SNOOPY 原則：AI 賦能學校行政工作流之任務層級適配檢核架構

一、前言

近年生成式 AI 與低程式碼自動化工具快速進入教育現場，學校行政工作亦逐漸出現以 AI 協助公文摘要、資料彙整、報名管理、會議紀錄、通知撰寫與成果報告產出的實務需求。然而，在導入 AI 行政工具時，學校現場常出現一項根本性問題：行政工作本身尚未被清楚流程化，卻急於導入 AI 或自動化工具。結果可能不是減輕行政負擔，而是形成新的數位負擔。

學校行政具有資訊密集、多方協作、法規責任、資料敏感與成果交付等特性。主任、組長與承辦教師經常需要在有限時間內完成收件、提醒、追蹤、統計、彙整與回報。這些任務若能被適當流程化，AI 工作流確實可能降低重複性行政負擔；但若任務涉及高度情緒、倫理、法律與專業判斷，AI 則不宜取代人的決策責任。

基於此，本文提出 SNOOPY 原則，作為學校行政任務導入 AI 工作流前的檢核架構。SNOOPY 並非意圖取代既有資訊系統理論，而是將任務科技適配、流程管理、資訊處理、資料治理與問責治理等理論轉譯為教育行政現場可操作的判斷工具。

二、文獻基礎與理論起點

（一）任務科技適配理論：SNOOPY 的總問題來源

任務科技適配理論（Task-Technology Fit, TTF）指出，資訊科技能否提升個人或組織績效，關鍵不在科技本身是否先進，而在於科技功能是否符合任務需求。換言之，技術成效取決於任務特性與技術特性之間的契合程度。

此觀點可作為 AI 行政工作流之理論起點。學校行政導入 AI 時，不能只從工具能力出發，而必須回到行政任務本身：該任務是否重複？是否有固定欄位？是否需要追蹤？是否涉及敏感資料？是否能產出明確成果？這些問題正是 SNOOPY 原則試圖具體化的檢核內容。

（二）科技接受模型：導入必要性與使用者接受

科技接受模型（Technology Acceptance Model, TAM）強調使用者對科技的接受，與其感知有用性與感知易用性密切相關。對學校行政而言，教師與行政人員並非單純抗拒科技，而是會評估新工具是否真正減少負擔，或只是增加額外操作成本。

因此，SNOOPY 中的 Necessary（必要性）不只是效率判斷，也關乎使用者接受度。若一項行政任務重複性高、錯誤風險高、追蹤成本高，AI 工作流的感知有用性便較明顯；反之，若任務低頻且手動處理成本低，強行 AI 化可能降低接受度。

（三）組織資訊處理理論：行政可視化的理論基礎

組織資訊處理理論認為，組織面對不確定性時，必須透過資訊蒐集、處理與回饋來降低不確定性。學校行政中的許多摩擦並非來自工作本身，而是來自資訊狀態不透明，例如誰尚未填報、哪一班缺件、哪項工作逾期、哪位承辦人尚未回覆等。

因此，SNOOPY 的 Observable（可視化）構面主張，AI 工作流應能將行政狀態轉化為可追蹤資訊，使承辦人與主管即時掌握任務進度與缺口。

（四）業務流程管理與流程再造：標準化的理論基礎

業務流程管理（Business Process Management, BPM）關注組織如何設計、執行、監控與改善流程。若行政任務無法被描述、拆解與規範，就難以被資訊系統或 AI 工作流穩定承接。流程再造則提醒我們，數位化不應只是把舊流程搬到線上，而應重新檢視資訊流、責任流與成果流。

因此，SNOOPY 的 Standardized（標準化）並非要求所有教育工作僵化，而是要求在導入 AI 工作流前，先確認該行政任務是否具備可流程化條件。

（五）資料治理與知識管理：結構化的理論基礎

AI 工作流依賴資料品質。若行政資料散落於 LINE、Email、紙本、公文附件與雲端硬碟，且缺乏欄位、命名規則、狀態碼與存取權限，AI 只能進行不穩定的文字生成，難以穩定地分類、摘要、提醒與產出。資料治理強調資料品質、資料標準、可追溯性與責任歸屬；知識管理則關注資料如何轉化為可行動、可再利用的組織知識。

因此，SNOOPY 的 Organized（結構化）強調，行政資料必須從零散訊息轉化為可被讀取、處理、分析與再利用的結構。

（六）社會技術系統與問責理論：權責化的理論基礎

社會技術系統理論提醒我們，科技系統不能脫離其所在的組織、制度、角色、文化與責任。學校行政與企業流程不同，常涉及學生權益、家長信任、教師權責、校園倫理、個資保護、經費責任與法規規範。因此，AI 工作流不能只追求效率，也必須設計權限與責任邊界。

在實務上，RACI 責任分派矩陣可用於釐清誰負責執行、誰最終負責、誰需要諮詢、誰需要被通知。問責理論則提醒我們，AI 可以協助處理資訊，但不能承擔教育判斷與行政責任。

