國立雲林科技大學技術及職業教育研究所所長吳婷婷開心地說道，這正是「創客教育」（Maker education）的魅力所在——將動手實作與學科知識結合的教學模式，透過「做中學」（Learning by Making）的實踐精神，讓學生不僅掌握知識，更培養解決問題的能力與創造力。

國立雲林科技大學技術及職業教育研究所所長吳婷婷
拍攝／馬藤萍

多元化的教學設計

創客教育的核心在於透過多元化的教學設計，讓學生在動手實作中學習並成長。這種模式強調以問題解決為中心，結合學科知識與實際應用，讓學習變得更加有趣且具有挑戰性。

同時，為了適應不同年齡層學生的學習需求，創客教育的設計在深度與挑戰性上採取了分層策略。例如，國小低年級的課程以趣味性與基礎技能為主，幫助學生建立基礎操作能力與學習興趣。他們首先接觸積木車輛的組裝，並進行小型競賽，如比賽車輛行駛的穩定性與速度。這些活動讓孩子們通過遊戲式的學習逐漸熟悉創客教育的工具與流程。

到了國小高年級，課程的挑戰性進一步提升，並融入跨學科的應用。例如，在社會科課堂上，學生會動手製作臺灣地圖，並標出各地的特色地標，如臺北的101大樓、臺中的太陽餅和高雄的壽山動物園。當自走車融入活動後，學習變得更加有趣且實用：「如果你是自走車，想要繞臺灣一圈，應該怎麼走？」這一問題促使學生結合地理知識與邏輯思考，設計出最佳路徑，並透過程式控制車輛完成任務。在此過程中，學生學到了路徑規劃、導航及障礙物處理等知識，體驗了學科整合的樂趣。

進入國、高中階段，課程內容更加專業化與挑戰性。例如，學生需要操作結合微型電腦（如micro:bit）的自走車進行循跡任務，讓車輛沿著黑線精準行駛。同時，學生還可以利用自走車進行環境監測，如測量濕度與溫度的變化。這些課程讓學生在跨學科的背景中解決複雜問題，甚至參與校內外的創客比賽，提升應用能力與實踐經驗。

創客教育的多元化設計，結合了年齡分層策略與跨學科的實作應用，不僅讓學生能夠以循序漸進的方式發展能力，也幫助他們在動手實作中找到學習的成就感與意義。

學生專注於micro:bit自走車的組裝與測試，實驗室內充滿學習氛圍。
照片提供／吳婷婷

讓學習歷程視覺化

隨著教育觀念的改變，創新的教學模式已普遍受到師生與家長的認可。但在不斷設計更多活動並運用於教學現場的同時，吳婷婷也提醒，創客教育的核心不單是讓學生「動手做」，更仰賴教師提供有效的引導與支持，使學生能從協作和科技輔助中獲得全面的學習與實作體驗。

因此，近年吳婷婷更進一步關注即時追蹤與回饋系統的建置，以提升創客教育平臺的教學效果和學生的學習體驗。她解釋道：「這項機制能記錄學生的學習行為。例如，當學生在創客程式語言系統Scratch上撰寫程式時，我們所開發的系統會記錄他們在平臺上的所有操作歷程。有了這些數據，教師能更好地了解每位學生的學習模式與問題所在，並提供個人化回饋或適時調整教學方式。」

更重要的是，學生也可以回顧自己的學習歷程，分析問題出現的原因，從中獲得改進的方法。這種自我反思的過程讓學習不僅是知識的累積，更是一種能力的養成。

以撰寫程式的活動任務為例，紀錄系統展示了學生的操作行為路徑（如P、LA、CC等），可見每個人的解題步驟與順序皆有所不同。透過這些數據，教師可快速了解學生在同一題目中的策略差異、常見的停滯點或反覆操作行為，進而針對學習困難提供精準指導，或發現創新解法以促進同儕交流。
圖片製作／馬藤萍。參考來源／吳婷婷，「整合即時追蹤與討論紀錄於創客教育平臺之開發與分析(1/2)」計畫。

另外，即時回饋系統也試圖解決過去教師在了解學生學習情況上的一大痛點。在一般的創客教學中，教師通常只能在活動結束後，通過觀察作品完成度來推測學生的學習效果，但這種方式難以精確掌握學生在活動過程中的問題點。

「這個系統讓我們不再需要等到活動結束後才開始分析學生的表現。」在活動進行中，隨時記錄學生的操作數據，如程式積木的拖放次數、嘗試的錯誤次數，甚至是解決問題所花的時間。這些細緻的數據不僅幫助教師快速定位學生遇到的瓶頸，也能讓他們依據數據提供個性化的指導，甚至即時調整教學策略。

