台灣AI教學共創實驗室

林穎俊

林穎俊(U06KD9MCETW)

ai-in-education

林穎俊:小學老師，過去一年努力嘗試融入生成式AI於教學中。

曾郁珊 Zoey : Independent Project Manager, 公民科技社群貢獻者、web3 獨立研究員

TW AI Assembly 工作小組：由台灣人工智慧學校基金會發起之計畫，此工作小組於 2023 年籌辦四場 AI 民主審議活動，由教育、 LLM 發展、醫學至 web3 領域之討論，期待工作坊成為各方利害關係人討論與交流的場域，盤點現有資源、選擇正確的路徑與目標，透過 AI 實踐多元涵融的價值，運用 AI 而不是為 AI 所用。因此希望透過更系統的方式，進行：議題研析 / 推廣、審議會議 / 多方利害關係人議題工作坊、政策建議以及將成果帶到國際間分享。

Benchmark 台灣觀點的評測
繁體中文文本採集，用於語言模型訓練資料

第一梯（2024/02/18 前）

本計畫將延續2023年12月 TW AI Assembly 關於教育主題的討論成果，預計將以 AI Assembly 的流程以及開發的工具方法，透過教師訪談拆解教師的日常工作拆解到更細緻的任務及針對技術可行性研究，然後辦理實體工作坊邀集台灣老師一同將生成式AI整合到教學之中以找出透過生成式AI節省工作時間、擴散思考、提升學習動機、增進創意甚至促進協作與交流的具體實踐，並將成果數位化及分析以建立 AI 教學指引（正確使用方式）、建教育場景應用範例庫、訓練資料、測試資料及多種模型測試結果等。

根據2023年麥肯錫的報告，教育工作者將是最會被生成式AI所影響的工作。UNESCO(聯合國教科文組織)也建議所有教育政策的制定者及領導者，我們需思考Why, What and how we learn.面對生成式AI的衝擊，我們都須一起面對及具體嘗試Ai如何應用。生成式AI不僅止於提供個人化的學習回饋(如可汗學院的Khamigo 或 教育部因材網的e度)以幫助學生學習，我們應該更進一步讓師生一起思考如何運用生成式AI節省工作時間、擴散思考、提升學習動機、增進創意甚至促進協作與交流，以增強人類的能動性(agency)。

目前已有各種 LLM 可以提供教育應用，但為發展出符合台灣各學校教育現場的 AI，必須有擁有教學經驗和知識的老師參與，我們希望透過這個專案，以審議和協作發展出教育使用場景的訓練資料集、測試資料集以及多種模型測試結果。

非結構化資料處理與分析：本專案預計於實體工作坊結束後，將會中之音檔利用 whisper 轉成具 timecode 的逐字稿資料，並由人工標示出講者發言秒數，再利用 AI Assembly 開發之工具進行審議摘要分析，並將結果上傳至 Polis 等工具進行線上意見徵集。這套流程及工具於 AI Assembly 專案中已應用驗證過，證實為可行。
在發展測試資料和評估各種 LLM 服務效能部分，我們將使用高雄大學吳俊興教授研究室所開發的 https://arena.gai.tw/ 工具，這個線上工具整合現有各種開源及閉源的 LLM ，包括 ChatGPT, TAiDE, Bloom, 以台語資料微調的模型，可以有效率的同時測試各種模型的表現，並由參與的教師使用者進行回饋。

本專案預計以台灣老師的教學工作為起點發展具體應用生成式AI的場景，透過專業教師的參與討論及實做找出生成式AI可以用來增強教師教學及學生學習成效的地方以彙整成教學案例庫並據此發展生成式AI教學指引，並在此過程中根據台灣的教學實務與內容發展出評價語言模型的問題集。未來台灣教育工作者可據此範例作為導入生成式AI於教學的參考依據，也可以依據問題集評估語言模型在台灣實際教學場域的應用。

推動生成式AI與台灣教育的整合:目前對於生成式AI與工作任務的探索與協作多於一般私人企業，公部門對於使用生成式AI仍有許多擔心甚至不知如何開始，這個專案可以幫助老師善用生成式A
I提升教學成效並區分生成式AI使用的邊界。並透過反映台灣教學現況的基準，使語言模型符應台灣的教學需求。

這個專案將是「以社群驅動的 AI 發展」模式的 POC，我們希望透過這個專案，建立一套可行的模式，使使用者的意見能參與在 AI 的發展過程中，朝向民主化 AI 的理想邁進。

本專案目前為籌備階段，本專案目前無參與其他競賽或是獎助金計畫。

計畫主持人林穎俊老師於 2023 年協助帶領 AI 教育審議工作坊 「生成式 AI 與教師工作的整合」，該工作坊專注於探索生成式 AI 工具如何協助目前教師之教學場景，並專注於聆聽教師之分享與回饋。今年預計將以去年工作坊之討論成果作為基礎，將台灣教師之現有工作更細緻的拆解後，一一檢視 AI 是否可以實質上協助教師提高產出及達到更好的教學品質。

本專案產出之指引、訓練資料集、測試資料集將以CC0, CC-BY 或 MIT 授權釋出，具體授權將依產出結果決定，選擇最有影響力的方式。

• 期中 D+60
  • 前期研究＋訪談
  • 技術可行性研究 no code tool tutorial
  • 期中進度報告 -期末 D+120
  • 工作坊辦理 2024 Early May
  • 產出測試資料集 ＆評測資料
  • 期末報告繳交 -Demo Day 2024 July

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ZiT59rheoXdxFk3plDIOpigpG-UNChDrRoSnH0ez2w0/edit?usp=sharing

本計畫結束一年內預計培育教育 AI 使用與討論社群，由參與本計畫的二十位教師開始，建立以教育者為主體的教育 AI 社群。
建立教育 AI 使用者與開發者互動機制，促成社群驅動的 AI 工具開發，使 AI 工具更包容、多元、符合使用者的需求。