但如果學習不是這樣開始的呢？
如果有一種學習，是從一開始就面對議題的複雜、不確定與多重交織的面向。那麼，我們是不是應該用不同的方式設計課程？甚至，用不同的方式理解「能力」這件事？
這樣的想法，不只是抽象的教育哲學，而是在我所任教的「臺大創新領域學士學位學程」（TBD）中成為了具體的實驗。與多數不分系或跨領域學程不同，TBD 的招生對象不是高中生，而是大二以上的在學生。學生可以透過轉系或雙主修的方式加入學程，前提不是分數或科目背景，而是——你有一個想做的專題，並願意為此設計一段自己的學習路徑。
會有這樣的設計，是延續創新設計學院十年來的教學觀察：學生真正願意投入的時刻，往往不是在完成老師的任務，而是當他在處理「自己的問題」時。但我們也發現，大多數的跨領域課程雖然強調實作與專案，學生回應的卻仍然是老師定義好的問題。真正從學生專題出發、圍繞其發展所設計的學程架構與課程節奏，至今仍然稀有。
TBD 想做的，是把這樣的結構反轉。不是讓學生適應學程，而是讓整個學程設計，回應學生所帶來的專題。這個「從專題出發」的設計，也讓我們不得不重新思考一個實務問題：當每位學生的起點不同、關注領域不同、發展節奏也不同，那我們該如何設計一門「專題實作課」？
在上學期，我們回頭檢視整體學程設計，特別是參考 Minerva 大學的做法，將「思考習慣」（Habits of Mind and Fundamental Concepts）作為基礎課程核心設計概念，重新設計所有新生都必須修習的「創新領域基礎」課程。這門課的目標不是讓學生獲得某個學科的專業知識，而是協助他們建立一組在跨領域學習過程中能持續被運用、被深化的能力架構。我們定義出九個「創域能力」，分別是：
不過，課程設計並不會因為能力項目列得完整而簡化。即便我們在《創新領域基礎》中清楚介紹了這九項能力，真正的挑戰仍在後頭——學生是否能在之後的課程中逐步應用、深化，才是整體學程設計是否成立的關鍵。
從課程安排上來看，TBD 的專題實作課是由「大班課」與「分組課」兩種形式組合而成。大班課主要安排在期初、期中與期末，讓所有學生輪流報告各自專題的發展進度，一方面作為階段性追蹤的節點，一方面也提供全班橫向觀摩與對話的機會。而真正的引導與發展，則發生在「分組課」裡。我們試圖根據學生的學習方向與專題特性，將全班拆成不同小組，並安排分組老師用每兩週一次的頻率，密集陪伴學生進行專題指導。這樣的設計理論上可以更貼近學生的實際需求，也讓教學資源能有效分配——但現實操作中，「分組邏輯」本身卻始終是個難題。
過去我們曾試著將學生依主題取向分為三組：研究組、實作組、創作組。
研究組：面對知識社群（Research Community），專題重點在於設計如何結合或轉化知識。
實作組：面對實踐社群（Practice Community），專題關注設計如何落地並帶來影響。
創作組：面對設計產物本身（Artifact Itself），專題著重於設計物的實作與資源整合。
這樣的分類一方面回應學生專題關注的不同對象，另一方面也是為了鋪陳出三種未來可能發展的跨域課程結構：跨領域研究、跨領域實作、跨領域創作。這聽起來合理，分類架構也清晰——但教學成效卻始終稱不上好。分類太粗，學生分進來之後的學習狀態與需求仍高度多元；分類太細，又會導致分組老師難以組織課程、難以形成教學社群；加上學生的專題本身常常是混合型（既有研究成分，也有創作與實作），過於切割反而壓縮了他們整合能力的空間。
這也讓我開始反思：我們是否可以用一種更「動態對齊」的方式來設計專題實作課？不只依學生專題主題分組，而是根據他們當下的學習狀態與能力落點，設計對應的支持節奏？
這學期，我們嘗試了一種新的分組方式。
我們先把歷年學生專題描述交給 AI 協助歸納分類，再讓學生於選課時依據自身專題方向勾選偏好的組別，最後由教師團隊依照專業領域認領各組。這樣的設計下，四個分組主題變成：品牌行銷、社會公平、科技應用、產品設計。而我所帶的，是「社會公平」這一組。這樣的設計雖然仍不完美，但至少讓分組邏輯從學生端開始生成，教師端再做對應與調配。某種程度上，這也是一種透過 AI 協作進行的「教學策略對齊」嘗試——不是讓 AI 做決策，而是讓它協助我們看清楚現場的組成樣貌，作為後續教學設計的依據。
不過，這樣的分組方式對我來說，也帶來了新的挑戰。如果選進「社會公平」這組的學生，多半是同時具備兩種特質——一方面對社會議題具有敏感度與行動意圖，另一方面也期待自己的專題能在現實中產生某種改變——那麼，我所設計的分組課，就不能只是追蹤進度或個別輔導。它必須是能支撐這群學生持續進行探索與轉譯的學習節奏。
更具體地說，我開始問自己兩個問題：
我該如何設計這堂分組課，才能在有限時間內支持學生各自的專題，同時讓他們在集體中得到啟發？
如果這樣的分組模式是可長可久的，這門課是否可以不只是「分組時間」，而是逐步發展為一門獨立的跨領域課程？其核心又會是什麼？
這些問題讓我回到一個更根本的教學思考：當我們說「學生帶著自己的專題而來」，那我們能不能設計一種教學方式，是「以學生的專題為素材，同時發展可累積的教育方法」？