情緒感知與學習引導

在創客教育中，學生的情緒反應與學習表現同樣重要。除了即時記錄和分析學生的操作數據，吳婷婷與研究團隊進一步將目光投向情感層面，開發出一套以情感導向為核心的虛擬互動機器人，為創客教育注入更多人性化的關懷。

「情感與學習密不可分，我們希望透過相關技術，讓學生在學習過程中感受到被理解和支持。」吳婷婷解釋，團隊整合了語音情感辨識技術，使虛擬機器人能夠識別學生的情感表現，並提供即時的情感回饋。這些機器人猶如虛擬的學習導航員，不僅能指導學生完成任務，還能感知學生的情緒狀態，在討論過程中辨別出是否存在挫折感或低落情緒。

當學生進行創客專案時，系統會根據語氣、用詞和音調變化，判斷他們的情緒，並適時提供回應：

1. 當學生表現出沮喪，如語調降低、語速變慢，使用「我不會」、「這很難」等詞彙，機器人會表示鼓勵：「這個挑戰確實不簡單，但你已經完成了一半，試試換個方法！」
2. 當學生顯得興奮或積極，如語速加快、語調上揚，頻繁表示「我成功了」、「這樣做沒錯」等正面情緒，機器人會回應：「太棒了！你可以和同學分享你的發現嗎？」以增強學生的自信心。
3. 當團隊討論陷入爭執或意見不合，如語音情緒分析顯示語調升高、負面詞彙增加，教師也能透過情緒即時回饋平臺快速察覺並適時介入，協助引導討論方向，促進良性互動。

另外，吳婷婷也指出，在師資有限的情況下，虛擬機器人更是不可或缺的教學輔助角色。它們不僅能輔助教師完成部分重複性或基礎的教學任務，還能為學生提供及時的指導與幫助。除了感知學生的情緒，當他們在任務中卡關時，虛擬機器人能主動提供提示或重新解釋關鍵概念，逐步引導學生解決當下面臨的問題，幫助他們完成指定任務。

「帶有情感導向的回饋機制不僅僅是創客教育的一部分，更代表了教育觀念的重要轉變。我們不再僅僅關注『學到了什麼』，而是將重心擴展到『學生在學習中的感受如何』。這樣的轉變不僅能增強學生的學習動機，還能營造更友善的學習環境。」吳婷婷強調。

吳婷婷與研究團隊所打造的創客教育系統，旨在促進多方協作：系統整合學生端、教師端與虛擬機器人，並結合語音情緒辨識技術，讓機器人能感知學生情緒，提供即時指導與支持，幫助學生完成任務。同時，這也協助教師更深入了解學生的學習狀態，優化教學策略。
圖片製作／馬藤萍。參考來源／吳婷婷，「整合即時追蹤與討論紀錄於創客教育平臺之開發與分析(2/2)」計畫。

創客教育中的產學合作

創客教育的發展離不開教育界與企業界的密切合作。吳婷婷分享了她的團隊如何通過產學合作，將創客教育的理念落實到實際課堂中。「我們主要與數位科技相關廠商接洽，針對他們平臺中缺乏的功能，提供語音或行為分析等技術支持。」這種合作方式幫助廠商完善教育平臺的功能，也為教師提供了更豐富的數據支持，方便進行教學策略的調整。

例如，有些廠商的平臺雖然具備基礎的學習工具，但缺乏學生學習行為的數據分析能力。吳婷婷的團隊通過即時追蹤模組記錄學生在平臺上的操作行為，並以視覺化圖表的方式呈現學生的學習進展，幫助教師更精準地掌握教學效果。同時，研究團隊還根據學校和廠商的需求，開發符合課程目標的教學活動與評估工具，實現教育內容的深度整合。

在這些合作中，技術與教育的結合帶來了明顯效益。例如，學生在使用改進後的平臺時，可以通過語音互動獲得即時的指導與情感支持。另一方面，廠商也透過申請技術專利和開發創客教育套件，拓展商業價值。「我們的目標是雙方互補，共同提升創客教育的質量，讓更多學生能享受到這樣的學習模式。」吳婷婷補充道。

拍攝／馬藤萍

從動手實作到科技輔助，再到情感支持，創客教育正以全新的姿態改變傳統教學模式。無論是在國小的課堂，還是高等教育的實驗室，這一模式都展現出極大的潛力。透過即時追蹤與數據分析，甚至帶入情感導向的技術支持，教師可以更精準地了解學生的需求，學生也能在充滿理解與鼓勵的環境中成長。

