銜接 AI 新十大建設建構大學 AI 語言支持基礎建設

一、計畫摘要

本計畫旨在建置一套以大學實體教室為核心場域的 AI 語言支持基礎建設，透過教師端單一音源收取、校內 AI 算力處理、多語字幕同步、學生端個人化語言選擇與課堂資料沉澱，協助學校將國際化、雙語教學、境外生學習支持、EMI 課程推動與智慧教室建設，落實於日常教學場域之中。

本計畫並非單純採購即時字幕或翻譯工具，而是以「可導入、可使用、可檢核、可擴散、可永續營運」為核心，建立符合大學真實教學現場需求的 AI 語言服務模式。系統可支援教師授課語音即時辨識、多語翻譯、字幕穩定顯示、教室大螢幕共享觀看、學生手機自選語言字幕、語音朗讀與雙向互譯互動，進一步累積授課音檔、逐字稿、雙語字幕、課程摘要與專業詞彙資料。

透過本計畫之推動，學校可逐步建立校園級 AI 語言支持平台，從示範教室與重點課程開始，擴散至跨院系課程、國際交流活動、校園講座、行政說明與學生服務場域，形成兼具教學創新、學習支持、國際化與資料治理效益的高教深耕實踐方案。

二、計畫背景與推動必要性

隨著高等教育國際化與雙語教育政策持續推動，大學校園中的語言需求日益多元。境外生、僑生、外籍交換生與本地學生共同參與課堂學習已成為許多大學的日常場景。然而，在實際教學現場中，多數專業課程仍以中文授課為主，教師講解內容常包含大量專業詞彙、公式推導、理論說明、案例分析與中英夾雜語句。對於中文能力尚未成熟的境外生而言，即使具備一定程度的日常中文溝通能力，也未必能即時理解專業課程內容。

另一方面，本地學生在 EMI 課程、英文教材、國際講座與雙語學習環境中，也面臨不同程度的語言理解壓力。部分學生並非缺乏專業學習能力，而是在語言轉換與專業理解之間產生額外負擔，導致課堂參與度下降、學習焦慮增加，甚至影響其對雙語課程與國際化學習的接受度。

目前常見的即時字幕或翻譯工具，多半設計於線上會議、日常對話或個人使用情境，未必能滿足大學實體教室的需求。真實教室環境中存在教師走動、教室回音、學生發問、麥克風音量差異、投影設備限制、專業術語密集、語速快、停頓少等問題。若系統僅依賴學生手機各自收音，將造成不同座位學生獲得不同品質的字幕結果，無法形成一致且可控的課堂語言支持服務。

因此，本計畫主張以大學實體教室為核心，建立校園級 AI 語言支持基礎建設。透過教師麥克風作為主要音源，將授課聲音統一送入校內 AI 算力環境進行語音辨識、字幕穩定、多語翻譯與同步分發，使全班學生能取得一致、穩定、可閱讀的字幕內容，並可依自身語言需求選擇不同語言版本。

三、問題意識與待解決痛點

本計畫欲解決的問題，不只是「有沒有翻譯」或「有沒有字幕」，而是字幕與翻譯是否能在真實大學課堂中穩定、可讀、可持續使用。教學現場的困難通常來自多個層面，包括音源品質、語音辨識準確度、字幕切句方式、專業詞彙處理、字幕顯示穩定性、學生閱讀負荷以及教師操作負擔。

第一，教室音源不穩定是目前多數 AI 字幕工具在實體課堂中難以落地的主要原因。若讓每位學生使用自己的手機收音，前排與後排、靠近喇叭與遠離喇叭、靠近冷氣或靠近同學討論聲的位置，都會產生不同的聲音品質。這會導致同一堂課中，每位學生看到的字幕內容可能不一致，甚至出現辨識錯誤、延遲過長或漏聽關鍵詞的情形。

第二，大學專業課程的語言特性較一般日常對話複雜。教師可能在同一句話中混用中文與英文術語，也可能快速講解定義、公式、案例與推論過程。若字幕系統逐字更新、頻繁修正或切句過短，學生必須不斷回頭確認前文，反而無法專注於教師講解。

第三，境外生與本地生的語言需求並不相同。境外生可能需要中文授課內容轉為英文、越南文、日文、韓文或其他母語字幕；本地生則可能需要英文授課內容輔以中文字幕，或在雙語課程中對照中英文關鍵詞。若系統只能提供單一語言字幕，將無法支援多語共融的真實校園情境。

