傳統上，試算表主要被視為一種用於數據運算、統計分析與資料整理的工具，例如進行加總、平均、圖表分析等。然而，在實際應用情境中，試算表所承載的資料並不僅限於數字，越來越多欄位會包含文字內容，例如學生回饋、學習歷程紀錄、問卷開放式回答，甚至是日常的語句表達。這些文字往往蘊含了使用者的想法、情緒、態度與觀點，具有重要的分析價值。
隨著 AI 技術的整合，Google 試算表 近來的更新已大幅拓展其應用範疇。透過內建的 AI 公式（如智慧填入或生成式輔助功能），使用者可以直接在試算表中對文字資料進行進階處理，例如自動產生重點摘要、判斷情緒傾向（正向／負向／中性）、進行情境分類，甚至延伸生成新的文字內容。這使得試算表不再只是「計算工具」，而是轉變為一個具備「語意分析能力」的資料處理平台。
對於教育現場而言，這樣的轉變具有高度價值。教師可以快速整理學生的回饋意見、分析學習情緒趨勢，或從大量文字資料中擷取關鍵觀點；學生則可以透過實作，理解如何將非結構化資料（文字）轉換為可分析的資訊。換言之，試算表正逐步從「數據處理工具」升級為「結合 AI 的文本分析與決策支援工具」，為教學與學習開創更多可能性。
以下就以 20 個學生填寫一天心情的一句話來讓 AI 做判斷。
在D欄中要判斷心情是好心情還是壞心情，可以使用「AI」函數，但是目前只支援英文字，所以派出 Google 翻譯協助。使用公式：
儲存格C2：=AI("categorizes high school students' daily moods into good mood, bad mood",B2)
在 C 欄得到二種結果：Good Mood 和 Bad Mood 。
因為 AI 函數不能放在其他函數裡，所以，透過 IF 函數轉換為：好心情和壞心情。公式：
儲存格D2：=IF(C2="Bad Mood","壞心情","好心情")
相同的概念，也可以用來判定是否有提及同學或朋友。使用公式：
儲存格E2：=AI("If classmates or friends are mentioned, display 'V', otherwise display 'X'),B2)")
如此做法，教師搜及到學生的情緒反應時，就可以透過試算表中的 AI 函數協助判斷學生情緒，才能有效的進一步的處理。同理，也可以用在一些問卷調查的回應訊息，例如，對於上課教師的互動結果回饋、對客服人員的感受等等。