走到現在，我們已經完成了三次分組課，後天就是期中報告。這週正好是個節奏轉折點。今天早上，在一場線上會議與中午工作會議之間的空檔，我決定整理一下自己過去三週到底做了什麼。我把三次分組課的教案、討論、學生 Notion 上的作業紀錄，全部丟給未知子（就是 ChatGPT），請它協助我釐清幾個問題：
每一次課的教學重點是什麼？
三次課之間是否形成了某種漸進式的連貫？
有哪些學生學習歷程中的反應，可能預示著教學風險？
教學目標與學生實際表現之間，有沒有落差？落差在哪？
我不是要它給我正確答案，而是希望透過這樣的對話，把我腦中模糊但隱約浮現的判斷邏輯「拉出來」，重新具象地整理一遍。最後，我和它一起把這三次分組課的教學策略，簡化成一張結構清晰的摘要表。包括每堂課的教學目的、學生任務、教師引導策略，以及預期的學習反應與下一步設計重點。說穿了，這不是什麼高科技操作，而是一種教學中的自我對齊機制：我問 AI 的，其實是我也必須問自己的。
第一次分組課：議題定位 × 設計立場建立
這堂課的核心目標，是協助學生釐清自己關注的社會議題脈絡，並初步建立設計介入的立場與方向。我帶入 Mills 的社會學想像力，搭配 Verganti 的設計四象限，請學生思考自己的設計解方是偏向技術效能、社會意義，還是設計整合？最後，以我所整理的「專題實作四種類型」，請學生思考他的專題是傾向探索現象、分析策略、轉化框架，還是落地實作。從課堂觀察來看，多數學生可以明確表達他們的關注點與動機，但在將設計定位於社會脈絡、或辨識自己的介入策略時，仍有不少模糊。這也讓我意識到，在設計立場的建立上，學生仍需要更具體的引導與案例參照，作為後續幾次分組課的教學基礎。
第二次分組課：策略切角 × 案例轉譯
延續前一次課程，這次聚焦在如何從議題中提煉出策略行動的切角。學生須搜尋 2 個國內、2 個國外與其專題相關的標竿案例，並提出 2~3 個可行的策略切角。能力指標上，這堂課希望學生練習的是資訊搜尋的目的性、案例轉譯的能力，以及比較分析的敏感度。也就是說，不只是找到資料，而是要能說明：「這個案例在我的議題脈絡中有什麼可學？我若要採用這種策略，會遇到什麼樣的轉譯問題？」從課堂觀察來看，學生能找到的案例五花八門，有些高度對位，有些則僅具表層關聯。比較好的表現是能夠指出案例中的策略選擇、影響對象與執行條件，並據此反推自己可行的做法；但也有不少同學難以區分「靈感來源」與「策略轉用」，導致提出的切角過於雷同，缺乏比較性與可操作性。
第三次分組課：OKR × 目標與評估對齊
第三次分組課，我開始導入 OKR（Objective and Key Results）的架構，作為學生進入期中報告前的教學轉折點。前兩次課著重在問題釐清與策略展開，這次的重點則是協助學生重新整理這一階段的學習任務：他們打算完成什麼？希望產生什麼樣的轉變？怎麼知道自己有沒有做到？課堂設計上，我請每位學生撰寫屬於自己的 OKR，一方面回到設計初衷（這個專題希望改善什麼？為誰？），另一方面也對齊課程的整體教學目標，進行一次「目標與成果」的自我調整。能力層面，這堂課希望學生不只學會寫出一個明確的「目標（O）」與數個可觀察的「關鍵成果（KR）」，更重要的是建立一種初步的評估思維：我能不能用某種方式辨識自己的實作是否對他人產生了影響？或至少能被看見、被使用、被回應？
從 Notion 上收回來的草稿來看，大多數學生的 O 都能寫出有方向感的描述，例如「建立促進社群對話的初步平台」、「更理解某群體的需求」等；但在 KR 部分，仍有許多人傾向描述工作進度（如「完成三次訪談」、「設計出第一版原型」），而非能觀察影響的具體方式。也有學生在寫完之後才發現，自己的 O 雖然充滿理想，但難以對齊當前資源與能力條件。這次課讓我進一步意識到，OKR 作為一個教學工具，不只是為了確認學生的任務規劃是否合理，而是一種協助學生反思「設計為何而做、對誰而做、如何驗證其意義」的框架。在接下來的課程中，我會嘗試讓這套架構在學生專題中持續滾動更新，也讓學生逐漸建立起自己對「目標設定 × 成果評估」之間關係的基本掌握。
至此，我再次確認，AI 不只能作為我用來釐清教學方式的對話對象，它也可以逐漸成為一個參與診斷、整理與反思的教學共構者。我可以請它幫忙，根據學生三次分組課的作業紀錄，生成一份「專題學習歷程對照診斷卡」我可以將學生的期中報告與期初報告對照分析，請它標註出變化軌跡與可回饋重點，整理成「期中報告評估建議」。甚至，我還可以請它根據整體學生表現與討論紀錄，草擬一份「教學成效與策略調整建議」，幫我反推整體設計是否對齊原先能力目標。
是的，這些事情，我都做了。（苦笑）
它們當然不完美，有時還需要我不斷補上脈絡與修正語意。但在這個反覆拉扯、拆解、重組的過程中，我慢慢找到了一種新的節奏：讓教學設計可以被對話、被追蹤，也被重新整理。對一門以學生專題為核心的跨領域課程來說，這樣的穩定性其實已經非常難得了。而我現在在想的是，或許我應該花點錢、做點工把 Notion 跟 ChatGPT 連接起來，這樣可以讓我的教學、評估、反思、寫作，更加自動化啊。
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