隨著教育理念與技術的不斷進步，創客教育的應用範圍將持續擴大。未來，或許每個學生都能在教室裡將自己的創意變為現實。

採訪撰稿／陳威儒
攝影／馬藤萍
編輯／馬藤萍

研究來源
吳婷婷（2021）。整合即時追蹤與討論紀錄於創客教育平臺之開發與分析。國科會專題研究計畫（產學合作研究計畫-開發型）

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踏入會議室，臺灣師範大學科技應用與人力資源發展學系特聘教授許庭嘉面前的長桌上，不見成堆的研究文件，而是擺著琳琅滿目的桌遊卡牌、公仔、機器人。這是她帶領的「適性化數位學習實驗室」所開發的遊戲式教具，充滿變化與彈性的模組設計，從小學生到大學生都是受眾，其中一款最新的《智能車機器人蓋城市（Al 2 Robot City）》機電整合桌遊，更甫獲國科會「2020未來科技獎」殊榮，還有取得美國和臺灣專利。

從「不插電」的卡牌桌遊，到結合擴充實境，再到插電及藍牙連線同時結合人工智慧的機電整合擴充版本，許庭嘉的研究團隊推出一款又一款以「運算思維（computational thinking）」為主軸的教學桌遊，讓「科技融入教育」不再只是未來想像，而是成為現在進行式。

話說回來，什麼是「運算思維」？以及為什麼傳統程式教學模式難以普及化讓人們認識？

現代人必備的「運算思維」

資訊科技當道的今日，運算思維能幫助我們正確掌握與科技互動的邏輯。近期一系列人工智慧應用工具如雨後春筍般出現，2022年底微軟投資的OpenAI公司，發佈以深度學習技術為基礎的「自然語言處理模型（NLP，是一種機器學習技術，讓電腦能夠解譯、操縱，及理解人類語言。）」－ChatGPT，造成全球轟動。

程式碼竟然能像人類（且更快、更好）一樣處理圖像、語言，甚至ChatGPT還能寫出簡單程式。至於「電腦是怎麼做到的？」；「電腦未來可以做到什麼地步？」想知道答案，就得從基礎的「運算思維」開始。

不僅如此，將資訊科技融入平日工作，更是現代人不可或缺的技能。雖然「人人都要寫程式」的時代尚未完全到來，但是運算思維已成為年輕世代的必備基礎，只要運用得當，電腦的運算效能、自動化程序，將大幅提升工作效率、生活品質。

但「使用」是一回事，「瞭解」是另一回事，所謂運算思維，即人們能夠理解「電腦問題解決的步驟」，然後將自己腦中的想法轉換成電腦可理解、執行的程序，才能與電腦流暢協作，增加工作效率。

許庭嘉團隊嘗試推出的遊戲式教材，透過歡樂、活力與繽紛色彩，來提振學生們的學習動機。
攝影／林俊孝

做為國家科技發展的基石，運算思維在教育部108課綱被列為科技領域重要「素養」。然而，單調的黑板、教科書，以及螢幕上密密麻麻的coding介面，都不是運算思維普及化教材的理想模樣。

許庭嘉團隊推出的遊戲式教材，則為教學現場注入歡笑、活力與繽紛色彩，希望藉此提振學生的學習動機、成效。就像個新創團隊，持續測試產品以臻至成熟，如今更走出實驗室到各地校園落實「科技輔助學習」的理念，成為臺灣教育科技實務應用的成功案例。

前進、迴轉、前進：學會像機器人一樣思考

許庭嘉首先展示團隊作品一款最具代表性的「不插電」卡牌桌遊《Robot City機器人蓋城市》。這款桌遊是開頭提到獲獎作品的基本版，遊戲世界觀設定於未來世界，玩家分別扮演不同的機器人角色，要在方格地圖中運用如「前進」、「後退」、「左轉」、「右轉」、「迴轉」等有限的指令、步數移動，得避開障礙、取得資源，目標是蒐集到夠多資源才能建設一座未來城市。

舉例來說，你控制的機器人前方正好有一枚木頭資源，但資源前方全都是障礙，當你想要取得資源後馬上原地迴轉，卻發現手牌當中沒有「迴轉」指令牌，這時該怎麼辦呢？許庭嘉拿出「左轉」、「左轉」二張牌，或者「右轉」、「右轉」二張牌，笑著說：「這二張接連使用，一樣可以達到相同目的。」體現學生得找出替代邏輯來解決問題，但解法往往不是唯一。

