進場盤點：你已能獨立運用，還是只看過示範？

先釐清這次盤點的目的

A11 不要求你已經完全消化前面十堂課。大學教師經常在會議或研習現場先理解大意，事後才補查細節，這並不罕見。本頁要做的，是如實盤點你目前對 AI 工具、數位專案管理方法、課堂活動設計與學習證據的掌握程度。

這份盤點不考試，也不排名；它的用途是找出旗艦課程可以從哪一個環節開始設計。A01 到 A10 已介紹多項技術與方法，包括 ChatGPT、Gemini、Gemini Notebook（NotebookLM）、Vibe Coding、Codex、Google Sheets、表單、Peer Evaluation、數位專案管理、教材生成與助教設計。進入 A11 之後，重點由工具示範轉向課程整合與實際驗證：

• 這些技術納入課程後，學生會增加哪些能耐？
• 教師可以取得哪些學習證據？
• 這套流程能否穩定運作，而非只在第一次示範時成功？

盤點時必須區分四種程度：看過示範、依步驟完成、獨立交付，以及能夠穩定納入課程。教師自己能完成，也未必已經能教學生把同一項技術用於專業判斷。這些差距正是課程設計的起點。若未先盤點，很容易把一次成功的操作誤認為可以長期運作的教學流程。

這份盤點承接 AIEA 前段課程，也參考《判斷力課堂》與 Become Judy 的公開課程設計。^{SRC-101 SRC-102 SRC-103 SRC-104} 你不需要先接受其中每一項做法；請用自己的課程與完成證據逐項核對，再判斷哪些方法適合納入。

你會完成什麼

完成本頁後，你會取得四項成果。

第一，完成一份「技術成熟度盤點」。檢查重點在於能否使用工具完成可交付成果，操作介面的熟悉度只是其中一部分。以 Gemini Notebook（NotebookLM） 為例，你需要確認自己能否建立來源包、設定回答邊界、產生題目、要求引用、檢查錯誤，並清楚界定助教不能回答的範圍。以 Codex 為例，則要確認自己能否將教材任務寫成可執行的工作說明，讓協作者依同一份規格接手，而非只留下一句「幫我處理」。

第二，完成一份「課程設計成熟度盤點」。請選擇一門實際授課、學生確實會修習，而且受行政時程約束的課程，暫緩理想化描述。接著寫下學生終點、週次結構、作業任務、課堂管理規則、評量證據與 AI 介入位置。有些課程理念完整，但學習證據不足；有些課程累積了大量證據，卻尚未說清楚要證明哪一項能力。這兩種情況都可以透過盤點逐步修正。

第三，完成「中途加入補強路徑」。A11/A12 可能有學員中途加入，或未完整參與前面十堂課，這是成人學習常見的情況。補強表會將前段技術分成「必須補」「可以跟著做」「先看示範」「暫時不用追」四類。你不必補完所有內容，只需確認接下來設計課程時會使用哪些工具。

第四，完成「A11 進場任務」。這張卡片內容精簡，但必須具體作答：寫出一門課的名稱、學生最後應具備的能耐、目前最不足的學習證據、你願意讓 AI 介入的位置，以及你決定保留 No AI 或 No electronics 的活動。下一頁將根據這張卡片，進一步處理教師在 AI 時代不能外包的責任。

從工作坊示範回到真實課堂

能跟上示範，不等於能獨立運用

你可能有過這種經驗：工作坊講師在前方示範，操作順利，AI 回答也很完整，現場多數人都能理解。你依照步驟完成一次，也取得一份可用的輸出。隔週將同一種方法運用在自己的課程，才發現素材、學生程度、權限、時間與作業要求全都不同。完成示範只能證明你能在既定條件下操作，還不能證明這套方法已經適合你的課程。

工具示範通常在準備完善的環境中進行：素材已選定、任務已規畫、Prompt 已測試，權限問題也已排除。真實課堂則可能遇到資料缺漏、檔名混亂、來源遺失、學生將 AI 摘要當成閱讀心得，以及小組貢獻不均。盤點需要處理的是這些實際條件，而非重現一次順利的示範。

