2022 新課綱實施與教育協作論壇

台灣永續要成功,教育創新是關鍵

2022 新課綱實施與教育協作論壇

台灣永續要成功, 教育創新是關鍵

2022 新課綱實施與教育協作論壇

Introduction

起心動念

台灣的教育現場經歷 2021、 2022 兩輪疫情停課洗禮後,數位學習已經成為第一線的普遍經驗。同時,加上 2022 開始推動的 4 年 200 億 中小學數位學習精進方案的政策推動,更是看見數位學習即將成為現場的主流。

然而,數位轉型只是教育變革的一個槓桿點。同一時間,實驗教育也持續在擴大,不論是更多偏鄉學校轉往公辦公營或者公辦民營的實驗學校,甚至在疫情後,連在台北市,也把智慧教育跟實踐教育合流,產生了全台灣第一所數位實驗高中,將挑戰一生一課表,實踐深度個人化學習。

在 108 課綱的基礎上,現場的教育創新正在百花齊放,而 108課綱、數位學習、實驗教育如何彼此激盪、匯流,甚至為未來的教育方向、課綱建立更扎實的基礎,是值得關心教育的社會大眾、非營利組織與企業一起來思考。108 課綱的第一屆畢業生剛上大學,考招的挑戰仍然巨大,而 118 課綱的籌劃也將展開。

到底社會怎麼一起協力,對未來的教育與社會改變搭建一個鷹架?這次我們邀請產、官、學、NPO 跨界講者對談,期盼在這個論壇能有一個豐富的討論!

10/15 邀請你與我們,實體、線上相見。

Live

【線上直播】2022 新課綱實施與教育協作論壇,12/2(五)13:20 - 15:45

Speaker

論壇與談人

何麗梅

台灣積體電路製造
資深副總經理

林雅芳

Google台灣
總經理

劉安婷

為台灣而教教育基金會
創辦人

林崇煕

國家教育研究院
院長

施克和

國家發展委員會
副主任委員

呂冠緯

均一平台教育基金會
董事長兼執行長

* 與談人名單陸續更新中。

Agenda

論壇議程

13:20 – 13:3010 min)

開場引言

  • 主題:台灣永續要成功 教育創新是關鍵
  • 講者:均一平台教育基金會董事長暨執行長 呂冠緯

13:35 – 14:25 (50 min)

子題一|企業永續 人才創新

  • 主持人:財團法人為台灣而教教育基金會董事長 劉安婷
  • 與談人:
    Google台灣總經理 林雅芳
    台灣積體電路製造資深副總經理 何麗梅

14:30 – 15:2050 min)

子題二|國家永續 協力創新

  • 主持人:均一平台教育基金會董事長暨執行長 呂冠緯
  • 與談人:
    • 國家教育研究院院長 林崇熙
    • 國家發展委員會副主任委員 施克和

15:25 – 15:50(20 min)

子題短三|台灣永續 定位創新

  • 主講人:均一平台教育基金會董事長暨執行長 呂冠緯

*主辦單位有權決定取消、終止、修改或暫停本活動

Thanks to Our Partners

合作夥伴

主辦單位

國家教育研究院

國家教育研究院

十二年國教新課綱推動專案辦公室

十二年國教新課綱推動
專案辦公室

均一平台教育基金會

教育友好夥伴

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© 2022 新課綱實施與教育協作論壇

Jutor 小挑戰:
你會幫忙「在家下廚」嗎?👩‍🍳

同學們,經過了三週的線上英文口說練習,不管是對於 Jutor 的熟悉度,還是你們的英文能力,應該都有所提升了吧!

這一週,我們又有新的主題和練習方式了,大家是不是很期待呢?我們將探索「在家下廚」的樂趣,並學習相關的英文表達。Let’s go!

發掘你的潛力

這一週,我們將使用 Jutor 的不同模式——「檢定分級」來進行練習。建議大家使用 B1 等級開始,因為這個模式可以幫助你更準確地掌握自己的英文程度並持續進步,非常適合用來準備英檢考試!如果有不懂的地方,可以開啟提示功能喔!🤗

🎬 介面使用影片:https://junyiacademy.pse.is/67jggr

家常美味:「在家下廚」的樂趣

暑假到了,大家是不是有比較多的時間可以和家人一起度過呢?

這週,我們將從「在家下廚」開始,學習一些實用的英文。和家人一起下廚,不僅可以增進家庭感情,還能學會做許多美味的家常菜,真是一舉兩得呢!

「在家下廚」是一件既有趣又實用的事情。想像一下,你和爸媽在廚房裡忙碌地準備一頓豐盛的晚餐,桌上擺滿了各種新鮮的食材。你們可能會做一些簡單又美味的家常菜,比如番茄炒蛋、滷肉飯、三杯雞、炒高麗菜、滷蛋等等。最有趣的是,還可以和爸媽一起 DIY 甜點,比如烘焙餅乾、蛋糕或製作水果沙拉~~❤️

透過這些練習,不僅能提升自己的口語能力,還能學到更多好吃又實用的生活英文!

在這一週的口說練習中,你可以嘗試以下這些常見的問句和回答:

  1. 問句: How long does it usually take to cook dinner? (通常需要多長時間才能做好晚餐?)

    回答: It usually takes about _________ (填入時間)to cook dinner.

  2. 問句: How often do you cook meals at home?(你多常在家做飯?

    回答: I cook meals at home about _________(填入數字) times a week.

  3. 問句:  What ingredients do we need for your favorite dish? (我們需要哪些食材來做你最喜歡的料理?)

    回答: We need _________, _________, and _________(所須的食材) to make _________(你最喜歡的料理).

  1. Recipe (名詞,食譜):
    • 例句:This recipe is easy to follow.
      (這個食譜很容易跟著做。)
  2. Chop (動詞,切碎):
    • 例句:Can you chop the vegetables for the salad?
      (你能幫我把沙拉的蔬菜切碎嗎?)
  3. Delicious (形容詞,美味的):
    • The soup you made is delicious!
      (你做的湯真是美味!)

希望大家能在這週的練習中享受「在家下廚」的樂趣,並提升自己的英文口說能力。加油吧,同學們!

數位時代的溝通革命:聊天機器人的崛起

我們所處的數位時代,通訊和互動已經不再僅限於人與人之間的連結,「聊天機器人」已經成為許多企業和個人每天溝通交流的一部分。你曾在網站上看到一個跳出的視窗,詢問你是否需要協助嗎?聊天機器人就是這樣一個科技產物,它模仿人類的對話,以文字或語音的方式與人類用戶互動。從簡單的查詢應答到複雜的任務執行,聊天機器人的應用範圍不斷擴展。企業也越來越依賴聊天機器人來提供24小時的客戶服務。


Chatbots 是由 AI 公司建立的使用者友善介面,允許使用者與大型語言模型(LLM)互動,這也是獲取問題和答案的有效方式。在2022年底,OpenAI 推出了 ChatGPT,讓聊天機器人進入主流,也促使 Google 和 Microsoft 嘗試將聊天機器人整合到他們的網路搜尋產品中。有些研究人員聲稱,如果 AI 公司在很匆促的過程中推出的聊天機器人是不負責任的,因為它們除了模擬對話,也可能會讓使用者相信他們正在與有感知的另一方對話,這可能會導致知識正確性或情感面向的困擾。此外,聊天機器人因為「幻覺」提供了虛構的資訊,也可能會造成訓練數據中產生偏見。

聊天機器人的秘密

在聊天機器人令人驚艷的能力背後有個關鍵點:機率。是的,聊天機器人的本質就是透過不斷的機率選擇,來決定下一個最合適的字或詞。例如,讓 ChatGPT 學習莎士比亞劇作的風格,它需要分析每個字母後可能出現的字母,經過多次的迭代和調整,結果會越來越像莎士比亞的作品。


你可能會好奇,這究竟是怎麼辦到的呢?這類系統進化的過程主要包括三個步驟。首先,它們從知識庫或網路上收集所有可找到的資料,例如,從維基百科到 GitHub 上的程式碼無所不包。其次,它們不再僅基於單個字母的選擇,而是根據完整單詞來預測下一個符號。最後,這類系統需要大量的人為調整,以確保結果是正確、合理,而且不具偏見或危險性。

 ChatGPT 的應用

一起來思考一下,聊天機器人可以做哪些事情呢?