「Robot City機器人蓋城市」為不插電桌遊，將繁瑣的工程學化作好懂的圖像、卡片，讓大人、小孩更樂於學習電腦的運算思維。
影片來源／Youtube

在「Robot City機器人蓋城市」中，玩家需要學會將移動目標的問題拆解成一個一個可依序執行的流程，這就是程式語言「循序結構（Sequence structure）」的觀念。許庭嘉指出，循序結構是最入門的運算概念，而幼稚園大班的學童便可以透過遊戲來掌握。

銜接到未來實際程式編寫，循序結構所訓練的，是將一套工具、功能的完整願景，拆解為許多程式碼，再分別撰寫完成後，讓每一區塊可以像齒輪般，嵌合彼此一步步運轉。

除此之外，玩家還能用卡牌重複執行一套移動指令，呼應「重複結構（Repetition structure）」或「迴圈（Loop）」的程式觀念。常常我們需要電腦，是因為一個工作需要重複執行，手動實在太過浪費時間也容易出錯，這時就可善用迴圈指令帶來的效率、準確性。

桌遊卡牌上的指令還涉及「條件結構（Conditional structure）」。許庭嘉舉例說「如果前方一格有障礙物，則右轉（如下圖）」，對應到程式碼是「條件判斷（例如函數“if”）」，也就是寫程式時，還要考量到所處當下各式各樣的使用情境，才能讓電腦執行不同的相應動作，而非機械式的重複動作。應用到Excel上，條件判斷則有助於資料轉換、編碼，像在成績計算時，想把大於100的數值全部改回「100」、讓小於60的數值顯示成「F」文字等等應用。

圖片來源、設計／許庭嘉、林柏希

「機器人蓋『城市』，其實就是取『程式』的諧音。」許庭嘉點出，教小學生程式概念，和教大學生如何寫程式，是天差地遠的兩回事。桌遊的遊戲化設計，目的在於讓學童可以在玩樂、實作中學到運算思維，而非傳統課堂上枯燥的單向傳播模式。

如今這款趣味橫生的桌遊，更被知名出版社納入教材出版，成為課堂的一部分，從市占率來看，國中一年級的學生中10人就有4人，能在教室裡透過這款桌遊建立程式的基本觀念，且被超過700所國中使用。

因為疫情緣故，為避免面對面互動，科技部更在2022年補助許庭嘉教授的團隊，開發線上版本《機器人蓋城市（Robot City）》運算思維遊戲（https://ct.tahrd.ntnu.edu.tw/ ），期待跳脫空間限制，透過線上多人連線，以遊戲方式來認識運算思維。
圖片來源／Google play

運算思維教學桌遊再進化

儘管《Robot City機器人蓋城市》成功推廣至校園場域，許庭嘉團隊並未止步於此。他們參考過去運用「擴增實境（augmented reality, AR）」製作課程教材的經驗，這次更結合人工智慧（artificial intelligence, AI）技術繼續擴充原版桌遊，完成一組能透過手機app操作，同時結合智能車組裝等多元實作的運算思維教案模組，即是獲得國科會「未來科技獎」的《智能車機器人蓋城市（Al 2 Robot City）》。

在這款精進版的「插電」桌遊模組中，學生能從無到有、發揮創意設計智能車的外型，打造一臺能在棋盤方格上「移動」的智能車。接著設計電路、編寫程式，裝上晶片微型控制器，連結手機app，透過影像辨識功能掃描卡牌，來操縱車輛，然後想方設法在桌遊中取得勝利。地圖以棋盤格形式，透過紅外線偵測棋盤格線，能控制一個指令移動一格或者做一個90度轉彎的設計，不只獲得中華民國專利，同時也已經獲得美國專利。

《智能車機器人蓋城市（Al 2 Robot City）》真正打造一臺「走得動」，且不會輕易翻車的智能車，再結合手機App，讓學習更添趣味性。
影片來源／Youtube

桌遊如何改變學習者？

對比傳統教學模式，教學桌遊的優勢並非表面上的遊戲式學習形式。更重要的是，學生透過親手實作，不是解開「習題」而是解決「問題」，在一次次成功解決問題下，將有助於提高學生在科技領域學習的「自我效能」，當對創意、運算思維能力感到自信的同時，將會鼓起勇氣踏上進階學習的旅程。

藉由卡牌操作，學生的思考過程從「隱形」變得「具象」，讓老師得以適時介入提問、引導，創造出即時溝通、對話教育的空間；當學生無法從有限手牌中想出移動解法，也可跟同伴一起動手進行排列組合，嘗試牌卡運用的不同可能。

