前言：

昨天我們談到，ChatGPT 可以被設計為專屬課程助教，老師能客製化設定一門課程，讓學生在課堂與課後都能向 AI 助教提問，獲得循序引導的學習體驗。這樣的設計展現了教育 AI 不只是單一工具，而是能真正成為學習的「陪伴者」。

但如果我們把視野放大，就會發現 教育 AI 不只是一個助教，而需要是一個系統。

為什麼需要整合？

現有平台各有優勢：

1. Khanmigo 強在引導，但缺乏內容過濾。
2. Canopy 擅長資訊安全，但沒有互動深度。
3. KIDO’Z 能推薦內容，但無法銜接課程。
4. ChatGPT 助教 可客製化，但依賴教師輸入資料。

換句話說，沒有任何單一平台能解決教育現場的所有需求。真正的挑戰在於如何將這些功能整合，讓 AI 不只是分散的工具，而是能互補長短、形成一個完整的學習生態。

想像一個整合後的教育 AI 系統:

如果我們嘗試把這些元素組合起來，可以想像一個理想的教育 AI：

1. 安全入口（ Canopy 模式）：確保學生接觸的所有資訊都經過過濾，符合年齡需求。

像是孩子一打開系統，就像走進一所「數位學習學校的大門」。所有進入的資訊都會先被過濾：不合年齡的內容會被擋下，甚至會自動轉化為適合孩子理解的版本。例如，若學生搜尋「黑洞」，AI 會自動把艱深的天體物理內容，轉換成三年級可理解的比喻故事。

2. 課程助教（ ChatGPT 模式）：老師能設定課程，AI 助教隨時回應學生的疑問。

進到「教室」後，老師可以預先設計一個 AI 助教，放進專屬的課程設定。這個助教熟悉課程目標與學習素材，隨時待命回答學生的提問。它不像一般搜尋引擎只給答案，而是能「根據老師設計的方式」進行循序引導。例如：數學課上，助教會根據老師的教學計畫，逐步提醒學生該如何思考，而不是直接丟出答案。

3. 引導學習（ Khanmigo 模式）：學生遇到困難時，AI 透過提問與提示幫助思考。

在互動過程中，AI 會主動提問、追問，甚至設計「小挑戰」。例如，學生完成題目後，AI 助教可能會接著問：「如果換成另一種題目，你能試著用同樣方法解嗎？」這種設計讓學生不只停留在「完成作業」，而是逐漸內化概念。

4. 個性化探索（ KIDO’Z 模式）：在課程之外，AI 根據學生興趣推薦延伸資源。

下課後，AI 助教會根據學生的學習進度與興趣，推薦延伸資源，或是針對孩子的弱項進行輔助學習。
而喜歡科學的學生，可能會被推薦簡單的科普動畫，而動畫可以是已經有的教學影片或 AI 生成教學影片。
對故事有興趣的孩子，可能會被推薦一個與課堂主題相關的互動遊戲或繪本。
這樣的推薦不是「隨機推播內容」，而是與課程有關聯，既安全又能延伸學習動力。

這樣的系統不僅解決單點問題，還能形成 課堂內外銜接、學習安全與探索並存 的教育環境。

面臨的挑戰:

當然，整合不是口號，背後要面對的有幾個重大挑戰：

1. 資料來源：如何確保老師提供的資料正確且能與 AI 有效結合？
2. 技術成本：不同平台的系統架構差異大，整合需要龐大資源。
3. 使用普及度：學校、家長是否願意接受？教師是否能有效操作？
4. 倫理與隱私：學生學習數據如何被保存與運用？

總結：
Day5 的重點在於：教育 AI 的發展不能只停留在「單一工具」，而應該思考 整合後的系統性設計。未來若能結合過濾、引導、推薦與課程助教功能，AI 將不只是陪伴學生，更能真正改變教育的運作方式。