該是學生按照自己的方式學習。如果學生已經具備一套有效的學習方法，我們當然不會干涉。然而，許多人，包括不少老師本身，都沒有跑過專案或指導專案的經驗。若在沒有經驗的情況下，讓學生完成一份自主學習內容，老師又如何指導呢？

這正是我們撰寫模組的原因。我們教導學生如何尋找題目、建構架構、利用AI練習口說，以及系統性地編排學習計畫。大多數學生或學校需要訂定一份長達18週的計畫。回顧國高中階段，許多學習都是由老師或補習班安排好時間，學生按表操課。如今要他們自己排定計畫，若無經驗，各位覺得他們排得出來嗎？即使他們願意排，也可能不清楚專案規劃中應考量時間、資源、專注力控制等要素，更缺乏一個可依循的架構。因此，自主學習雖名為「自主」，但若能透過此歷程，讓學生掌握學習工具、流程與框架，對他們將非常有幫助。

在地實踐的挑戰與輔導團的解決之道

當AI全面進入教學現場後，許多老師可能會擔心，如何有效運用AI？以我的經驗來看，我們入校輔導時的狀況通常不錯，因為那是我們的專長。但當地老師在AI應用方面經驗不足，也缺乏我們研究過的教材，往往我們一離開，效果就難以持續。這通常是入校輔導的弊端，你們是否也遇到過類似狀況？那些老師的學習情況又是如何？

當然會遇到這個問題！這就是為什麼我們將所有資源都放在網頁上。在高雄市，我們已經舉辦過第一次工作坊，下一次將於1月16日在鳳新高中舉行。我們邀請高雄市所有公立、國立、私立高中的自主學習相關業務人員共同討論、共備，一起整理這些資源。阿亮剛才提到，以前有些老師會質疑：「我們的學生有辦法教嗎？」面對這種質疑，我們說服老師的方式是：使用你的場地、你的設備、你的學生，讓我們實際教學給你看，讓老師親自評估。透過這種方式，我們也會持續不斷地入班輔導。因為口說無憑，許多教授學者常被詬病「你這麼會教，來教教看我的學生」，那些華麗的公開課是沒用的。我們選擇真正進入現場教學，並留下所有資料。

我再強調一次，我們會將所有資料留下。前陣子我去臺北，當地的學校很訝異我們為何願意開放資料，因為他們與國家單位或大學合作時，資料往往隨用隨收。我解釋說，我們的目的不同，我們是高中輔導團，秉持「大家好就是我們好」的單純理念，只要能幫助學生和老師，我們都樂意去做。

自主學習的行政運作與資源公開

對於高中的生態，我承認我並非完全了解，或許線上也有許多高中老師。我想請問，自主學習在高中是否算是一項業務？如果是，這個行政工作由誰負責？會不會有淪為單純應付KPI的可能性？這是第一個問題。另外，您一直強調「資料留下」，現在也在告訴大家資料在哪裡，我這樣提問會不會太尖銳？

當然不會，您的問題問得非常好。首先，在高中階段，自主學習業務大部分由圖書館負責，學務處也有，但較少。如果學校規模較小，可能圖書館主任一個人就負責了。有時也會有協作人員，或由組長負責。這是高中階段的常態。在高雄市，這個業務正逐漸發展成：業務負責人會在學校內組建社群、進行共備，甚至為學生提供發表舞台。例如，我長期接觸的高雄市楠梓高中和旗美高中，他們都非常用心，積極為學生打造發表平台。至於是否有KPI，或多或少會有，但我觀察到許多老師更希望能引導學生，看看他們能做到什麼程度。這是對第一個問題的回覆。

您剛剛問我的第二個問題是關於「資料留下」。是的，這個資料不只是留下讓大家自己看懂。因此在高雄市，如果學校希望我們介紹這個模組，我們會親自前往，甚至有些學校希望學生實際上下課，若老師也願意觀課學習，我們也會入校協助。這種事我們做過不少。