以遊戲情境為例，橘色機器人下一個目標需要取得「石頭」這項資源，才能完成蓋星際飯店的任務。這時候玩家要往後挖掘石頭，或者往前面找石頭，因此，須斟酌手上有哪些卡片可以使用，然後延伸出不同解題路徑，再亮出手中的牌組，透過「看得到」的卡牌，同學、老師都可以清楚明白彼此的思路是什麼？然後怎樣一起解決眼前問題。
圖片來源、設計／許庭嘉、林柏希

許庭嘉解釋，過去在教學現場，老師只能從學生的最終外顯表現(例如：測驗)看見最終的學習成果，考題答對或答錯，一翻兩瞪眼；但是學生腦子裡的思考過程，卻彷彿「黑盒子」般無從得知，也就難以給予因材施教的引導。「數位學習最重要的價值，就是透過學習科學和學習分析有機會可以把黑盒子解開，讓思考變得可見（make thinking visible）。」

弄懂電腦，更能善用電腦

對於想就讀電資相關系所的高中生，或任何有意成為工程師的人來說，運算思維當然是必備的核心素養。但許庭嘉強調：「就算我們不是工程師，未來也不一定需要寫程式，仍應該具備基本的運算思維。」

許庭嘉指出，如果所有公司、學校都能建立基本的運算思維，在未來對人與人之間使用科技跨部門、跨領域合作，將有莫大幫助。
攝影／W. Xiang

展望未來，科技扮演的角色只會越來越重要，運算思維教育就如同識字、算術一樣基礎且必要。許庭嘉回憶自己先前在臺師大資訊中心擔任科技組長時，某次組內工程師協助其他單位開發系統，但在需求溝通上卻頻頻受挫，虛擲不少時間、人力成本，才終將問題解決。

由此可見，如果所有公司、學校的職員都能夠培養基本運算思維，不只有利於「人腦」與「電腦」之間的溝通協作，更對人與人之間使用科技跨部門、跨領域的合作有莫大幫助。

一款教學桌遊的發想、實現與推廣

基於種種現實原因，許多類似研究專案的成果常在計畫期滿後便停止推進，未曾問世。許庭嘉深知這點，所以從一開始就下定決心，要讓研究團隊開發的運算思維（以及其他主題）教材真正推出到教學現場，發揮實質影響力，她說：「我們花費那麼多心力，完成的心血結晶必須能夠『見光』，而不只是停留在實驗室裡，交出結案報告、發表完論文，實品就消失在世界上。」研究成果的產出，就像是從樣品屋走向實品屋，充滿著驚喜、感動。

許庭嘉回顧一路走來，從概念發想到付諸實現的過程，所有團隊成員都發揮了重要貢獻。舉例來說，風格一致的每張桌遊卡牌、機器人角色形象、障礙物與建築物的模樣，都是她和學生一起從零開始發想，並由兼任研究助理親手電繪而成。「有時負責繪製卡牌的同學靈感一來，我們甚至會傳訊息討論到隔天凌晨。」許庭嘉欣慰回憶道。

近期，許庭嘉團隊更嘗試改變介面，以虛擬實境中的飛行機器人取代實體的智能車。儘管虛擬3D環境的移動指令相對複雜，遊戲開發面臨種種挑戰，卻仍無法擋住研發團隊的熱情。「我們希望自己做的教材，不只是為了研究，更能發揮實際的社會貢獻。」

許庭嘉團隊所製作教材，不只是為了研究，而是期待能發揮實際的社會貢獻。
攝影／林俊孝

採訪撰稿／林義宏
編輯／林俊孝
攝影／林俊孝、W. Xiang

研究來源
許庭嘉（2019）。跨科整合運算思維及應用人工智慧之遊戲學習歷程分析。國科會專題研究計畫（吳大猷先生紀念獎計畫）。

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國立臺灣師範大學學習科學學士學位學程的蔡孟蓉教授，主持「科技部科學教育培龍計畫」，與培訓的種子教師共同協力，在教育現場推廣以STEAM為基礎的機器人跨領域統整課程，探索「玩」科學的可能性，也讓機器人走進偏鄉，成為啟發更多孩子熱愛科學的工具。

怎麼教，讓科學更好玩？

曾任國中理化老師的蔡孟蓉表示，三十年前臺灣教育以升學主義掛帥，填鴨式的科學教育讓師生倍感挫折。「我的工作只是幫助學生得到好成績嗎？當年的我沒有辦法再繼續這樣教下去，因此出國留學，想看看國外的科學教育怎麼做。難道不能一邊玩一邊學習嗎？」

