運用 AI 的小組與個人活動 可以進行策略性規劃，以在教育系統中培養自主性、協作能力與學習證據。在個人活動與小組活動之間做選擇並非僅是組織層面的考量；這是一項對所促進的學習類型具有直接影響的教學決策。從學術角度而言，個人活動傾向於強化自主性與原創性，而集體活動則有利於協作與論證能力。
如何規劃運用 AI 的小組與個人活動
在系統中，高效的規劃始於確立目標與證據的性質。若重點在於檢驗個人對概念的掌握，活動應側重原創性產出與明確的表現標準。若重點在於解決複雜問題，則小組形式往往更為合適。
一項建議的做法是從引導性問題與預期成果出發。接著，教師確定每個階段將使用系統中的哪些功能，以及在執行過程中將觀察哪些指標。
教育系統中運用 AI 的個人活動
對於個人活動，諸如 測驗與學習路徑、 作文批改（聚焦 ENEM） 以及 文字重寫 等功能，有助於知識的循序漸進鞏固。這一組合有利於診斷特定的學習缺口，並能針對每位學生進行更精準的介入。
也可以將 影音摘要 與引導式學習結合，減輕認知負荷，並在評量前改善內容的回憶與提取。
教育系統中運用 AI 的小組活動
對於小組活動，系統可以透過 簡報製作工具、 情境化教材製作、 教學圖像生成器 以及對成果結構化的支援，來協助集體產出。此設計能提升協作過程的清晰度，並改善論證品質。
當教師明確界定角色、階段與標準時，小組便能以更均衡的參與方式運作。科技作為方法論上的輔助，而非取代教學引導。
混合式流程：個人 + 小組 + 個人綜整
一種在方法論上穩健的方式是分為三個階段的混合式流程：
- 個人準備（研讀與初步記錄）；
- 小組執行（有引導的協作產出）；
- 最終個人綜整（後設認知與原創性責任歸屬）。
此設計能減少參與的不對稱，並改善學習的可追溯性，因為它結合了個人與集體的證據。
評量標準與教學追蹤
在評量方面，建議區分不同面向：
- 在個人方面，著重於掌握程度、連貫性與進展；
- 在小組方面，著重於合作、論證品質、所提出的解決方案，以及各方貢獻的整合。
有了教師的引導與明確的標準， 運用 AI 的小組與個人活動 便不再是相互競爭的形式，而是成為互補的學習策略。
應用運用 AI 的小組與個人活動時的常見錯誤
一個常見的錯誤是在集體成果與個人表現之間混淆評量標準，卻未向全班明確說明。另一個問題是未充分運用個人階段，這會助長在小組作業中「搭便車」的情形。最後，當 AI 在缺乏原創性規則的情況下被使用時，產出泛泛回答的風險會增加。為避免這些缺失，可結合個人的階段性繳交、小組中貢獻的記錄，以及在總結時要求提出個人綜整。此外，設立明確的界線也有幫助：AI 可以協助草擬與修訂，但最終的論證必須立基於學生的證據與決策，並在必要時搭配教師引導。
關於運用 AI 的小組與個人活動的常見問題
1）哪種形式能帶來更好的學習：個人還是小組？
視目標而定。概念性的學習可能需要個人專注，而複雜的能力則受益於協作。
2）如何避免在小組活動中只有少數學生承擔工作？
結合個人階段與過程性標準，有助於分配責任並使參與得以被評量。
3）是否可以在不損害學生原創性的情況下使用 AI？
可以。透過要求理由說明、參考依據與個人綜整，AI 扮演輔助的角色，而非取代智識產出。
4）如何在混合式活動中安排公平的評量？
建議的做法是對集體成果與個人表現採用不同的標準，並事先設定權重。
5）小組活動的最佳頻率為何？
沒有單一的頻率；理想的做法是依課程單元的目標與班級特性交替使用不同形式。