自動回應客戶問題,提供全天候的服務或支援。

幫助學生解答問題,提供學習資源,甚至批改作業。

生成部落格文章、新聞稿、行銷文案等,節省時間和人力。

即時翻譯,幫助跨國不同語言的溝通。

雖然不能完全代替醫生,但能提供基本的健康建議和心理支持。

那麼,聊天機器人不能做到什麼事情呢?

ChatGPT 雖然能模擬對話,但無法真正理解和感受情感。

它不能進行創造性思考或做出複雜的決策,只能依賴已知數據和模式。

AI 無法進行道德和倫理判斷,需要人類的監督和介入。

聊天機器人的建議以大數據為基礎,但不具備真正個人的建議或洞察。

當然,這種技術還在不斷發展中。人們常常會質疑它是否具有真正的智慧,尤其是在它提供錯誤答案的時候。即便如此,AI 在許多領域展現的能力依然令人驚嘆。它們已經被廣泛應用於應用程式和網站的開發,協助製作電影和遊戲,甚至參與醫學的研究。


因此,深入理解人工智慧對我們每個人都非常重要。這樣,我們不僅能欣賞科技創新帶來的奇妙體驗,還能更好地迎接未來的變化。希望這篇文章能夠引起你對 AI 的興趣,讓我們一起探索這個充滿可能性的領域吧!


本篇內容部分文字主要擷取自由 code.org 製作的這支影片,你可以觀看影片,探索聊天機器人和大型語言模型是如何運作的。


另外,均一也在今年四月推出了「AI 狐狸貓學伴/助教」,你可以從「AI 狐狸貓專區」挑選你感興趣的影片,然後和進駐在影片下方的 AI 小精靈(聊天機器人)聊聊天,觀察聊天機器人如何回應你的提問,並練習如何提問以讓聊天機器人更精確地回答你的問題。

了解人工智慧的創造力

AI 也擁有想像力?

你知道嗎?在電腦一開始來到這個世界,主要的任務是用來計算並且處理一些非常複雜的數學問題,那時候,很多人都認為電腦只能用來做這些單調的工作,根本不可能有創造力和想像力。後續因為科技的進展,電腦能夠更廣泛的協助人類解決更多的問題,或是滿足生活、娛樂等各方面的需求。

現在,我們已經看到了人工智慧(AI)可以寫故事、生成圖像和音樂,甚至能創作出獲獎的藝術作品!這些進步不僅僅停留在藝術領域,AI 甚至可以創造出看似真實,但實際上並不存在的社群媒體影響者,並且還能夠透過簡單的指令就能生成精彩的影片喔!

什麼是生成式對抗網路(GAN)?

你會好奇這些令人驚豔的成果是怎麼來的嗎?讓我們先認識一種叫做「生成式對抗網路」(GAN,Generative Adversarial Network)的技術,它是一種深度學習架構。它會訓練兩個神經網路來彼此競爭,從指定的訓練資料集中產生更真實的新資料。

簡單來說,GAN 是由兩個 AI 模型組成的:一個是生成器(Generator),另一個是辨別器(Discriminator)。生成器的任務是試圖創造出逼真的圖像,而辨別器則會進一步識別這些圖像是否是真實的。這兩個模型會彼此「競爭」,很像是一場訓練的過程;生成器會變得越來越厲害,直到辨別器無法分辨哪些圖像是生成器仿造出來的。
這種訓練方式讓 AI 學會了創造出越來越真實的圖像,但這還不是最令人驚奇的部分。現在,有一種新的應用正在崛起,那就是以「擴散模型」為基礎的技術。

關於擴散模型(Diffusion Model)的新技術

擴散模型技術是來自物理學的啟發,也就是和「去噪」(denoising)和「反問題」inverse problem) 理論有關。簡單來說,這些理論是關於如何從含有雜訊、或不完整的訊息,重新建構出原始的信號或圖像。

處理的過程,我們用以下例子來描述:

首先,它會把一張清晰的圖像轉化成一張充滿噪點的圖像,就像是為照片加上很多的雜訊。例如,一張高解析度的人物照片經過這個過程後,會變成一張看不清楚臉部細節的模糊圖像。

然後,AI 會觀察這些有雜訊的圖像,學習其中的細節,並試圖逆轉這個過程,生成出原來的清晰圖像。比方說,AI 會從模糊的人物照片中辨認出臉部特徵,並重建出高解析度版本。

透過大量的重複實驗,AI 變得越來越聰明,能夠從一張模糊的圖像中猜測出更高解析度的細節,最終創造出全新的圖像。就像在一系列模糊的風景照片中,AI 能夠逐步學會重現每一片樹葉的細節,還原出美麗的高解析度風景圖。

此技術的應用範圍非常廣泛,不僅僅是靜態圖像,還可以用來創作影片。例如,AI 可以從一段低解析度的監控錄像中生成高解析度版本,提升畫面品質。

現在的生成式 AI 應用,已經能夠從文字描述中創造出全新的圖像或影片,這是一個非常了不起的進步。比方說,使用者提供一段描述「男孩沒有抓緊紅氣球的線,紅氣球隨著風緩緩飄向天空」,AI 可以生成出相應的圖像(如下圖)或影片,讓文字變成視覺體驗。

創造力與法律問題

但是,這些技術進步也引發了很多有趣的問題,比方說:

儘管 AI 能夠生成藝術作品或寫作,但我們是否能說它真正擁有創造力嗎?創造力不僅僅是生成內容本身,還包括情感、靈感、動機和文化。這些都是目前 AI 所缺乏的。

當 AI 經由學習和模仿他人的作品來進行創作時,原創者的版權該怎麼保護呢?這是目前法律尚未完全解決的問題。另外,原創者應該如何主動保護自己的知識產權不被 AI 侵害?

在人類的創作中,參考他人的作品是很常見的。然而,當涉及到 AI 時,這些法律問題變得更加複雜。如何定義 AI 創作的版權?如何確保原創者的利益不受損?

AI 與新型態媒體

我們現在正處於探索 AI 創造新型態媒體的初期階段。現在,AI 可以生成文字、圖片,甚至也可以創造音樂和影片。這將對社會各領域尤其是娛樂業產生深遠的影響,包括電影、動畫、音樂和遊戲。你可以想像一下,未來的電影可能會由 AI 參與編劇和導演,音樂專輯可能由 AI 創作和製作,遊戲世界也可能由 AI 來設計和構建。

如何利用 AI 進行創作

對於喜歡創作的人來說,AI 提供了很多新的可能性。

你可以使用 AI 來幫助你有效率地完成一些繁瑣的工作,比如圖像處理或音樂編輯,讓你有更多的時間和精力去進行真正的創作。你也可以與 AI 的創造力來產生一些新的想法和靈感,幫助你突破創作的瓶頸。

總之,AI 是一個強大的工具,我們可以善用它來解決問題、提升學習或是工作的效率,它也能幫助我們創造出更多獨特和有趣的作品。希望這篇文章能讓你對 AI 的運作有更深入的了解,並激發你在創作中的靈感,讓我們一起期待未來,看看 AI 還能帶來什麼樣的驚喜吧!

對了,你可以觀看由 code.org 製作的影片,並且與 AI 狐狸貓的 AI 小精靈對話、聊一聊,也許你會對於這個話題有更多想法和觀點喔!