十年前，蔡孟蓉再度出國研究進修時，偶然看見自己的孩子在玩機器人，那專注的表情是她從來沒見過的，她發現機器人似乎能讓孩子更願意接近科學與科技。但機器人的價格驚人，不是每個家庭或學校都負擔得起。於是，七年前的夏天，她將機器人帶進偏鄉，在教育部「史懷哲教育服務計畫」的支持下試辦兩年「機器人夏令營」，也埋下日後執行科技部「機器人STEAM培龍計畫」的種子。

蔡孟蓉認為，不同難易、複雜程度的機器人可運用在國小、國中，甚至大學教育中。從設計機器人的過程中培養運算思維與問題解決能力，比直接學程式設計更有意義。
攝影／黃詩茹

當時，參加夏令營的是一群讓學校傷透腦筋的高關懷中輟生。起初學生意興闌珊，然而，隨著動手設計、測試機器人、挑戰機器人擂台賽，他們的眼睛逐漸亮了起來。最後連孩子們在社會局的輔導社工都來觀課，十分驚訝這些孩子在課堂中居然坐得住 ! 這樣的反應讓蔡孟蓉對機器人課程的影響產生了研究興趣。

半年後，她收到校長來信，感謝她幫學校救回一位中輟生，「學生從機器人課程中獲得自信和肯定，學習態度從此變得正向，開始願意回學校上課。」當時的深刻迴響讓蔡孟蓉相信，「學生的學習動機是有可能救回來的，關鍵在於怎麼教。」

於是，三年前申請科技部培龍計畫，她便進一步將機器人融入STEAM跨領域課程，希望藉此提升學生（尤其學業成就低落的學生）的科學學習動機。從種子教師培訓開始，向下扎根，持續將科技資源帶進偏鄉，再見孩子發亮的眼睛。

STEAM 教育夯什麼？5C能力怎麼教？

蔡孟蓉投入資訊教育時正是網路興起的年代，「網路改變了人們生活和學習的方式，從最初的電腦科技應用，到最近重視培養運算思維。其實科學、數學、程式設計的背後都存在運算思維，也就是解決問題的基本邏輯，這也是現代國民應該具有的基本素養。」

隨著科技日新月異，AI 人工智能崛起，勞動力逐漸被自動化機器人取代，人類與科技的關係進入史無前例的親密與焦慮。蔡孟蓉認為，與其害怕被取代，不如多了解機器人原理和設計，因為克服科技焦慮的第一步就是去接近、認識它。「從小就接觸並瞭解科技，目的並非人人都要成為工程師，而是培養一個與科技和諧相處的正向態度，並用這樣的態度妥善運用科技改善生活。」

這意味著打造科技創新世代需要的不再只是外在的「分數」。溝通協調（Communication）、團隊合作（Collaboration）、複雜問題解決（Complex problem solving）、批判性思考（Critical thinking）和創造力（Creativity），這五項內在的「21世紀5C關鍵核心能力」可能扮演更重要的角色。

這個理念也正符合全球STEAM課程的趨勢。除了科學（Science）、科技（Technology）、工程（Engineering）、藝術（Art）和數學（Mathematics）五大領域知識之外，STEAM課程其實更強調跨學科、真實情境與實作探究的教育理念。在這波國際浪潮影響之下，臺灣108新課綱也新增「科技領域」，重視「做中學」的探究精神，強調資訊素養和運算思維。

然而，運算思維和資訊素養要怎麼教？用什麼來教呢？

翻滾吧，機器人！

「我們不可能直接讓孩子去學複雜的AI科技，只是進電腦教室寫程式又很無聊。」蔡孟蓉認為，「機器人就是很好的開始，它看得到、摸得著，能引起學生的好奇心，又能加入電學、運動力學、光學、熱學和感測的概念。這些生活中看得到的東西，為什麼不讓學生先玩一玩，再把相關的科學概念帶進來呢？」

蔡孟蓉說明，機器人不一定具有「人形」，只要具備機構、動力、控制、互動和智能這五項要素的自動控制系統，便符合機器人的定義。「我把機器人當作教育的媒介，整合STEAM五個領域的學科內容。各科老師進行協同教學，學生從設計機器人的過程就能學到很多知識。測試程式時，每做一次參數的設定修改，就會看到機器人有些小小的改變，這中間有學習參與、同儕討論，又能發揮創意。」

