AISI 愛思｜生成式 AI 教與學平台

學生智慧學習幫手

AISI 是你的學習好夥伴，讓你像跟真人聊天一樣和 AI 對話。無論你在寫作業、練習提問，還是想了解一個新概念，AISI 都能即時給你協助，還支援多種語言與圖片解讀，學習更輕鬆、有趣。

教師的貼身小幫手

AISI 讓老師更省時省力！可以輕鬆建立學習任務、收學生的回覆、查看表現，一站式管理教學流程。無論是備課還是批改，AISI 都能幫老師節省時間，專注在真正重要的教學互動。

看得見的學習進步

老師可以透過 AISI 快速了解學生的學習狀況。系統會幫忙分析學生的回覆，讓老師知道誰學得好、誰需要多一點幫助，幫助每位學生都能跟上進度。

Forgot ID/Password? | Resend Code

Verify Email

About AISI | Privacy Policy

核心理念

Learning-Science DNA

平台設計特別關注 AI 在教育場域中的角色定位，確保其回饋具備教學法一致性、歷程導向與可解釋性。

🧭

高層次思考

Higher-order thinking as the anchor of every task.

🔎

探究導向學習

Inquiry-first workflows that foreground evidence and claims.

🧠

自我調整學習

Metacognitive nudges that foster self-regulated learning.

🤝

AI 作為教學夥伴

AI guides without replacing teachers or student thinking.

平台特色與功能

Design, Guide, Analyze

模組化任務建置、多模態回應、歷程導向回饋與角色權限管理，讓教師與學生即時串連。

AI 輔助任務與作業設計

創作

教師可透過模組化介面或 AI 對話式任務畫布，快速建立結合文本、圖片、影片與互動題型的學習任務，並自訂 AI 回饋與評分規準。

歷程導向的 AI 回饋機制

引導

逐步引導、任務導向、反思回饋等模式，讓學生在「作答 → AI 回饋 → 再作答」的循環中深化理解。

課程與角色權限管理

治理

完整的課程與角色區分，涵蓋公告、作業繳交、歷史紀錄與學習表現檢視，同一任務可彈性轉換課程作業。

多模態學習回應與 AI 分析

解析

支援手寫、繪圖、圖片上傳與圖文混合回應，AI 可針對圖像與文本進行分析，提供符合學習目標的建議。

ThinkForge：AI 探究對話系統

探究

內建逐步引導、直接回應、科學探究、閱讀探究等模式，可整合對話資料夾與學習分析，支援長時程專題。

適用對象與場域

AISI 的適用場域

• 國中、高中與高等教育課程
• 高層次思考任務、探究、跨領域學習
• 自主學習課程、探究與實作導向教學

願景

AISI.tw 的未來

AISI.tw 致力於成為「以學習科學為基礎的教育 AI 平台」，在生成式 AI 時代中，協助教師設計更有深度的學習活動，並支持學生發展思考力、反思力與學習自主性，而非被動依賴 AI。

計畫團隊

People Behind AISI

主持人

張俊彥 Chun-Yen Chang

計畫主持人暨共同創辦人 · 國立臺灣師範大學

國家講座教授

主持人

隋奇融 Chi-Jung Sui

計畫主持人暨共同創辦人 · 臺北市立大學

助理教授

計畫夥伴

顏妙璇 Miao-Hsuan Yen

國立臺灣師範大學 · 科學教育所副教授

于清華 Martin Yu

技術長

林易辰 Yi-Chen Lin

國立臺灣師範大學博士候選人

蕭聖益 Sheng-Yi Hsiao

新北市土城國中教師 · 國立臺灣師範大學博士生

金建鈺 Jianyu Jin

溫州大學小學教育系副主任

Dadan Sumardani

國立臺灣師範大學博士生

Arip Nurahman

Institut Pendidikan Indonesia 講師 · 印尼教育大學博士生

Bakhrul Rizky Kurniawan

瑪瑯國立大學物理系講師 · 國立臺灣師範大學博士生

發表

學術發表

期刊論文

同儕審查

Sui, C.-J., & Chang, C.-Y. (2026). Generative AI and education: Exploring the interplay between teachers' epistemic beliefs and self-regulated learning. Educational Technology & Society, 29(3). https://doi.org/10.30191/ETS.202607_29(3).RP03
Sui, C.-J., Chang, C.-Y., & Yen, M.-H. (2025). STEM-5E Socio-scientific argumentation with generative AI-driven scaffolding: Exploring the interplay between epistemic beliefs and learning outcomes. Journal of Science Education and Technology. https://doi.org/10.1007/s10956-025-10257-6
Sui, C.-J. (in press). Enhancing the accuracy of LLM-based automatic scoring: A study of zero-shot, few-shot, and self-consistency strategies in socio-scientific issues. Contemporary Journal of Science Education.

會議論文

學術社群

Sumardani, D., Sui, C.-J., Sreedevi, P. S., Yen, M.-H., & Chang, C.-Y. (2025, February). AI-driven Feedback on Argumentation: Should we use AI as our scaffolding on Energy Issue? Paper presented at 2025 IEEE 8th Eurasian Conference on Educational Innovation (IEEE ECEI 2025), Bali, Indonesia.
Hsiao, S. Y., & Chang, C.-Y. (2025, February). Cultivating Pre-service Teachers to Design Critical Thinking Curriculum Using the DECODE Model. Paper presented at 2025 IEEE 8th Eurasian Conference on Educational Innovation (IEEE ECEI 2025), Bali, Indonesia.
Sumardani, D., Yen, M.-H., & Chang, C.-Y. (2024, December). Exploring GenAI Implementation in Science Learning. Paper presented at The 40th Annual International Conference on Science Education (ASET 2024), Kaohsiung, Taiwan.
Sui, C.-J., Gijlers, H., Chen, H.-C., Yen, M.-H., & Chang, C.-Y. (2024, December). Investigate effect of GenAI-supported scaffolding on socio-scientific argumentation: A case study in the Netherlands. Paper presented at The 40th Annual International Conference on Science Education (ASET 2024), Kaohsiung, Taiwan.

以學習科學為核心的生成式 AI 教與學平台