A11 的第一項工作，是將現有的工具能力轉化為課堂中可運作的流程。進場盤點要求你回答：工具能否納入一套順序清楚、邊界明確、留有證據並提供回饋的學習流程？目前尚未做到並無妨，關鍵是要在納入正式作業前確認缺口，保留調整時間。

Become Judy 提供的提醒

Become Judy 適合作為 A11/A12 的主要示範，關鍵在於它將一個吸引人的故事轉化為 18 週管理學課程。公開課程頁清楚列出學習成果：學生要能辨識機會、設計制度、提出建議；期末成果是一份公司建立藍圖，而非個人心得。^SRC-103 這個案例提醒我們，有趣的題目可以吸引學生投入，專業任務才是培養能力的主要途徑。

你可以用四個問題檢查自己的課程：

• 目前吸引學生投入的題材是什麼？
• 這個題材能否發展成一條完整的學習路徑？
• 學生每週會產出哪些分析工具或階段成果？
• 這些成果能否整合成一份具體、可評量的期末作品？

「學生應該會有所收穫」仍然不夠明確。教師必須能夠觀察、說明並評量這些收穫。

進場盤點只要求你如實說明目前狀態，不必先完成整門課的設計。課程可能已有很好的故事，但證據鏈尚未建立；作業數量充足，學生終點仍不明確；AI 政策寫得完整，任務設計卻尚未配合；也可能各項元素都已具備，學生仍不清楚自己正在練習哪一種能力。請將這些問題帶進 A11，作為現場修正的起點。

三項核心判準

一、技術成熟度不能只看工具清單

填寫盤點表時，請勿只寫「我用過 ChatGPT、我看過 Gemini、我聽過 Gemini Notebook（NotebookLM）、我知道 Codex 很厲害」。這些答案只能證明你曾經接觸工具，無法判斷能否完成任務。本頁將技術成熟度分為五階。

• 看過：知道工具名稱，也看過他人操作，但尚未能納入課堂。
• 跟著做：可以依照示範步驟完成一次輸出，仍依賴既定素材與操作順序。
• 獨立完成：能使用自己的資料、問題與限制完成一份成果。
• 穩定交付：能重複完成任務，也能處理檔案格式、錯誤輸出、權限、版本、缺漏資料與時間壓力。
• 能教別人：了解新手常見的困難，能拆解任務、設計檢查點，也能說明不宜使用工具的情況。

A11 不要求每一項工具都達到第五階，也沒有這個必要。你需要辨識哪些工具已能納入課堂、哪些適合由教師示範，以及哪些暫時不使用。工具選擇應服務學生的學習終點；數量增加不會自然使課程更完整。

二、排滿週次不等於課程成熟

許多課程看起來十分完整，因為十八週都已填入主題。然而，週次排滿只代表行事曆沒有空白，不能證明學習必然發生。評估課程成熟度，需要檢查五個問題。

• 能耐是否清楚：學生應能在真實、模糊且帶有限制的情境中，提出有理由的判斷；「了解某領域」尚不足以構成能耐。
• 能否拆解成能力：能力必須可練習、可觀察、可評量，例如定義問題、比較方案、提出反例、運用證據、修正作品與公開辯護。
• 支撐能力的知識是否明確：章節名稱只是目錄，學生真正需要掌握的是概念、理論、方法與專業語言。
• 學習證據是否充分：最終作業即使完整，若看不到判斷如何形成，評量仍可能只看見成果的外觀。
• AI 在哪一個節點介入：介入太早，可能取代學生的第一判斷；介入太晚，可能只剩文字潤飾。位置適當時，AI 才能協助比較、查漏、反駁與修正。

這五個問題比「本週要教哪一章」更需要規畫。若只將教材帶入教室，卻未安排練習、證據與回饋，學生很難形成穩定的理解。

三、為中途加入者提供清楚的補強路徑

A11/A12 必須納入一項實際情況：部分學員未從 A01 完整參與到 A10。你不必先補完所有技術細節才能加入；請先掌握共同語言，包括能耐、能力、知識、證據、評量、No AI、AI allowed、AI required、課堂契約、課程助教與 Agent。

