教學怪物競賽 x OpenClaw
學生將學習如何利用 AI 工具，打造一套能夠自動製作教學影片的服務，並參加由台灣大學主辦的 AI 教學影片競賽。
12
上課小時
2
週末課程
3
回家作業
1
參賽作品
階段 1
認識工具
週末一・六上午
階段 2
完成雛型
週末一・六下午&日
階段 3
回家優化
平日自主練習
階段 4
提升品質
週末二・六
階段 5
正式上線
週末二・日上午
階段 6
成果發表
週末二・日下午
階段 1 · 認識工具 — 週末一 · 星期六上午
🛠
安裝與學習 OpenClaw
1 小時
▶
OpenClaw是全球成長最快的開源 AI 專案之一。學生將在自己的電腦上安裝它，用它快速設計和測試影片生成的邏輯。
孩子會學到
什麼是 OpenClaw：一套讓 AI 按照你寫的指令「自動做事」的工具，在自己電腦上運行，不需要依賴任何雲端平台
為什麼用 OpenClaw 開發：它讓學生可以用接近日常語言的方式設計流程、快速測試，大幅降低開發門檻
OpenClaw 的角色：開發和測試用的工具，最終的競賽服務是另一個獨立的程式，OpenClaw 不需要被部署到網路上
送出第一條指令，觀察 AI 如何一步一步完成任務
完成後能做到
OpenClaw 成功安裝並在自己的電腦上運行
能透過對話介面下指令，觀察 AI 的執行過程
✓ OpenClaw 安裝完成，可以正常使用
階段 2 · 完成雛型 — 週末一 · 星期六下午 & 星期日
✍️
教 AI 怎麼「教課」
2 小時
▶
學習如何給 AI 寫出清晰的指令，讓它能根據不同學生的程度，自動生成合適的教學腳本。
孩子會學到
如何寫出讓 AI 穩定照著做的指令——指令越具體，AI 的表現越可靠
把好的教學設計原則（先了解學生程度、從已知帶到未知）寫進 AI 的指令中
加入「防錯規則」：要求 AI 不能捏造內容、必須說明知識來源
完成後能做到
AI 能根據「高中生、沒學過微積分」或「大學生、有基礎」等不同描述，自動調整教學內容的深淺
產出的腳本有清楚的段落結構，知識點由淺入深
✓ AI 能依學生程度產出不同深度的腳本
🎬
讓文字腳本變成有聲音、有畫面的影片
2 小時
▶
把 AI 生成的腳本，自動轉換成完整的教學影片——包含語音旁白、投影片畫面和字幕。
孩子會學到
讓 AI 把文字腳本唸出來，生成語音旁白
依照腳本內容自動排版投影片畫面
把語音和投影片合成成一支完整的教學影片，並自動加上字幕
完成後能做到
從一段文字題目，全自動產出有語音、有畫面、有字幕的教學影片
影片格式符合競賽規定（畫質和長度）
✓ 自動產出完整教學影片
✓ 符合競賽格式規定
🏁
完整跑通一次，確認流程沒問題
1 小時
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把前面做好的所有步驟串在一起，用一個模擬的競賽題目完整測試，確認從收到題目到產出影片的流程順暢。
孩子會學到
把腳本生成、語音合成、投影片製作、影片輸出串成一個完整的自動化流程
用模擬競賽題目完整測試，找出並修正流程中的問題
建立「先讓流程跑通，再逐步改良」的開發思維
✓ 第一版雛型完成，流程端對端跑通
── 平日回家作業：帶著雛型繼續改良 ──
階段 3 · 回家優化 — 週末一至週末二之間（自主練習）
📝
作業一：讓影片更懂得因材施教
回家練習
▶
改良 AI 的指令，讓它更準確地根據學生背景調整說明方式。
要完成的事
改良指令，讓 AI 在開始生成腳本前，先確認學生的程度和已有的知識
分別針對兩種不同程度的學生各產出一份腳本，比較差異
繳交：兩份腳本的截圖 + 說明改了什麼地方
練習目的
對應競賽評分「學習者適配度」：AI 是否真的懂得看人說話
體驗「指令寫得越具體，AI 行為越穩定」這個核心原則
🎯
作業二：讓影片更吸引人看下去
回家練習
▶
讓影片不只是把知識說出來，而是讓人真的想看完。
