一、從個人經歷到教育現場的痛點
從小到大，我對文字的理解總是慢半拍。別人一眼就懂的題意，我卻常常停在：「作者為什麼要這樣寫？」、「這句話背後的意思是什麼？」直到後來我才知道，這和亞斯伯格特質有關。
這段經歷，讓我能深刻同理許多孩子的困境。尤其在國文課古詩文的「文意理解」題型裡，學生常被要求快速抓住詩人的心境或文字的隱喻。但對亞斯伯格、高功能自閉症（HFA）、注意力不足或閱讀障礙者而言，這樣的要求像是一道高牆。他們不是不努力，而是無法在短時間內用標準化的方式「讀懂」隱喻。
二、理解之前，要先被理解
教育現場太常把孩子推向標準答案，卻忽略了他們真正需要的，是「有人願意停下來，陪他們慢慢走」。重要的不是馬上答對，而是先被理解。
這樣的理念，來自我和母親的一段經歷。國中時，晚餐桌上常出現這樣的場景：我喊著「好難、好累」，想逃離作業；母親則焦急催促。那時，我覺得她站在岸上大喊，而我只能縮在水裡，因為那裡比較安全。
轉捩點出現在高中。有一次，我告訴她：「我想做珠寶生意。」她先是懷疑，但幾天後，她端著牛奶進房間，語氣放慢：「好。你要做，那遇到問題要怎麼解決？」
那是她第一次退一步，把選擇權交回我手裡。結果，15 歲的我靠生意賺了 20 萬，還完成了礦物鑑定專題。多年後，她對我說：「我的退一步，不只是換來你的成功，而是換來你開始相信：自己真的可以。」
這段經歷讓我確信：陪伴的力量，不在於給答案，而在於有人願意退一步，等我用自己的方式走到岸上。當我看到孩子們在古詩文前感到挫折，我彷彿看到當年的自己。而這一次，我希望透過 AI，把「退一步的陪伴」帶進教育。
三、專案理念：AI 輔助文意理解
對於亞斯伯格與其他神經多樣性學生中，最大的困難並非「不會寫題目」， 而是因為焦慮、害怕錯誤，導致明明看得懂文字卻「讀不懂語意」，無法分辨語氣暗示、情緒線索，或是因為過度專注細節，反而忽略題目的整體脈絡。以往的輔具如朗讀器、錄音筆、放大鏡，只能強化學生「讀字能力」，卻無法協助理解語句、掌握題意、調節節奏。因此，本計畫的核心動機為推動教育輔具到理解陪伴輔助轉移，從補充資訊升級成理解陪伴。 讓AI不只是工具，而是能「看見學生理解歷程」的夥伴。協助學生——尤其是語文弱勢與神經多樣性學生——突破文學閱讀的障礙。
四、專案執行步驟
本專案的核心目標，是建置一套 「AI輔助文意理解系統」READii。其定位並非傳統「機器老師」，而是集語意共學者 X 情緒陪跑者 X 教學助理的智慧夥伴。
1. 語義理解與生成模組： 結合生成式 AI的引擎與語義分析技術，生成學生個別化的「需求地圖」及概念引導策略。
2. 情緒與節奏感知模組： 即時偵測學習節奏與情緒變化，提供適應性節奏的語言介面與引導語。
3. 教師即時診斷模組： 透過教師後台，即時呈現學生閱讀狀況、情緒波動及困難句型分布，作精準教學依據。
READii的核心設計「讀懂題目、讀懂自己」 目標，圍繞學生在任務中的心理狀態與語意需求，設計出三層 AI 理解模型，並結合 RAG 技術與教師後台診斷，形成完整的理解支持系統。
（一）啟動層 Start：降低焦慮 → 啟動任務
在任務開始階段，AI 扮演「情緒守門人（Gatekeeper）」的角色，協助學生從日常狀態進入學習狀態。首先，系統偵測學生常見啟動阻礙，如自我懷疑、害怕犯錯、認知過載等，再透過簡短、舒緩的互動，降低進入任務的心理門檻。最後，根據狀態自動切換，提供簡短提示、破冰語、情境過渡句等，讓學生有「準備好要開始」的感覺，而不是被題目直接迎面撞上。
（二）導航層 Navigate：拆題 → 文意理解 → 避免卡關
在學生作答過程中，系統啟動「文意理解引擎（Semantic Engine）」，協助學生在 不直接給答案的前提下，完成「看懂題目」這件事。系統可自動辨識題型與語用需求：包括語境、轉折、語氣、抽象推理等，並提供三段式理解引導，包含題意重述：用較白話、較短句的方式重組題目。關鍵線索提示：標出容易被忽略的關鍵語詞或條件。 逐步推理（Step-by-Step Reasoning）：以步驟式問題引導學生 往正確方向前進，避免陷入長時間卡關或死背答案。
（三）結束層 Closure：整合 → 情緒收束 → 固化理解
在學生任務結束時，AI身份轉換為 「心情記錄者（Mood Journaler）」與「歷程整理者」。引導學生回顧剛才的歷程，如「我剛剛怎麼想？」、「卡住的地方是什麼？」、「最後是怎麼解開的？ 」 透過簡短回顧問題，協助學生把零散的作答經驗，轉化可被記住的理解策略。
而在教師後台的設計，老師從「看到分數」到「看到思考」 ，讓AI成為即時診斷與長期追蹤的工具。
READii提供四項關鍵功能：
1.理解題型標籤與學習曲線：依題型與知識點整理學生作答表現，呈現其強項與弱項。
2.情緒變化統計：透過對話行為與用詞模式，粗略估計學生在不同任務階段的負荷與挫折狀態，作 教師調整難度與節奏的參考。
3.IEP 連動個別化建議（Adaptive Suggestions）：將學生的理解紀錄與既有的個別化教育計畫（IEP）對接，生成更貼近個別需求的教學建議。
4.歷程視覺化：讓教師不只看到「對或錯」，更能看到學生在哪裡開始卡關、提了什麼問題、最後如何被引導離開死胡同。