AI 資優教育課程

實體AI教學課程內容

AI 資優教育課程大綱

 

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課程簡介

本課程專為資優學生及兒童設計，採用完全個別化的教學模式，根據每位學習者的認知能力、學習速度、興趣領域及發展需求量身訂造課程內容。課程整合先進 AI 教育技術與資優教育理論框架（包括 Renzulli 三環資優概念、Gagné DMGT 人才發展模型、Kaplan 深度與複雜度框架），提供加速學習、深度探索及創造性問題解決的完整學習體驗。

 

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課程核心理念

資優教育理論基礎

• Renzulli 三環資優概念：中等以上能力、創造力、任務承諾的結合

• Gagné DMGT 模型：區分天賦與才能，重視內在與環境催化劑

• Kaplan 深度與複雜度框架：11 個元素深化學術探究

• Tomlinson 差異化教學：平行課程模型

• Dweck 成長型思維：避免「資優陷阱」

 

AI 教育整合原則

• 個別化加速：AI 適應性學習系統根據實際能力調整內容難度

• 深度探索：AI 生成高階思維任務，超越年級標準

• 自主學習：AI 輔助獨立研究專案

• 即時反饋：智能輔導系統提供即時回饋

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學員評估與分級

分級標準（按實際能力而非年齡）

級別	認知特徵	適合年齡範圍（參考）	課程重點
Level 1 - 啟蒙	超前同齡 1-2 年級，強烈好奇心	6-9 歲	基礎概念建立、探索性學習
Level 2 - 基礎	超前同齡 2-4 年級，自主學習能力初現	8-12 歲	核心能力深化、獨立研究入門
Level 3 - 進階	超前同齡 4-6 年級，專精領域顯現	10-15 歲	專精領域深耕、原創研究
Level 4 - 卓越	超前同齡 6 年以上，接近成人智力水平	12-18 歲	大學級內容、專業研究

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課程架構與時數規劃

總時數建議（精簡版）

課程模式	總時數	週期	每週時數	適合對象
密集加速班	60 小時	3 個月	5 小時	Level 3-4，需要快速加速
標準深化班	90 小時	4.5 個月	5 小時	Level 2-3，均衡發展
長期培育班	180 小時	9 個月	5 小時	Level 1-4，全面培養
週末精修班	48 小時	3 個月	4 小時	在讀學生課後補充
暑假強化班	40 小時	1 個月	10 小時	所有級別，假期集中

 

課程模塊分配（以 90 小時標準班為例）

模塊	時數	佔比	主要內容
核心學科加速	30 小時	33%	數學、科學、語言的超前學習
AI 工具應用	15 小時	17%	AI 輔助學習、編程、數據分析
獨立研究專案	20 小時	22%	自主選題、深度探究、原創成果
創造性問題解決	12 小時	14%	設計思維、創新挑戰
社交情感發展	8 小時	8%	同儕協作、情緒管理
成果展示與反思	5 小時	6%	專案發表、學習檔案

