用AI從零到有打造EMI課程

生成式AI 最常用來協助EMI 教學的功能，就是準備課程素材。（圖／English Career）

在高教國際化及教育部BEST計畫的影響下，國內各大專校院莫不積極推動（全）英語授課或是所謂的EMI（English Medium Instruction）課程。但專業學科有其難度與複雜性，學生英語能力參差不齊，加上大多EMI教師並非英語母語人士，亦非英語教學專業，因此在準備與教授EMI課程上，可能面臨許多挑戰與困境。

大型語言模型成為全能助教

所幸，現今生成式AI（Generative Artificial Intelligence，GenAI）蓬勃發展，ChatGPT之類的大型語言模型（Large Language Model）不僅能與人類對答如流，還能生成課綱、教案與試題等不同內容。

最重要的是，在語言文字相關的任務上，從摘要和翻譯，到創意寫作和變換風格改寫，大型語言模型都能有不俗的表現，可以在一瞬間生成及格甚至是中上程度的作品，也能夠以列點、表格等不同的形式，呈現產出的內容。

由於目前主流模型的訓練素材大多以英文為主要語言，所以如果要模型進行英文相關的寫作，表現得就會比其他語言更好。老師若能善用這樣的工具，相信對EMI 的推動可以帶來極大助益，提高備課與教學的效率與效能。

基於大型語言模型的特性──擅長英文、擅長文字處理、對不同領域的基礎內容都有一些知識──這項科技很適合用來輔助EMI老師的教學，甚至連部份的缺點，例如產生幻覺、缺乏資訊出處或容易計算錯誤等，若能發揮創意，其實也都可以融入教學當中，提升學生問題解決與批判思考的能力。

以下，將列舉一些免費版生成式AI即能協助EMI教師的方式及指示語範例（範例裡引號內要填入特定的情境，引號也不需保留）。但各AI平台的性能與功能日新月異，使用的方法也千變萬化，存在無限的可能性。老師可以根據課程的需求與大型語言模型的特性，創造自己的指示語，並加以實驗與調整。

備課

首先，大型語言模型最常用來協助EMI教學的功能，便是準備課程素材。雖然生成式AI並非特別為了教育功能而研發設計，但對於校園課室會用到的文件類型都有一定的了解，只要給予適當的指示，包含相關的資訊、設定、格式與限制，從英文課綱與教案，到多語詞表及投影片內容都能立即生成。

1. 生成課程大綱
例A：你是一個在台灣的大學教授EMI課程的教授，要開一堂「課名」的課程，用英文生成一個「數字」週的課程大綱。
例B：你是一個在台灣的大學教授EMI課程的教授，要開一堂「課名」的課程，請依據下列教科書的目錄，用英文生成一個「數字」週的課程大綱。（貼上教科書目錄）

2. 生成教案
例A：為「主題」這個主題，用英文寫出一個「數字」分鐘的大學EMI教案。
例B：用「教學法名稱」教學法，為「主題」這個主題，用英文寫出一個「數字」分鐘的大學EMI教案。

3. 生成多語詞表
例：針對「主題」這個主題，生成一個包含「數字」個重要術語的多語詞表，包含英文、正體中文、「其他語言」，以及英文例句，並用表格呈現。

4. 生成投影片內容
例：依據以下的內容，生成一個講課用的英文投影片檔案，包含封面、各頁標題，以及各張投影片內容。（貼上授課內容）

如上所述，除了設定的資訊之外，老師們手上若有其他可以參考的資料，例如教科書目錄、文件範例或是其他相關的文字，可以複製貼上或將檔案上傳至該平台，生成式AI可以根據內容進行分析或摘要，再生成所需的回應。

講課

有了課程規畫與素材之後，大型語言模型可以幫忙老師根據學生英語程度撰寫或修改講稿，也能針對較複雜艱深的授課內容建議可用來解釋的比喻或例子。

1. 生成英文講稿
例A：針對「主題」這個主題，生成一個「數字」分鐘的英文講稿。
例B：根據「素材」的內容，生成一個「數字」分鐘的英文講稿。

2. 修改英文講稿
例A：學生並非英語母語人士，請用CEFR A2等級的單字，修改講稿。
例B：請把學生當作「年齡」的小孩，用簡單一點的英文，重新生成講稿。

3. 生成講解用比喻
例：針對「概念名稱」這個概念，用英文生成「數字」個可以用來講解的比喻和解釋。

4. 生成講解用例子
例：針對「概念名稱」這個概念，用英文生成「數字」個可以用來講解、日常生活中的例子。

評量

最後，由於EMI 課程的學生大多並非英語母語人士，老師在用英語教授學科知識時，需要利用更頻繁、更多元的評量，以掌握與確保其理解程度及學習成效。大型語言模式可以快速生成評量內容及其解答，適用於作業或課堂小考等佔分不高的評量。同樣地，現有的素材或範例可以剪貼或上傳至平台，AI可以根據其內容設計專屬評量。

1. 生成是非題／選擇題／簡答題
例根據「素材」的內容，用英文生成「數字」個「題型」，測驗學生的理解程度，並在最後提供解答與說明。

2. 生成作業指引
例：用簡單英文撰寫一個「作業種類」的作業說明，要求學生完成「作業內容」，並在最後提供一個簡單的範例。

3. 生成評量標準表（rubric）
例：為學生的「評量方式」，用英文生成一個評量標準表及描述，其中應包含至少「數字」個項目和「數字」個等級，並用表格呈現。

若利用下列的指示語，大型語言模型原則上也可以根據作業指引、評量標準表或是其他的基準，批改學生繳交的作業，並提供回饋。但需要注意的是，大型語言模型有其極限與弱點，也無法為其錯誤負責，因此老師在使用AI評分時，需多做評估與把關。

4. 根據標準打分數
例：依照「素材」的標準，為以下的學生作品，打一個成績。（貼上學生的作品）

5. 生成評語與回饋
例：依照「素材」的標準，用簡單英文為以下的學生作品，生成「數字」個字的評語回饋。（貼上學生的作品）

以上提供的指示語範例都是以中文書寫，但大多數生成式AI比較熟悉英文，加上是EMI課程，老師若能以英文書寫指示語，可以避免一些語言轉換時的落差。老師們不用擔心自己下英文指示語時會有拼寫或文法錯誤，原則上只要不要錯到會完全影響理解，這些語言模型大致上都可以理解意圖，產出成品。

另外，用中文書寫指示語時，若要模型生成英文內容，請盡量在指示語中加註，不然模型容易優先以指示語的語言書寫回覆。最後，若要AI生成正體中文，也需要盡量註明，不然很容易會得到簡體字的內容。