跨領域同好會（二）： AI 賦能跨領域 

這場「跨領域同好會」，聚焦 AI 如何實際應用於跨領域教學、行政協作與專案推進，從教育現場出發，重新思考 AI 與人的協作關係。宋晧溓老師，來自國立政治大學 數位內容與科技學士學位學程，將分享 AI 在行政與專案管理中的實務應用，包含 Custom GPT、Google Apps Script 與協作流程設計，如何降低重複性工作、提升協作效率，並建立可延續的工作機制。林經堯老師，來自國立臺灣大學 創新領域學士學位學程，將從設計思考與跨領域專案經驗出發，分享 AI 如何協助問題定義、方向聚焦與決策判斷，讓團隊從資訊混亂逐步走向行動與落地。

這不只是一次 AI 工具分享，更是一場關於：

如何降低教育現場的摩擦成本、如何提升跨領域團隊協作、如何讓 AI 成為「思考與協作」的工具、如何把時間重新留給真正重要的人與對話的深度交流。歡迎對跨域教育、教育創新、組織協作與未來學習發展有興趣的師生與夥伴參與。 

時間：6/17 中午 1230~1345

地點：線上直播（網址將於活動前寄送）

備註：已達線上活動人數上限，暫停報名

活動紀實

AI 工具日新月異，如何在不斷更新的技術浪潮中，找到適合自己工作情境的使用方式？行政事務繁重，制度尚待建立的教育現場，又能如何借助 AI 找到效率突破口？

6 月 17 日，「跨領域同好會」第二場活動以「AI 協作應用」為題，邀請政治大學校學士辦公室高階專案經理宋晧溓（阿泰）與台灣大學創新設計學院教師林經堯，分別從行政流程自動化與課程設計出發，共同回應。前者以校學士辦公室的實務場景為例，示範如何透過 Custom GPT、Vibe Coding 與 Claude 報告整理，將繁瑣的行政流程系統化；後者則以一整個學期的 AI-Empowered PBL 課程為本，分享設計思考如何與 AI 工具深度整合，帶領學生從被動接收知識，走向主動定義問題、迭代驗證解方。

「人決定標準與品質，AI 負責剩下的事。」

第一位講者阿泰開場便坦言，校學士辦公室的處境頗為「混沌」。兩屆學生加起來近五十人、每週至少兩次跨單位會議、業務涵蓋申請審核、學習計畫異動到活動辦理，且所有制度幾乎都還在邊設計邊執行，幾乎沒有現成案例可以參考。在這樣的高壓環境下，他們發展出一套「10-80-10」的AI協作邏輯，也就是人在起始階段花10%的力氣確立品質標準，讓AI處理中間80%的資料整理與論述生成，最後再由人花10%的力氣做成果把關。

實際應用上，辦公室主要採用三種AI工具組合。第一是基於ChatGPT架設的客製化諮詢機器人（Custom GPT），透過細緻的Prompt設計，讓校學士學生在提交申請、撰寫學習計畫書之前，能先透過AI過濾掉大量重複性問題，同時透過內建評估指標引導學生提高初稿品質；透過 AI 擔任「第一線諮詢窗口」，大量重複性問題得以在學生端就被消化，承辦人員的溝通負擔也因此大幅降低。第二是以Google Apps Script結合Google Doc與Google Sheet，實現大量個人化信件的自動化發送——從逐字稿整理、文件分頁管理，到依名單批次寄送通知信，都以「Vibe Coding」方式請AI直接生成程式碼，降低技術門檻。第三是以Claude處理長篇報告，結合Typeless語音輸入與Memo AI錄音轉寫，形成一條「語音 → 逐字稿 → AI整理 → 最終報告」的完整工作流。他強調，導入AI最重要的心態轉變，在於「如何有效地交待AI做事」本身就是一種需要刻意練習的能力，辦公室同仁也是在逐步摸索中才找到適合自己的節奏。「人決定標準與品質，AI 負責剩下的事」——這句話，既是他們的工作哲學，也是整套流程能夠運作的前提。

AI融入設計思考課程：雙鑽石加上「AI」

第二位講者林經堯老師，分享的是他在創新設計學院所設計的「AI-Empowered PBL」課程，一整個學期把AI工具嵌入設計思考的雙鑽石流程（Discover、Define、Develop、Deliver、Test、Reflect）。他在分享的時候以兩個學生真實專案為例，具體呈現AI在各階段的不同角色。

在Discover階段，學生以Gemini處理訪談逐字稿，快速提取關鍵洞察。老師特別強調AI作為「客觀第三者」的價值，認為相較於研究者容易受到先入為主的偏見影響，AI能更中立地識別訪談中被忽略的內容。進入Define階段，則借助AI建立Persona、輔助HMW（How Might We）問題框架發想，將散亂的質性資料收斂為具體的問題陳述。Develop 階段是 AI 介入比重最高的環節：學生透過Gemini Canvas進行協作設計，以Google Apps Script自動化問卷流程，更關鍵的是導入「Vibe Coding」，非資訊背景的學生只需用自然語言描述需求，即可透過Claude或Antigravity等工具生成可運作的互動原型，將認知資源從「語法除錯」解放到「使用者體驗設計」上。進入Deliver階段，AI則扮演潤飾與整合的角色：協助梳理簡報邏輯、優化展示文案，將粗糙的研究過程轉化為流暢的成果呈現。

舉例而言，以工藝傳承為題的組別，最終開發出名為「金門打花草」的遊戲平台，以AI動作糾正系統輔助玩家學習傳統陣頭舞步；另一組聚焦「假休息」現象的學生，則打造出結合AI疲勞診斷與VR沉浸體驗的放鬆裝置原型，並實際招募使用者進行測試，依據回饋持續迭代修正。期末反思時，老師讓每位學生手繪「自己的AI鑽石」，試著描繪AI在整個專案流程中的位置與比重，結果人人畫出不同的形狀。有人認為AI是穿插在雙鑽石之間的輔助層，有人覺得AI從頭到尾都包覆著整個流程，也有學生觀察到越接近測試驗證階段，AI的介入比重就越高。老師並不急著給出標準答案，並認為：「沒有定論，才是最有價值的討論」。

結語

活動後半的開放討論中，本次活動的主持人，臺大創新設計學院老師黃書緯提出AI工具的付費問題。阿泰表示，學生往往會自己找到出路，且相較於場地費等活動開銷，訂閱費用其實並不構成太大障礙；林老師則補充，學校的課程設計上優先以免費工具入門，更著重教導學生「使用AI的哲學」，也就是思考自己與工具的關係，以及如何提出更好的問題。因為，工具會一直換，但提問的能力不會過時。阿泰則分享了兩個來自行政現場的觀察。其一，這幾年行政與教育現場越來越難聘到人，許多同仁一人身兼多職，AI協作已不再是錦上添花，現實是「一個人加一個AI」的配置，主管必須提早意識到這個轉變。其二，當熟悉業務的同仁離開，組織知識往往也跟著斷鏈。他的想法是，完整的文件化本身就是AI自動化的前提，好的檔案命題與結構，才能讓AI真正發揮作用。換句話說，把事情記錄清楚，不只是行政上的習慣，更是讓AI接得住工作的基礎條件。