第四，許多工具雖能提供即時字幕，卻無法進一步形成教學資料資產。若課堂音訊、逐字稿、字幕與翻譯內容沒有被妥善保存與治理，學校將難以進一步發展 AI 助教、課程知識庫、雙語教材與學習診斷等延伸應用。

四、計畫目標

本計畫之總目標為：建立一套適用於大學實體教室與校園多語服務場域的 AI 語言支持基礎建設，協助學校提升境外生學習支持、本地生雙語學習、EMI 課程理解、國際化校園服務與教學資料資產化能力。

短期目標為完成示範場域建置與初步導入。學校可先選定一至三間具代表性的教室或重點課程，進行教師麥克風音源串接、主控端設定、AI 字幕流程測試、學生端 QR Code 加入流程、共享模式與個人模式測試，建立可複製的導入流程。

中期目標為擴大至重點課程與多元應用場域。導入對象可包含境外生比例較高之中文授課專業課程、EMI 課程、雙語課程、國際交流活動、跨國專班、專題講座與校園大型說明會。此階段除擴大使用範圍外，也應建立教師培訓、學生使用指引、課程導入 SOP、系所協作流程與使用成效回饋機制。

長期目標為建構校園級 AI 語言服務平台。系統未來可延伸至更多院系課程、行政服務窗口、國際處活動、招生宣導、校園參訪、跨國學術交流與學生輔導場域，逐步形成校內可持續營運的 AI 語言支持能力。

五、與高教深耕計畫主軸之整合

本計畫可對應高教深耕計畫中多項核心任務，包括教學創新、學生學習支持、國際化校園、數位轉型、智慧教室建設與校務治理。其定位不是單一課程工具，而是可跨課程、跨院系、跨場域使用的 AI 語言支持平台。

在教學創新方面，本計畫將 AI 技術導入真實課堂，協助教師將口語授課內容轉化為即時字幕、逐字稿與後續教材素材，使課堂教學不再只是一次性的口語傳遞，而能進一步形成可保存、可整理、可再利用的教學資料。

在學生學習支持方面，本計畫可降低語言背景差異造成的學習落差。境外生可透過母語或英文字幕理解中文授課內容；本地生可透過雙語字幕輔助 EMI 或英文教材學習。此種支持有助於提升學生課堂參與度與學習持續性。

在國際化方面，本計畫可提升學校對多語學生與國際交流活動的服務能力。當校園具備穩定的即時多語字幕與翻譯能力，便能在課堂、講座、參訪與行政說明等場域中提供更友善的國際化環境。

六、質化與量化成效指標

為使本計畫能被具體檢核，須建立明確的質化與量化指標。量化指標可包含導入教室數、支援課程數、使用教師數、學生使用人次、支援語言數、字幕產出時數、逐字稿累積量、教師培訓場次、問卷回收數與跨院系擴散數量等。

以上量化目標可依學校年度經費、導入期程與院系需求進行調整。若以校園級推動為目標，可先設定二十間教室、六十門課程、二千三百人次學生端使用與二千小時字幕逐字稿累積作為年度推動參考值，並於每學期依實際使用情形滾動修正。

質化指標則可包含教師使用回饋、學生理解度、課堂參與感、境外生學習支持感受、本地生參與 EMI 課程信心、字幕閱讀友善程度、教師對 AI 工具之接受度，以及系所對後續擴散導入之意願。

量化數據可呈現推動規模，質化回饋則可反映真實教學現場的接受度與學習支持效果，兩者應搭配作為高教深耕成果檢核依據。在計畫執行過程中，學校可於每學期末進行資料彙整，包括使用紀錄、課程場次、學生語言選擇、教師回饋、學生問卷與系統穩定度紀錄，作為下一階段資源配置與擴散導入之參考。

七、PDCA 循環檢核與滾動修正

本計畫建議採用 PDCA 循環檢核機制，使 AI 語言支持服務能依據實際教學需求持續優化。Plan 階段進行需求盤點、課程選定、設備確認與導入規劃；Do 階段進行課程導入、教師培訓、學生端使用與技術支援；Check 階段蒐集使用數據、教師回饋、學生問卷與字幕品質紀錄；Act 階段依檢核結果修正導入流程、模型設定、字幕呈現與後續擴散策略。

透過循環檢核，系統不會停留在初次導入狀態，而能逐步適應不同學院、不同課程、不同語言背景學生與不同教室設備條件。此機制亦有助於形成校內 SOP，使後續導入不再依賴個別人員經驗，而能建立可複製、可交接、可擴散的治理流程。

八、課堂資料轉化為教學資產

本計畫的重要價值之一，在於將課堂中原本即時消失的口語內容轉化為可保存、可整理、可再利用的教學資料。教師授課音檔、即時字幕、逐字稿、雙語翻譯、課程摘要與專業詞彙紀錄，皆可在符合校內資料治理規範的前提下，轉化為後續教學與學習支持資源。

