老師怎麼用 AI 備課？Claude for Teachers 現況與台灣教師實際做法
Anthropic 在 2026 年 7 月推出的 Claude for Teachers，目前只開放給通過驗證的全美 K-12 教師免費使用，台灣老師還不在適用範圍內，不用急著去註冊。但台灣這邊也有自己的政策路徑（AI 人才方舟計畫）和已經有老師實際驗證過的課堂做法，接下來分別說清楚。
Claude for Teachers 是什麼？台灣老師能用嗎
Anthropic 在 2026 年 7 月 14 日推出 Claude for Teachers，把原本要付費的完整版 Claude 免費開放給通過驗證的全美 K-12（從幼兒園到高中）教師使用，期限到 2027 年 6 月底。方案內容包含最強模型、寫程式用的 Claude Code，以及可以代為執行多步驟任務的 Cowork 代理功能。
其中比較特別的是 Learning Commons，裡面內建了全美 50 州的課綱標準，而且對接 OpenSciEd、Illustrative Mathematics 這類教材體系，老師可以直接請 AI 依照當地課綱產出對應的教材，而不是從零開始下指令。官方同時也上線了 9 個教育科技連接器、符合美國學生資料隱私法規 FERPA 的條款，以及一個開源的「教學技能」資料庫。Anthropic 還找了 Teach for America 推出教師 AI 素養課程，也跟美國教師聯合會（AFT）合作培訓講師。
要注意的是，這整套驗證機制是綁定「全美 K-12 教師」身分，台灣老師目前無法申請，與其等待官方開放，不如先看台灣自己的工具與做法。
其他家怎麼佈局教育 AI
Anthropic 不是唯一一家卡位教育市場的公司，三家策略明顯分工：
| 廠商 | 切入點 | 做法 |
|---|---|---|
| Anthropic | 從老師端切入 | Claude for Teachers 免費給 K-12 教師，內建課綱對接教材體系 |
| K-12 與高教兩頭押注 | 2026 年 1 月把 Gemini 嵌進 Khan Academy，推出不直接給答案、只做引導的「寫作教練」與「閱讀教練」；同時把 Gemini 和 NotebookLM 整合進 Google Classroom，K-12 學校用 Google Workspace for Education 可以免費拿到基礎 AI 功能 | |
| OpenAI | 主攻大學生 | 靠免費開放付費方案，搶攻年輕使用者 |
這場教育 AI 的競爭才剛開打，各家切入點不同，也代表老師未來能選的免費或優惠工具只會變多，不只有 Claude 一條路。如果想先搞懂 ChatGPT、Claude、Gemini 這幾家的基本差異，可以參考ChatGPT Claude Gemini 比較。
根據美國 Education Week 的調查，2025 年已經有 61% 的老師在使用 AI，相較 2024 年的 32% 幾乎翻倍成長，顯示不管官方工具開不開放，老師自己已經先用起來了。
台灣的替代路徑：AI 人才方舟計畫
台灣這邊，教育部在 111 到 114 年推動的「中小學數位學習精進方案」已經完成全體教師的數位教學基本知能培訓，接續的「AI 人才方舟計畫」則排在 115 到 118 年，核心目標是打造中小學 AI 智慧教育的新生態，重點是建構教師與學生的 AI 素養框架，並提升教師應用 AI 教學的專業知能。
這個計畫分三個主軸推動：
- 基礎建設面：開發多元數位教材、打造生成式 AI 學習夥伴、建置適性化學習平台、研發新一代 AI 學習系統、導入精準學習分析機制。其中新一代 AI 學習系統規劃了 AI 助教、AI 家教、AI 決策助手等多角色模型，分別支援教師、學生、家長與學校行政。
