用 NotebookLM 打造孩子專屬的生涯探索學習歷程筆記本
在上一期我們介紹過NotebookLM的精選筆記本，並延伸探討了幫筆記本加值的概念。NotebookLM本身的工具複雜度並不高，關鍵在運用的巧妙與否。使用者是否能聯想到在什麼場合？針對哪些情境？如何用？將影響能否將這項工具發揮更大的影響力。
這一期我要跟大家談如何利用 NotebookLM 來引導學生進行生涯探索。讓他們系統性地整理自己的經歷，並透過 AI 的輔助，從看似零散的紀錄中發掘深刻的洞見。
以下將分兩部分說明：
效益與限制分析：客觀評估運用 AI 整理生涯歷程的優缺點。
NotebookLM 實作概覽：提供實作方向，指導學生打造個人化的生涯探索筆記本。
＊本期電子報感謝永信藥品長期贊助支持
第一部分：AI 輔助生涯探索的效益與限制分析
在開始實作之前，讓學生（以及老師或家長）先理解這個方法的優勢與侷限性至關重要。這能幫助他們建立正確的心態，將 AI 視為一個強大的「輔助思考工具」，而非「絕對的決策者」。
AI 整理分析的四大效益
高效的資訊整合與摘要
痛點：學生的學習歷程、反思、社團經驗、與師長的對話紀錄等，往往散落在各處，難以形成整體印象。
AI 效益：NotebookLM 能將所有上傳的資料（無論是 .pdf、.txt 或 Google Docs）視為一個單一的知識庫。學生可以快速要求 AI「總結我所有關於社團活動的紀錄」或「列出我在三次職場參訪中的共同心得」，在幾秒鐘內完成過去需要數小時才能完成的整理工作。
激發深度反思與自我提問
痛點：學生常常只停留在「做了什麼」的表面紀錄，而缺乏「學到什麼」、「這代表什麼」的深層思考。
AI 效益：AI 如同一位 24 小時待命的客觀提問者。學生可以下指令：「根據我的『自主學習計畫』和『專題報告』，提出 5 個問題，幫助我反思我的學術興趣。」AI 的提問能打破學生的思維慣性，引導他們從新的角度審視自己的經歷。
發掘隱藏的模式與關聯
痛點：學生可能沒意識到，他在科展專題中展現的「數據分析能力」，與他在經營班級 IG 帳號時的「用戶洞察能力」其實是相關的。
AI 效益：AI 擅長在大量文本中尋找關聯性，這也是我最激賞的AI強項。學生可以提問：「在我所有的資料中，『溝通協調』這個技能體現在哪些具體事件上？」或「找出我的『好奇心』與『解決問題能力』之間的連結案例。」AI 能幫助學生串連起看似無關的經歷，形成更飽滿的個人特質論述。
結構化輸出與應用
痛點：當需要撰寫大學申請的「多元表現綜整心得」或「個人簡介」時，學生往往不知從何下筆。
AI 效益：在充分「餵養」資料後，學生可以請 NotebookLM 協助產出草稿。例如：「請依據我所有的活動紀錄與反思，草擬一份 300 字的個人陳述，強調我的領導能力與團隊合作精神。」這份草稿雖然需要學生親自修改潤飾，但提供了一個絕佳的起點，大幅降低了寫作的門檻。
必須留意的三大限制
避免對「原始資料」的品質過度依賴
限制：AI 的分析無法無中生有。如果學生輸入的資料只是流水帳（例如：「今天去參訪台大，很酷」），那麼 AI 的產出也將會非常貧乏。所謂「Garbage In, Garbage Out」。
因應策略：指導學生記錄時，就要有意識地深化內容。 例如，使用
STAR原則（Situation, Task, Action, Result）來記錄事件，或在每次活動後寫下至少三點心得與反思。
無法替代主觀情感與價值判斷
限制：AI 可以分析你「最常提到」的興趣，但無法告訴你哪個興趣能帶給你「真正的快樂」。它能識別你的能力，但無法判斷哪份工作最符合你的「人生價值觀」。生涯規劃的核心，終究是個人的主觀感受與抉擇。
因應策略：將 AI 的產出視為「客觀事實的呈現」，而非「未來方向的指令」。 老師的角色在此至關重要，需要引導學生討論：「AI 幫你整理出了這三項關鍵技能，你對哪一項最有熱情？為什麼？」
避免過度詮釋風險
限制：學生可能會將 AI 的建議奉為圭臬，而忽略了現實世界的複雜性與自身的直覺。AI 說「你適合當數據分析師」，學生可能就放棄了探索其他可能性的機會。