要完成的事
在指令中加入：開場要設懸念、段落結尾要小結、適時提問引發思考
加入規則：禁止使用看不懂的專業術語（除非立刻解釋）
繳交：一支改良後的影片 + 說明改了哪些地方
練習目的
對應競賽評分「認知投入與吸引力」
理解好的教學影片和只是把知識唸出來的差別
✅
作業三：確保影片內容正確可信
回家練習
▶
AI 有時會自信地說出錯誤的資訊。這份作業要在流程裡加入防錯機制。
要完成的事
在指令規則中加入：不能引用不存在的研究；不確定的內容要標明「建議查證」
要求 AI 在腳本中為重要概念附上可查閱的知識來源
用一個真實競賽題目測試，逐條確認輸出內容是否可信
繳交：測試題目 + 輸出腳本 + 說明如何判斷哪些內容需要查核
練習目的
對應競賽評分「內容正確性」——這是最基本也最重要的評分項目
培養對 AI 輸出內容保持判斷力的習慣
── 第二個週末 ──
階段 4 · 提升品質 — 週末二 · 星期六
✨
作業回顧與影片品質全面提升
2 小時
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先一起回顧三份作業的常見問題，再針對回家練習中發現的弱點逐一改良，讓影片在競賽四個評分面向上都達到更好的水準。
孩子會學到
從作業回饋中找出最常出現的問題，例如指令不夠具體、AI 行為不穩定，並當場改寫修正
針對競賽四個評分標準逐項改良：內容正確性、邏輯流暢度、因材施教、吸引力
改良語音與畫面的細節，讓影片看起來更精緻、更有說服力
學習如何系統性地評估自己的作品，而不是靠感覺判斷好壞
完成後能做到
找出並修正回家作業中的問題
影片品質明顯提升，各評分面向都有針對性的改善
✓ 作業問題當場修正
✓ 影片品質達到競賽水準
階段 5 · 正式上線 — 週末二 · 星期日上午
🌐
把成果整理成正式服務，讓評審系統可以連線
2 小時
▶
把這兩週開發和測試好的影片生成流程，打包成一個可以公開連線的服務，部署到 Google Cloud，競賽主辦方就能隨時送題目來、取回影片。
孩子會學到
理解「在自己電腦上測試成功」和「讓全世界都能連線使用」的差別
把開發好的流程整理成一個正式的對外服務，部署到 Google Cloud 上
服務上線後，競賽主辦方可以 24 小時隨時送題目、自動取得影片
完成後能做到
服務有一個固定的公開網址，填入競賽平台即可參賽
完整測試：從評審系統送出題目，到自動取得影片連結，全程在 30 分鐘內完成
✓ 服務成功部署到 Google Cloud
✓ 評審系統可正常連線取得影片
✓ 全流程 30 分鐘內完成
階段 6 · 成果發表 — 週末二 · 星期日下午
🎤
限時實戰：自選題目，產出影片
1 小時
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每位同學自己選一個競賽題目，計時 30 分鐘讓系統自動完成影片，模擬真實競賽情況。
進行方式
從四個領域（物理、生物、數學、資訊科學）各選一個自己有興趣的題目
計時 30 分鐘：從送出題目到取得影片連結
所有人一起看彼此的影片，討論各自做得好的地方和還可以改進的地方
✓ 每位同學產出至少一支完整影片
🌟
成果分享、互評與初賽建議
1 小時
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播放每位同學的影片，互相給予回饋，老師說明初賽策略與課後繼續改進的方向。
進行方式
每位同學分享：為什麼這樣設計指令？做了什麼決定？
用競賽四個評分標準互評：正確性、邏輯流暢、適配學生、吸引力
說明初賽（5 月 1 日）策略與課後持續改進的方向
課程結束後，孩子能做到
獨立操作整套自動生成教學影片的系統
遇到問題時，能自己判斷是哪個環節出了狀況
具備正式參加初賽的技術準備
✓ 具備參加初賽的技術準備
✓ 能獨立維護和改良系統