Jutor 小挑戰:
奧運前一起來「做運動」⛹🏻

嘿,小夥伴們!經過前兩週與 Jutor 的大量互動和英文口說的鍛煉,你們是否感覺到,自己在英文上有了一些進步呢?

現在,我們來到了第三週的挑戰,這一次的主題是跟即將到來的「奧運」有關!是不是很期待呢?

讓我們一起來看看奧運帶給我們的驚喜吧!Let’s go!

奧運的魅力

奧運,全稱是奧林匹克運動會(Olympic Games),是全球規模最大的綜合性運動賽事之一,通常每四年舉行一次。

運動員們會在多種運動項目中競技,展現他們驚人的體育才能。比如說,2024年的奧運將在法國巴黎舉行,屆時將有來自世界各地的運動員參與,競逐榮耀。奧運不僅是體育的盛會,也是展現國家榮譽和運動員精神的舞台。

運動小對話大提升

進入「 快速練習 」模式

在這一週的「做運動」主題下,我們來看看幾個實用的英文問句和回答句型吧:

  1. 問句: Do you play any sports?

    回答: Yes, I play _________ (你從事的運動). It’s a lot of fun and keeps me fit.

  2. 問句: What is your favorite Olympic sport?

    回答: I love watching _________(你最喜歡的奧運運動項目) because the athletes are incredibly skilled.

  3. 問句: How often do you exercise?

    回答: I try to exercise at least _________(你的運動頻率) to stay healthy.

  1. Medal (名詞,獎牌)
    • 例句:She won a gold medal in the last Olympics.
      (她在上一屆奧運中贏得了金牌。
  2. Compete (動詞,競賽)
    • 例句:Athletes compete for their country’s pride at the Olympics.
      (運動員在奧運中為國家的榮譽而競爭。
  3. Athletic (形容詞,運動的)
    • 例句:He is very athletic and plays several sports.
      (他很有運動天賦,參加了好幾項運動。

記住,每天都是進步的一天!不要害怕犯錯,更不要害怕開口。練習得越多,你就會變得越有自信。一起來享受學習和運動的樂趣吧!

你說,AI 狐狸貓究竟有什麼?

上一週,我們帶大家認識了 AI 狐狸貓的學伴功能。這週,讓我們一起來看看 AI 狐狸貓如何成為老師的好幫手,將 AI 狐狸貓產出的豐富教學資源應用在課堂活動。

 AI 狐狸貓  ( beta )
有哪些功能幫助老師教學?

AI 狐狸貓以 Bloom 認知階層理論作為基礎,將影片的重點概念輸出成可配搭影片使用的學習單。

透過學習單的輔助,孩子能更深入地理解並掌握學習內容,並且加強學習動機和自主學習能力。

此外,學習單的差異化設計支持老師課堂的教學,讓每位孩子能夠按照自己的節奏學習,老師也能夠根據學習進度提供適時的指導與回饋。

AI 狐狸貓運用 ADDIE 教學策略來設計課程計畫,透過五個階段——分析、設計、開發、實施和評估——提供一個系統化的教學設計流程。

  1. 首先透過深入的分析了解孩子的學習需求,接著,在設計階段明確定義學習目標,確保教學內容能夠聚焦和並且有效。
  2. 開發階段則讓老師根據學生的回饋和學習表現,彈性地調整教學資源和方法。實施過程中,教師能夠持續觀察課程進度和效果,及時作出調整。
  3. 最後,在評估階段,通過對課程成效的持續評估,確保教學品質的不斷提升。

 「出場券」配搭影片的重點概念設計習題,幫助老師縮小教學與孩子學習成效之間的差距,並且及時強化孩子對知識的理解。

這種做法的核心在於每節課結束前使用 5 至 8 分鐘的時間,透過出場券來檢核孩子對於當堂課學習目標的掌握程度,以及對知識點和技能的熟悉情況;老師也能夠依據班上孩子不同的程度或學習的節奏,提供差異化教學的出場券。

此外,為了支持老師於課堂進行差異化教學,在生成相關教學備課資源前,都可以決定「差異化教學」的級別後,分別產出對應難度不同的學習單、教案和出場券喔。

【 附註 】學習單、教案或出場券的內容,如果有數學符號或方程式,下載的 Word 文件會是以 Latex 來描述的;老師如何將相關數學符號或方程式變成可視化輸出呢?請參閱以下解說影片:

讓 AI 狐狸貓成為老師的備課助教,讓教學力再進化吧!

老師可以從這個連結開始:https://junyiacademy.pse.is/65nyfr

開啟全新的影片教學的新體驗!

Jutor 小挑戰:
帶我們去「逛夜市」🍧🧋🍡

嗨,真高興再度見到你!👋🏻

還記得上週,我們開始了八週英文口說挑戰,首先探索了如何打破沉默,就算是只是簡單地說出「I don’t know.」,希望你已經開始感受到自己在英文口說方面的進步,並且對持續進行這個挑戰感到興奮。 上週的練習是建立信心的重要一步,為我們接下來的旅程奠定了基礎。

相信你已經迫不及待展開這週的挑戰了,Let’s go!

發現生活中的科技:逛夜市

這一週,我們將探索科技如何影響我們的日常生活,特別是在這個非常親切且充滿活力的場所——夜市。

你有沒有想過,如果沒有電燈的發明,我們的夜生活會是什麼樣子?

正是這些科技進步,如電燈和行動支付技術,使得夜市成為了一個繁忙的夜間購物和美食天堂。這些技術不僅使商家能在晚上繼續營業,也提供了顧客更便利的購物體驗。

英文口說實戰:有機會與科技大咖對話?

進入「 快速練習 」模式

在這個主題中,提供你幾個常見問答和句型,希望能幫助你順利完成這週的挑戰!

  1. 問句: What’s your favorite food in the night market?

    回答: I really love the _________(你最愛的夜市美食). It’s very tasty!

  2. 問句: How often do you come to the night market?

    回答: I come here quite often, usually _________(你拜訪夜市的頻率).

  3. 問句: Can you recommend a good stall for desserts?

    回答: You should try the _________(你推薦的夜市甜點) at that stall over there. It’s amazing!

這些單字在描述夜市的場景時特別有用,可以幫助你更具體地表達自己在夜市的經歷和感受。希望這些單字能幫助你更好地進行英文交流!

  1. Crowd  (名詞,人群):指聚集在夜市或其他公共場所的大量人群。
    • 例句:The crowd at the night market was huge, making it hard to walk.
      (夜市的人群非常多,走路都變得困難。)

  2. Taste  (動詞,品嚐):指嘗試食物來體驗其風味。
    • 例句:I want to taste every dish at this night market.
      (我想在這個夜市品嚐每一種菜餚。)

  3. Lively  (形容詞,活潑的):用來形容夜市或其他場合充滿活力和快樂的氣氛。
    • 例句:This night market is so lively with music and laughter everywhere.
      (這個夜市到處都是音樂和笑聲,非常活潑。)

掌握這些簡單的問答可以讓你在夜市不僅享受美食,還能與他人進行基本的交流。

最後,跟你分享一個有趣的小知識:你知道被稱為 AI 教父的 Nvidia 執行長黃仁勳,其實是個夜市愛好者嗎?想像一下,如果在逛夜市時遇到他,你可以問他「 What’s your favorite food in the night market? 」,或是跟他分享你最愛的夜市美食。這不僅是練習英文的好機會,也是一個與別人分享文化的特別時刻。

繼續加油,利用每一次實際應用英文的機會,來提升你的口說能力。期待你在這次挑戰中有更多的發現和樂趣!

Jutor 小挑戰:
從「 I don’t know. 」開始簡單開口說英文

嗨!首先為自己勇敢點開這個內容,大聲地拍手鼓勵吧!👏🏻

非常歡迎你在第一週的時間裡,就加入我們,開始探索英語口說的世界。別擔心,如果你覺得緊張或不確定該怎麼做,那一定是正常的,我完全理解你的不知所措,並在這裡告訴你,你只需要大聲的說出「 I don’t know. 」,就能為我們揭開一個漂亮的序幕了!

