前言：

昨天我談到 AI 作為教育工具時，除了要有教材基礎外，還需要考量互動設計、年齡適配與避免學生「只要答案」的風險。那麼今天，就想把焦點放到更具體的面向：目前有哪些網站或 App 已經在做類似的嘗試？而我們如果要落地一個「教育 AI 助手」，又可以從哪些地方開始著手？

一、現有案例觀察：
其實目前教育領域裡，已經有不少針對 AI 與學習的實驗與產品。像是以下幾種目前已有的網站或是APP：

1. Khanmigo：
   它的特色是不直接給答案，而是用引導式的方式陪學生思考，並且同時考量家長與老師的角色，讓 AI 像助教而不是答案機器。

2. Canopy / Net Nanny：
   這類工具雖然不是專門的教育 AI，但專注於「內容過濾」，可以即時阻擋不當網頁、圖片或影片，保障孩子使用環境的安全。

3. KIDO’Z：則是從內容推薦的角度切入，透過年齡分級、審核與推薦，給孩子比較合適的內容。
   研究案例（例如 BoilerTAI、AI 助手在高等教育中的應用）：許多實驗指出，AI 助手可以幫助學生更快獲得回應，但同時也要有「人類審核」或「倫理規範」來平衡。

這些案例雖然各有不同，但都觸及了我們關注的幾個核心問題：安全性、互動性、年齡適配、以及 AI 與人類角色的分工。

二、可能的模組切入點：

綜合以上這些案例，我認為如果要打造一個「教育 AI 助手」，可以先從幾個核心模組著手。第一個是內容過濾模組，它的重點在於確保孩子不會接觸到不適齡或不適當的資訊，就像防毒軟體一樣在背景中運作，給孩子一個更安全的學習與遊戲環境。第二個是互動引導模組和傳統的搜尋或解題軟體不同，這個模組並不是直接把答案丟給學生，而是設計成「陪伴思考」的形式，透過提示、分步驟拆解，幫助孩子自己找到答案。這樣的互動設計可以避免 AI 被誤用成「抄答案工具」，也更符合教育的本質。第三個部分是家長與教師介面教育並不是只發生在孩子和電腦之間，家長和老師的參與同樣重要。如果能有一個介面，讓他們可以看到孩子的使用狀況、調整學習方向，甚至設定允許或限制的內容，那麼 AI 助手就能更好地融入家庭與課堂。

最後是個人化推薦模組每個孩子的年齡、興趣與能力都不同，因此系統應該能依據學習歷程，提供更適合的教材或活動建議。這樣不僅能提升孩子的參與感，也能避免「一刀切」的教育方式。

這些模組並不需要一次完成，而是可以先做出最小可行版本，例如先把「內容過濾」和「互動引導」結合，讓孩子能安全且有方向地探索，之後再逐步加入家長介面與個人化推薦。

三、總結：

今天的文章不想只是空談，而是先透過案例觀察，看看現有系統在教育 AI 的發展現況。從 Khanmigo 的引導式教學、Canopy 的內容過濾、到 KIDO’Z 的推薦機制，我們其實已經能看到一個教育 AI 助手應該具備的核心元素。同時，也能感受到 AI 在教育領域正逐步被重視與採用。

接下來幾天，我會繼續針對這些模組深入思考：哪些技術可以借鑒？哪些要重新設計？以及在真實教學場景中，如何進一步測試與調整，讓 AI 真正成為老師與學生的助力，而不是取代或偏離教育本質的工具。