中途加入時，可以將尚未熟悉的項目標示為「看過」或「待補」。請如實記錄，不必追求看似完整的結果。你可以寫：我沒有操作過 Codex，但知道它能協助整理教材與維護內容；我尚未建立 Gemini Notebook（NotebookLM） 助教，但了解後續將處理來源包與引用檢查；我沒有進行過 Peer Evaluation 分析，但知道評量不能只觀察最常發言的學生。這類回答比籠統地寫「熟悉」更有助於安排補強順序。

假設你先前只使用過 ChatGPT 與 Google Sheets，尚未接觸 Gemini Notebook（NotebookLM）、Codex、Vibe Coding 與 Peer Evaluation；這次帶來的是一門三小時企業訓練，主題為「主管如何判斷部門是否適合導入 AI 客服流程」。此時需要做三項決策：

• 參與者結訓時最重要的判斷能力是什麼？例如，能辨識哪些客服流程適合自動化，哪些必須保留人工。
• 三小時內最需要哪些工具支援？可能包括 Sheets 流程盤點、Gemini Notebook（NotebookLM） 來源包，以及一份 No AI 紙本決策卡。
• 哪些技術只需先看示範，暫時不必完成交付？

依照實際課程問題安排補強順序，即可開始設計。

案例分析

案例：工具很多，課程設計卻尚未改變

假設你是一位管理學教師。前面幾堂課已學習 ChatGPT 角色扮演、Gemini Notebook（NotebookLM） 來源問答、Vibe Coding 小工具、Google Sheets 表單分析、Peer Evaluation 與 Codex 任務委派。你累積了大量筆記與檔案，現在準備將這些技術納入一門「消費者行為」或「組織管理」課。

最直接的作法，是每週安排一項 AI 活動：第一週用 ChatGPT 摘要，第二週用 Gemini Notebook（NotebookLM） 問答，第三週用 Vibe Coding 製作互動頁，第四週用 Sheets 建立問卷，第五週進行 Peer Evaluation。活動看似豐富，卻仍須追問：學生結課時增加了哪些能耐？如果每週只更換工具，學生看到的是教師投入大量準備，未必真正練習到專業判斷。教師的投入值得肯定，但不能直接視為學習成果。

較合適的作法，是先寫出學生最後要完成的成果：一份能回應真實顧客問題的消費者洞察與行動方案。接著定義能耐：學生能在資訊不完整的消費情境中，辨識主要問題、選擇合適資料、提出可檢驗假設，並說明建議的風險。再拆解能力，包括訪談、分類、辨認矛盾、運用理論解釋、提出反例與修正建議。最後決定 AI 的介入位置：

• 訪談前採 No AI，學生先寫出自己的假設。
• 資料整理採 AI allowed，但必須保留原始證據。
• 反方論點採 AI required，要求模型模擬尚未接受提案的主管。
• 最後口頭辯護採 No electronics，學生只攜帶一頁紙本判斷卡。

如此一來，AI 會依學習目的配置在不同節點，而非成為每週更換活動形式的工具。

這個案例並未減少工具，而是更清楚地界定每一項工具的位置。AI 承擔適合的輔助工作；教師仍負責安排學習順序、證據與評量。

從 Become Judy 看成熟度盤點

Become Judy 課程頁提供了一套可參考的課程架構：十八週故事型管理學課程、十五週核心管理主題，以及一份公司建立藍圖。學習成果則明確寫成辨識機會、設計制度與提出建議。^SRC-103 你可以依據這套架構設計盤點題目。

若以這門課作為示範，盤點項目除了 AI 案例整理能力，也應包括以下內容：

• 能否將一個有趣的人物故事轉化為管理問題？
• 能否設計學生每週要完成的管理工具？
• 學生使用 AI 協助理解時，如何保留個案閱讀的證據？
• 證據表、假設表、資料缺口與 AI 使用聲明要如何繳交？
• 哪些週次應暫不使用 AI，讓學生先在紙上決定問題框架？

這些題目能將技術能力與課程設計能力連結起來。真正困難的問題並非「哪一個工具最好」，而是「這門課要讓學生在哪一種專業判斷上進步」。如果缺少明確答案，再先進的工具也只能增加活動形式，無法替代學習成果。

A11 前的進階技術盤點

前面的課程已經介紹不少工具。到了 A11，盤點方式不能再停在「有沒有聽過」，也不能因為曾經跟著講師做完一次，就直接判定自己已經會用。比較可靠的作法，是拿一項真實任務來看：你能不能自己準備資料、設定權限、完成操作、發現錯誤，最後交付一份別人真的用得上的成果。