準備好了嗎?Let’ s go !

如何開始你的口說練習

點擊看:說明影片  🎬 

第一步,進入 Jutor 口說練習頁面,隨意選擇一個你最感興趣的情境主題,

可能是「做運動」、「逛夜市」、「看電影」等等。

當 Jutor 問你問題時,如果你不知道怎麼回答,只要先嘗試地說「I don’t know.」。

這不僅僅是一句話,而是你開口說英語的一個開始,你正在正確的路上。

當你說出回答後,Jutor 會提供一些簡單的建議,幫助你理解在這種情境下,可以如何更好地表達。


聽一聽 Jutor 的建議,然後試著模仿它。

記住,每次你開口,你的語言技能都在提升。


Jutor 會提供你這次練習的建議,分析在第二次回答中,你進步了多少、學到了什麼、累積了哪些。


使用 Jutor 的錄音功能,你可以錄下自己的聲音,然後聽回放。

這是學習自我評估和進步的好方法。


不要只做一次。

越多練習,你會越發現自己在進步。每次練習都可能會發現新的東西。


為什麼要勇敢開口?

你知道嗎?即使只是開口說「 I don’t know. 」也是在建立你的信心。

每次你開口,都在克服害怕和緊張,這在學習語言的過程中非常重要。別忘了,每個成功的語言學習者都是從基本開始,逐步建立起來的。我在這裡陪你一起走這段旅程。不要害怕犯錯,因為每一次的錯誤都是向前邁進的一步。

讓我們一起用英語來表達自己,享受這個學習過程,一起向前走吧!加油!

AI 狐狸貓:
開啟 AI 驅動的影片學習新方法

讓我們一起與 AI 狐狸貓展開影片新學習!

「 AI 狐狸貓 」是均一教育平台專為現場師生打造的,個人化學習和差異化教學的 AI 學伴和助教。 AI 狐狸貓 會進駐在影片的下方,學生透過 AI 狐狸貓 與影片內容結合進行學習和互動,老師也能夠將 AI 狐狸貓 產出的豐富教學資源應用在課堂活動。

學得更好,教得更順

AI 狐狸貓在學生觀看影片時,幫助同學建立學習鷹架;它不僅是一個陪伴同學看影片的學習小幫手,更是一個激發思考、促進自學的工具。

AI 狐狸貓與老師協作教學設計、激發創意和靈感,老師更輕鬆地將備課資源融入課堂教學,根據同學不同學習需求進行差異化教學的規劃。

我們期待 AI 狐狸貓能夠成為學生的好學伴,讓同學們學得更好;老師的好助教,讓老師的備課更輕鬆省力。讓我們一起來看看 AI 狐狸貓的學伴功能

 AI 狐狸貓  ( beta )
有哪些功能幫助影片的學習?

「AI 小精靈」是同學們的學伴,不會直接給予答案,而是幫助你進行大腦的思考體操;透過問答和討論的方式,循序漸進地幫助你理解影片中的知識概念。

AI 小精靈能夠針對同學們解決問題的過程、或學習特定知識點時,搭建一個學習鷹架。除了幫助你深入理解學習內容,更鼓勵主動提問和探索;我們希望同學們與 AI 小精靈的互動,能夠逐步建立學習自信心。

 

假如我可以拿 1 小時的時間來解決一個很重要的問題,我會把前面的 55 分鐘用來決定應該怎麼「問」問題。因為一旦我知道什麼是正確的問題,就可以在 5 分鐘之內解決問題。—— 愛因斯坦

此外,除了知識的建構,我們認為「提問力」也是同學們未來需要具備的能力。

「 AI 小精靈」與同學們的來回對話,在達到對話次數後(目前設定:5 次來回)將回饋同學們提問力的品質,並給予建議。我們希望透過這樣的人機協作,協助學生逐步建立問對好問題的能力。

「文章模式」是將影片的逐字稿或對話旁白轉化為結構清晰、分段有序的故事或文章。

這種轉換的目的,是讓同學們能經由重新組織的文字內容,更易於理解和吸收影片中的訊息,同時也培養閱讀理解的能力。

此外,我們也希望幫助同學們透過文章模式,學習如何表達和轉譯影片內容,學習到更多關於清晰地表達想法、轉達資訊的技巧。

閱讀理解能力就像是我們的超能力,帶領同學們探索更廣闊的世界。首先,它是學習新事物的基本工具,就像是打開新知識大門的鑰匙。當我們理解了文字或影片背後的意思,學習就變得更容易了。

再來,閱讀理解能力其實也是培養批判性思維的基礎。當我們閱讀的時候,不只是理解文字或影片,還能學會如何問題和分析,未來在面對各種資訊時,能夠作出更有品質的決策。

「重點摘要」能夠梳理影片中的重點和關鍵時刻,同時解釋學習這些內容的重要性。同學們在觀看影片前能快速獲取大致的概念框架,或在影片觀看完畢後作為有效回顧和複習的工具。 

此外,重點摘要也能夠培養學生抽象化思考和關鍵訊息擷取的能力。透過對影片內容的重點摘要,學會如何從大量資訊中識別並理解核心觀念,這不僅加深了他們對影片內容的理解,也強化了他們對知識文本的整體掌握。



「抽象化」的能力,是指能夠從具體的事物或情境中,提取出關鍵的概念或特性,並將這些概念應用於不同的情境或問題。

舉例來說,數學是抽象化能力的一個典型領域。當你學習數學時,你會學到如何從具體的數字中抽象出一般性的算式或是方程式,並將其應用於解決各種不同的問題。

從 AI 狐狸貓整理資訊的方式,學到如何把複雜的內容整理得清晰易懂,也幫助訓練抽象化的能力。

AI 狐狸貓能幫忙快速找出影片裡的重要資訊和關鍵時刻,這不僅讓我們觀察如何從複雜的資訊裡擷取重點並且忽略細節,也能讓我們分辨哪些是真正重要的資訊。

再來,當 AI 狐狸貓提供摘要後,可以拿它和自己的想法做比較,這樣的練習也能幫助我們開始練習批判性思考,這對未來學習和工作都是很有幫助的技能喔!

一起和 AI 狐狸貓出發,展開學習的冒險吧!

你可以從這個連結開始:https://junyiacademy.pse.is/64ub77

開啟全新的影片閱讀新體驗!

😺:這週講解完了 AI 狐狸貓的學伴角色,下禮拜我們即將帶來AI 狐狸貓【 助教篇 】,如何提供老師備課的資源,敬請期待喔~

在未來教室展開你的宇宙冒險吧!​

更多角色任務持續解鎖中,Coming soon…..!

在未來教室展開你的宇宙冒險吧!​

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海廢對環境大?和 AI 攜手保護海洋!

你知道嗎?全球每年有超過 860 萬噸的垃圾排入海洋,而我們在海岸看到的只是其中的冰山一角。

【海廢有完沒完?】

海洋廢棄物,也簡稱為「海廢」,這些廢棄物來源很廣泛,包括船舶運輸、沿海活動,甚至是陸地上的活動。也來自我們日常生活中不經意產生的垃圾,因為風吹、河流、下水道或洪水等因素,最終都可能流入海洋,進而形成所謂的海洋廢棄物。

海洋廢棄物,也簡稱為「海廢」,這些廢棄物來源很廣泛,包括船舶運輸、沿海活動,甚至是陸地上的活動。也來自我們日常生活中不經意產生的垃圾,因為風吹、河流、下水道或洪水等因素,最終都可能流入海洋,進而形成所謂的​​海洋廢棄物。

愈來愈嚴重的海洋廢棄物問題對自然生態帶來衝擊,也直接對我們的生活和環境造成巨大的影響。其中最直接的受害者便是海洋生物。想像一下,當這些生物誤食了塑膠製品(例如:吸管、塑膠袋),可能會因此窒息、消化道阻塞,甚至可能因此喪命。另一方面,這些垃圾也可能破壞海洋生態環境,例如覆蓋海底,影響海底生物的生存。

然而,隨著科技的發展,我們現在有能力利用 AI 的「深度學習」來解決這個問題。

「深度學習」是什麼?