活用機器人五大學習要素：機構、動力、控制、互動和智能。學生親手製造能自動測試土壤濕度的無人種植自動灌溉裝置。
教案出處／新北市蘆洲國中種子教師田智婷、王振庭的「創意生活+」，繪圖／翁筠婷

原本興趣缺缺的學生，變得參與踴躍、積極發問。孩子天馬行空的創意，常讓老師感到驚嘆，就有種子教師回饋，「常發現學生為了解決問題渾然忘我，不知道已到下課時間，這是最美的教室風景。」

從教學者轉換為研究者，如何提升學習動機一直是蔡孟蓉思索的問題，而機器人正是她結合研究與實務，相信未來將會大有可為的答案。但她也說，「以機器人結合STEAM教育，是以學生為中心，由下而上（bottom-up）的探索式學習，完全不同以往的課程設計概念，對教師而言是很大的挑戰。」

尋找夥伴，種子老師的花漾挑戰

面對這波教育革新，首當其衝的是教學現場的教師們，尤其課程、教材、設備、評鑑方式都是挑戰。

「要設計出一個將科技融入教學的課程，除了教師本身具備的學科內容知識、教學知識，還需要基本的機器人知識，和如何將機器人融入學科的機器人教學知識。」因此，蔡孟蓉以工作坊課程培育種子教師，帶領他們參觀機器人實驗室、設計教案、組裝實作及小組合作學習。

蔡孟蓉的桌上都是學生親手設計的機器人，有貓頭鷹造型的仿生機器人、自動灌溉機器人、酒精噴霧機器人，同時啟動真是熱鬧極了！
攝影／黃詩茹

蔡孟蓉表示，「機器人STEAM培龍計畫」最大特色在於合作專案都由第一線老師由下而上提出，並在學校支持下執行。「其實本科的教學內容和方法難不倒在職教師，他們會遇到的困難是如何找到志同道合的夥伴？如何和其他領域的老師合作教學？單打獨鬥進行跨領域教學是很困難的，而這個計畫就是提供老師支持和資源，陪伴他們解決問題的夥伴和管道。」

「其中有位種子教師是國中美術老師，完全沒有摸過機器人，她和學生一起從零學習。自己先學習自走車設計，再把光與色的原理融入教學，然後與生物老師合作設計認識生態系的系列教案，最後連校長和資訊老師都來看她上課。」

所以，非理工科系的老師是否也能勝任？蔡孟蓉認為，老師只需要了解機器人的五大要素和基本科學原理（如紅外線、光感應），再透過與其他領域的老師共同合作即可。因此，願意學習新事物的開放態度和良好的溝通協調能力，在她看來才是最重要的。

透過機器人結合美術和生物的「生態Follow Me!」教案，利用自走車的設計過程，融入光與色的原理，帶領學生認識豐富的森林生態。
教案與海報出處／新北市積穗國中種子教師杜旻華、蕭國財的「生態Follow Me!」，攝影／黃詩茹

田野間的機器人STEAM，創造有意義的學習

至今，蔡孟蓉成功輔導許多機器人跨領域課程教案，包含關注地球永續發展的「四軸救援隊」、強調團隊合作的「機器人擂台賽」、結合校園畢業季的「LED電子相簿」、融合人文藝術的「空氣鋼琴音樂劇」等。

許多教案更有意識的結合社區生活、偏鄉議題、發展學校本位的特色課程。例如彰化二水國中的「田野間的STEAM」專題課程，結合生物、公民和資訊科技，學生親手製造自動測試土壤濕度的無人種植自動灌溉裝置。同時，引導學生思考家鄉農業發展所遭遇的人口老化、土地荒廢，以及如何提升在地農產品質，打造數位農業等問題。

「在課堂中討論真實的生活議題，就是學理上所說的『有意義的學習』，學生一輩子都不會忘記，這樣的學習效果可能比準備一次考試收穫更多，而且運用更高階的學習能力。」

「田野間的STEAM」專題，結合生物、公民和資訊科技的跨領域課程架構。
圖表出處／胡淑華、蔡孟蓉 (2019)〈國中機器人STEAM跨領域課程發展研究：以彰化縣二水國中培龍計畫為例〉，表格美化／翁筠婷

蔡孟蓉從研究數據中發現，學生參與機器人課程後，不僅對科學的學習動機與學習成就有所提升，運算思維與高階認知思考也都有顯著提升。此外，學生也意識到運用程式設計能讓生活更方便，而且各科並非各自獨立，而是能相互應用。

