AdaPT：支援跨區域與差異化教學的自適應教案轉換器
arXiv - Human-Computer InteractionYanjie Zhang, Jiajun Zhu, Minyu Wu, Huamin Qu, Sicheng Song
開發 AdaPT 系統利用大型語言模型，協助教師將現有教案快速轉換為符合不同學生背景與區域需求的差異化教學內容。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
從「從零生成」轉向「基於現有資源的轉換」
滑鼠懸停看 AI 判斷理由
目前的 AI 教育工具多著重於生成全新內容，這往往增加教師的負擔；AdaPT 轉向優化現有教案，更符合教師實際的工作邏輯，能有效降低數位轉型中的認知負荷。
AI 重點 2
強調「教師在環」的協作模式
滑鼠懸停看 AI 判斷理由
AI 不應取代教師的專業判斷，透過提供轉換解釋並允許教師進行迭代修正，這確保了教學內容的專業性與安全性，是 AI 進入教學實務關鍵的信任機制。
核心研究發現
- 1
AdaPT 系統能透過結構化教案表示法與互動介面，協助教師根據輸入的學生特徵自動調整教學內容。
- 2
系統提供轉換邏輯的解釋功能，並支援「教師在環（teacher-in-the-loop）」的迭代優化流程。
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透過 9 位教師的使用者研究與 3 位專家的專家評估，證實該系統能有效支援教師的工作流並促進教育公平。
對教育工作者的啟發
對於課程設計者而言，開發工具時應考慮「教案重用性」而非僅是「內容生成」。實務教師可以利用這類 AI 工具進行差異化教學，例如將標準化教案根據班級學生的文化背景、學習程度或特殊需求進行快速調整。建議在應用 AI 輔助設計時，應保持「教師在環」的原則，將 AI 作為初步轉換的助手，再由教師進行最終的專業審核與微調，以確保教學內容的精準度與在地化適應性。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- AdaPT: Adaptive Lesson Plan Transformer for Cross-Regional and Differentiated Instruction
- 作者：
- Yanjie Zhang, Jiajun Zhu, Minyu Wu, Huamin Qu, Sicheng Song
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- /models/gemma-4-26B-A4B-it
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