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訂 AI 使用規範最難的不是找範本，是把「可以用到什麼程度」寫到助教也判得準。 這裡先讓你自評目前的治理狀態，再依你的情境產出分章節的規範草案。
多數單位卡在三個地方：不知道規範該有哪些章節、 不知道怎麼把使用程度寫成可判定的標準、 以及不知道自己目前的狀態離「可運作」還差多遠。
五個面向的自評採固定計分，同一份填答永遠得到同一個分數。 分數本身就指出該從哪裡補，也讓同一個單位隔一年再測時看得出變化。
草案會把各類作業對應到 L0 至 L4 的使用分級， 並載明每一級要求的揭露方式。學生問「這份可以用 AI 嗎」時有明確答案。
研究不綁成績、規範須事前公告、偵測結果不得單獨裁決等條款， 由系統直接寫入草案，不交給模型決定要不要生成。
課程層級的規範是寫給學生看的，要能直接貼進教學大綱； 機構層級是寫給教師與行政看的，要能進審議程序。兩者不共用模板。
單一課程的 AI 使用規範，寫完可直接放進教學大綱或課程公告。
讀者：修課學生與教學助理
校、院或系級的 AI 使用政策框架，供內部審議程序使用。
讀者：校內教師、行政單位與學生代表
分級刻意停在五級。再細下去教師標不動，助教也判不準。 每一級都同時規定「可以做什麼」與「要怎麼揭露」，缺了後者規範就只能靠事後偵測。
五個面向各分四級，總分 15 分。 每一級都寫成可觀察的狀態（有沒有這份文件、有沒有這個機制）， 而不是「相當完善」這種判不準的程度描述。
| 面向 | 為什麼要看這一項 | 最高一級的樣子 |
|---|---|---|
| 規範明確度 | 沒有成文規範時，判定會落到個別教師身上，同一所學校不同課程會出現互相矛盾的標準，學生無所適從。 | 有正式文件且對各類評量分別載明可用程度 |
| 揭露機制 | 揭露機制是整套規範能否運作的樞紐。沒有揭露，規範就只能靠事後偵測，而偵測工具的誤判會傷到誠實的學生。 | 有規定格式，且未揭露會依既定程序處理 |
| 評量調整 | 若評量方式完全不動，只加一條「不准用 AI」，實質上是把規範的執行成本轉嫁給教師的偵測能力。 | 評量已重新設計為看得見歷程與判斷，而非只看成品 |
| 資料治理 | 對話歷程含有大量可辨識資訊。沒有保存期限與存取權限的規定時，這些資料的風險會隨時間累積。 | 存取權限、保存期限、刪除程序與學生權利皆已明訂 |
| 師生培力 | 規範講的是不能做什麼，培力講的是能做到什麼。只有前者的單位，實務上會退化成全面禁用。 | 教師專業發展與學生 AI 素養課程皆已納入常態規劃 |
以下條款由系統直接附加，不經模型生成。 這是平台的既定立場；你當然可以在自己的最終文件中修改，但我們給的草案一定帶著。
| 法域 | 文件 | 相關之處 |
|---|---|---|
| 台灣 | 個人資料保護法 | 學習歷程與對話紀錄屬個人資料，蒐集目的、告知義務、當事人權利行使方式均須依此法規劃。 |
| 台灣 | 教育部生成式 AI 教學應用相關參考指引 | 主管機關對教學場域使用生成式 AI 的原則性指引，訂定校級政策時通常需引為依據。 |
| 台灣 | 行政院及所屬機關使用生成式 AI 之參考指引 | 公立學校的行政作業使用 AI 時，通常需與此指引的機敏資訊處理原則一致。 |
| 歐盟 | EU AI Act | 將教育場域的部分 AI 應用列為高風險，並限制在教育情境推論情緒狀態。有國際合作或境外學生時值得對照。 |
| 歐盟 | GDPR | 涉及歐盟境內學生資料時適用，對自動化決策與資料主體權利的要求高於本地規範。 |
規範文件常需要說明「學生資料在平台上怎麼被處理」。 以下是 Uedu 已公開的治理事實，草案只會引用這些內容，不會替平台承諾做不到的事。