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AI 工具與技術整合

核心 AI 學習平台分類

1. 智能輔導系統

• 功能特點：蘇格拉底式對話輔導，適應任何智力水平

• 應用場景：數學、科學概念的深度討論

• 適合級別：Level 1-4

2. 研究與資訊整合平台

• 功能特點：研究級搜尋與資訊綜合

• 應用場景：學術研究、來源發現、事實查核

• 適合級別：Level 2-4

3. 編程與計算思維環境

• 功能特點：計算探索與數據科學專案

• 應用場景：機器學習入門、數據分析

• 適合級別：Level 3-4（11 歲以上）

4. 創造性與藝術表達工具

• 功能特點：進階寫作批判、創意寫作

• 應用場景：研究論文輔助、創意寫作

• 適合級別：Level 2-4

5. 數學與科學深化平台

• 功能特點：深度 STEM 問題解決與視覺化學習

• 應用場景：進階數學概念、科學探究

• 適合級別：Level 2-4

AI 教學技術策略

1. 深度螺旋法（Depth Spiral）

• 使用 AI 進行主題的深度探索

• 從基礎概念逐步深入到專業級討論

2. 蘇格拉底辯論夥伴

• 自訂 AI 作為辯論對手

• 挑戰學生的論證能力與批判性思維

3. 新穎問題生成

• 使用 AI 生成超越課本難度的數學問題

• 根據學生能力動態調整問題複雜度

4. 進階寫作批判

• 使用 AI 提供專業編輯級的反饋

• 針對論證結構、證據使用的深度點評

5. 獨立研究規劃

• 使用 AI 結構化自導學習計畫

• 設定學習目標、時間表、評估標準

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課程內容模塊詳解

模塊一：核心學科加速（30 小時）

數學加速路徑

• Level 1-2：超前 2-4 年級的數學概念

  • 數論基礎（質數、費波那契數列）

  • 進階分數與比例、幾何證明入門

  • AI 工具：適應性學習引擎、進階數學任務平台

• Level 3-4：中學至大學級數學

  • 代數與函數深度探究、微積分概念

  • 數學證明與邏輯推理

  • AI 工具：進階計算引擎、競賽數學平台

科學探究深化

• 跨學科主題：

  • 數據科學專案：收集與分析真實數據

  • 機器學習入門：使用 AI 輔助理解概念

  • 科學研究設計：假設、實驗、分析、結論

語言與人文深化

• 進階寫作專案：

  • 研究論文：AI 輔助來源發現與事實查核

  • 創意寫作約束挑戰

  • 哲學與倫理探討：使用 AI 進行深度對話

 

模塊二：AI 工具應用（15 小時）

AI 素養基礎

• AI 概念理解：機器學習、深度學習基礎

• AI 倫理與負責任使用

• 適合：所有級別，按能力調整深度

編程與 AI 開發

• Python 編程入門（Level 2+）：

  • 直接學習 Python，跳過初階視覺化編程

  • AI 作為編程導師

  • 專案導向學習：遊戲、數據分析、自動化腳本

• AI 模型體驗：

  • 使用圖像識別訓練平台建立簡單模型

  • 理解訓練數據、模型、預測的概念

AI 輔助學習策略

• 研究技能：使用研究級搜尋平台進行學術級研究

• 問題解決：使用 AI 生成 progressively harder problems

 

模塊三：獨立研究專案（20 小時）

專案設計框架（Renzulli Type III）

• 選題階段（3 小時）：

  • 選擇真實未解決問題（社區、科學、社會）

  • 使用 AI 輔助背景研究與問題定義

• 研究執行（12 小時）：

  • 2-3 週深度研究，AI 輔助文獻回顧

  • 數據收集與分析

  • 定期進度反思與調整

• 成果製作（5 小時）：

  • 正式研究報告撰寫

  • 可視化與展示材料準備

專案主題範例

• STEM 領域：環境科學、數學探索、機器學習分類器

• 人文社科：歷史研究、社會議題、哲學探討

• 跨學科整合：數據新聞、AI 藝術、音樂科技

 

模塊四：創造性問題解決（12 小時）

設計思維工作坊

• 同理心與問題定義：用戶訪談、問題框架重構

• 創意發想：腦力激盪技巧（Osborn-Parnes CPS 框架）

• 原型製作與測試：快速原型迭代、用戶測試

創新挑戰賽準備

• 競賽類型：科學展覽、數學奧林匹克、編程競賽

• 備戰策略：歷屆題目分析、時間管理、展示技巧

 

模塊五：社交情感發展（8 小時）

資優學生的特殊需求

• 完美主義管理（Dweck 成長型思維）

• 非同步發展支持

• 潛能未充分發揮預防

領導力與協作

• 團隊專案：跨年齡、跨能力小組合作

• 溝通技巧：公開演講、學術寫作

 