因應策略：建立「AI 是生涯探索的『副駕駛』(Co-pilot)，而你才是『駕駛』(Driver)」的觀念。 AI 負責提供數據、地圖和建議路線，但最終決定要往哪裡開、如何開的人，永遠是學生自己。
第二部分：NotebookLM 生涯探索筆記本實作指南
這裡分三個階段介紹實作的概略，引導學生從零開始，逐步建構並活用這個強大的工具。若想了解詳細的操作示範，可以報名8/4晚上的直播，我將逐步操作並分享資料建置與提問細節。
第一階段：建立基礎與資料蒐集
目標：將所有與生涯探索相關的「原材料」數位化，並匯入 NotebookLM。
定義筆記本核心：請學生為這個 NotebookLM 專案命名，例如「[學生姓名] 的生涯探索儀表板」。
建立資料來源 (Sources) 清單：指導學生將以下類型的文件整理成
.pdf,.txt檔案，或貼入 Google Docs。自我評估類：
各類生涯測驗結果（如：Holland Code、MBTI 等）的報告或截圖。
個人的 SWOT 分析（優勢、劣勢、機會、威脅）。
價值觀排序活動的結果（例如：從 50 個價值觀中選出最重要的 10 個）。
學習歷程類：
歷年成績單（特別標示出高分或感興趣的科目）。
優良的作業、專題報告、實驗紀錄。
自主學習計畫與成果反思。
課外活動與經驗類：
社團、幹部、志工服務的經驗紀錄（建議使用
STAR原則撰寫）。競賽參與及得獎紀錄與心得。
職場參訪、大學營隊、生涯講座的心得筆記。
探索與反思類：
與 GPT 或其他 AI 的生涯探索對話紀錄（如您所提）。
閱讀相關文章、書籍、觀看影片後的心得摘要。
每一次完成任務卡或探索活動後的反思日誌（如您所提）。
與老師、家長、學長姐對話後的重點紀錄。
Tip：為每個上傳的檔案取一個清晰的檔名，例如「高二上學期_社團幹部反思.pdf」、「Holland Code 測驗報告.pdf」，方便日後管理。
第二階段：互動與探索
目標：透過策略性的提問，讓 AI 成為學生的思考夥伴。
上傳與初步分析：將第一階段的檔案全部上傳至 NotebookLM。AI 會自動生成摘要，也可以令其生成心智圖、語音摘要，讓學生對自己的所有資料有一個初步的鳥瞰。
進行「主題式」提問：這是整個流程的核心。引導學生從「發掘興趣與熱情」、「識別技能與優勢」、「連結學群與職業」等不同維度向 AI 提問，以下提供「發掘興趣與熱情」維度的提問範例：
發掘興趣與熱情：
根據我所有的資料，總結出我最常提到的 5 個興趣或關鍵字是什麼？在我描述哪些活動時，使用了最正面或最興奮的詞語？請列出相關段落。比較我的「社團活動紀錄」和「自主學習計畫」，這兩者之間有什麼共通的興趣主題嗎？
受限篇幅，其餘維度的提問，將在8/4直播展示說明。
善用「儲存至記事」功能：當 AI 回答出一個非常有洞見的內容時，點擊旁邊的圖釘按鈕，將這個回答保存下來。這就像是在訪談過程中，把金句記在便利貼上。
第三階段：整合與規劃
目標：將探索的成果轉化為具體的個人陳述與行動計畫。
生成個人特質總結報告：
將第二階段所有「釘選」下來的筆記匯集起來。
對 AI 下新指令：
根據以上我釘選的所有筆記，幫我撰寫一份 500 字的「個人特質與能力總結報告」，內容需包含我的核心興趣、關鍵技能，並附上具體實例佐證。這份報告將是未來撰寫備審資料的絕佳素材庫。
有了個人總結報告後，就可提問AI 進一步「識別待辦事項與差距」及「制定未來行動計畫」。如何提問是非常個人化，須搭配學生自己的完整資料生成，透過案例操作示範比較清楚。
給指導老師與家長的提醒
您是嚮導，不是裁判：您的角色是引導學生問出「好問題」，並和他們一起解讀 AI 的回答，而不是評判學生的歷程是好是壞。
鼓勵批判性思維：時常問學生：「你同意 AI 的分析嗎？」「AI 有沒有漏掉什麼你覺得很重要的部分？」
過程重於結果：這個練習的最終目的，不是產出一份完美的備審資料，而是培養學生「自我覺察、整理反思、並據此規劃未來」的能力。這份能力，將讓他們終身受益。
透過這套結合了深度反思與 AI 技術的方法，學生不僅能完成一份出色的生涯探索筆記，更能在這個過程中，真正地認識自己，並充滿信心地邁向未來。
補充：NotebookLM 運作的核心概念
為何前述NotebookLM 的AI幻覺較少？主因是NotebookLM 的回答是「基於您的來源資料」與「其底層模型的預訓練知識」兩者結合的產物。
