探索生成式AI
生成式 AI（Generative AI） 是一種人工智慧技術，能夠根據輸入的指令或數據，自動創造新的內容，例如文字、圖片、音樂、影片或程式碼。它藉由提供大量數據給深度學習模型（如 GPT、DALL·E、Stable Diffusion），從中提取高層次的抽象特徵，並根據模式產生類似的內容。
若能善用AI，它能大幅提升人們學習與工作的效率，為我們的生活帶來更多便利，但使用者也需注意準確性與倫理問題，且不宜過度依賴AI。
一、給學生的參考指引
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- 學術與學習
- 寫作輔助：幫助撰寫論文、報告、摘要，提供靈感或建議。
- 筆記整理：將課堂筆記轉換為重點摘要、心智圖或簡報。
- 作業與研究：生成研究計畫、提供文獻回顧建議，或幫助理解複雜概念。
- 語言學習：協助翻譯、改正文法、模擬對話，增強外語能力。
- 數據分析：輔助統計分析、Python/R 程式設計、數據可視化等。
- 創意與設計
- 圖像生成：用於製作海報、PPT、社群媒體貼文、藝術創作（如 DALL·E）。
- 影片與音樂製作：生成影片腳本、字幕、背景音樂或音效（如 Runway、Soundraw）。
- 程式設計與開發：協助撰寫與除錯程式碼，生成 UI/UX 設計草圖。
- 個人提升與職涯發展
- 履歷與求職信：生成專業履歷、求職信，提高應徵機會。
- 模擬面試：提供行業相關的面試問題與建議回應。
- 生產力提升：時間管理建議、行程規劃、To-Do List 生成。
- 技術與程式開發
- 程式碼生成與除錯：幫助撰寫 Python、Java、C++ 代碼，解釋演算法。
- 數據分析與機器學習：用於數據預處理、模型設計、分析報告撰寫。
- 網站開發：自動生成 HTML、CSS、JavaScript 代碼，幫助學習 Web 開發。
- 學術與學習
二、給導師的參考指引
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- 課程準備與教材開發
- 講義與簡報製作：自動生成課程講義、PPT 或教材摘要，提高課程準備效率。
- 案例與習題設計：根據課程主題生成個案研究、習題或測驗題目（如選擇題、開放式問題）。
- 課程結構優化：根據學生反饋，分析課程內容並提供改進建議。
- 評量與作業反饋
- 自動評分：AI 可協助批改選擇題、短文，甚至提供寫作建議（適用於非正式作業）。
- 學習分析：透過 AI 分析學生作業與測驗成績，識別學習弱點並提供改進建議。
- 語法與寫作輔助：自動提供學生寫作反饋，幫助提升學術寫作能力。
- 文獻回顧與資料蒐集
- 自動摘要與整理：AI 可快速從大量學術論文中提取摘要，幫助研究者掌握最新趨勢。
- 關鍵詞與引用建議：根據研究主題，提供相關文獻推薦與參考文獻格式建議。
- 學術研究與數據分析
- 研究假設與實驗設計：提供研究設計建議，如選擇適當的方法論、統計模型等。
- 數據分析與視覺化：AI 可協助處理數據、建立統計模型，甚至生成 Python/R 代碼進行數據分析。
- 論文撰寫輔助：協助撰寫摘要、研究方法、數據分析與結論部分，提高論文可讀性。
- 課程準備與教材開發
使用者在利用生成式人工智慧（AI）時，應該注意以下幾個重要事項，以確保學術誠信、數據準確性、法律合規性，以及道德責任。
學術誠信與抄襲問題
避免直接複製 AI 生成的內容：AI 可能生成與現有資料類似的文本，直接使用可能違反學術誠信原則。
適當引用 AI 生成內容：部分期刊和學術機構已制定 AI 內容的引用規範（如 APA 7th、MLA、IEEE）。
內容準確性與偏見
驗證 AI 生成的資訊：AI 在缺乏充足的資訊時，可能會依據已有的數據模式填補內容，導致提供捏造或錯誤的答案，這種現象被稱為AI 幻覺（hallucination）。
檢查數據與演算法偏見：AI 可能因訓練數據的偏差產生不公平或片面的內容，需保持批判性思考。
倫理與個人隱私
避免輸入敏感個資：不要在 AI 平台輸入個人資料、學校帳號、機密研究資訊，以防洩漏。
遵守規定使用 AI 進行作業與考試：某些課程可能禁止使用 AI 完成作業或測驗，應遵守相關規定。
學術誠信與評測挑戰
辨識 AI 生成的作業與論文：AI 生成內容可能影響學生真實學習成效，導師需提升識別能力。
重新設計評測方式：可以考慮開放性問答、口試、專案報告等，減少學生僅靠 AI 生成內容應付作業。
清楚界定 AI 使用規範：在課程大綱中說明 AI 可被允許的使用範圍，避免爭議。
教學與研究的正確使用方式