- 人才培育面：建立數位教學支持與輔導機制、推動智慧教育師培聯盟（把 AI 輔助教學納入師資培育課程）、推廣 AI 教育應用模式。
- 數據驅動面：完善數位學習教育大數據分析系統、深化學習行為分析應用、強化教師資料素養。
換句話說，在官方統一的 AI 教學工具真正到位之前，現階段台灣老師能靠的主要還是自己摸索加上民間教師社群的經驗分享。
不過老師自己對這件事的學習意願很高。黃昆輝教授教育基金會在 2025 年 8 月到 10 月間，回收了 3328 份國小、國中、高中教師問卷，結果有 95.6% 的老師對各項 AI 知能有學習需求，內容涵蓋課程設計、學習評量設計、學生學習困難診斷、差異化教學等面向。老師最期望的學習方式是實作工作坊和線上課程，透過實際操作直接應用於教學；超過九成教師也期待政府能提供無償使用的 AI 軟體，以及偏鄉學校的人力資源，並認為穩定的網路環境與數位設備才是重點資源。
黃昆輝教授提到，目前職前師資培育階段大多沒有受過 AI 訓練，需要透過在職進修盡快補強。新北市教育局長張明文則有不同角度的提醒：AI 時代最稀缺的能力不是操作速度，而是判斷力、責任感與經驗整合。具備實務歷練的資深教育工作者，反而更能辨識 AI 產出中的偏誤、理解真實情境的限制，把 AI 的建議轉化為可執行的教學設計，這是 AI 短期內取代不了的部分。
另一份同期調查（有效樣本 3605 份）用 1 到 4 分量尺評量教師表現，發現老師在基礎應用上得分較高，但在 AI 教學法、AI 專業發展上表現較差，「知道」跟「做得到」之間有不小落差。國中教師的各項自評分數普遍低於國小與高中，推測跟升學壓力較大、應用 AI 於教學相對保守有關；資深教師的自評分數也偏低。台中教育大學校長郭伯臣分析，高中技術型學校的工科教師接受 AI 應用的能力較高，國小則因為教學壓力較小、課堂氣氛活潑，教師對 AI 接受度也比較高。
郭伯臣對此提出三點建議：政府應研擬教師 AI 素養架構，作為職前和在職培育的目標；教育部應示範研發並提供教育 AI 工具給全國師生；學校和縣市則該建立 AI 教師社群，促進共學和創意。他也提到一個現實落差：日本已經做到「一生一機」，把電子載具當文具用，台灣許多學校仍是三個學生共用一台，設備上還有進步空間。黃昆輝則從國際比較角度呼籲，新加坡已將 AI 納入課程、美國把 AI 融入各科教學，台灣教育不能在這波浪潮中落後，政府應該要有遠見、盡快爭取時間。
已經有老師驗證過的課堂做法
比起等官方工具到位，台灣已經有第一線老師實際把 AI 帶進課堂，而且做法各有巧思，值得參考。
用 AI 生成歌曲幫學生記公式：嘉義市民生國中教師蔡邦居利用 AI 創作「數學神曲」，把公式改編成歌曲，學生反而會因為反覆聆聽，不知不覺就記住了內容，這個做法不只提升學習動機，也讓老師更容易拉近與學生的距離。這種做法不限數學，英文、歷史、地理、公民等科目都能套用同樣的邏輯。
但蔡邦居也提醒一個重點：學生等於有了 24 小時的 AI 助教，但不能完全相信 AI 給的答案。他舉了一個實際發生的例子——學生利用因材網練習時，發現系統給的答案有誤，立即回報，平台也迅速修正了這個錯誤。這也呼應他的教學理念：AI 應該作為輔助學習的工具，最終還是要回歸教師引導與學生自主思考。實際操作上，他的數學課每週約 4 節，不會每堂都用 AI，可能只安排 10 分鐘讓學生運用 AI，課時規劃要看各科節數彈性安排——像社會領域每週可能只有 1 節課，導入 AI 教學就相對困難，需要依各科課時與教學需求來調整。
打造 AI 助教課程，訓練學生的資安意識：台北市內湖高級中學教師羅玗貞設計了「AI 助理」課程，核心是「兩階段指令安全防禦實測」——要求學生為 AI 設定不可跨越的安全規則，再讓學生面對模擬的提示詞惡意攻擊，練習修復漏洞。這套做法的目標是培養學生的資安意識與防禦思維，強調 AI 只是工具，「人」才是核心主角。這個方向跟提示詞工程基本功的概念相通，只是用在訓練學生的防禦思維上。