請先從下表選出和你下一門課最有關的三項。每一項只需先準備一份代表性成果；沒有成果也沒關係，改做表中的微型任務即可。表中的產品功能與使用條件，應以各平台最新官方說明及你的帳號實際畫面為準。^{SRC-107SRC-108SRC-109SRC-110SRC-111}

Google Antigravity 使用獨立的 Chrome 設定檔，不應假設會直接沿用你平常已登入的瀏覽器。一般版 Gemini Notebook 目前也不能直接假設有官方 MCP 可排程產生完整研究報告。遇到學校後台、正式成績、學生個資或行政送件，盤點重點是能否先設計安全測試與核准點，不是要求學員直接在正式系統冒險操作。

OpenClaw 是 Agent 執行環境，不是語言模型本身。即使模型在本機執行，只要仍連接外部搜尋、雲端 API 或通訊服務，資料就不一定完全留在電腦內。「小龍蝦」若是指 OpenClaw，請在成果中同時寫出正式名稱；若你指的是其他專案，先補上正式網址。

盤點結論仍只有三種：能獨立使用、需要再做一次、A11 前先補。判斷時請寫出證據，不以訂閱方案、工具數量或自信程度代替成果。

No electronics：先完成紙筆判斷

No electronics 活動：五階成熟度紙筆盤點

請先拿出紙筆，暫時不使用手機、電腦與 AI。這個活動的目的，是保留你的第一判斷。第一判斷未必準確，卻能反映你直覺上高估了哪些能力、低估了哪些問題。

在紙上畫一張表。橫軸寫十項工具或方法：ChatGPT／GPTs、Gemini／Gems、Gemini Notebook（NotebookLM）、Vibe Coding、Codex、Google Sheets、Forms、Peer Evaluation、AI 簡報與圖像生成、數位專案管理。縱軸寫五階成熟度：看過、跟著做、獨立完成、穩定交付、能教別人。每一格都要寫一句證據，不要只打勾。例如：「我曾用 Gemini Notebook（NotebookLM） 建立一個來源包，能要求它引用來源，但尚未設計過正式題庫。」這句話比「熟悉」更能說明目前程度。

接著用另一張紙記錄課程現況：課名、學生對象、十八週或三小時架構、主要作業、目前評量方式，以及最希望改善的環節。本輪先記錄實際情況，暫不撰寫理想願景。若盤點結果沒有任何缺口，請再從學生經驗重新檢查；教師心中的完整設計，未必等同學生實際參與的課程。

最後，將兩張紙並列，畫出三條連線：

• 哪一項工具可以直接服務這門課的學習成果？
• 哪一項工具目前尚未成熟，納入課堂反而會增加混亂？
• 哪一個課堂活動必須保留 No AI 或 No electronics？

判斷清楚即可，不需要特別處理版面。

紙筆活動的完成條件

完成這個活動時，應該至少得到三項發現：哪一項工具能力仍停留在看過或跟著做、課程哪一個環節最缺乏證據，以及哪一個活動不宜讓 AI 過早介入。

若沒有發現任何問題，請再檢查一次。課程設計應對學生友善，對自己的判斷則需要維持同樣嚴謹的標準。

AI allowed：整理補強順序

AI allowed 活動：將紙筆盤點整理為補強順序

完成紙筆盤點後，再請 AI 協助。它的工作是整理風險與補強順序，不替你評分。請提供工具成熟度、課程現況與三條連線，並指定三項工作。

• 整理目前已可運用的能力。每一項能力都要對應可交付成果，不能只寫「具備基礎理解」。
• 指出目前不宜納入課堂的技術，並說明原因：教師尚未熟悉、學生尚未具備、資料來源不足、評量標準未定，或課堂時間不足。
• 提出一條 A11 補強路徑，分別標示課前補強、現場操作，以及延至 A12 處理的項目。

AI 整理後的內容仍是草案。請檢查它是否過度鼓勵、過度保守，或將能力缺口寫得過於含糊。有效的診斷必須回答三件事：缺少什麼證據、優先補強哪一項，以及完成標準是什麼。

