DAY 1 · 7/27(一)
開源 AI Agent 入門
把免費 AI 裝進自己的電腦
從零開始在自己的筆電上建立可離線運作的 AI Agent。認識它跟一般聊天機器人的差別, 理解為什麼要從開源與免費入手:零成本、不被單一廠商綁定、學生資料留在自己的電腦。 當天下午每個人都完成了第一個任務,用自然語言請 Agent 整理教材。
RESULTS · 三天啟動營成果
2026 年 7 月 27 日至 29 日,築師 2.0 三天啟動營在清華大學竹師教育學院進行。
OVERVIEW · 概覽
這次的成果分成兩種。一種看得見:27 件可直接開啟使用的教學工具,橫跨英語、國語文、數學、 自然科學、社會領域、本土語文、健康與體育與特殊教育八個領域,另有四件課堂經營與輔導工具。 另一種留在平台上:260 篇筆記、166 則接續回應、998 次閱讀紀錄,構成一份可以被分析的共學歷程。
為什麼要把數據攤開
多數研習的成果只看得到滿意度分數。這次我們把平台上的行為紀錄一起整理出來, 因為老師寫了什麼、讀了誰的筆記、做出什麼工具,比「覺得很有收穫」更能說明這三天的實際內容。
PROCESS · 三天歷程
三天的設計是一條線:先把免費的 AI Agent 裝進自己的電腦,再用它做出能帶進教室的東西, 最後把實作整理成可以留下來的成果。每天結束前,老師在平台上發成果、互評、寫反思。
DAY 1 · 7/27(一)
把免費 AI 裝進自己的電腦
從零開始在自己的筆電上建立可離線運作的 AI Agent。認識它跟一般聊天機器人的差別, 理解為什麼要從開源與免費入手:零成本、不被單一廠商綁定、學生資料留在自己的電腦。 當天下午每個人都完成了第一個任務,用自然語言請 Agent 整理教材。
DAY 2 · 7/28(二)
不會寫程式也能做
用 Agent 生成互動式教學網頁,依任教學科分組實作。這一天也是最挫折的一天, GitHub 發佈、資料庫串接、Apps Script 除錯,每個環節都有人卡住。 語料分析顯示,這天談技術操作的比例最高,情緒表達也最密集。
DAY 3 · 7/29(三)
把實作變成可累積的資產
研究問題的形成、資料分析入門、開源共享與發表。最後一天請每位老師寫三天的總反思, 回頭比對 Day 1 寫下的困難。這一天的同儕互動比例升到全期最高, 作品也在這天大量完成並發佈。
觀點畫布長什麼樣子
老師的筆記不是排成一條列表,而是放在可自由移動的畫布上。虛線代表「接續想法」的連結, 指向被回應的那一則。以下四張依平台上每則筆記的實際座標與連線重繪, 左側色條為松綠者是原始貼文、陶土橙者是回應。
平台上的四種活動
三天使用同一套節奏:每天發一則成果、互評三位夥伴的作品、寫一則反思、回應一則別人的反思。 七個觀點畫布分別對應破冰、每日成果與每日反思,讓同一件事的討論留在同一個地方。 老師使用了 12 種不同的鷹架句型,其中「我的想法」57 次、「新發現」41 次、「值得學的地方」40 次。
ARTIFACTS · 教師作品
每一件都是老師在三天內自己做出來的,依學科領域分組,方便直接找到能用的部分。 多數串接了資料庫,學生作答會被記錄下來。以下連結全部可公開存取。
DATA · 平台數據
知識翻新平台完整記錄了社群的書寫、回應與閱讀行為。以下為三天結束後的整體樣態, 以及前後測量表所測得的變化。
三天的活動節奏
每日在平台上累積的筆記數。三天維持穩定的書寫密度,沒有虎頭蛇尾。
前後測:課程打到的,跟沒打到的
成對樣本 N = 16,Wilcoxon 符號等級檢定,Holm 校正。空心圓為前測、實心圓為後測, 右側為差異量,標示 * 者於校正後達統計顯著。
CORPUS · 語料分析
251 則教師語料(已排除講師與主持人),六碼二元編碼,兩位編碼者獨立進行後取共識。 編碼架構同時涵蓋知識翻新的話語面向與教師的情緒歷程。
六種話語隨三天的變化
縱軸為該類話語在當日語料中的比例。
編碼者間信度
六個編碼的 Cohen's κ 全部高於 .87,平均 .926。
鷹架句型的使用
平台提供的鷹架句型共被使用 252 次,涵蓋 12 種不同類型。 使用最多的是「我的想法」「新發現」與「值得學的地方」。
PHOTOS · 現場影像
清華大學竹師教育學院,2026 年 7 月 27 日至 29 日。點擊照片可放大瀏覽。