模塊六：成果展示與反思（5 小時）

學習檔案建立

• 數位作品集：專案報告、編程專案、寫作作品

• 能力地圖：使用 AI 生成個人能力雷達圖

成果發表會

• 形式：個人專案展示（10-15 分鐘）、同儕互評

• 評估維度：內容深度、原創性、展示清晰度

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個別化學習路徑設計

Level 1（6-9 歲，超前 1-2 年級）範例路徑

總時數：40 小時

週次	主題	AI 工具類型	學習目標	時數
1-2	數論探索	適應性學習引擎 + AI 提問	理解質數、費波那契數列	6 小時
3-4	創意寫作	AI 寫作輔助	完成約束式創意寫作	6 小時
5-6	圖像識別	圖像識別訓練平台	建立簡單的圖像分類模型	6 小時
7-8	自然探究	研究級搜尋平台（兒童模式）	選擇自然現象進行深度研究	6 小時
9-10	音樂創作	AI 音樂生成工具	創作 AI 輔助樂曲	6 小時
11-12	獨立專案	綜合 AI 工具	完成小型研究與展示	10 小時

 

Level 2（8-12 歲，超前 2-4 年級）範例路徑

總時數：45 小時

週次	主題	AI 工具類型	學習目標	時數
1-3	進階數學	進階計算引擎 + 數學任務平台	代數深度探究、幾何證明	9 小時
4-5	Python 編程	AI 輔助編程環境	學習 Python 基礎，完成小專案	6 小時
6-7	科學研究	AI 輔助實驗設計	設計並執行科學實驗	6 小時
8-9	研究寫作	研究輔助平台 + 寫作批判系統	完成 2000-3000 字研究論文	6 小時
10-11	數據科學	數據分析環境 + Python	學習基礎數據分析	6 小時
12-15	Type III 獨立研究	綜合 AI 工具	2-3 週深度研究	12 小時

 

Level 3（10-15 歲，超前 4-6 年級）範例路徑

總時數：58 小時

週次	主題	AI 工具類型	學習目標	時數
1-4	大學級數學	競賽數學平台 + 進階計算引擎	微積分、線性代數	12 小時
5-7	機器學習入門	數據分析環境 + Python	學習監督學習、神經網絡基礎	9 小時
8-10	學術研究	研究級搜尋平台 + 寫作批判系統	進行原創研究	9 小時
11-12	哲學與倫理	AI 深度對話系統	探討 AI 倫理、科技哲學	6 小時
13-16	專業級獨立研究	專業級 AI 工具 + 領域專家指導	4 週深度研究	16 小時
17-18	成果發表與反思	數位作品集	準備專業級展示	6 小時

 

Level 4（12-18 歲，超前 6 年以上）範例路徑

總時數：66 小時

週次	主題	AI 工具類型	學習目標	時數
1-6	大學/研究所級課程	大學級課程平台	修讀大學級課程	18 小時
7-10	進階研究方法是	AI 輔助文獻綜述	學習學術研究方法	12 小時
11-16	原創研究專案	專業級 AI 工具 + 領域專家指導	6 週深度研究	24 小時
17-18	學術社群參與	線上學術論壇、研討會	參與學術討論	6 小時
19-20	職業探索與規劃	AI 職業諮詢工具	探索未來學術與職業路徑	6 小時

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兩次例外（2e）學生支持

識別與理解

• 2e 定義：同時具備資優特質與學習障礙

• AI 輔助識別：減少識別偏差

支持策略

• 優勢本位：強調天賦領域，同時提供障礙支持

• 彈性調整：時間延長、多感官學習材料

• AI 輔助工具：文字轉語音、語音轉文字、專注力輔助

 

預期學習成果

完成本課程後，學生將能夠：

認知發展

• 在專精領域達到超越年級 4-8 年的水平

• 展現高階思維能力（分析、綜合、評估、創造）

• 獨立進行原創研究，產出專業級成果

技能發展

• 熟練使用多種 AI 工具輔助學習與研究

• 掌握至少一種編程語言（通常為 Python）

• 具備學術寫作、公開演講、專案管理能力

情感與社交發展

• 建立成長型思維，有效管理完美主義

• 發展健康的自我認知與目標設定能力

• 建立支持性同儕網絡與導師關係

長期影響

• 為大學及職業發展奠定堅實基礎

• 培養終身學習的習慣與能力

• 具備在快速變化的世界中適應與創新能力