概念是我以為 AI 時代，我們終於有機會對學生做客製化引導與陪伴，但真的做得到嗎？怎麼做？又為什麼非得這麼做不可？這我是真沒把握。這堂課，就是給我最好的練兵場。

情境是：都蘭的學員背景截然不同——有的是想用 AI 寫品牌故事的洛神花小農，有的是想用拍照管果醬庫存的民宿老闆，還有想做在地導覽的青年。

每位學員的起點、產業與痛點都完全不同。如果用同一套標準課程去套在每個人身上，他們只會覺得科技很冷酷、離自己很遠。我們必須為每位學員做到「客製化的引導與陪伴」。

🧭 針對每個學員「客製化」是否可能？#

在傳統教學中，對每個學員進行客製化引導是一件極度奢侈的事。它需要龐大的教學助理 (TA) 團隊、繁複的跟進表格，以及講師無止境的課後改作業時間。在偏鄉共創的情境下，這幾乎是不可能的任務。

但進入 AI 時代，我的答案是：絕對可能，只要我們懂得利用 AI 技能 (AI Skill) 在後台做重勞動，而把人類導師的溫度留給現場。

關鍵在於「人機協作」的職責解耦：

  • AI 技能：在後台默默包辦複雜的資料結構化、打標籤、歷程建檔與進度追蹤。
  • 講師（我）：在現場專注於給予情緒價值、理解學員生活情境，並在關鍵卡關點給予點撥。

🏃 這套客製化陪伴該如何運行？#

為了讓這套客製化機制在不累死講師與助教的前提下運作，我設計了一套「極簡輸入、後台厚化」的歷程自動化流程：

1. 課程起點設定：一次性的個人座標#

在第一堂課，每位學員只需在專屬的 Google Doc 筆記中填寫一次「課程起點設定」：

  • 我的課程目標與期待（你想用 AI 幫自己的事業解決什麼問題？）。
  • 目前如何使用 AI（目前的起跑點在哪？）。
  • 目前的痛點與挑戰（你最怕科技的什麼部分？）。

這三個問題是每位學員的「人生成長初始座標」，讓後台的 AI 知道如何為他量身打造摘要語氣。

2. 歷程紀錄極簡化：每次只寫兩欄#

每次上課，學員不用去寫繁複的報告，只需在 Docs 裡用白話文（甚至語音轉文字）碎碎念回答兩個問題：

  • 欄位一：我今天學到什麼 / 做了什麼
  • 欄位二：我目前的提問

3. 雙週學習循環：AI 診斷與預習指引#

這套系統的運作核心，是圍繞著兩週一次的實體課，建立起一個「雙週主動學習循環 (Bi-weekly Active Learning Loop)」：

  • 第一週（筆記沉澱期）：實體上課結束後，學員有一週的時間，隨時將自己學到/做了什麼，以及卡關的問題更新在 Google Docs 極簡筆記中。
  • 課程中間點（AI 介入解析）：到了兩堂課的中間（約第 7 天），後台 AI Skill 啟動，讀取學員筆記後進行結構化分析，並為每位學員量身產出：
    1. 個人專屬學習架構：協助學員梳理目前已掌握的 AI 操作，並拼裝出他個人的知識地圖。
    2. 建議下一步學什麼（預習指引）：結合下一堂課的主題與學員當前的進度，給出具體的「小步快跑」預習目標，建議他下一步可以玩什麼、嘗試什麼。
  • 第二週（自主預習期）：學員根據 AI 提供的學習架構與預習指引進行探索。如果在預習中遇到困難，可以在下一次的實體陪伴時間找現場教練（如阿鐘、品碩）討論。
  • 第十四天：學員帶著預習的體會與新問題，信心滿滿地進入下一堂課。

4. 講師的後台看板與現場陪伴#

我寫了一個 track_gdrive_updates.py 腳本。講師只需在終端機輸入一行指令，就能一秒掌握：哪些學員在最近幾天更新了筆記？他們卡在什麼問題？這讓我不需要龐大的助教團隊，就能在下一堂課或陪伴時間，精準地對阿鐘、陳大哥等不同學員，給予最直接的客製化解答與鼓勵。

🎯 為什麼我們「非得」這麼做不可？#

為什麼我們不乾脆輕鬆一點，照著公版講義上課就好？

第一，起點不同，目的地就不同#

社區創生最忌諱的是「虛胖的 KPI」。如果我們教小農寫 Python 進銷存，教民宿老闆用 QGIS 畫地圖，卻不顧他們本身的業務需求，課程結束後，這些科技工具就會被立刻拋棄。只有針對他們的實際痛點客製化，AI 才能真正融入他們的日常。

第二，看見自己的成長，才能建立「數位自信」#

偏鄉或高齡學員最容易對科技產生「我學不會」的自我懷疑。當我們默默地將他們看似凌亂的隨手記錄，透過 AI 轉化為 GitHub 上乾淨、漂亮的 Markdown 歷程，甚至是一篇篇的實踐 showcases 時，學員看著自己累積的痕跡，會真切地感受到「我每天都在前進」。這種掌握感是建立數位自信的關鍵。

第三，都蘭 AI Hub 是土地的帳本，不是技術的展示場#

我們成立都蘭 AI Hub 的願景，是希望上課的過程就是建構社區知識庫的過程。每一位學員客製化的學習歷程，都會隨著時間滾動累積，成為下一期新學員的墊腳石。後來的學員可以看到前人是如何克服民宿行銷的痛點、如何克服小農記帳的卡關，這才是真正的社區賦能。

用架構師的底層技術，換取學員最簡單的體感；用 AI 的理性效率，烘托人類導師感性的陪伴溫度。

這是我在都蘭設計這套自動化客製教學歷程的終極心法。

AI 協作聲明： 本文由筆者提供原始課程構想，由 AI 助手 Antigravity 彙整架構與修辭。結合了都蘭 AI Hub 的共創願景與哈爸筆記的敘事風格，展現人機協作下的教學設計成果。