另外，您說這些東西感覺很龐大，這就是為什麼我們撰寫了這份手冊，總共54頁。以前我曾協助製作電腦教材，幾乎是一個圖一個圖截取下來，再將資料放進去，該有的連結也都具備。然而，如果您有些問題想獲得最新資訊，甚至想提問，我建議您可以來我們的粉絲團：「高雄市政府教育局12年國教課程發展團隊」。在Facebook上可以找到它。雖然我們自稱「國教輔導團高中團」，但全名是這個，是教育部長簽名認證過的。在己任克都苦心經營下，目前小有成就，我們的資料在臺灣自主學習界也算小有名氣。

我們會陸續更新資料，例如最近發現GoogleKit是一款好工具，能快速擷取資訊、搜尋內容，尤其是在Chromebook逐漸普及的趨勢下。我們也在思考技高學生的閱讀應如何與專題結合，以及整理臺大EMBA的資料。因為隨著AI深入教學現場，評量方式勢必需要調整，否則師生都會感到痛苦，缺乏成就感。我們也會介紹像中山大學唐俊華教授等認真整理資訊的學者。我們會定期更新訊息，儘管這些學術性內容要與輕鬆的內容搶眼球難度很高，導致閱讀人數不多，但我們仍會努力經營下去。

AI工具的具體應用：從題目設定到專案規劃

剛才我提到了「可視化」與「逐步引導」。我們之所以要將完整的學習歷程製作成時間軸圖，是希望師生一接觸就能清楚知道下一步可以做什麼。NobleLM的出現，更讓我萌生將流程轉化為資訊圖表的想法，讓大家操作起來更方便。我舉個簡單的例子：以前要學生訂題目，難度很高，甚至學生寫完後，老師還得協助整理零碎的想法。但現在有了AI，我們可以透過填寫表格，然後提供一些簡單的提示語讓學生參考。為什麼要提供提示語？因為許多孩子跨出第一步較為困難，需要先累積一點成就感。因此我會給予提示語，讓AI根據我剛才填寫的內容，建議五個適當的題目。這不是讓AI完全代勞，而是先讓學生稍微寫一點內容，條件寫得越清楚，AI給出的結果就越精準。透過實作，學生也能學到，問AI問題不能漫無目的，而是要把資訊說得更明白。

然而，我們仍會遇到學生說「老師，寫作的東西我寫不下去」的問題。沒關係，我們設計了一個「GEM」模式。這份表格就是針對這種情況。不會寫、沒有例子對不對？沒關係，我們可以用GEM來引導。實際操作起來，學生可以輸入任何文字，然後如果不知道怎麼辦，就對AI說「請給我例子」。AI的觀察力非常豐富，一次問不通就繼續問「再請給我例子」。學生可以不斷提問，但由於許多學生沒有訂閱付費服務，操作時需在快捷的環境下進行，避免老師做出的提示語，學生操作後卻得到不同結果。當學生將問題丟進去，AI會先引導學生觀察，接著提問更多細節，並引導學生將觀察結果與舊經驗連結，一步步帶著他們思考。透過這個方式，即使學生在學習過程中遇到不會寫、沒寫的部分，也能完成。

心智圖與AI的結合：深化思考與資料組織

當題目訂定完畢後，我們有時會刻意放慢速度，讓學生用手寫。例如，我會讓他們手寫思考：在訂定的目標中，哪些已知可以達成，哪些還不清楚？當他們開始寫時，可能會發現需要調整題目，讓它更精準。這並非沒有意義的練習，當學生初步寫出內容後，我會將同樣的問題丟給心智圖軟體。在讓學生先思考過後，再將同樣的問題問AI，然後將AI的內容整合到學生自己的心智圖中，進行比對。整合比對後，學生可能會發現一些新的想法，進而調整題目，這是沒關係的。在這個過程中，我們也會教導學生使用心智圖，因為它確實是一個非常好的工具。

