給 K-12 孩子的 AI 人工智慧學習地圖

為什麼孩子要學 AI？

「AI 技術每三個月就有一次重大突破。等孩子大學畢業進入社會時，AI 將與今天截然不同。」——台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋博士。

因此，AI 教育不需要死記硬背或深入的數學理論。第一要務是讓孩子不害怕電腦，並透過情境式教學的學習環境，讓孩子自然理解 AI 如何運作、感受 AI 將如何與他們未來的生活連結。

對於日常生活中的例行任務，鼓勵孩子思考並運用 AI。透過 Scratch、Arduino 等簡單的程式工具，讓孩子自己組裝、設計解決方案——這就是家長或教師可以為孩子設計的 AI 學習方法。

K-12 AI 學習六大歷程

整合教育部 108 資訊科技課綱、美國 CSTA K12 計算機科學學習框架，以及美國人工智慧協會（AAAI）的建議，從 K1 到 K12 的全面 AI 學習應涵蓋以下六大歷程：

1. 計算思維（Computational Thinking）

培養孩子使用計算工具進行思考的能力，使其能夠分析問題、發展解決方案、並做出有效決策。程式設計被視為培養計算思維的可行方法。

2. 感知（Perception）

向孩子介紹感測器元件，幫助他們理解電腦如何透過感測器感知世界，探索視覺、聽覺、震動、光、溫度等各種感測器。理解電腦感知與人類感知的差異與限制。

3. 表徵與推理（Representation and Reasoning）

教授知識表徵與各種推理演算法。探索電腦如何分類與識別資訊，從而進行推論與決策。範例包括簡單分類、多重分類、以及決策樹演算法的應用。

4. 機器學習（Machine Learning）

機器學習是 AI 的核心技術。透過實作，孩子可以了解機器能從資料中學習。探索：

• 監督式學習
• 非監督式學習
• 強化學習

理解神經網路架構基礎，以及訓練資料的選擇如何影響機器學習成果。

5. 自然互動（Natural Interaction）

探索多種 AI 技術的整合，如影像辨識、語音辨識、自動化機器人，達成與人類的自然互動。讓孩子與智慧裝置互動，了解機器人運作原理及其限制。

6. 社會影響（Social Impact）

鼓勵孩子關注 AI 相關的偏見與倫理議題。討論對社會的潛在正負面影響。作為未來公民，他們應該維持批判性思考的能力，對 AI 技術的發展與使用做出明智的選擇。

結語

未來十年，AI 技術將加速融入各行各業，成為日常生活不可或缺的一部分。K-12 AI 教育的六大學習歷程，旨在賦予學生批判性思考與創造力——隨著科技將重複而複雜的任務交給 AI 處理，個人將有更多時間專注於有意義的活動。