帶學生做客製化學習 App：宜蘭縣中山國小教師林穎俊則是引導孩子從單純依賴 AI，進一步深化思維。他先讓學童釐清搜尋引擎與大型語言模型的本質差異，透過「精準提問」反過來驅使 AI 質詢學生，激發自主的高階思考；還用「翻玩照片」這類趣味任務建立數位倫理的防線，讓國小生動手製作輔助自己學習的客製化 App。林穎俊能這樣做的關鍵，是他任教的資訊課程教材彈性較大，可以先在資訊課帶學生熟悉 AI 工具，再延伸到其他科目做跨域應用。
這三位老師都提到同一個現實困難：要推動 AI 教學，最大的障礙是必須持續追蹤各種 AI 工具的更新，判斷哪些適合教學、怎麼融入課程而不是取代學習，但老師本身工作已經很繁重，未必有足夠時間持續研究。這也是為什麼實作工作坊這類直接能上手的培訓方式，比單純的政策宣導更受老師歡迎。
三個地雷：導入 AI 備課前要先想清楚
地雷一：AI 答案會錯，而且錯了不一定有人發現
前面提到的因材網答案錯誤案例，是學生自己發現並回報的，平台也迅速修正，算是比較幸運的結果。但這也說明一件事：AI 生成或整理的教材、題庫，不保證完全正確，老師在備課時如果直接採用 AI 產出的內容而沒有複核，等於把查核責任轉嫁給學生或下一個使用的老師。蔡邦居的教學理念很直接——AI 是輔助工具，最終還是要回歸教師引導與學生自主思考，這條界線不能鬆動。
地雷二：課時被壓縮，導入節奏要配合各科現實
不同科目的課時差異很大，數學每週 4 節課還能擠出 10 分鐘做 AI 練習，但像社會領域每週可能只有 1 節課，導入門檻就高很多。這代表 AI 備課沒有一套通用的「導入標準流程」，而是要依各科課時與教學需求彈性規劃，寧可從資訊課、彈性課這類教材彈性較大的科目先試，再往外延伸到其他科目做跨域應用，而不是一開始就要求所有科目同步跟上。
地雷三：學生個資、作業誠信與倫理規範還在補洞
國教行動聯盟對此表達過擔憂：各級學校推動 AI 教育的同時，卻缺乏完整的倫理規範，在缺乏倫理框架的情況下，學生可能暴露於偏見、歧視而不自知，隱私也可能受到危害。
教育部對此已經有回應動作。2024 年 7 月發布「中小學使用生成式人工智慧注意事項」，分成教師版、行政人員及家長版、學生版三類；2024 年 8 月再發布「中小學數位教學指引 3.0」，納入 AI 使用風險與應用生成式 AI 教學的衍生課題，教育部也持續推動教師數位素養增能研習，內容包含培養數位素養、應對假訊息、評量數位素養的指導方針，相關教材則放在中小學資訊素養網站供教師參考。
高教端也在同步補規範。教育部成立了「台灣大專院校人工智慧學程聯盟」，每個學程都規劃 3 學分的「人工智慧倫理」必修課，涵蓋資料使用、分析與解釋過程中的法律、文化理解、信任、隱私等議題，目標是協助學生了解科技與社會的互動關係，培養批判思考與人文關懷的能力。教育部也委託中原大學進行「建構高教體系使用生成式 AI 課程規劃指引與原則先期研究」，預計 2024 年底完成，後續會研議訂定大學使用生成式 AI 的指引。
整體來說，规范正在補上，但指引的細節建議老師直接看教育部公告的原文，這篇不代為解讀哪些能用、哪些禁用。
小結：與其等官方工具，不如先從一個科目試起
Claude for Teachers 目前台灣老師用不到，但這不代表沒有路可走。台灣有 AI 人才方舟計畫在鋪基礎建設，也已經有老師用「AI 神曲」「AI 助教課程」「客製化學習 App」這些做法驗證過可行性。真正可行的起手式，是先挑一個課時彈性較大的科目或單元小規模嘗試，同時牢記 AI 答案要複核、課時節奏要配合各科現實、個資與倫理規範要跟上教育部最新指引這三條底線，再逐步往其他科目延伸。想進一步練習怎麼跟 AI 下指令，可以參考提示詞怎麼寫的基本技巧，把它套用在備課情境上。