給香港教師的 AI 素養課程

由 Transformer 架構、Tokenization、參數與 Self-Attention,一路講到訓練三階段、RAG、量化、本地部署、AI 護欄與未來趨勢。全部用生活化比喻解釋,不需要數學或程式背景。

適合對象:全體教師、科主任、IT 主任;無需程式背景

• 模組一:模型內部是怎樣運作
• 模組二:模型是怎樣煉成的
• 模組三:生態系與模型取得
• 模組四:應用開發核心概念
• 模組五:本地部署與高效微調
• 模組六:安全、評估與核心痛點
• 模組七:未來趨勢

18 課提示工程,全部以香港課堂為場景:備課、分層工作紙、出題與評分準則、評卷回饋、SEN 調適、鷲架式導師、行政文書、RAG 引用、提示注入防護與科組模板庫。每課附可直接複製的中英 Prompt 範本。

適合對象:前線教師、科主任、教學助理;建議先讀 LLM 教室模組一與模組四

• 模組一:提示工程基本功
• 模組二:教與學實戰
• 模組三:行政、RAG 與安全
• 模組四:進階技巧與持續精進