我之前曾提過，如果您上過Failo的課程，我們使用的工具就是Failo。Failo的優點在於，對於同一個問題，它可以生成心智圖。我可以將這份AI生成的心智圖，與我原本的心智圖疊加比對，甚至直接匯入。我這裡有一份案例可以給大家參考。例如，以沖咖啡為例，我發現自己對「水質」如何影響風味並不了解。我從AI中詢問，並將這些資訊隨時加入。如果確定要探討水質，畫出這張圖後，我可能會發現自己不知道如何設計實驗。這時，即使老師未必清楚，我也可以將整張圖匯入AI，讓它建議實驗設計。心智圖的好處是，我們透過教導學生使用圖像方式組織資訊。心智圖中的知識節點本身具有因果關係，學生可以清楚了解其上下層級關係。尤其在AI時代，如果你查詢各式各樣的AI資料，從簡單到進階，資料量會爆炸式增長。如果沒有辦法整理出像心智圖這樣一目瞭然的表格，你會面臨資料過載，產生認知負債。因此，我們透過XMind教導學生如何整理手頭資料，理清因果關係，越整理越清晰。

當資料越來越完整後，如果學生想深入研究，做得更專業一點，我們有幾種做法。一種是將關鍵字丟進NobleLM，請它搜尋更多資料。但我必須強調一件非常重要的事情：千萬不要像網路上某些教學者說的，「我把它丟進去，問個問題，資料就出來了。」我一位好友曾說，那些東西是「華麗的垃圾」，因為它完全沒有經過你的腦袋，你只是把問題丟過去，再從另一端搬回來，這完全沒有用。如果拿這些東西去發表或口試，你會非常慘，因為你完全講不出個所以然。所以，不要這樣做，要認真做研究。NobleLM在整理過資料後，再將其放進去討論，它是一個非常好的工具。

整合圖書館資源：跨足學術研究

此外，我們也會向學生介紹圖書館資料庫，例如北市圖的「Hiread資料庫」。這個很有趣，我在臺北市立圖書館分享這些資源時，很多臺北人都不知道！許多人知道北市圖有臺灣全文資料庫，因為高中生常用華藝資料庫。但Hiread臺灣全文資料庫也很不錯，只是大多數人不大會用。這裡面有許多常見的期刊論文可以查詢，因此圖書館資源也是我在教導自主學習時會置入的內容。

我問一個問題，您剛才聊到NobleLM，看到資料庫我就想到一件事：現在有太多研習或方法教導如何拼湊資料。會不會有學生，找到一個主題後，從資料庫找一些資料，然後全部丟給NobleLM，讓它重新整理出一篇文章？這樣做出來的東西就不屬於他自己的了。如果他沒有讀懂，他一定講不出來。會不會有這種情況？老師該如何引導學生避免這樣做？或者老師怎麼看出學生完全是這樣操作的？

其實您也應該知道，AI很容易誤判。所以大學許多老師也不敢貿然使用AI檢驗工具。我一位新莊高中的同事曾提到：「沒關係，歡迎你使用AI，鼓勵你用，但你寫進去的東西，必須要能清楚闡述，並且能接受老師提問，不能卡住。」這裡有老師提問，XMind免費版對學生來說是否足夠？是的，大部分情況下10張圖是足夠的。但如果是老師，我會建議您自己購買。真的，如果您和我一樣習慣圖像思考，絕對不會後悔。雖然一年費用不菲，但平均到365天，一天甚至不到您一杯20元飲料的錢，現在20元連豆漿都買不到！再除以24小時，就不到一塊錢了，這聽起來會比較開心。

另外，想跟各位老師說明一下，XMind這個軟體之所以在數位內容採購中找不到，是因為其廠商位於香港，臺灣的學校公家經費無法採購數位內容。所以請各位老師別再詢問了。子龍老師也很想代理，他有代理，但無法透過學校公家經費購買。所以有需要就自己用。至於其他心智圖軟體可不可以？其實我演示的功能，大部分心智圖軟體都能做到，只是我個人使用XMind較為順手而已。

