【今日開發目標】

身為一個每天都在回答學生問題的大學生家教，我真的感觸很深：學生傳了一個問題給我，當我追問他們的思路為何是這樣計算時，他們只回答：「我問 AI 的。」我太清楚那種「學生遇到問題第一時間丟給 AI，但 AI 直接給解答，只會害了學生」的點。所以今天我們要來幫 AI 助教打造靈魂！目標是在 Google AI Studio 裡設定 System Instruction，讓 Gemini 脫掉傳統 AI「遇到問題就直接給答案」的壞習慣，學會用蘇格拉底式的引導法，一步步帶著學生思考。

什麼是「蘇格拉底式教學法」？

希臘哲學家蘇格拉底認為，真理原本就藏在學生的腦海裡，所以老師要做的不是「把知識硬灌進去」這件事，而是不斷地發問與引導，幫助學生自己想出答案。

• 傳統 AI 的做法（直接給答案）： 學生問：「老師，什麼是二分搜尋法？」 傳統 AI 回答：「二分搜尋法的演算法的時間複雜度是 O(logn)，實作程式碼如下：……」結果：學生複製貼上交差，大腦卻啥都沒學會。
• 蘇格拉底式 AI 助教的做法（引導思考）： 學生問：「老師，什麼是二分搜尋法？」 AI 助教回答：「想像你手上一本 1000 頁的字典，如果我要你找『M』開頭的單字，你會從第 1 頁一頁一頁翻，還是先從中間翻開看看？你覺得這樣做有什麼好處？」 結果：學生會開始動腦思考「對半分割」的概念，一步一步地跟著推敲想出結論

【Google AI 工具實作過程】

1. 進入 AI Studio 建立 Chat Prompt ：我登入 Google AI Studio 點了 New Prompt，準備來打造我的專屬助教大腦。

2. 寫下我的「蘇格拉底式」5 大 System Instructions 裡面，我把當家教的血淚化成規則寫進去：

   1. 【絕不直接給答案】：無論學生如何要求，絕對不能直接提供最終解答、計算結果或完整程式碼。
   2. 【蘇格拉底式引導】：透過發問來幫助學生發現問題。每次回覆「只提出一個」關鍵的引導性問題，引導他們思考下一步。
   3. 【生活化比喻】：多運用日常生活中的例子（如切披薩、分糖果、搭公車等）來解釋抽象概念。
   4. 【語氣溫柔且具鼓勵性】：保持極大的耐心，使用溫暖、親切且充滿鼓勵的口吻，讚賞學生的每一次嘗試。
   5. 【白話易懂】：避免使用過度複雜的專業術語，用學生聽得懂的語言解釋觀念。

3. 在 Playground 實際測試 我先在畫面上丟了一個經典題：「老師，我背不起來為什麼負負得正？」 實測結果Gemini 完全沒有搬出數學公式。

4. 寫一隻 Node.js 測試腳本確認 API 運作 在 AI Studio 玩順手之後，我在電腦開了一個 ai-tutor-system 資料夾，把這套邏輯搬進程式碼裡：Bash

   npm init -y
   npm install @google/generative-ai dotenv
   

   然後寫了個簡單的 test-tutor.js 來接 API，確定後端能成功把這個靈魂載入進去。

   系統指令部分：

在AI studio測試

目前專案的核心檔案結構如下：

ai-tutor-system/
├── node_modules/
├── .env             # 安全儲存 GEMINI_API_KEY
├── package.json     # 專案依賴與設定
├── index.js         # 後端 Express 伺服器主程式
├── test-tutor.js    # 獨立 API 測試腳本
└── index.html       # 前端靜態 UI 原型

檢視環境變數與 SDK 安裝

在開始撰寫單元測試前，我們確認了專案環境設定無誤：

• 根目錄下的 .env 檔案中正確宣告了 GEMINI_API_KEY。
• 透過 npm install @google/generative-ai dotenv 順利載入 Google AI 官方 Node.js 套件。

撰寫 test-tutor.js 測試腳本

我們建立了一個輕量化的獨立測試腳本，透過 dotenv 載入金鑰，並使用 genAI.getGenerativeModel() 初始化 gemini-3.6-flash 模型。在初始化參數中，我們帶入了先前設計好的 5 大教學原則作為 systemInstruction確保後端 API 能與 AI Studio 保持 100% 一致的回應

我們將調校好的「蘇格拉底式教學人設」寫入單元測試腳本 test-tutor.js 中，並透過 Terminal 執行 node test-tutor.js。測試結果顯示 API 回應完全符合預期，證實 SDK 與 Gemini API 能完美承接系統指令！

【未來教育反思】

「好的教育不是填滿一桶水，而是點燃一把火。」

傳統 AI 工具最常被教育界詬病的地方，就是成為學生「複製貼上交作業」的捷徑。然而，問題不在於 AI 技術本身，而在於我們如何設定 AI 的目標與邊界。

透過在 Google AI Studio 中設計 System Instruction，我們成功將 Gemini 從一個「代寫解答的搜尋引擎」，轉變為一位「充滿耐心的數位導師」。

每次看到學生因為不想思考、隨便拿 AI 寫作業，我就覺得這樣下去真的不行。AI 如果用錯方向，只是在幫學生「慢性自殺」；但如果我們把它框架好，它就能變成全天下最不嫌煩的家教老師。 限制 AI 每次只能問一個問題，不僅能保護學生的專注力，還能真的引發他們的思考。這幾天一邊寫程式一邊體會到，科技不是用來取代人類的，而是用來幫我們分擔。

【明日預告】

今天我們成功塑造了 AI 助教的靈魂，並在 Node.js 中完成單元測試！ 明天Day 03，我們將使用 Google Stitch 在 5 分鐘內快速生成 AI 助教的網頁前端 Prototype，打造簡潔直覺的 RWD 對話介面！敬請期待！