丫亮笑長練功坊

從零散提示詞到完整工作流：Gemini Notebook 的備課革命 在推動 AI 融入教學的實務歷程中，我經常面對第一線教師提出的各種個別需求：如何用 AI 撰寫結構嚴謹的教案？如何設計符合素養導向的學習單？又該如何針對會考與課堂測驗高效出題？過去許多老師習慣直接使用通用的對話型 AI，卻往往面臨回答空洞、脫離課綱，甚至產生虛構內容的困擾。為了解決這些痛點，我主張將 Gemini Notebook 作為核心工具，建立一套涵蓋教材整理、教學設計、評量製作到簡報生成的一條龍備課工作流。 通用的聊天 AI 主要依賴模型預先訓練的龐大資料庫，適合用於發散思考與靈感發想；而 Gemini Notebook 則是基於檢索增強生成（RAG）架構，其回答完全以使用者上傳的資料為準則。對教學現場而言，課本、習作、教師手冊與課綱就是最權威的依據。將這些核心檔案導入筆記本，AI 就能在嚴格限定的範疇內進行深度分析與統整，成為教師專屬且具備高度精確度的教學資料庫。 教學資料庫的底層邏輯：三層來源架構的建置 要讓 AI 的備課輸出達到實用標準，關鍵在於前期資料庫的建置深度。在我設計的方法論中，一個完整的教學資料庫應包含三大層次。第一層是「核心教材」，包括十二年國教領域課程綱要、教科書與習作文本、教師手冊，以及標準空白教案格式。這些官方與專業文件構成了教學的核心邊界，確保 AI 後續產出的內容緊扣教學目標。 第二層是「補充來源」，教師可善用系統中的快速搜尋（Fast Research）功能，針對特定單元的延伸知識或教學背景進行補充，並經過人為篩選後納入資料庫。第三層則是「評量依據」，包含歷屆會考試題、學校歷年常錯題庫、布魯姆認知領域提問法，以及各數位平臺的題型格式規範。只要建構好這三層資料，AI 就能在具備充分脈絡的環境下運作，避免無效猜測。 精準備課第一步：教材深度分析與結構化教案撰寫 當教學資料庫完備後，工作流的第一階段便是執行教材分析。透過標準化的提示詞，我會要求 AI 依據來源資料提煉出七大維度：單元教學重點、教材地位、學生先備知識、核心概念、常見學習困難與迷思、輔助學習方法，以及教學注意事項。這份分析報告不僅能幫助初任教師或接手新課程的老師迅速掌握全局，更會被儲存為記事並轉化為新的來源文件，做為後續產出的基礎。 進入教案編寫階段時，AI 結合先前的教材分析與標準空白教案格式，能迅速...