引導式工具

如果你是中途加入，或不確定 A01-A10 到底涵蓋哪些方法，可先下載 AIEA A01-A10 前導課程速覽。這是一頁短檔，不是整套教材；使用盤點教練時，可以和你現有的成果一起上傳。

如何檢查盤點教練的回應

將現有成果交給盤點教練後，先確認它是否逐項引用完成證據。若只有「常用」「熟悉」「會用」等自評，卻未提供任務、檔案、使用次數、查核方式或失敗經驗，該項只能列為「待補證據」。若工具直接判定你已能「穩定交付」，請要求它依據證據重新判讀。

接著檢查補強建議是否可以執行。有效的建議應指出要補哪一份成果、何時完成、如何查核，不能只寫「持續精進」。你也可以刻意保留一項資料缺口，確認 AI 會標示資料不足，而不會自行補寫經驗。這項測試可避免盤點結果被過度客氣的文字模糊。

自助填答

表單一：我的技術成熟度

表單二：我的課程現況

表單三：中途加入補強路徑

填答提醒

填答時請避免三種答案。第一種是「我大致理解」，因為理解程度仍需具體證據。第二種是「未來可以應用」，因為尚未說明應用的任務與時程。第三種是「學生應該會喜歡」，因為參與意願不能替代學習成果。你可以寫「不確定」「待補」或「目前沒有證據」，這些答案更能反映實際狀態。

測試資料

測試資料 A：正常案例

預期輸出：AI 應將 ChatGPT 與 Sheets 列為可納入課堂但需建立規範，將 Gemini Notebook（NotebookLM） 與 Codex 列為需要補強，將 Peer Evaluation 與 Vibe Coding 列為先看示範或延至 A12 處理。回應也應提醒付費工具的公平性與課堂契約。

測試資料 B：邊界案例

預期輸出：AI 不應建議全面導入 Codex。較合適的建議，是先將 Codex 用於教師端的教材與範例製作；學生端則先建立 AI 使用聲明、版本紀錄與簡單互評。回應也應將小組合作問題列為評量與證據設計的風險。

測試資料 C：錯誤案例

預期輸出：AI 應退回資料或標示資訊不足，不應直接肯定填答者已具備完整能力。若回應寫出「你已具備高度成熟度，可直接導入 AI 旗艦課程」，請將它列入失敗案例。這類回應措辭友善，卻沒有提供可查核的判斷。

完成品範例

範例：A11 課前盤點摘要

這份範例是一個可帶入 A11 的最低可用版本，並非標準答案。它已說清楚課程、學習終點、工具位置、No AI 活動、AI 活動與風險，因此足以開始後續設計。你的版本可以更短，但內容不能更含糊。

進階盤點：將教師能力轉化為學生任務

從教師能力轉成學生任務

盤點表最常見的誤差，是教師將自己的工具熟悉度直接視為學生可以完成的任務。教師會使用 ChatGPT，學生未必知道何時提問、問題需要多具體，以及如何檢查回答。教師會使用 Gemini Notebook（NotebookLM），學生未必了解來源包的邊界，也未必會檢查引用。教師會使用 Sheets，學生也未必會遵守欄位定義。這些能力都需要透過清楚的任務說明、範例與檢查點逐步建立。

接下來，將每一項「我會」改寫成具體的學生任務。例如：

• 「我會用 AI 產生討論題」可改為：「學生閱讀個案後，先寫出三個判斷標準，再用 AI 產生一組反方追問，最後標示哪一題改變了自己的立場。」
• 「我會用 Sheets 分析互評」可改為：「學生每週填寫組內貢獻紀錄，欄位包含任務、證據、協助對象與未完成原因；教師每兩週檢查異常值，並要求小組說明。」

任務具體到這個程度，才具有明確的教學功能。

若某項工具難以轉化成學生任務，暫時不要列入學生端的核心活動；它可能更適合由教師使用。例如，初期可用 Codex 協助整理教材、建立表格與產生範例。等到任務卡、輸入資料、完成成果與查核方式都已說明清楚，再考慮讓學生使用。許多課堂導入問題，來自工具已交給學生，任務規格卻尚未建立。

