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給K-12孩子的AI人工智慧學習地圖



如果AI很重要,應該讓孩子從哪裡開始,是很多家長的疑問要怎麼啟發孩子的學習興趣?需要先有程式設計基礎嗎?需要讓孩子知道各種AI演算法嗎?


台灣人工智慧學校執行長及玉山金融控股公司科技長 陳昇瑋給家長的建議是:

「AI的技術3個月一個大突破,等到孩子大學畢業出社會,屆時的AI一定與今天非常不同,所以不要填鴨式教學、不需推導太深的數學理論,首要讓孩子不怕電腦,並設計好的教學環境、情境式的教學,讓孩子自然的理解AI的運作,感受到AI未來將如何與生活連結。」

「生活中的例行事務,鼓勵孩子思考並運用AI、藉由簡易的程式工具,例如Scratch、Arduino,自己組裝,形成一個改善方案,這是家長或老師可以設計讓孩子參與AI的學習方式。」



結合教育部108資訊科技課綱、美國CSTA K12電腦科學學習架構、美國AAAI人工智慧推動協會的建議,從國小1年級(K1)到高中3年級(K12)AI人工智慧的全面性學習應包含六大歷程:


運算思維Computational Thinking

根據教育部的課綱設計,運算思維旨培養孩子具備運用運算工具之思維能力,藉以分析問題、發展解題方法,並進行有效的決策。而程式設計則是培養運算思維的可行方法。

電腦感知Perception

讓孩子時機接觸感測器元件、了解電腦是如何透過「感測器」感知世界,以及各種感測器,如視覺、語音、震動、光線、溫度等不同電腦感知的差異,了解電腦感知與人類感知的不同與局限性。

表示與推理Representation and Reasoning

學習知識表示法與以及各種推理演算法,瞭解電腦是如何將資訊做分類與辨識,進一步做出推論產生決策。從簡單的分類、多重分類到決策樹演算法的運用就是一個例子。

機器學習Machine Learning

機器學習是人工智慧的核心技術,透過實作讓孩子了解機器可以透過「資料」來學習,監督式學習、非監督式學習、強化式學習三中機器學習的方法,神經網路的基礎架構,以及訓練資料的選擇如何影響機器學習的結果。

人機互動Natural Interaction

電腦整合多重的人工智慧,例如影像辨識、語音辨識、自動化機器人等,才能達到跟人類的自然互動。讓孩子實際接觸這樣的智慧機器設備,了解機器人背後運作的原理,並知道它的侷限。

社會影響Social Impact

教孩子關注人工智慧的偏見與倫理問題,以及可能對社會帶來的正面、負面影響,作為未來公民,在圍繞大量人工智慧技術的社會建設與服務上,能夠保持判斷力,知道如何選擇並善用這個工具。

 

在未來十年內,AI科技將加速進入各行各業,並進一步的貼近我們的日常生活,計程車上面沒有司機,車子還會順路買了你要的早餐,AI協助醫生判斷病人狀況的,心電圖、腦波圖、醫學影像……會先由AI標註資訊,農夫用機器穩定控制著溫度溼度土質,超級市場裡面沒有收銀員,由智慧廚具料理出非常美味餐點等等。

AI將促使更多的新機會崛起,在6個領域的AI學習歷程中,讓孩子透過實作發揮思考能力與創造力,未來讓重複的、繁雜的,都有科技代勞了,拿掉這些重複性操作,每天實際能運用的時間,相對變得更多了。考量可能的新專業評價方式,以及每天要投入的時間,與其思考自己應該投入哪一個方向,或許思考對自己重要的是什麼,還有自己的特質及熱情所在,會更加有意義。



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