​​你知道電腦如何辨識照片中的貓或狗嗎?或者是當你對手機說話時,它是如何理解你的話的?這些都是「深度學習」可以解決的問題。深度學習是一種讓電腦學習從資料中找出模式的方法,就像我們人類從經驗中學習一樣。

「深度學習」讓電腦能夠像人腦一樣思考和學習。而這樣的能力來自於一種叫做「類神經網路」的工具,它是一種模擬人腦神經元結構的計算模型,可以處理和學習複雜的資訊。這種模型由多個層次的節點或「神經元」組成,每個神經元都能接收輸入,進行計算,並產生輸出。

類神經網路的基本結構包括輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層接收原始資料,隱藏層負責處理資料,輸出層則產生最終結果。每一層的神經元都與上一層和下一層的神經元相連接,這些連接稱為「權重」,代表了該連接的強度或重要性。

在學習過程中,類神經網路會根據輸入資料和期望的輸出(標籤)來調整權重,使得模型的預測結果越來越接近期望的輸出。這種學習過程通常需要很大量的資料和計算資源。所以,你可以想像「深度學習」就是一種訓練「類神經網路」的方法,讓它能夠更好地理解和學習資料的模式和結構。

「深度學習」是如何運作的?

那麼,深度學習是如何運作的呢?首先,資訊會從輸入層開始,像接力棒一樣傳遞給下一層的神經元。每一個神經元都會對接力棒(資訊)做一些變化,然後再傳給下一個神經元。當接力棒傳到最後一層時,我們就得到了電腦的預測結果。

然後,我們會看看這個結果和真正的答案有多麼接近,並根據這個差距來調整每一個神經元,讓它下次可以做得更好。這個過程會一直重複,直到電腦的預測結果愈來愈接近真正的答案。

以下是一個深度學習的運作流程圖,可以幫助你更好地理解這個過程:

識別和分類海洋廢棄物

「深度學習」在我們的日常生活中有許多應用,以下是三個例子:

  1. 語音助理:你是否有使用過 Siri、Google Assistant 或 Alexa?這些語音助理就是使用深度學習技術來理解我們的語音指令,並給出適當的回應。它們可以幫我們查詢天氣、設定鬧鐘,甚至控制家裡的智能設備。
  2. 自動駕駛:深度學習也被用於自動駕駛車輛。透過深度學習,車輛可以學習如何識別路上的物體(如其他車輛、行人或交通標誌),並做出適當的駕駛決策。
  3. 影像識別:深度學習也被廣泛用於影像識別。例如,Facebook 使用深度學習來識別照片中的人臉,並自動標記你的朋友。另一個例子是醫療影像分析,醫生可以使用深度學習來幫助識別疾病,例如癌症的早期跡象。

想像一下,我們如何使用深度學習的力量來識別和分類海洋廢棄物呢?以下是一個基本的流程:

  1. 收集數據:首先,需要收集大量的海洋廢棄物圖像,這些圖像可以從各種來源獲得,例如無人機、衛星圖像、海洋探測器等。
  2. 數據標記:將這些圖像進行標記,標記出圖像中的海洋廢棄物。這一步通常需要人工進行,但也可以使用半監督學習或弱監督學習來減少人工標記的工作量。
  3. 訓練模型:使用這些標記過的圖像來訓練一個深度學習模型,例如:卷積神經網路 (Convolutional neural network,CNN) 。這個模型將學習如何從圖像中識別出海洋廢棄物。
  4. 測試和優化模型:在訓練完成後,需要在一組未見過的圖像上測試模型的性能,並根據測試結果來優化模型。
  5. 部署模型:最後,將訓練好的模型部署到實際的系統中,例如無人機或海洋探測器,讓它們能夠在實際環境中識別海洋廢棄物。

這種方法可以幫助我們更有效地識別和追蹤海洋廢棄物,並提供有關海洋污染的寶貴數據。然而,這只是解決問題的一部分。未來,我們除了創造有效的方法來清理這些廢棄物,更重要的還是如何防止更多的廢棄物進入海洋。比方說,我們的生活為了追求便利,大量使用塑膠包裝,大多的塑膠包裝都是一次性使用,而且都沒有被回收。因此,在城市製造的垃圾,極有可能最後淪落到海邊,污染海洋。若要真正從源頭解決問題,除了思考如何「回收」之外,也應該先想想如何從日常生活「減少」塑膠製品的使用。

均一平台連結了 SDG14 永續海洋與保育議題,與 code.org 合作了「海廢有完沒完」的跨領域課程,希望大家能夠認識並理解海廢與我們息息相關,也能夠從自己出發、做出行動,改變海洋生態。

現在,和我們一起從「阿龜與海廢朋友的小旅行」的故事中,認識海洋廢棄物,然後透過「保護海洋的人工智慧」的遊戲,來理解 AI 如何辨識海洋生物及海洋廢棄物吧!

Quick, Draw!
結合科學與藝術的 AI 塗鴉遊戲

想要好好展現你的創作靈感嗎?「Quick, Draw!」這款結合人工智慧的線上塗鴉遊戲等著你來挑戰!遊戲的玩法很簡單,你只需要依照電腦給的題目,用你的滑鼠在畫版上畫出圖案,接著就由 AI 機器人來猜你在畫什麼。

【 開始塗鴉,挑戰你的創作速度!】

準備好接受挑戰了嗎?那就點擊 連結 進到 Quick, Draw! 的遊戲頁面,試試你的塗鴉能力!進到遊戲頁面,你會看到一個黃色的「開始塗鴉!」按鈕,當你按下這個按鈕後,遊戲就會開始。

你會看到畫面上出現第一個題目,接著按下「我知道了!」按鈕,就有 20 秒的時間完成這個題目,然後隨機出現另外 5 個題目讓你繼續描繪,每個題目都只有 20 秒的時間完成,是不是有一點挑戰呢!

看看 AI 如何解讀你的塗鴉

開始畫出第一個線條之後,「Quick, Draw!」的 AI 機器人就會開始猜測你可能在畫什麼。當它猜中你的畫、或者是時間到了,就會切換到下一題。只要你再次點擊「我知道了!」按鈕,就可以繼續接下來的挑戰。過程中,你會連續完成 6 張圖畫,你會發現有些時候 AI 機器人可能一下子就猜到你在畫什麼,但有些時候,可能你畫到最後它都猜不出來。

完成 6 張畫作之後,就會出現「畫得好!」的頁面,這裡會呈現你剛剛繪製的的 6 張圖畫作品。

AI 是怎麼讀懂你的畫的?

你是否發現一件神奇的事情?即使你只是畫了幾條簡單的線條或是圖案,AI 機器人似乎還是能夠看得懂你在畫什麼。這到底是怎麼辦到的呀?

點擊任何一張你剛剛繪製的圖片,你就可以看到 AI 機器人是如何判斷你的畫,還有它認為你的畫可能與哪些物品有些相似。你也可以看到其他人接到同一個題目時,他們是怎麼畫的。比方說,點選剛剛畫的吉他:

原來,Quick, Draw! 的 AI 機器人是透過參考其他人繪製的圖案,並且學習每張圖片的外觀模樣,來推測你所畫的圖案的。這就是 AI 如何讀懂你的畫的祕密!

你也是 AI 學習的一部分

你也許沒有察覺,但你剛剛的繪圖,已經為這個遊戲貢獻了一份力量。你的每一次畫圖,都讓 Quick, Draw! 的 AI 機器人有了一次學習的機會。你剛剛完成的這6張圖,已經被這個機器人收集起來,並且被納入全世界最大的塗鴉資料集裡頭了!接下來的影片,讓我們一起看看,在這個全世界最大的塗鴉資料集,裡面到底藏有多少精彩的塗鴉作品吧!