（七）成果導向管理與資訊系統成功模型：成果化的理論基礎

成果導向管理強調組織行動應回到可辨識成果，而非停留於活動本身。資訊系統成功模型亦指出，系統價值須透過資訊品質、系統品質、使用情形、使用者滿意與淨效益等面向評估。套用至學校行政 AI 工作流，判斷標準不應只是「有沒有使用 AI」，而應是是否產生可交付、可檢核、可追蹤的行政成果。

三、SNOOPY 原則之理論推導

本文將 SNOOPY 定位為「任務科技適配理論於學校行政 AI 工作流情境中的操作化、情境化與治理化延伸」。其推導邏輯如下：

（一）Standardized：標準化

標準化指行政任務是否能被轉化為固定欄位、固定步驟與固定規則。可標準化任務通常具備明確輸入、處理與輸出，例如研習報名、活動調查、設備借用、資料填報與成果收件。若任務缺乏穩定流程，AI 工作流將難以產生一致結果。

（二）Necessary：必要性

必要性指行政任務是否具有導入 AI 工作流的實質價值。高頻率、高耗時、高錯誤風險、多方協作與需反覆追蹤的任務，通常具備較高導入必要性。此構面可避免「為了使用 AI 而使用 AI」的工具導向迷思。

（三）Observable：可視化

可視化指行政任務的狀態、進度與缺口是否能被即時呈現。行政工作常見痛點在於未完成名單不明、逾期狀態不明與責任進度不明。AI 工作流若能提供狀態儀表板、提醒與追蹤清單，即可降低資訊不對稱與追蹤成本。

（四）Organized：結構化

結構化指行政資料是否具備可被 AI 穩定讀取、處理與再利用的格式。表單欄位、試算表、資料夾命名、附件連結、狀態碼與時間戳記，都是行政資料結構化的重要元素。資料若缺乏結構，AI 產出容易依賴猜測，難以穩定支援行政工作。

（五）Permissioned：權責化

權責化指 AI 工作流是否具備清楚的存取權限、編輯權限、審核責任與最終決策責任。學校行政涉及多種敏感資料與教育責任，若權責未清，AI 導入可能造成資料外洩、責任模糊與決策失當。此構面是 SNOOPY 區別於一般流程自動化評估的重要特徵。

（六）Yielding：成果化

成果化指 AI 工作流是否能產出明確、可交付、可檢核的行政成果，例如名冊、統計表、提醒信、會議紀錄、成果報告、待辦清單、進度表或資料夾歸檔。若流程無明確成果，AI 導入容易流於工具展示，而非真正提升行政效能。

四、SNOOPY 檢核流程與判斷類型

SNOOPY 可作為學校行政任務導入 AI 工作流前的檢核流程。使用者可針對特定行政工作逐項評估六個構面，並依結果分為三類：適合 AI 工作流、適合 AI 輔助但不宜全自動、不適合 AI 工作流。

五、應用範例：校內研習報名與成果彙整

以校內研習報名、簽到、提醒與成果彙整為例，該任務通常具有固定欄位、固定流程與明確產出。承辦人可透過 Google 表單收件，將資料進入試算表，並由 Apps Script 自動產生名冊、提醒未填報者、建立成果資料夾與生成成果報告初稿。

此案例顯示，當行政任務在 SNOOPY 六構面均具備較高成熟度時，AI 工作流不只是文字生成工具，而可成為完整行政資訊流的承接系統。

六、討論

（一）SNOOPY 的理論定位

SNOOPY 不宜被宣稱為已被廣泛驗證的成熟理論，而較適合定位為「具有理論基礎、可進一步實證驗證的實務檢核模型」。其學術價值在於將 TTF 等既有理論情境化至學校行政場域，並操作化為主任、組長與承辦教師可直接使用的六項檢核問題。

（二）SNOOPY 與既有模型之差異

相較於一般 AI readiness assessment，SNOOPY 的評估對象不是整個組織，而是單一行政任務；相較於 RPA suitability assessment，SNOOPY 不只關心流程是否可自動化，也關心教育場域中的權責、倫理與成果交付；相較於 TTF，SNOOPY 將抽象的任務科技適配具體化為可檢核的操作架構。

（三）實務限制

本文所提出之 SNOOPY 原則目前仍屬理論推導與實務經驗整合，尚需透過問卷、訪談、案例研究或設計型研究進一步驗證其信度、效度與實務可行性。未來可發展 SNOOPY 量表，檢測不同學校行政任務在六構面上的成熟度，並分析其與 AI 工作流導入成效之關聯。

七、結論

本文從任務科技適配理論出發，整合流程管理、科技接受、組織資訊處理、資料治理、社會技術系統、問責與成果導向管理等理論，提出 SNOOPY 原則，作為學校行政 AI 工作流導入前的任務層級適配檢核架構。SNOOPY 的核心不在於宣稱每項行政工作都應 AI 化，而在於提供一套判斷機制，協助學校先釐清任務是否具備被 AI 工作流承接的條件。

在教育行政現場，真正值得追求的不是工具新穎，而是流程清楚、資料可用、狀態可見、權責明確與成果可交付。SNOOPY 因此可作為 AI 行政工作流課程、學校數位轉型規劃與教育行政研究的初步分析工具。

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附錄：SNOOPY 任務檢核表