這些資料可用於課後複習、雙語教材製作、AI 助教問答、隨堂測驗題庫生成、學習弱點分析與課程知識庫建置。對教師而言，可減少重複整理教材與製作補充資料的負擔；對學生而言，可提供更完整的課後學習支持；對學校而言，則能逐步形成具有校本特色的教學資料資產。

當課堂資料能夠持續累積，學校即可由單次課堂支持進一步發展為長期教學創新。未來可依系所需求建立專業詞彙庫、課程問答庫、雙語教材資料庫與學習診斷模組，使 AI 語言支持從即時服務延伸為教學品質提升與課程治理工具。

九、校內主權 AI 與資料治理

AI 語言支持若要成為大學可長期營運的基礎建設，必須同時考量校內算力、資料治理、資訊安全、個資保護與教學資料保存規範。相較於完全依賴外部 API 的字幕或翻譯工具，校內主權 AI 架構能讓學校逐步掌握自己的教學資料與 AI 應用能力。

在資料治理方面，學校應明確定義授課音訊、逐字稿、字幕紀錄、翻譯內容與課程摘要之保存方式、使用範圍、授權機制與刪除機制。相關資料應依照校內資安、個資與教學資料政策進行管理，避免資料外流或未經授權使用。

在技術治理方面，學校可逐步建立校內 GPU 算力、模型部署、權限控管、系統監控與維運流程。此一架構可降低完全依賴外部服務之風險，並讓學校得以依照自身課程特色、學生組成與語言需求，逐步調整 AI 語言服務模式。

十、跨院系逐步擴散路徑

本計畫不宜一開始即全面導入，而應採取分階段、可驗證、可調整的推動策略。第一階段可選定示範教室與代表性課程，建立導入流程與使用回饋；第二階段擴大至境外生比例較高課程、EMI 課程與國際交流活動；第三階段再推動至更多學院、系所與校園服務場域。

跨院系擴散過程中，應建立共通導入標準，包括教室設備條件、教師端操作流程、學生端使用流程、課程申請方式、技術支援窗口、資料保存規範與成果回報格式。如此才能避免各系所各自嘗試、重複建置或品質不一的情況。

隨著導入場域擴大，學校可逐步建立校園 AI 語言服務地圖，盤點哪些教室、哪些課程、哪些活動已具備多語字幕與即時翻譯能力，並依據學生需求與校務發展目標持續擴充服務範圍。

十一、教學現場問題與系統回應

在真實教室中，AI 語言支持面臨的挑戰不只是翻譯正確與否，還包括教師語速、停頓、教室回音、中英夾雜、專業詞彙密集、字幕切句與畫面可讀性等問題。系統設計必須回應這些教學現場問題，才能真正被教師與學生長期使用。

針對收音問題，系統應優先採用教師麥克風作為主要音源，而非讓每位學生手機各自收音。針對語速與停頓問題，系統應採取適合閱讀的字幕切句與延遲堆疊策略，避免字幕逐字跳動或過度頻繁修正。針對中英夾雜與專業詞彙問題，系統應保留課程脈絡，並能逐步優化術語處理。

針對顯示問題，系統應提供適合投影、大螢幕與學生端裝置的字幕呈現方式，使學生能在不干擾課堂內容的情況下快速閱讀字幕。針對互動問題，系統亦可支援學生發言或提問的雙向互譯，促進不同語言背景學生與教師之間的課堂互動。

十二、年度推動流程與里程碑

本計畫建議以一年為推動週期，依序完成需求盤點、示範建置、試辦導入、擴大應用、成效檢核與後續優化。年度推動流程可與高教深耕計畫之成果回報節點相互配合，使每一階段皆有明確任務、產出與檢核依據。

第一季可進行需求盤點與教室設備確認，包括課程選定、系所訪談、教師意願調查、教室音源測試與系統建置規劃。第二季可進行示範導入與教師培訓，完成主控端操作流程、學生端使用流程與課堂測試。第三季可擴大至更多課程、講座與國際交流活動，並蒐集使用數據與回饋。第四季則進行成果整理、成效檢核、問題修正與下一年度擴散規劃。

年度成果可包含示範教室建置數、支援課程數、學生使用人次、教師培訓場次、字幕產出時數、逐字稿累積量、問卷回收數、教師訪談紀錄、學生學習回饋與後續擴散建議。透過里程碑管理，本計畫可由初期示範逐步轉化為校園常態化服務。