該項目將為教師專業發展、評估設計和人工智能政策提供寶貴建議，以使GenAI能夠更有效負責地被應用在高等教育教學中。

使用生成式人工智能（GenAI）來輔助功課在全球大學生中變得越來越普遍，而這也給教師的評估過程帶來前所未有的挑戰。例如，教師應該如何評價被GenAI優化過的學生功課？沒有使用GenAI輔助做功課的學生應該得到更高的分數嗎？ 這些問題展露出我們急需為教師在GenAI時代的評估判斷過程提供支援。所謂評估判斷，指的是老師在評估學生功課質量時的過程。提供這樣的支援需要對教師在評估判斷時的擔憂和現有的經歷有深刻的瞭解，而這些目前還沒有得到實證研究的充分探討。 因此，本項目提出三個研究目標： （1） 探究大學教師如何在GenAI時代完成對學生功課的評估判斷 （2） 找出影響教師評估判斷的主要因素 （3） 初步探討教師評估判斷對學生與GenAI互動的影響 基於這三個研究目標，本項目期望 （a）建立類型框架來歸類教師不同的評估判斷模式，（b）收集一系列案例捕捉教師在評估判斷過程中的難題，（c）基於研究結果為教師在人工智能時代的評估判斷過程提供建議。 本項目是一項現象學研究。基於學科分類，本項目將重點關注四個學科 – 人文、教育、科學和工程 – 以期探討教師在評估判斷中的差異。資料收集包括32組面向教師的一對一訪談和四個案例分析。案例分析會涉及師生訪談，文檔分析和有聲思維法。作為在GenAI興起背景下對大學教師評價判斷的首批研究，該項目將為教師專業發展、評估設計和人工智能政策提供寶貴建議，以使GenAI能夠更有效負責地被應用在高等教育教學中。