2022 Education For Sustainable Development Forum
2022 教育永續發展論壇

教育創新要成功 台灣永續才可能

教育成功的創新定位，大膽想像的學習未來

點我報名 2022.10.15 論壇

教育創新要成功，
台灣永續才可能

教育成功的創新定位，大膽想像的學習未來

點我報名 2022.10.15 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】2022 Education For Sustainable Development Forum

【線上直播】2022 教育永續發展論壇，10/15（六）13:30-17:30

Speaker

論壇與談人

王慧蘭

國立屏東大學
教育學系副教授

江前緯

Hahow 好學校
創辦人

呂冠緯

均一平台教育基金會
董事長兼執行長

李吉仁

誠致教育基金會
副董事長

Denise Lee 李曉廬

麥肯錫 Partner
全球董事合夥人

林國源

KIST 花蓮縣三民國中
校長

林崇煕

國家教育研究院
院長

陳智源

北一女中校長暨
台北市數位實中代理
校長 

彭富源

國教署
署長

曾燦金

臺北市政府教育局
局長

黃芳芷

 聯達智能科技公司董事長暨前新竹實驗中學
校長

劉安婷

為台灣而教教育基金會
創辦人

蔡子揚

均一平台教育基金會
平台總監

＊上述與談人依照姓氏筆畫排序
＊ 與談人名單陸續更新中。

Agenda

論壇議程

13:30 – 13:45（15 min）

論壇開場

  • 長官致詞：國教署署長 彭富源
  • 引言影片：均一實驗高中董事長
    & 均一教育平台命名人 嚴長壽

13:45 – 14:35（50 min）

創新趨勢一｜個人化學習 Personalized Learning
把雲端的趨勢變成落地的改變

  • 主持人：均一平台教育基金會董事長暨執行長 呂冠緯
  • 引言影片：教育部部長 潘文忠
  • 與談人：
    • 台北市教育局局長 曾燦金 
    • 國立屏東大學教育學系副教授 王慧蘭 
    • Hahow 好學校創辦人 江前緯

14:40 – 15:05（25 min）

主題演講｜共同邁向優質公平的教育新局

  • 主講人：誠致教育基金會副董事長 李吉仁
  • 講題：
    • 新課綱帶來的挑戰與機會
    • 適性揚才的終極目標，有賴教學與評量方法的質變
    • 共同以深度學習精神，推動優質公平教育的轉型

15:10 – 16:00（50 min）

創新趨勢二｜非認知能力 Personality Development
減C大動員：麥肯錫 x COLAB 提解方 「非認知能力」幫助每個孩子成功

  • 主持人：TFT為台灣而教董事長 劉安婷
  • 引言影片：Google 台灣前董事總經理 簡立峰
  • 與談人：
    • 麥肯錫 Partner 全球董事合夥人 李曉廬 
    • KIST 花蓮縣三民國中校長 林國源
    • 均一平台教育基金會平台總監 蔡子揚 

16:05 – 16:55（50min）

創新趨勢三｜數位助轉型 Project-Based Learning
科技+永續，數位轉型要落地，學校創新才能成

  • 主持人：均一平台教育基金會董事長暨執行長 呂冠緯
  • 引言影片：數位發展部部長 唐鳳 
  • 與談人：
    • 國家教育研究院院長 林崇煕
    • 聯達智能科技公司董事長暨前新竹實驗中學校長 黃芳芷
    • 北一女中校長暨台北市數位實中代理校長 陳智源

17:00 – 17:25（25min）

總結｜能合作的創新才有力量，有鷹架的典範才能轉移

  • 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

永續共好夥伴

主辦單位

均一平台教育基金會

社企流

願景工程基金會

教育友好夥伴

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© 2022 教育永續發展論壇

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…..！

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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！

課程任意門：
https://junyiacademy.pse.is/57c2gj

延伸閱讀：
https://junyiacademy.pse.is/55ymc8

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

註冊 IBM SkillsBuild 學習更多關於人工智慧、資訊安全、區塊鏈等新興科技主題：https://pse.is/54hlvl

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

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