用三種證據檢查成熟度

成熟度不能只靠自評，至少要檢查三種證據。

• 成果證據：是否已有一份完成品，例如 Gemini Notebook（NotebookLM） 來源包、AI 使用聲明表、Vibe Coding 原型或 Peer Evaluation 分析報告。
• 過程證據：是否清楚完成品的製作過程，並保留 Prompt、資料、版本、錯誤修正與測試紀錄。
• 教學證據：學生出錯時，能否判斷問題來自資料不足、Prompt 過於寬鬆、來源不可靠、概念不清，或評量標準未說明。

只有成果證據，還不足以直接納入課堂；完整輸出若無法說明形成過程，便難以教學。只有過程證據也不夠，因為教師能完成，不能保證學生也能完成。可正式納入課堂的工具，至少要有成果證據與教學證據。若尚未具備教學證據，請先列為「教師示範」或「現場共同操作」，暫時不要直接設計成學生作業。

每一項證據都使用同一個最小格式記錄：「完成了什麼」「使用哪一份真實資料」「如何查核」「曾在哪裡失敗」「下次能否重做」。不要只寫「我做過 Gemini Notebook（NotebookLM）」，應具體記錄：「我用六份指定閱讀建立來源包，逐題檢查引用；其中兩題的來源無法支持回答，後來調整來源命名與提問方式。」這類紀錄能區分一次成功與穩定交付，也可以直接轉化為後續的補強任務。

將盤點結果轉化為七天內可完成的行動

盤點完成後，請將每一個「待補」改寫成一項小任務。任務至少要說明成果、材料、查核方式與期限。例如：「七天內，用自己課程的一篇指定閱讀和兩份補充資料建立 Gemini Notebook（NotebookLM） 來源包；提出五題學生可能會問的問題；逐題檢查引用是否確實支持回答；記錄一題失敗回答及其修正方式。」這項任務比「加強 Gemini Notebook（NotebookLM）」更清楚，也更容易判斷是否完成。

若待補項目很多，請用兩個問題排序。第一，這個缺口是否會阻礙你完成 A11 的課程架構？第二，若直接帶入課堂，是否會導致學生無法完成作品、無法查核來源，或產生不公平？兩題都答「會」的項目應優先處理；只影響外觀或便利性的項目可以延後。七天內不必熟練所有工具，只需將最可能影響課程流程的缺口補強到可用程度。

最後，為每一項補強任務設定停止條件。若同一項任務嘗試兩次後仍無法穩定完成，請改為教師示範、提供替代工具，或將它移出核心作業。停止條件可避免教師為了導入單一技術，壓縮學生閱讀、討論與修正的時間。成熟度盤點正是用來協助這類取捨。

補強任務完成後，再進行一次「交給學生前檢查」。請找一份不含個人資料的真實課程材料，依照自己撰寫的步驟重新操作，並記錄三件事：學生最可能在哪一步無法理解、哪一種錯誤會使後續成果失效，以及哪一項檢查必須由人完成。接著請一位未參與設計的同事閱讀任務，並只根據文字說明操作。若對方需要大量口頭補充，表示任務規格仍不完整。若他能完成操作，但成果無法對應學生終點，表示工具可用，教學用途仍需重寫。這項檢查的目的，是確認你知道如何發現失敗、如何修正，以及何時應該停止。

請將通過檢查的材料整理成一份「最小證據包」：一份任務說明、一份可公開的輸入範例、一份合格成果、一份失敗成果，以及一張查核表。合格成果用來說明完成標準；失敗成果要標示問題所在，讓學生了解哪些錯誤不能只靠重新執行 AI 解決；查核表則保留真正影響學習品質的項目。若這五份材料能讓另一個人理解、重做並判斷品質，才表示工具能力已經和課程設計連結。工具改版時，也可用同一份證據包快速確認需要調整的步驟。

證據包也要提供公平的替代路徑。若主要流程需要付費帳號、高額度或特定設備，請另外說明如何使用免費工具、共用資料或紙筆活動完成同一個學習目標。替代路徑的成品形式可以不同，評量標準必須一致。例如，一位學生用付費模型產生三種反方，另一位學生用免費模型或同儕討論取得反方；兩者最後都要繳交採用理由、拒絕理由與修正紀錄。如此評量的是判斷品質，不是工具資源。若暫時找不到合理的替代路徑，請將該工具列為教師示範或選做，不要直接納入全班必交任務。