核實 AI 生成的教學內容：避免錯誤知識影響學生學習，例如 AI 可能產生不準確的歷史、科學數據。
確保 AI 在研究中的合理應用：避免在論文或研究中使用未經驗證的 AI 生成數據，保持嚴謹性。
法律與道德考量
避免侵犯版權與智慧財產權：AI 可能生成與已發表內容相似的作品，導師應提醒學生避免違反版權法。
遵守隱私保護法規（如 GDPR）：如果 AI 會處理學生資料，應確保符合隱私與數據保護規範。
防止 AI 偏見影響教學與研究：AI 可能基於訓練數據產生不公平的推論，導師應提高警覺。
以下彙整相關網路資源，提供各位師生參考利用：
- 如何問出更好的問題？AI世代師生都必須面對的挑戰
https://gamma.app/docs/AI-phh7i67cg4hx4qu?fbclid=IwAR0rqZcDYvoZPFpcSw6Or2pdUq-Snus3ffpkZINS_80IEi8_XPfSaR6a_ZQ&mode=doc - ChatGPT 提問祕訣：從新手到專家，解析AI對話的科學技巧
https://domyweb.org/chatgpt-questioning-skills/ - 2023_09_ChatGPT的原理與應用
https://web.ntnu.edu.tw/~samtseng/present/2023_ChatGPT.pdf - 生成式AI工具使用指南[臺大圖書館HELP講堂20240912] https://www.youtube.com/watch?v=fwzmEAWfuYE
- 小編必學AI繪圖生成式工具-Ideogram
https://www.cc.ntu.edu.tw/chinese/epaper/home/20240620_006906.html - 開始使用 dzine
https://steam.oxxostudio.tw/category/aigc/other/dzine.html#google_vignette - 文字AI超簡單！ChatGPT全方位必修課 報告 論文 New Bing Notion AI
https://www.youtube.com/watch?v=EM25tJ4oHUM&t=1s
圖書館也有許多有關生成式AI的館藏資源，歡迎前來借閱使用：生成式AI資源
1.延伸閱讀
1.STEAM 教育學習網：生成式 AI ( AIGC、GenAI ) 教學
2.國立台灣大學圖書館：如何引用ChatGPT生成內容？
3.中興大學：生成式AI之後的學術倫理議題解析
4.台灣學術倫理教育資源中心：大學校園因應生成式AI之指引及教學建議
5.史丹佛大學：生成式AI：史丹佛AI研究中心的觀點
2.參考資料
1.Cooper, G. (2023). Examining science education in ChatGPT: An exploratory study of generative artificial intelligence. J Sci Educ Technol, 32, 444–452. https://link.springer.com/article/10.1007/s10956-023-10039-y
2.國立臺灣大學教學發展中心（2023 年 3 月 14 日）。臺大針對生成式AI工具之教學因應措施。https://www.dlc.ntu.edu.tw/ai-tools/
3.教育部臺灣學術倫理教育資源中心（2023年4月）。教師因應生成式AI的教學指引。https://ethics.moe.edu.tw/files/resource/poster/poster_24.jpg
4.國立臺灣師範大學 。生成式AI之學習應用及參考指引。https://ctld.ntnu.edu.tw/generative_ai
5.STEAM 教育學習網。生成式 AI ( AIGC、GenAI ) 教學。https://steam.oxxostudio.tw/category/aigc/index.html
6.國家科學及技術委員會。行政院及所屬機關（構）使用生成式AI參考指引。https://www.nstc.gov.tw/folksonomy/list/c79bf57b-dc94-4aff-8d14-3262b5559cfc?l=ch
7.OpenAI (2025)。ChatGPT (GPT-4o mini)[大學生與教師在使用生成式AI時，應注意哪些問題]。https://chatgpt.com/c/6889bdc6-2c18-8010-a66e-590038364513