1. 以人為本，強調人的主體性
AI 僅為輔助與增能工具，價值判斷、專業決策與最後責任永遠在真人身上。
2. 先問價值，再談技術
每次導入或使用 AI 前，先思考：它服務的是誰？犧牲了什麼？是否符合人文與教育的核心價值與教育目的。
3. 不放棄閱讀與思考
不以 AI 取代必要的閱讀、詮釋、推理與書寫歷程；AI 可協助，但不能代替人的理解與判斷。
4. 批判信任，非盲目信任
把 AI 回應當作可質問的文本：檢查來源、驗證事實、辨識偏見與隱含前提，並與多方資料交叉比對。
5. 保護隱私，重視AI倫理
不將個資、敏感研究資料、學生或個案紀錄、未公開作品等直接輸入公有 AI 系統，對資料去向與風險保持高度警覺。
6. 尊重創作與著作權
使用 AI 產生或處理文字、圖像、影音時，避免侵害原作者權利，關心訓練資料來源、授權與文化挪用問題。
7. 標註使用，保持透明
在報告、作業、研究與行政文件中使用 AI，需清楚說明所用工具、用途與程度，讓他人看得出 AI 的參與。
8. 不假裝原創
不得將 AI 生成內容冒充為個人原創；核心構想、結構與論證需出自使用者自身。
9. 看見弱勢，防止偏見放大
使用或設計 AI 時，主動檢視其對少數族群、弱勢群體與被邊緣化者的影響，避免讓演算法強化既有歧視與不平等。
10. 把 AI 帶進真實場域
讓 AI 服務於田野、訪談、歷史文本、教育現場與社會議題的實作，而不是只停留在螢幕前的操作。
11. 重視學習與評量歷程
無論教學或學習，都強調思考過程、草稿與修訂歷程，將 AI 視為協助組織與反思的工具，而非評量結果的來源。
12. 分享經驗，促進對話
鼓勵公開分享使用 AI 的收穫與困難，讓個別經驗成為教學調整、課程設計與制度修訂的共同資源。
13. 結合理論與倫理反思
在使用 AI 的同時，持續以人文理論、教育理念與科技與社會（STS）、倫理討論，來對照與檢視自己的實務操作。
14. 整合在人文與教育實踐中
以文本閱讀、歷史案例、文化與教育議題為起點，設計 AI 應用情境，讓技術服務於理解人、社會與世界。
15. 持續學習，滾動修訂
接受 AI 與社會都在快速變動的事實，願意更新工具使用方式、教學與研究作法，並定期檢討與修訂相關守則與素養指標。