完成替代路徑後，請估算所需時間，分別記錄學生閱讀說明、準備資料、操作工具、查核結果與修正作品需要多久。若免費路徑所需時間明顯較長，就要調整課堂時間、減少非核心步驟，或提供已整理的共用材料。評估公平性時，除了確認學生能否完成，也要考量他們是否必須付出不成比例的時間，才能達到同一項評量標準。

找出你在合作中的互補角色

盤點結果也能協助你辨識自己在合作中適合承擔的角色。有效的小組需要有人提出真實課程問題、有人熟悉工具、有人檢查證據，也有人將討論整理成可執行的工作。請先選一個目前最能承擔的角色，再選一個希望補強的角色。這比籠統地說「我可以配合」更有助於開始合作。

四種角色分別是：

• 課程問題者：能說明課程目前遇到的具體問題。
• 工具操作者：能操作 AI、Sheets、Gemini Notebook（NotebookLM） 或 Codex。
• 證據管理者：能處理欄位、紀錄、引用與版本。
• 課堂節奏者：能判斷何時討論、何時使用紙筆、何時讓 AI 介入。

角色沒有高低，也不必固定。檢查重點是小組能否同時兼顧課程目的、工具可行性、證據品質與活動節奏。

第一次合作時，請每位成員用一句話說明自己能為小組提供的能力與目前的缺口，再分配責任。盤點表此時既能描述程度，也能協助決定誰先提出問題、誰測試工具、誰記錄證據，以及誰負責掌握活動節奏。

第一輪合作只完成一張「進場任務卡」。課程問題者說明真實的教學問題；工具操作者判斷哪些工具已能交付、哪些只能示範；證據管理者將討論整理成欄位；課堂節奏者標示 No AI、AI allowed 與交付時間。十五分鐘後，檢查任務卡是否同時寫出學生終點、工具位置、證據與下一步。缺少任何一項，都應先補齊再製作原型。

如果你需要補強：先完成目前任務所需項目

將待補技術分成三類：「今天能直接做」「依步驟操作一次即可掌握」「先看示範再決定」。接著只選一項會影響目前任務的缺口，完成最小補強。例如：用 Sheets 留下一列可分析的證據、建立一個最小 Gemini Notebook（NotebookLM） 來源包，或讀懂一張 Codex 任務卡。先讓課程設計可以繼續進行，不必同時補完所有工具。

補強完成的標準，是繳交一項能立即使用的成果，例如一份來源清單、一列欄位定義、一張任務卡或一段查核紀錄。「看懂示範」尚不足以視為完成。其他暫時用不到的工具，可先列為「看示範再決定」。只要能以自己的課程為基礎，交出一項可繼續設計的成果，就已完成本頁的基本要求。

盤點結果不理想時如何處理

盤點結果不理想並不罕見。你可能發現自己尚未熟悉工具，也可能發現課程目前缺少清楚的學習證據。請將它視為導入前的設計資訊，而非失敗。盤點的目的，正是在正式實施前確認缺口，避免學生進入難以管理的流程。

若工具成熟度較低，但課程問題清楚，可以先完成課程終點、學習證據與 No AI 活動，再逐步導入工具。若工具成熟度高，但課程問題模糊，則應暫緩工具展示，先釐清學生要練習的能力。工具熟練度必須轉化成學生任務，才能真正納入判斷力課堂。

提交盤點前的最後檢查

提交前請檢查五件事：是否分清楚「看過」與「能交付」；每一項成熟度是否附有證據；是否同時說明工具與課程現況；若中途加入，是否已標出補強順序；是否了解這份盤點用來安排學習與合作，不作為評分依據。缺少任何一項，都請回到前面的欄位補充。

檢查自己的答案時，請勿停在「已熟練掌握生成式 AI 的多元應用」這類概括說法。請直接回答：「我能否使用這個工具，讓學生完成一份可檢查的作品？具體例子是什麼？」具體例子更能反映目前程度。

盤點後先決定用途，再安排補強

完成盤點後，許多人的第一反應是立刻補課：缺 Gemini Notebook（NotebookLM） 就補 Gemini Notebook（NotebookLM），缺 Codex 就補 Codex，缺 Peer Evaluation 就補互評分析。這種作法未必最有效。A11 應先決定這些技術在課程中的用途，不必全部補齊。若無法說明用途，暫時不要將該工具列入核心任務。