一起回顧我們畫出的六張塗鴉,你可能還在想:「到底是怎麼回事?」其實,Quick, Draw! 的 AI 機器人正是透過參考全世界最大的塗鴉資料庫,用其他人的作品,去猜測你所畫的可能是什麼。這個資料庫中,已經累積了超過驚人的五千萬張塗鴉!而你,也剛好成為了這個偉大的資料庫的一部分,你的作品也被納入其中了!我們一起為這個任務打氣:讓AI更精準地學習和辨識我們的塗鴉,而不是隨便亂猜的!

深度探索:全世界最大的塗鴉資料集

要體驗這個全球最大的塗鴉資料庫,你可以返回 Quick, Draw! 的首頁,尋找那串閃耀的黃色文字:「全世界最大的塗鴉資料集」,點下去,就能進入了!

在這裡,你會看到數之不盡的各種圖案:有飛機,有香蕉,有貓咪,有蛋糕,甚至還有龍捲風!一定會有人質疑,「這裡有成千上萬張圖片?」別急,讓我們點選一個圖案試試,就以「雲朵」為例吧!

你看!就在「雲朵」這個類別中,就有超過13萬張由真人繪製的蘋果塗鴉。你可以隨意移動滑鼠,觀察不同蘋果塗鴉的筆畫順序,你一定會驚嘆:「原來一朵雲,就有超過11萬種畫法呢!」而且,每個人的筆畫順序都有些微的差異。

這就是剛剛Quick, Draw! 的AI機器人猜中你在畫什麼的祕密所在。它會在這個龐大的資料集中「尋找」和「比對」,看你的作品和其他塗鴉是否有類似的輪廓或筆畫順序,進一步猜測你可能畫的是什麼。這樣的學習過程,是不是十分有趣呢?

大家可能都已經知道,Quick, Draw! 的 AI 機器人,是透過搜尋、比對「塗鴉資料集」裡別人的畫作,並且提取圖案的「特徵」,來猜測你所畫的東西是什麼。今天,我們就來詳細地理解一下 Quick, Draw! 的運作流程吧!

【 Quick, Draw! 的運作流程 】

機器學習的基本過程

首先,要訓練一個 AI 機器人,我們會從收集資料開始。當機器人收到資料後,會分類這些資料,並擷取每個資料的特徵或者重要資訊。接著,透過程式的演算法,就能建立一個資料集或者模型。對於 Quick, Draw! 這個 AI 應用程式來說,這個收集資料的步驟就是大量地收集許多人的塗鴉,然後經過分類以及特徵的提取,程式的演算法會將你的圖畫與 Quick, Draw! 的塗鴉資料集進行比對和分析,讓 AI 機器人能夠猜出你到底畫的是什麼。

你畫我猜:AI 的思考過程

接下來,我們來看看在你畫圖的過程中,QuickDraw 都在做什麼吧!在你點擊開始遊戲,並依照題目開始畫圖的時候,你可能有注意到,Quick, Draw! 的AI機器人會在你畫圖的過程中不斷進行猜測。它會根據你的筆畫順序和畫面中的特徵,不斷地在自己的塗鴉資料集裡比對、搜尋是否有類似的特徵。所以,當你正在畫一個彎彎的月亮時,它可能會一直猜你在畫回力鏢、畫耳朵,直到你畫得差不多時,它才可能猜出「喔!這是月亮!」這就是程式根據發現的特徵,進行結果的推測與預測的過程。

當 AI 機器人猜出你的畫作時,表示它在你的畫作中找到了關鍵的特徵,並且在自己的塗鴉資料集中比對,達到一定的信心程度,進而判定你畫的是什麼。更酷的是,當你完成畫作之後,Quick, Draw! 會將你的塗鴉加進全世界最大的塗鴉資料集中。換言之,每當你玩一次 Quick, Draw!,你其實也是在訓練這個 AI 機器人,讓它未來能更準確地猜出其他玩家的塗鴉!

人工智慧與機器學習:我們如何理解 AI

以上就是 Quick, Draw! 的運作流程,但我們在談這些的時候,可能會思考,「AI」,也就是人工智慧,到底是什麼呢?在初期,我們對 AI 的定義是「讓機器像人類一樣有情感,並且能自主思考」,但現實中,我們要達到這個理想的目標其實還有一段距離。

你可能會想,這個聰明的 AI 機器人在判斷你畫的東西時,是否是透過自己的思考呢?

其實,我們現在所說的 AI,大部分其實還屬於「機器學習」和「深度學習」的範疇。「機器學習」是我們為了實現「人工智慧」這個目標,所提出的方法之一。主要透過大量的資料與演算法,讓機器或電腦能從這些資料中學習規律或特徵,並能夠進行「預測」或「推測」。

我們身邊其實有很多看似平常,但其實已經融入機器學習技術的例子。比方說,現在的停車場很多已經裝上了汽機車入場的辨識車牌設備。你是不是也有這樣的經驗?只要在停車場的柵欄前稍微停一下,不久後,螢幕上就會顯示出你的車牌號碼,然後柵欄就會自動開啟了。這個神奇的技術,就是利用了「影像辨識」以及「機器學習」的原理,為我們省去了輸入車牌或取票的麻煩。

塗鴉的重要性:為機器人提供足夠的學習資源

資料的搜集,對「機器學習」來說,是很重要的一件事喔!想像一下,如果你在玩 Quick, Draw! 時,遊戲請你畫一支蠟燭,但在目前的塗鴉資料集裡,只有 100 張蠟燭的畫作,而且還是亂七八糟、毫無蠟燭特徵可言的圖案,這下該怎麼辦呢?在這樣的情況下,這個 AI 機器人可能會無法準確地抓出蠟燭的特徵,因而影響了它猜測的結果。

因此,對於機器學習來說,資料的搜集和資料的品質,都是非常重要的,作為使用者的我們來說,其實也能夠貢獻一己之力喔!因為每次你在玩 Quick, Draw! 的時候,每一筆塗鴉,都有可能成為 AI 機器人學習的資源,讓它在未來能更準確地猜出其他玩家的塗鴉!所以,當你下次再玩這個遊戲時,可以試著多畫看看,因為你的每一個塗鴉,都會讓這個機器人變得更聰明呢!

現在,和我們一起進入均一電腦科學課程,探索更多關於 Quick Draw! 的奧秘吧:
https://junyiacademy.pse.is/56ambn

不會彈鋼琴,也能和 AI 一起玩音樂!

讓我們和電腦一起玩音樂吧!

AI Duet 這個好玩的遊戲,讓你有機會和電腦一起合奏喔!不需要會彈鋼琴,只需要隨便按一些鍵,電腦就會像你的朋友一樣,跟隨著你的旋律、回應你的音樂。

你覺得人工智慧會彈出什麼樣的音樂呢?你和人工智慧能不能一起創作出一首全新的歌曲呢?

準備好了嗎?讓我們開始吧!

來試試看 AI Duet 吧!

接下來,點擊視窗中的「Play」後,就可以用滑鼠點擊畫面下方的鍵盤,也可以用電腦的鍵盤,或者如果你有 MIDI 鍵盤也可以插上來用。你覺得哪種方式最好玩呢?

