Lv4 - AI x HP 講師認證

#學習目標

• 能獨立帶 Lv1-Lv3 任一模組，並依學員背景調整語言與案例
• 能設計一份可交給學會審查的教案，包含課綱、run-of-show、handout、workshop、評量
• 能處理醫護圈對 AI 課程的常見質疑，並把質疑轉成教學資源
• 能建立案例庫與季度更新流程，避免教材半年後過期
• 能完成 6 個月 mentor protocol，通過試教、實際開課、學員回饋與教案修訂

#學員 prerequisites

• 完成 Lv1-Lv3，或具備同等 AI×HP 實作與教學經驗
• 有健康促進、醫護、公衛、長照、健康科技、院端 IT 任一背景
• 願意接受試教錄影、同儕回饋與教案重修
• 同意講師認證不是出席證明，未達標就不通過

#各時段主題分配

#對應 paper 章節 + 倫理 6 原則

#對應七大主題覆蓋

#第 1 hour 對談：跨域專家對談

主題：醫護圈最常質疑 AI 課程的 5 個問題怎麼回應

prompt questions

1. 你們是不是要教 AI 取代醫護
2. AI 會亂講，為什麼還要帶進健康促進
3. 我們現場已經很忙，學這個會不會只是多一件事
4. 沒有程式背景的人真的學得會嗎
5. 如果學員拿課堂 prompt 去亂用，責任算誰的
6. 講師遇到醫師或主管當場挑戰，該硬回、轉向，還是承認邊界

角色分工

• 健促專家：扮演質疑者，提出醫護、公衛、長照、學會理事會的真實問題
• AI 專家：示範如何不防衛、不神化，用邊界、流程、證據、治理回應
• 主持人：把每個質疑整理成「一句話回答、展開版回答、轉成練習」三欄

sample dialogue

健促專家：醫護最常問，你們是不是要教 AI 取代我們 AI 專家：不是，這門課反而是把人放回責任中心，AI 做草稿、整理、提醒，人做判斷、承擔、溝通 健促專家：可是 AI 會亂講 AI 專家：所以我們不教「相信 AI」，我們教「怎麼讓 AI 的輸出可被檢查」 健促專家：如果現場主管說這只是趕流行呢 AI 專家：就拿 Watson、Babylon、Epic 三個失敗案例出來，告訴他我們不是來賣神話，是來設計不踩坑的導入方法 主持人：好，這段就是講師標準回答，不跟質疑吵架，把質疑變成課程可信度

#第 2 hour 技能：講者主題大綱

投影片骨架

1. 認證講師的任務：不是會講 AI，而是會讓跨域學員產出
2. Lv1-Lv3 教學 SOP：開場、對談、技能、實作、收斂、回饋
3. 案例庫經營：技術案例、失敗案例、台灣政令、長照延伸
4. 倫理風險評估：WHO 6 原則變成課堂活動
5. 跨域對話技巧：醫護語言、工程語言、主管語言的翻譯
6. 危機處理：質疑、過度期待、demo fail、個資外洩苗頭、時間失控
7. 6 個月 mentor：weekly check-in、實戰觀課、修教案、認證評量

重要 demo 點

• 示範同一個概念「RAG」，分別講給衛教師、院端 IT、醫院主管聽
• 示範如何把學員偏題問題拉回 worksheet
• 示範試教回饋：不說「你講得很好」，而是指出可修改的行為
• 示範案例卡更新：舊工具換新工具時，保留教學目的，替換 demo 素材

#第 3 hour 學員對話：round-robin 與試教 setup

學員提問範例

• 我不是工程背景，遇到技術問題答不出來怎麼辦
• 學員一直問醫療診斷怎麼做，怎麼切回健康促進
• 現場有人貼真實病歷給 AI，講師該怎麼處理
• 課程要賣給醫院主管，怎麼講才不會像工具課
• 我試教時講太多理論，怎麼把學員拉回實作

講者回應策略

• 技術答不出來時，不硬答，改成「這題超出本課，先記錄並標示需工程 / 法遵確認」
• 所有診斷題拉回「健康促進、衛教、決策輔助、人工把關」
• 個資苗頭立即中斷，要求匿名化，並說明這就是課堂治理的一部分
• 對主管說流程、風險、KPI，不說模型多厲害

學員上臺練習 setup

• 每人抽一個 15 分鐘 micro-teaching 題目
• 題目池：健保資料三層、飲食 chatbot、戒菸 SDM、體能 nudge、SaMD、倫理 6 原則、失敗案例
• 同儕回饋固定格式：一句話定位、最清楚 1 點、最危險 1 點、下一版要刪什麼