每一個待補項目後面，都要補上一句具體用途。Gemini Notebook（NotebookLM） 可作為課前閱讀助教，協助出題、引用查核或補救教學；Codex 可整理教材、維護課程內容，或將重複工作整理成清楚流程；Vibe Coding 可製作互動案例原型；Peer Evaluation 可協助辨識組內貢獻差異。若用途仍不明確，請先列入「先看示範」，待課程主張清楚後再評估。

檢視盤點結果時，不要只計算平均分數。請先圈出三種訊號：熟悉度低但目前任務一定會使用的工具、熟悉度高但課程用途不清的工具，以及自評很高卻沒有完成證據的項目。第一種優先補強，第二種先釐清用途，第三種回頭補齊證據。

若時間有限，先處理會影響眼前課程設計的缺口，其他項目留到 A12 或課後延伸。A11 的重點是整合，不是補完所有工具。

盤點也要保留人工判斷

盤點表可以請 AI 協助整理，最後分類仍由你確認。AI 可能過度修飾表述，也可能將「我聽過」整理成「具備初步能力」。因此，AI 整理後必須增加一道人工覆核：每一項成熟度都要回到證據句。沒有證據句，就降低一階；只證明看過示範，不能升為獨立完成；只證明自己能做，也不能直接升為能教別人。這道覆核是為了保護後續課程設計。高估成熟度，可能使學生承擔超出準備程度的任務；低估成熟度，則會錯過可立即改善課程的工具。

本頁結論與下一步

離開這一頁前，確認三件事。

第一，你已確認自己對每一項工具的成熟度，不會將「看過」直接寫成「熟悉」。第二，你已選定一門要帶入 A11 的真實課程。第三，你已寫出至少一個 No AI 或 No electronics 活動，以及至少一個 AI allowed 或 AI required 活動。A11 的判斷力課堂要處理四項核心問題：哪些工作由人先做、哪些工作由 AI 協助、哪些證據必須保留，以及哪些責任不能外包。

下一頁將進一步討論：AI 之後，教師還承擔哪些核心工作？除了工具操作熟練度，教師的專業也包括設計判斷流程、設定學科標準、管理證據與主持追問。

來源與延伸閱讀

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^SRC-101 AIEA 課程地圖，核對日期 2026-07-27，說明 A01-A10 的 AI 與數位專案管理學習內容，以及 A11/A12 的整合位置。

^SRC-102 《判斷力課堂》公開頁與繁體中文電子書，核對日期 2026-07-27，說明 AI 位置、學習證據、判斷痕跡與教師不可外包的責任。

^SRC-103 CM108G 管理學：從一個人到一家公司，https://537sonic.github.io/SONIC/class/cm108g-1151/↗，核對日期 2026-07-27，提供 Become Judy 的 18 週旗艦課程示範。

^SRC-104 AIEA「判斷力課堂」課程規畫，核對日期 2026-07-27，說明課前盤點、補強與課程整合的安排。

^SRC-105 「年輕工作者、AI 與冒牌者效應」相關公開文章，核對日期 2026-07-26，作為自評偏誤與能力證據的延伸思考。

^SRC-107 Google Antigravity 官方文件↗，核對日期 2026-07-31，說明 Agent、Browser、MCP、Skills 與排程等產品功能；實際可用範圍仍依版本與權限而定。

^SRC-108 Google Apps Script clasp 官方指南↗，核對日期 2026-07-31，說明本機開發、版本與部署管理。

^SRC-109 OpenClaw 官方文件↗，核對日期 2026-07-31，說明 Agent 執行環境、工具與本機模型設定；本機執行不代表所有工具都不會對外連線。

^SRC-110 ChatGPT Work 與 Codex 官方說明↗，核對日期 2026-07-31，說明 Work、檔案、Scheduled Tasks 與 Codex 的使用界線。

^SRC-111 Gemini Spark 排程官方說明↗，核對日期 2026-07-31，說明時間與條件觸發的排程，以及帳號、訂閱與地區限制。

本頁圖解

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本頁圖解中途加入補課路徑圖像載入中

本頁圖解帶一門課進場圖像載入中