教師帶學生走出校園，認識每天經過卻沒真正看過的社區——一條老街、一座公園、一棵長了幾十年的行道樹，都能成為走讀教育的活教材。

　教師設計走讀課程時，或許會認為：「我不是文史專家，就算知道社區有什麼可以教，怎麼把散落的點，串成有意義的路線？又怎麼讓學生專注觀察，而不是走馬看花？」

　生成式AI可幫忙，它就像協作夥伴，陪伴教師把很花功夫的備課，一件一件做到位。以下以在臺北市民生社區附近的學校為例，透過通用的對話式AI工具（Gemini、ChatGPT、Claude皆可），實際走一遍。

AI盤點走讀據點

　校園周遭社區即使是當地居民也不一定明瞭，教師有時也有「不知道社區有什麼好教」的困擾，這時可請AI當資料整理者。

【對AI說】我是臺北市民生社區附近國小的教師，想帶三年級學生走讀社區。請幫我整理這個社區有哪些適合小學生認識的特色，分成「自然」、「歷史」、「生活」三類。

　AI列出清單：自然類有社區裡大大小小的公園、富錦街長成綠色隧道的老樟樹；歷史類有臺灣早期規畫的示範社區、街道採「格子狀」；生活類有清晨的傳統市場、近幾年進駐的咖啡小店。每一項還附上「可以帶孩子做什麼」的建議。

　教師根據這份「選項清單」調整內容，例如「三年級走公園和老樹最有感，市場和歷史規畫太抽象，先不放」。至於清單內容是否正確，AI也可以把關，請它附上每一項的資料來源，或請它查證比對，教師瀏覽來源做最後確認即可。還能請AI進一步探究社區設計的背景與當年規畫的構思，甚至推薦適合的導覽員陪同。

設計偵探闖關任務

　挑幾個點後，可以請AI當共同設計者，把它們串成「有意義」的路線，而不只是散步。

【對AI說】我決定帶他們看公園、老行道樹，以及沒有電線桿的天空這三個點。請串成一條走讀主線，主題是「為什麼這個社區這麼綠、這麼舒服」，並幫每一站設計讓學生觀察的小任務。

　AI回了一條帶著故事的路線，還取名字「誰把天空還給了民生社區」。它抓到的核心概念是：這裡的「舒服」不是自然發生的，是有人特別設計出來，決定留一塊什麼都不蓋的空地給大家；有人沿著每一條街種樹，連電線都被藏進了地下。

透過AI生成行程並結合地圖，教師可更便利設計走讀動線。

　路線的名字本身就是一道謎題，正好讓整趟走讀變成一場偵探任務：學生是小偵探，要沿路蒐集線索，找出是「誰」把天空還給社區。三站的順序，AI也安排偵查的邏輯，由小到大、由近到遠，讓學生的視線從腳下到身旁，再抬頭望向天空。

　每一站的任務，就是一條線索。第一站在公園「找一塊留白」：為什麼大部分土地都蓋房子，這裡卻留一大塊空地？線索一：有人決定把土地留給大家。第二站走到老樟樹下做「樹的名片」，用雙手環抱看幾個人圍得起來；這排樟樹大約是社區蓋好時種下的，樹的年紀就是社區的年紀。線索二：有人在很久以前，沿著整條街，種下了樹。第三站看天空：為什麼這裡看不到電線桿？線索三：有人把電線藏到了地下。

　如果教師接著問AI「可以直接在地圖上幫我標地點和路線嗎」，也能把三個停點和步行路線標出來，並估算時間及路長。

【對AI說】學生走讀後帶回三條線索：有人留了一大塊空地，有人沿街種了樹，有人把電線藏到地下（附上學生的紀錄）。請設計一場課後討論，帶他們拼出答案：這些事是誰做的？他為什麼要這麼做？

　教師帶隊時，可挑學生站得下、又有樹蔭的路段，進行事先規畫的學習單小任務。就連時間，教師也可依三年級學生的體力，把出發時間往後留十五分鐘的彈性。

用AI整理討論資料

　走讀結束，學生帶回的不是零散的紀錄，而是三條線索。最後一步，請AI幫忙把線索收攏成一場「破案討論」。

　AI設計出討論階梯：先拼線索，三件事指向同一群人，六十年前規畫這個社區的人，謎底揭曉；再往深處問，他們為什麼願意把土地留給樹和天空？最後回到學生自己身上，如果是你，會想把什麼留給五十年後住在這裡的人？

　這整個規畫的流程裡，AI找資料、給選項、把教師的想法變成任務，甚至幫忙畫出地圖、查核來源。AI協助教師補足在地資料與編排力；而教師從中擷取需要的部分，打造專屬自己的課程設計。