#Day 1：教學 SOP

#Day 2：案例庫與倫理

#Day 3：試教一

#Day 4：試教二與認證計畫

#6 個月 mentor weekly check-in protocol

#突發狀況處理

• 學員 Q 偏離主題：講師候選人要示範如何放進 parking lot，並承諾課後補資料
• 技術 demo fail：改用截圖與口述流程，評分不扣工具失敗，但扣沒有備援
• 時間爆掉：直接砍背景理論，保留試教、回饋、修教案
• 候選人過度承諾 AI 能力：立即暫停，要求改寫成風險可控版本
• 候選人使用真實病歷或客戶名：該段試教不通過，需重修個資與匿名規則

#場地 / 設備需求

• 8 人 U 型桌，另有試教站
• 投影、無線麥、錄影設備、計時器
• 白板、便利貼、評分表、同儕回饋表
• 可分組討論的安靜空間
• 共享教材庫與版本管理資料夾

#學員手冊章節 outline

1. 認證講師角色與通過標準
2. Lv1-Lv3 教學 SOP
3. 對談腳本設計法
4. Workshop 帶領與回饋方法
5. 案例庫經營 SOP
6. 倫理風險評估表
7. 跨域對話技巧
8. 危機處理話術
9. 6 個月 mentor protocol
10. 講師 portfolio 範本

#課前閱讀

• HTML Q1-Q12 全部，候選講師需能用自己的話講給非技術者
• HTML Q10-Q11 作為案例庫主軸
• HTML Q12 作為跨域素養與講師責任
• paper：全文，特別是三章應用與倫理探討
• course-plan-v1.md：四階架構、七大主題、商業模式、風險與不做事項

#課中 worksheet

我的講師定位：
我最適合帶的級別：
我最弱的級別：
我會使用的 3 個案例：
我不能碰的高風險題目：
我的 15 分鐘試教目標：
學員完成後要產出的東西：
我預期會被質疑的問題：
我的一句話回答：
我的展開版回答：
我會把質疑轉成哪個練習：
mentor 給我的修改：

#課後 takeaway

• 一頁總結：認證講師不是把投影片講完，而是讓學員在安全邊界內做出東西
• 進階閱讀：WHO AI ethics、WHO LMM guidance、SaMD、健保資料庫服務中心、健康存摺 SDK、RAG 教學案例、失敗案例追蹤

#任務

每位候選講師完成 1 份可開課教案、2 次試教、1 份案例庫、1 份 6 個月 mentor 認證計畫

#step-by-step

1. 選定主修級別：Lv1、Lv2、Lv3 擇一
2. 寫 15 分鐘 micro-teaching 目標，只能有 1 個核心概念
3. 從 12Q 與 paper 三章挑 2 個案例，不准塞滿所有素材
4. 設計 1 個學員輸出，例如風險卡、prompt、流程圖、RFP 段落
5. 寫 run-of-show，精確到 5 分鐘
6. 第一次試教，同儕回饋
7. 看錄影，自評 3 個要刪掉的地方
8. 修教案，加入危機處理備案
9. 第二次試教，評審打分
10. 提交 6 個月 mentor 認證計畫

#工具清單

• ChatGPT / Claude / Gemini，用於產生教學草稿與反方問題
• Google Slides / Docs / Sheets
• 錄影工具
• 共享案例庫資料夾
• 評分表與同儕回饋表

#分組 protocol

• 8 人全班互評
• 每 2 人形成 accountability pair，6 個月 mentor 期間每週互相檢查
• 試教時其他 7 人分別扮演：醫師、護理、衛教師、院端 IT、主管、工程師、一般公眾
• mentor 每月一次總評，weekly check-in 可 20 分鐘線上

#評量標準

• 教案完整，能交給其他講師看懂
• 試教能在時間內完成，且有學員產出
• 能正確處理至少 3 種質疑：取代醫護、AI 亂講、個資風險
• 案例庫至少 10 張案例卡，含來源、教學用途、風險、更新日期
• 完成 1 場 Lv1 + 1 場 Lv2 實戰或等價內訓
• 6 個月 mentor 期間 weekly check-in 缺席不得超過 4 次

#通過評量

結果分類

• 通過：可列入學會認證講師名單
• 條件式通過：補 1 次試教或補案例庫後再審
• 不通過：可保留學員身份，不授權獨立帶課

#講師回饋模板

候選講師：
主修級別：
試教題目：
最能建立信任的地方：
最像 AI 廢話的地方：
最需要刪掉的內容：
危機處理表現：
倫理邊界表現：
是否可獨立帶 Lv1：
是否可獨立帶 Lv2：
是否可協助 Lv3：
mentor 期間必修：
認證結果：通過 / 條件式通過 / 不通過