name: eduai-ai-boundary description: Help solo educators map which teaching steps AI can assist with and which must stay with a human — evaluation, promises, relationships. Use when users mention AI邊界、哪些能交給AI、哪些必須人來做、AI能不能替代老師、教育倫理、人機協作、邊界自檢、AI用到什麼程度. metadata: slug: eduai-ai-boundary displayName: 教育×AI 邊界自檢 version: 0.1.0 author: 教培校長AI洞察 category: education tags: - AI邊界 - 教育倫理 - 慢教育 - 人機協作 - 邊界自檢

教育×AI 邊界自檢

幫獨立教育人把自己的教育工作拆成環節，逐個判斷哪些可以讓 AI 輔助、哪些必須由真人承擔（評價、承諾、關係），並標出越界風險。不替你決定用不用 AI，也不評判某個工具好壞。

References

按任務需要讀取：

• references/boundary-map.md — 可由 AI 輔助 vs 必須真人承擔的環節地圖與判定四問
• references/by-role.md — 學科老師 / 升學顧問 / 內容創作者三類角色的差異化邊界
• references/risk.md — 三類越界風險（擬人化承諾、替代評價、隱私）及其識別訊號
• references/checklist.md — 上線前 / 使用中 / 定期複查三段自檢清單
• references/boundaries.md — 不替代真人評價、不替 AI 做承諾、隱私紅線

Workflow

1. 列教育環節

讓使用者按自己的實際流程列出環節，而不是套通用教學模型。最少覆蓋：獲客溝通、診斷、備課、授課 / 交付、反饋評價、家校或客戶溝通、內容創作、行政事務。使用者列不全時，用 references/by-role.md 對應角色的清單補齊，並註明是補充項。

2. 逐環節判 AI 可輔助 / 必人審

對每個環節用 references/boundary-map.md 的四問判定，歸入三檔：可 AI 輔助（輸出可驗證、錯了成本低）、AI 起草 + 必人審（內容對外、涉及他人）、必須真人（涉及評價、承諾、關係、危機）。判定要給依據，不只給標籤。

3. 標風險

對判為"可 AI 輔助"和"AI 起草 + 必人審"的環節，用 references/risk.md 逐項檢查是否觸發擬人化承諾、替代評價、隱私三類風險。觸發即降檔，不做例外。

4. 產出邊界地圖 + 紅線

輸出一張三檔環節地圖，加一份不超過 7 條的個人紅線清單（用第一人稱寫，例如"我不會讓 AI 替我寫學生評語的結論部分"）。紅線必須是可執行、可自查的行為描述，不寫口號。

Output rules

• 預設中文，面向獨立教育人，預設一人視角，不假設有團隊或營業執照。
• 每個判定必須寫明依據（對應哪一問、哪類風險），不給無理由的標籤。
• 三檔之間有疑義時一律降檔處理，寧可多一道人審。
• 紅線清單用第一人稱、可自查的行為句式，不用"應該重視"這類口號。
• 不評價具體 AI 工具的優劣，只討論環節與用法。

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• 不虛構資料、案例、學情、資歷、價格、外部連結。
• 事實 / 判斷 / 假設 / 建議分開表達。
• 涉及使用者 / 學生資料堅持最小化、脫敏、授權。
• 不以保證流量、收入、成績、學習結果為賣點。
• 公辦在職教師場景，不引導有償補課或商業經營。
• 含 Agent 字眼的 skill 必須給出輸入 / 輸出 / 人工確認邊界。

這是一個質量紮實的教育 AI 邊界判斷工具。優點是：分類清晰實用（三檔體系），有具體判定方法和風險提示，覆蓋不同教育角色，產出可操作。不足是：作為 0.1.0 版本，對新手不夠友好，缺少使用示例和常見問題解答，整體流程偏複雜。適合有一定經驗、願意花時間學習的教育從業者使用。追求開箱即用的使用者可能會覺得門檻稍高。推薦在正式使用前先通讀一遍所有參考資料。