其運作方式如下：
第一步：錨定於您的資料
NotebookLM 會先徹底分析您上傳的所有來源文件（學生的反思、成績單、活動紀錄等）。它會從中提取出關鍵的「實體」和「概念」，例如：「物理成績優異」、「熱愛解決問題」、「喜歡團隊合作」、「對天文社的投入」。這是它回答的錨點和依據。
第二步：動用預訓練知識庫
接著，底層的語言模型會動用它在訓練過程中學習到的龐大知識庫。這個知識庫中包含了關於世界運作的普遍知識，其中就包括了數百萬筆關於「學術領域」、「科系專業」、「職業發展」和「技能需求」之間的關聯性資料。第三步：綜合推理與生成
最後，AI 會進行綜合推理。它會將第一步從您資料中提取的「個人特質」（如：物理、解決問題）與第二步知識庫中的「普遍模式」（如：物理系、工程學群、資訊學群通常需要這些特質）進行匹配，從而生成推薦。
比喻來說： AI 就像一位非常有經驗的輔導老師。他先仔細讀完一位學生的所有資料（來源文件），然後憑藉自己腦中數十年累積的、關於各行各業與大學科系的知識（預訓練資料），給出建議。他不是當場上網查，而是用既有的專業知識來分析。
總結與給學生的重要提醒
您可以將 NotebookLM 的運作模式總結成一個核心原則，並傳達給學生：
「NotebookLM 是你的個人資料分析師，同時也是一位知識淵博但無法上網的顧問。它會先『精讀』你給它的所有資料，然後用它腦中既有的『百科全書』來幫你分析和提供建議。」
基於此，學生在使用時應建立兩個重要心態：
將 AI 建議視為「方向」而非「指令」：AI 推薦的學群或線上課程，是基於數據關聯性得出的「合理起點」，學生應該拿這些建議作為關鍵字，自己再去主動搜尋，查證最新的課程資訊、科系介紹與入學要求。
持續用新資料「餵養」AI：當學生根據 AI 的建議去上了線上課程或做了新專案後，應該把這些新的心得與紀錄再次整理並上傳到 NotebookLM 中。這會讓 AI 的知識庫不斷更新，下一次的分析和建議就會更加精準、更貼近學生最新的狀態。
【 直播預告｜打造孩子專屬的 NotebookLM 生涯探索學習歷程筆記本 】
親愛的老師、家長們，平安：
您是否也曾看著眼前的孩子或學生，為他們的未來感到一絲掛心？
看著他們為「學習歷程檔案」而忙碌，蒐集了滿滿的獎狀、報告與活動紀錄，卻似乎仍然對「我是誰？」、「我適合什麼？」感到迷惘。那些散落各處的經驗，像是一顆顆珍珠，卻少了一條能將它們串成美麗項鍊的線。
我們常常鼓勵孩子「探索自我」，但「探索」不該只是無目的的漂流。它需要一個錨點，一個能沉澱、反思、並從中看見自己的地方。
如果，現在有一個方法，能幫助孩子成為自己生涯故事的「第一位分析師」呢？
【一個全新的可能：NotebookLM 生涯探索筆記本】
這場直播，您將學會
從「我是誰」出發：如何引導孩子系統性地蒐集、整理自己的學習歷程與反思，為 AI 筆記本「餵養」最有價值的原材料。
化零為整的魔法：觀看 AI 如何在幾秒鐘內，從數份文件中摘要重點、找出跨領域的關聯，讓孩子驚訝地發現「原來我的這些經驗是相通的！」
AI 作為深度提問者：學習下達精準的指令，讓 AI 成為一位客觀的「思考夥伴」，用提問引導孩子看見自己的潛在優勢與盲點。
從「我的故事」到「我的計畫」：如何將 AI 的分析成果，轉化為具體的個人陳述草稿，甚至是一份可執行的未來行動計畫。
您（老師/家長）的角色：在這過程中，我們不是旁觀者，而是溫暖的「嚮導」，學習如何陪伴孩子解讀 AI 的發現，並做出屬於自己的決定。
【直播資訊】
主題：為孩子的未來導航——打造一本專屬的 AI 生涯探索筆記本
直播時間：2025年 8月 4日 (一) 晚上 8:30 - 9:30
形式：線上直播（報名截止後，將統一寄送專屬直播連結至您的 Email）
報名截止：2025年 8月 4日 (一)下午3點
適合對象：
關心孩子生涯發展與學習歷程的高中生家長
希望能創新教學方法的高中老師、輔導老師
對自我探索有強烈動機的高中生
點擊報名連結，立即報名，陪伴孩子開啟一場深刻的自我探索之旅。讓我們一起學習，如何運用科技的善意，點亮孩子心中的那張生涯地圖。期待在線上與您相會！