現正接案 — 2026 第三季
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教育機構：AI 客製解法

教育 AI 跟其他行業最大的差別在「學術誠信」這條紅線——AI 不評分、不替學生寫作業、不下入學決定。我們的設計原則是：AI 是學生／教職員的 assist layer，never replace teaching。

// 可先做的 AI 場景

招生 FAQ 與文件抽取

把招生政策、學程資訊、入學要求餵給 RAG，回答常見申請問題；申請文件（成績單、推薦信、財力證明）結構化抽取，預填審核 form 給招生人員確認。

學生服務 RAG 助理

把學則、課程大綱、補助辦法、選課規則餵給 RAG，學生 24/7 能查詢——但回答必須附來源，不能即興判斷個案。

留校率預警 + Advising prep

LMS engagement signal 餵給 AI，產出風險清單給 advisor 主動接觸；advisor 開會前 AI 整理該學生的歷史脈絡（不是替 advisor 下判斷）。

// EKel 會怎麼落地
  1. 01先界定 hard constraint：哪些資料絕對不能進 commercial LLM、哪些 use case 完全禁止 AI（評分、入學決定）、哪些需要強制人工覆核。
  2. 02部署選型：學生 PII 與成績走 on-prem 或合規 LLM gateway，公開課程資料可用 commercial LLM。
  3. 03建立 reference dataset：用真實招生詢問、學則查詢、申請文件案例測 100+ 場景，特別測 hallucination（給錯資訊的成本）與 bias。
  4. 04上線後完整 audit log + 月度抽樣人工覆核 + 模型升級時 regression test。AI 使用清單在學校網站公開。
// 適合的單位
  • →招生量大、學生服務 case 多、想用 AI 解放人力做高 judgement 工作的教育單位。
  • →已有清楚的 AI 使用政策與學術誠信框架，知道哪些可以、哪些不可以。
  • →希望先用 1 個 vertical use case（例如招生 FAQ）測 ROI，而不是一次重做整個學生服務平台的單位。
// 參考來源
Salesforce Education CloudSalesforce Trust & Compliance
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// 客製 AI 系統架構

教育 AI 是 4 層 assist-only 系統——never replace teaching.

// 第L4 層
使用者層
學生、教職員、招生承辦、學生事務、校友辦——透過 web、mobile、portal、agent desk 與 AI 互動。任何 AI 介面都要保留人工覆核退路。
Student / FacultyAdmissions / AdvisingAlumni Office
// 第L3 層
應用層
用 **Vibe Coding** 客製應用嵌進招生 / 學生服務 / 校友互動流程。**Agentic workflow** 在教育場景需要謹慎——任何「自動回應給學生」或「影響學業判斷」的 agent 都必須有人工 checkpoint。
Vibe CodingAgentic (gated)Student-bound
// 第L2 層
AI 層
LLM Gateway + 政策 / 課程 / FAQ RAG + Eval pipeline + Guardrails。AI 回答必須限制在學校政策、公開課程資料、學生服務 FAQ 範圍內，不能評論學業表現也不能下入學決定。
LLM GatewayPolicy RAGEval · Guardrails
// 第L1 層
資料層
Vector DB（政策、課程大綱、FAQ 向量化）+ 結構化資料（學籍、申請文件、互動紀錄）+ 完整 audit log。學生 PII 跟成績不送 commercial LLM——對應個資法與校級隱私政策。
Vector DBStudent RecordsAudit log
// 學術誠信 6 條紅線

教育 AI 跟其他行業最大的差別在學術誠信。

01
學生 PII 分級

學生姓名 / 學號 / 成績 / 家庭背景哪些可送 commercial LLM、哪些必須私有部署？個資法跟教育部規範沒分清楚之前不該動工。

02
不評論學業表現

AI 不能對學生的成績、能力、未來表現下評論。任何「這個學生適不適合 X 系」、「能不能畢業」這類判斷必須由教職員做——AI 只是 prep layer。

03
不參與招生決策

AI 可以做申請文件結構化抽取、初步分類，但「錄取／拒絕」永遠由招生委員會決定。FOI / 個資法的可解釋性要求在這個場景特別嚴。

04
不參與評分

AI 不能替老師打分。可以做 plagiarism detection、format check、initial review，但最終分數由人簽。學術誠信的紅線不可越。

05
AI 使用透明度

學生有權知道哪些服務涉及 AI、AI 在決策中的角色、申訴管道。建議在學校網站設「AI 使用清單」公開頁面，跟政策手冊同等位置。

06
Eval 與學術情境 dataset

上線前用真實教育場景測 100+ 案例（FAQ、申請文件、學業政策、選課諮詢、財務援助）。每次模型版本更動全部重跑，沒過不上線。

// 常見問題

教育 AI 討論裡最常出現的 5 件事。

01AI 對學術誠信的影響怎麼處理？
兩條主軸：(1) **校方端**——明確政策定義學生在作業／考試中可以怎麼用 AI（多數機構區分 brainstorm OK、ghostwrite NOT OK），這個政策是 AI 系統設計的前提，不是技術問題。(2) **AI 系統端**——任何學校提供的 AI 工具都要配合校方政策設邊界：例如「課程 RAG 助理」可以解釋概念但不能替學生寫作業。AI detection 工具有幫助但不可單獨作為違紀證據（誤判率仍高），需配合教職員人工判斷。
02學生 PII 跟 AI 怎麼共存？
基本原則：學生記錄不送 commercial LLM。實務做法是 prompt 前先 redaction（姓名 → [STUDENT]、學號 → [ID]、成績 → [GRADE]），讓 LLM 只看到匿名化語境。如果某個 use case 一定需要 PII（例如「為這位學生寫一封名字客製的 advising email」），就走私有部署或合規 LLM gateway。國際學生額外要處理跨境傳輸（含原國 GDPR）。
03AI 可以做哪些 admissions 工作？哪些不能？
**可以**：申請文件結構化抽取（成績單欄位、推薦信摘要、文件完整性檢查）、初步分類（依申請類別分流到對應評審）、缺件提醒、答疑 FAQ。**不能**：錄取／拒絕決定、評分申請文件、預測「這個學生會不會成功」。前者是 ops productivity（解放招生人員的重複工作），後者是涉及公平性與可解釋性的決策——後者必須由招生委員會決定。
04LMS 整合的 AI use case 有哪些？
幾個常見的：(1) **留校率預警**——LMS 的 engagement signal（登入頻率、作業繳交、討論區活躍度）餵給 AI，產出風險清單給 advisor 主動接觸；(2) **課程內容 RAG**——把課程大綱、補充資料、過去學生 FAQ 餵給 RAG，讓學生 24/7 能查詢概念（不是替代教學，是補充工具）；(3) **作業格式檢查**——抽取 / 驗證學生提交的格式、引用、長度，讓老師專注內容評閱。三者都是 augmentation，不替代教學。
05為什麼不用市面上現成的 ed-tech AI 產品？
如果現成 vertical SaaS 適合，先買現成的——這是工程師判斷。客製的時機通常是：(1) 學校的學籍 / 課程 / 學程結構獨特，現成產品的 schema 套不上（台灣教育場景跟美國 K-12 / 高教很不一樣）；(2) 需要跟自家 SIS / LMS 深度整合（不只是 webhook）；(3) 多語系 / 國際學生 / 跨校區複雜度超出現成產品設計。前兩個在台灣高教很常見。如果客戶已經在 Salesforce 平台上，更推薦 **Salesforce + Agentforce** 的組合方案。

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