台灣如何將 AI 與適性學習導入高中科學教育的核心

適性學習平台的實戰應用

TALP 並非一個靜態的教材倉庫。它會收集每位學生的學習進程數據，並將這些資訊提供給教師，讓教師能藉此調整課程節奏、找出知識盲點，並在學生最需要的地方給予精準的支援 。對學生而言，這個平台則像是一位隨傳隨到的 AI 學伴——能回答問題、引導自主學習，並針對個人的學習模式做出回應 。

教育部數位學習精進方案辦公室的執行秘書郭伯臣曾公開表示，應用了該平台的成果顯示，學生們的自主學習能力與整體成效都有了顯著的提升 。這項論述背後有教育部的研究作為支撐，該研究指出，有效運用數位學習平台能顯著增強學習成果 。

內建 AI 護欄的新版數位教學指引

伴隨平台而來的，是教育部發布的 3.0 版「數位教學指引」。這份更新後的指引不只是羅列功能，更明確說明了內建的 AI 學習夥伴如何運作、提醒教師注意 AI 的相關風險，並為負責任的 AI 輔助教學訂定了基本原則 。

這份指引的內容進一步延伸至跨領域整合，並為校長們提供了數位學習領導的框架。這暗示著，導入 AI 是一項系統性的工程，而不僅止於單一教室內的實驗 。

AI 輔助自主學習計畫

2025 年 6 月，教育部國民及學前教育署（K-12 Education Administration）宣布了一系列以「AI 輔助自主學習」為主軸的新計畫。自 2024 學年度起，學校開始共同創建數位校園學習模式，讓師生能利用 AI 工具來設計和引導自己的學習路徑 。

這項政策的目標有二：一方面強化教師將 AI 融入課程設計的能力，另一方面賦予學生將 AI 當作真正學習資源（而非僅僅是答案產生器）的技能 。

大數據、師資培訓及基礎建設

在這些課堂工具背後，是一場更大規模的基礎建設推動。自 2022 年起，「數位學習精進方案」便循著三大主軸進行：建立全國性的教育大數據系統、擴增數位內容，以及改善中小學的教學方法 。各地學校已獲得補助來購買數位教學軟體，而教育部也規劃了一套涵蓋從基礎數位素養到進階 AI 整合的完整師資培訓架構 。

這套模式也引起了國際注意。舉例來說，南韓的教育官員就對台灣這種結合了中央級數位平台、免費內容，以及用於診斷學習困難的大數據分析模式，表達了濃厚的興趣 。

為期兩年的 AI 教育雄心

時間回到 2024 年 9 月，時任教育部次長葉丙成提出了一個引人注目的時間表：台灣要在兩年內成為亞洲 AI 教育的領導者 。這張藍圖涵蓋了高中必修的 AI 課程、引進中小學課堂的生成式 AI 學習夥伴，以及能夠激發學生參與感的 AI 競賽等 。

提供給高中生的 AI 選修課程已經逐步上路，其中還包含一套能夠處理大量作業的線上自動評分系統 。為了加速推動，3.0 版的數位教學指引更是提前上線發布 。

對科學教育的具體意義

雖然教育部大部分的 AI 計畫都橫跨各個學科，但 2026 年 5 月的這場會議特別聚焦在高中科學教育上。這反映出一個深思熟慮的策略：科學這門學科所強調的數據解讀、模型建立與探究式學習，恰好與 AI 工具能夠放大的優勢完美契合 。

教師們正被逐步引導，學習如何在教學的各個環節中使用 TALP——課前用來備課，課中用來獲取即時反饋，課後則用來進行補救與強化教學。由於平台能夠呈現個別學生的學習數據，這讓科學教育者在一個「誤解若不及時處理，便會快速累積」的學科中，獲得了一項極為精準的工具 。

在這個時代背景下，適性學習平台與其說是一項補充性質的科技小工具，不如說是整個教育部數位策略中的關鍵結締組織。它將課程綱要、評量方式、教師專業發展與學生自主學習權，全部統合在單一的環境中，並且有來自官方的指引，同時說明其潛力與風險 。