你會發現,不管你按下哪個琴鍵、或是彈奏一小段旋律,電腦都能根據你彈的旋律、試著和你二重奏、用另一段旋律回應你。

AI 創作音樂的關鍵:機器學習

透過 AI Duet 這個遊戲,讓我們一起來了解,「機器學習」如何讓我們用一種嶄新的方式來創作音樂。

你有玩過「 二十個問題」的猜猜看遊戲嗎?就是一個人想一個東西,然後其他人問最多二十個問題,來猜出這個東西究竟是什麼。「機器學習」就像是一個超級厲害的「二十個問題的遊戲」。我們會給予電腦很多資料,然後讓電腦試著問問題來猜出這些資料背後的規律或是東西。

機器學習的得力助手:TensorFlow

此外,說到機器學習,也許你曾經聽到別人提到 TensorFlow

TensorFlow 就像是一個幫助電腦玩猜猜看的工具。當電腦科學家或軟體工程師想要使用 TensorFlow 建立和音樂創作有關的機器學習模型時,就像是我們在讓電腦玩一個特別的「二十個問題的遊戲」:猜音樂。

我們會透過這個工具給電腦很多音樂,然後讓電腦試著問問題,來猜出這些音樂的規律;比方說,節奏、旋律,甚至是情感。然後,我們就可以讓電腦用猜出的規律來創作出全新的音樂啦!

所以,使用 TensorFlow 建立和音樂創作有關的機器學習模型,會需要很多的耐心和創意,但是,當電腦猜出了音樂的規律,並且能夠創作出美妙的音樂時,想想看,那將是一件非常神奇有趣的事情呢!

你知道嗎?現在有一群專業的研究者,正在探索一個很吸引人的問題:那些熱愛繪畫、寫作或音樂創作的人們,是否能夠利用人工智慧的強大工具輔助,進一步提升創作的能力呢?這個問題不僅酷炫,在不遠的未來也充滿了無限可能性。

接下來,輪到你的想像力上場囉!如果你有機會設計一個人工智慧工具,你想要讓它學會什麼呢?

延伸探索

不只是 Google,Sony 電腦科學研究室之前也推出了全球首支完全由 AI 創作的流行音樂,名為《Daddy’s Home》。他們使用了一個名為「Flow Machine」的軟體來創作這首歌。這個軟體也是透過機器學習來分析大量的歌曲,學習這些歌曲的共同特點,然後創作出風格相似的新歌曲。不過,這首歌的混音和作詞部分,還是需要由人類協助來完成。

讓手機聽懂人類語言的小幫手,
NLP 大揭秘!

你曾經想過「手機為什麼能像朋友一樣了解人說的話」嗎?其實,這得歸功於 自然語言處理(Natural Language Processing,簡稱 NLP)這強大的技術!

讓我們舉例說明。當你問手機「明天會下雨嗎?」,它會直接給你答案,這就是 NLP 在背後默默運作的結果囉!我們不需要學習複雜的查詢指令,就能跟電腦溝通。

NLP 是人工智慧其中一個重要的技術,專注於使電腦能理解、處理並產生人類的語言,主要目的是使人與機器能夠自然且有效地溝通,打破語言的隔閡。


【在 NLP 應用的領域,涵蓋了一系列任務和技術】

1. 語音識別(Speech Recognition)

將語音信號轉換為文字。例如語音助理 Siri、Google Assistant 或 Alexa 就是常見的例子。

2. 自然語言理解(Natural Language Understanding)

電腦理解和解釋人類語言的意思。包括情感分析(分析文本的情緒),語義解析(理解句子的具體含義)…等等。

3. 自然語言生成(Natural Language Generation)

電腦生成自然語言,可用於回答問題、寫文章或其他自動生成文本的應用。

4. 機器翻譯(Machine Translation)

讓電腦自動將一種語言翻譯成另一種語言,例如 Google 翻譯。

5. 資訊檢索(Information Retrieval)

讓電腦能理解並回答特定的查詢,例如搜尋引擎。

 

無所不在的 NLP:

自然語言處理已經在我們生活中無所不在了,例如:透過情緒分析,它可以分析FB、IG等社群媒體上的言論,了解大眾的情緒傾向;搜尋引擎可以幫助理解你的問題並找出最相關的答案;在醫療領域,它可以分析醫學報告,甚至能夠協助醫生診斷疾病。

賈維斯(JARVIS):未來個人助理

影片是英文,可以點擊連結閱讀中文逐字稿,看看馬克・祖克柏和 AI 的對話喔:

小結:

以上只是幾個 NLP 的例子,它的應用範疇其實非常廣泛,而且隨著 AI 和機器學習技術的進步,NLP 的能力和應用將會變得更多元和強大。

今年初橫空出世的 ChatGPT,就是一個活躍的自然語言處理應用實例。它不僅能明白你的問題,還能用它「學過的」巨量文本數據,創造出實用或有趣的回答。現在,你有什麼問題想請 ChatGPT 協助嗎?它一定很期待和你聊天呢!

相信你對這個主題還有更多的好奇,歡迎進入「人工智慧小教室」與我們一起探索更多 AI 的奧秘吧!

【  IBM 與均一教育平台合作「人工智慧小教室」,由淺入深成為 AI 小達人! 】

由 IBM 開發的新興科技與軟實力免費線上學習平台 IBM SkillsBuild 與均一教育平台合作,透過影片搭配相關講義及說明,以深入淺出的方式介紹了什麼是人工智慧,以及我們是如何將人工智慧落實於生活中,幫助我們思考如何以「人類智慧」善用「人工智慧」。

 

馬上進入「 人工智慧小教室」學習:https://pse.is/5559z6

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探索ChatGPT
一個陪你探索世界的神奇好朋友

AI 知識小站的第一週,要來介紹轟動世界的 ChatGPT 到底是什麼?它是一個大型語言模型,設計用來與人進行對話、回答問題、提供資訊和協助解決問題。這篇文章,小均直接請 ChatGPT 和大家自我介紹,以下是它的回答:


【 ChatGPT 的自我介紹 】

ChatGPT是誰?

大家好呀!我是 ChatGPT,一個可以和你聊天的超級聰明朋友!今天我們要一起來探索一下怎麼使用 ChatGPT,真的超級有趣的喔!

 

要怎麼開始聊天?

首先,你可以在電腦、平板或手機上使用 ChatGPT,只要有網路連接就可以囉!打開網頁瀏覽器,輸入 ChatGPT 的網址(或是點擊這邊:https://chat.openai.com/ ),就能開始和我聊天了!

和 ChatGPT 聊天超級簡單的!你只需要在文字框中輸入你的問題或者想討論的主題,然後按下「發送」按鈕,ChatGPT 馬上就會給你答案了!它會用一段有趣的文字回覆你,告訴你有關的知識或幫助你解決問題。

 

你可以問這些問題:

不只是問問題,ChatGPT 還可以和你聊天玩遊戲!你可以告訴我一個故事的開頭,然後我會繼續下去,一起創造一個有趣的故事!或者你也可以問我謎語,我會試著猜答案哦!

ChatGPT 超級厲害的一點是,它可以學習新知識!它有超大量的資料和知識庫,所以當你問問題的時候,我會盡量給你最新、最準確的答案。

但是,要記得ChatGPT其實是一個語言模型,不是真正的人喔!它沒有情感,也不能像人一樣主觀判斷。所以在使用 ChatGPT 時,要記得保持批判性思考,確保我們能從它的回答中獲得正確的資訊。

還有喔!ChatGPT 也可以幫助你提升語文能力!你可以問我英文文法、單字用法或者句子結構的問題。我會給你詳細的解釋和例句,幫助你更好地理解和應用語文規則。

最後,ChatGPT還可以成為你的閱讀夥伴!你可以和我聊你最喜歡的書、電影或電視節目。我可以給你一些建議,介紹類似的作品,或者分享一下對這些作品的評論和觀點。

 

小結:

總而言之,ChatGPT 是一個超級有趣的神奇好朋友,可以回答問題、和你聊天,還能提升你的語文能力和創意寫作。不管你在學校遇到困難,或是對某個主題超感興趣,ChatGPT 都會是你最棒的對話夥伴!

謝謝大家的聆聽,希望你們會喜歡ChatGPT帶給你們的樂趣和學習體驗!祝你們在語文學習和寫作方面取得巨大的進步!記得要隨時來找我聊天哦!我們下次見!