AI輔助口語練習與專案時間規劃

我們也設計了一個環節，讓學生練習用AI進行口語說明。我原本一開始都是講錄影的部分，後來我決定改變方式。我會請大家打開手機，然後開啟Gemini右下角的影音對談功能。你只要把這段提示語給它：「我等一下開始講話，然後你就幫我聽聽說，在我講的話裡面，有沒有講到我的主題？我為什麼要研究這個主題？這是動機嗎？」我可以把字放大一點。對，就是這樣。夠大嗎？可以，可以，很棒。當你把這些規準給AI之後，學生就可以開始與它對話。對話完畢後，Gemini會告訴學生，剛才講話時有沒有哪裡不順暢、哪裡卡住，那就是學生需要思考和改進的地方。由於對話內容會被Gemini轉成文字，所有的對話記錄都存在，即使之後要拿給老師看，也可以稍微修改。所以，我們不僅讓學生進行自主學習，更希望他們能嘗試發表。

還有一個流程的部分，我剛才提到，學生很少有做專案的經驗，如果突然要求他們做專案，他們可能無法用系統觀去思考所有事情。但偏偏許多自主學習的資料都會要求學生寫18週的時間規劃。這該怎麼辦？如果您剛才有用我們的心智圖方式畫出來，就會對主題有一個比較清晰的心智圖。我可以給AI一個指令，這是我給AI的提示語。我甚至連提示語都提供給學生了。基本上，只要你的心智圖規劃得不錯，後續的專案規劃就不難。您可能會想看實際例子？有的，稍等我一下，馬上為大家展示。這不是在這個文件裡，在試算表裡。這是我在臺東高中帶學生的資料。您可以看一下，這是他們自己畫的心智圖。我會希望他們處理OGSM架構，並畫成簡單的心智圖，透過圖表來思考。

您可能會質疑，學生這麼厲害，是不是學到特別優秀的學生？我記得那個學生當時國中剛畢業，考上臺東女中。我每年都在臺東高中帶課，而且對所有學生開放，但每年基本上都只有臺東高中的學生參加，上完課他們都覺得很不錯。上次剛好有網友可能知道我要去上課，就推薦她女兒去上這堂課。你看，其實這個孩子自己寫的，這裡有她的資料，我給大家看一下這是她的自主學習計畫。這位同學非常優秀，她甚至做得比高中生還好。你看她的時間規劃，她只是把起點目標、中間要經過的項目寫一寫，然後請AI用OGSM的架構幫她做。所以我剛才說，框架和流程非常重要。在運用AI的過程中，當你知道這個東西怎麼做，把你的資料套進去，就能做出類似專業思考的成果。

所以學生就是依據這個再去調整。以我們這樣整個流程去做，我目前用過的，包括探究與實作、校訂課程中的小論文撰寫或專題製作，都能大幅縮短準備時間，學生卡關的時間也會變少。但我也必須說明，我現在教學時，有時會刻意用紙筆處理某些議題，就像剛才各位看到的那樣，因為我希望他們思考的速度可以慢下來。一直使用3C產品，思考速度太快，反而不利於深度學習。我們也會與學生探討AI揭露的議題。為什麼要講AI揭露？因為從去年開始就有學校要求做AI揭露，教育部也發佈公文（6月10日），要求學生歷程檔案若使用生成式AI工具，都必須揭露。這裡還有一個聲明書，可見今年大學端一定會有越來越多學校採用這個。另外，我也非常推薦臺大圖書館的部落格。它也做了非常非常多的資料，可惜沒什麼人看。但如果您有在做學術研究，或需要撰寫小論文，我超級推薦您去看。它在YouTube上也有頻道，非常建議有空可以去看一下。你看我這樣跟您講完後，您點入這些連結，整個流程會非常清楚。最後，介紹我們的資料，這份資料分成幾個階段，包括我們為何撰寫這份手冊，開放式學習中AI如何應用，甚至包含了使用AI應具備的基本素養、如何接入等，我們全部都列在裡面了，還有一些學術論文的撰寫參考資料，這是澳洲昆士蘭大學的資料。現在有了AI之後，基本上語言對我們來說不是問題，反而更重要的是你的動機。

結語：從學習思考到善用資源

我先講到這裡。您剛才說我結束得有點突然。沒有啦，我們已經把整個流程都講完了。由於這是兩小時的課程內容，如果您覺得有些地方不夠清楚，我會建議您參考六小時的方案。這是我去臺東高中上完課後，做的完整整理。打開那個架構，您大概會嚇一跳，它非常完整。所有的資料都放在這裡，就是我今天分享的內容。如果您需要的話，我就會開放給你們。我先貼給線上的老師們。各位老師，請點擊一下連結，確認能否開啟。好的，看到一堆奇怪的動物進來，這表示連結可以點開。這是士生今天分享的內容，底下有一些提供模組流程的心智圖，大家可以看一下，還有一些搭配的文件，內容都在裡面。

麻煩各位老師，您可以詳細閱讀一下。如果家中有高中生，或未來有高中生，或者您需要這方面的資料，都可以提供給您的親友，我認為這非常非常重要。現在大學入學管道非常多元。如果您的孩子在課業上並非頂尖，有些孩子真的無法非常專注於讀書，但他們卻有專長，那麼「特殊選才」是一個很好的管道。但前提是，您要能清楚表達自己會做什麼。自主學習，正是您可以與他人一較高下的地方。那些會唸書的孩子，可能反而沒有時間做這些。現在外面或許有些補習班會協助製作，這似乎是不能說的秘密？還是公開的秘密？但那些做出來的東西是否適合您的孩子？您的孩子在教授面前能否侃侃而談？我認為這些都是各位需要思考的。真正學到的東西，才能讓他們自信地表達。

以目前而言，我們線上的老師教授生成式AI的內容非常多，尤其在技術方面，大家都學得非常開心，比如如何畫圖、製作資訊圖表、簡報。但AI能做的事情更多，如果僅止於沉迷在那些「好玩」的部分，我覺得有點浪費AI的潛力，其實也不太環保，耗費了大量電力。如果大家將AI運用在學習上，應該能做得更好，讓學習更有趣、更有深度。今天非常謝謝士生，您還有什麼要跟大家說的嗎？沒有了。我還是建議大家，有空去逛逛我們的粉絲團。我們的資料更新速度很快，也可以請您的孩子去參考別人的作品，看看別人是如何思考的。我覺得學習的重點仍在於「學思考」，而不是記憶太多東西。尤其現在……有人問粉絲團連結，好的，我現在再貼上來。我們的粉絲團是「高雄市政府教育局12年國教課程發展團隊」。這名字太長了，我傳到Facebook Messenger給您。好的，我們的課督一定會很高興，這樣我們的粉絲團人數就會多一點。我是覺得很多人是不知道這些資源。還有一件很重要的事情，明年5月23日，我們將舉辦一場全臺灣學生的自主學習年會。其中有一場超級精彩的，將全程以英文發表自主學習。如果您的孩子英文真的很好，我們可以將他與外國學生安排在同一場，大家來PK一下。外國學生的母語可能不是英文，有的是西班牙文、葡萄牙文，甚至德文。反正他們在那裡只能用英文溝通，夠優秀的就來吧！真的，各位老師，我現在看粉絲團追蹤人數只有314人，大家趕快去追蹤一下，剛剛講了這麼久才多18個。這些多加的資源大家都不太會用，這似乎是一個原罪。但有些東西真的不錯用，大家就是要承認它好用。

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