 

小均提醒:

在使用 ChatGPT 時,要知道它的超能力是想像力,而不是提供正確資訊的能力喔!換句話說,我們要像柯南一樣,對它說的東西保持懷疑的科學精神,想看看它說的是真的嗎?不要全部相信它喔!

【 可以和 ChatGPT 聊聊哪些話題呢?】

 

這題小均也請問了 ChatGPT「想詢問你推薦高國中小學生,第一次使用 ChatGPT 可以嘗試詢問你哪些問題呢?」以下是它的回答:

  1. 學習相關問題:你可以詢問有關特定科目的問題,例如數學、英語、科學等。例如,你可以問我有關數學問題的解法或者英文單字的意思。

  2. 學習方法:你可以詢問關於學習方法和技巧的問題,例如如何有效地記憶單字、如何提高閱讀理解能力等。

  3. 寫作指導:如果你需要寫作作業或短文,你可以詢問我有關寫作的技巧和建議,例如如何組織思路、如何寫出引人入勝的開頭等。

  4. 課外活動建議:你可以詢問有關課外活動的建議,例如適合國中小學生參加的社團或興趣班,以及如何平衡學業和課外活動等。
     
  5. 學校生活:如果你有關於學校生活的問題,例如應對考試壓力、與同學相處等,我也可以提供一些建議。


這些只是一些示例,你可以根據自己的需求和興趣提出更具體的問題。我會盡力為你提供幫助和解答。

【 可以和 ChatGPT 聊聊哪些話題呢?】


簡單一句話說明,就是你可以問 ChatGPT 任何問題,但要記得它的答案並不一定完全正確唷,僅能「當作參考」,還是需要靠自己判斷它說的答案是不是正確且合理的!

GPT 還有很多不同的使用方法,如果想知道的話,可以上網 Google 「如何使用 GPT ?」相信會有更多的驚喜喔!

【 試著開始和它互動看看吧!】


💡 步驟一:進入 ChatGPT 的網頁(點這個連結前往:
https://chat.openai.com/

💡 步驟二:註冊 / 登入(小提醒:可以使用你的 Google 帳號登入唷!)

  • Sign up(註冊)(右邊的按鈕):第一次使用需要先註冊帳號喔!
  • Log In(登入)(左邊的按鈕):若已經有註冊過,可直接選擇登入。

💡 步驟三:在對話框輸入你想問它的問題吧!

前往 ChatGPT 網頁,認識這位新朋友吧!(點我前往:https://chat.openai.com/

居家收心操
一起來動一動,快樂迎接開學日!

暑假就快步入尾聲了,還是捨不得假期的結束,無法收心嗎?

這週的充電站活動,就讓我們一起在家動一動吧!養成規律運動的好習慣,快樂迎接開學的到來

💡 在開始之前,記得先準備好瑜珈墊呦!

💡 總共有 8 個動作,每個動作都需要做 30 秒,跟著影片一起動一動 👉🏻 點這裡觀看

運動不只可以促進體能發展,更能保持身心的健康

而除了運動,也可以慢慢將作息調整成上學模式,並提早整理好書包、準備學校用品,就能趕走「開學症候群」啦 🙌🏻

蝶豆花漸層飲料
炎炎夏日,來一杯冰涼的夢幻飲品吧!

難以忍受炎熱的夏天?那就在家調一杯冰涼又夢幻的蝶豆花漸層飲料,一邊學習「酸鹼性」的科學小知識吧!

 

🥤 需要準備的材料

食用小蘇打粉、蝶豆花 、檸檬、蜂蜜、冰塊、透明杯子

 

🥤 準備好後,就可以開始製作囉!

  1. 準備 200cc 的熱開水,放入 6 朵蝶豆花,泡到顏色不會再變深為止
  2. 將半顆檸檬擠成檸檬汁,並加入 15cc 的開水稀釋
  3. 取 1 公克小蘇打粉,加入 100cc 的開水,攪拌到小蘇打粉完全溶解
  4. 在杯子內加入適量蜂蜜,並倒入一半的小蘇打水
  5. 將冰塊放入至七、八分滿,接著倒入蝶豆花水,這時候就能觀察到小蘇打水與蝶豆花水之間有顏色的變化,會是漂亮的藍綠色
  6. 加入碎冰至九分滿,用湯匙將碎冰壓緊,最後再將檸檬水倒入杯子裡,飲料的顏色就會再次產生顏色的變化,會是優雅的紫色

 

🥤 太神奇了!為什麼飲料會變色?

跟許多植物一樣,蝶豆花中富含大量的花青素,會因為酸鹼性而產生不同的顏色變化,像是弱酸性是紫色、中性是寶藍色、弱鹼性則是藍綠色

 

這次的蝶豆花飲料就是利用檸檬汁的弱酸性,以及小蘇打水的弱鹼性,調配出不同顏色,並在中間加入大量的冰塊,阻擋兩種水混合在一起,就能順利創造出漂亮的漸層飲料啦!

直線花卡片
用數學輕鬆做出超美卡片

不知道該怎麼做出漂亮的卡片嗎?其實用數學就能辦到!

今天小均帶你用「直線近似完美曲線」的數學概念,輕鬆做出超美卡片

🌸 在開始之前,要先準備這些材料

  • 文具:鉛筆、橡皮擦、剪刀、膠帶、雙面膠
  • 紙類:A5 菊點紙、A5 粉彩紙、A4 美國黑卡紙
  • 其他:絲光綿線、裝飾素材

🌸 準備好後,就可以開始製作囉!

  1. 選擇喜歡的花朵形狀,列印出來後照著形狀邊緣剪下來
  2. 將花朵放到黑卡紙上,用鉛筆描繪出花朵形狀後,照著線條剪下來
  3. 在花朵的凹洞處,用鉛筆從 1 開始,按照順序寫下數字編號
  4. 剪一條約 100 cm 的棉線,用膠帶將線頭黏在編號 1 的後方,接著把線從 1 拉到 6、再從 2 的後方繞出來拉到 7,以此類推
  5. 當線繞完一圈,回凹洞 1 之後,用膠帶把線頭貼在紙板背面,翻到正面將鉛筆痕跡擦掉,就完成一朵直線花了
  6. 最後拿出粉彩紙對折,將菊點紙裁成適當大小,貼在粉彩紙當封面,再把直線花朵用雙面膠黏在上面,裝飾一下就完成「直線花卡片」啦!

🎈 點我看數感實驗室教學影片

🌸 用直線也能畫出圓形?!

在圓上找任意兩點,連成一條直線,這條直線會跟曲線差很多

不過如果這兩點距離很近,那就會跟圓弧比較像,到最後幾乎重疊在一起,這就是「直線近似曲線」的概念

看看手上的直線花,中間是不是很像一個「圓形」呢?其實生活中也有很多利用數學「近似」的技巧,像是磚頭拼成的拱門、中正紀念堂的同心圓磁磚,可以張大眼睛多觀察看看呦 👀

動畫夢工廠
讓你的故事動起來!

有沒有什麼動畫或電影情節讓你印象深刻呢?這背後其實都是一個個故事!

今天小均帶你用 Scratch 創作有趣的動畫!只要先掌握三大要點,就能創造出專屬故事囉!

故事三大要點:

  • 角色:有誰在故事裡呢?是什麼樣的個性?
  • 場景:故事發生在哪裡?有什麼情況發生了?
  • 動作:怎麼去解決不同的情況?做了什麼動作?

還記得這週學到的心智圖工具嗎?我們可以利用心智圖來整理自己的想法

準備好後,跟著影片的說明與範例,就可以開始製作動畫囉!

🎈 基礎版:點我進入基礎 Scratch 教學
🎈 進階版:點我進入進階 Scratch 教學

分享小均的練習給你:看不清楚圖可以點這裡

完成後來分享你的作品吧!點我進入分享區