種子教師們更驚喜發現，孩子的口語表達、人際互動也有了改變。有學生回饋，透過小組合作，他學會溝通和傾聽，「對方的意見也要採用，不能只有自己的想法，有時各退一步，反而有好的契機出現。」解決問題的過程中，學生經歷成功的喜悅、失敗的煩惱，還有堅持到底、解決問題的成就感。最後，每週都期待課程到來，甚至會問「為什麼一週只有一次機器人課程？」

科技防疫背後的資訊素養

面對知識爆炸、網路資訊俯拾皆是的時代，蔡孟蓉認為，「現在最需要的學習能力是如何從複雜的網路世界中搜尋、篩選、判斷資訊。背後需要的邏輯思考和運算思維，這是學校教育應該為下一個世代準備提供的課程，也就是資訊素養的主要內涵。」

例如這波新冠肺炎疫情，臺灣的科技防疫有目共睹，蔡孟蓉說：「我認為這應該和全民的資訊素養有關。因為臺灣是一個資訊流通快速的社會，資訊科技使用的普及率高，國民教育水平比較一致。而且在民主開放的社會，民眾早就習慣衝突訊息，經常練習衝突訊息的判準。」

雖然STEAM教育正夯，也不乏坊間課程和社團，但蔡孟蓉認為，要進入學校正式課程仍充滿挑戰和變數。「不見得資源多的學校就能實踐得很好，關鍵還是在老師如何設計課程和引導學生。機器人STEAM課程的老師不只是講者，也是資源提供者、輔導者、協助者和合作者，陪伴學生解決問題，尊重孩子的創意。」因此，如何建立一套合理的教師評鑑機制也是促進中小學教育工作者專業成長的重要關鍵。

蔡孟蓉頗有感觸地說，「這些師資培訓和實驗課程三年推展下來，目前還只是撒下種子的階段，要等待開花結果並再次傳播種子，才能看到具體成效和影響。」未來，她希望培育更多機器人STEAM種子教師，並透過實務導向研究，持續評估由下而上的機器人STEAM跨領域課程發展模式的可行性。

採訪撰稿／翁筠婷
編輯／黃詩茹
攝影／黃詩茹

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相信很多人都看過機器人相關的電視影劇，彷彿未來科技的機器人和AI似乎離我們很遠。現實中，人工智慧AlphaGo擊敗棋王、機器人微軟小冰出詩集、繪畫、服裝設計、主持節目等新聞都發生過，實則AI就在我們身邊。

而且乍看現在的AI，似乎已經很聰明了，真的嗎？

臺灣大學資訊管理學系暨研究所黃明蕙教授率先提出多重AI智慧的概念。目前研究的主流，是把AI當作超級運算器，能輕鬆駕馭需要理性邏輯思考的各種問題。但是當黃明蕙開始研究AI與人類智慧（HI）的互動時，提出AI和HI一樣，應該也可能有多重智慧，如包括智商（IQ）和情商（EQ）。當時一般人還在努力讓AI理性思考更超級時，黃明蕙開啟了一系列的AI情緒智慧研究。

黃明蕙率先提出AI不該只有理性智慧，也應有情緒智慧。
照片提供／黃明蕙

黃明蕙以美國政府的資料分析AI多重智慧對產業和就業市場的影響，提出「情感經濟」理論，證實AI的機械性智慧已經自動化生產製造，創造服務經濟，但不久的將來，AI的理性思考智慧將會取代人類，人類因此必須更重視發展情緒智慧，重視情緒智慧的產業和企業也因而會在經濟體系中更加重要，讓我們逐步進入「情感經濟」。

行銷，是現在進行式

「實際上AI已經充斥在我們日常生活中。」黃明蕙提及：「國內外的電商大量使用AI於行銷，臺灣前五大電商公司也已經運用AI協助提供服務和行銷、完善配送流程。」

正在閱讀的你，也許心裡會疑惑「真有這回事嗎？」如果這樣想的話，就和筆者一樣，對AI的刻板印象，還是類似科幻電影的想像。然而AI沒那麼遙不可及，AI指的就是能夠自我學習和擁有網路連接性的電腦計算系統。

「所以，像是社群媒體廣告自動化，精準推薦產品給消費者，就是AI的行銷應用。」黃明蕙舉例說：「當你曾經在網路上搜尋花季、荷蘭天氣等關鍵字後，沒過幾天，就會發現網路推送荷蘭旅遊行程降價的通知給你，這就是AI行銷。」

AI指的就是能夠自我學習和擁有網路連接性的電腦計算系統。黃明蕙指出AI是這個時代的競爭必需品，而非競爭奢侈品。
圖片來源／pixabay

黃明蕙指出AI是這個時代的競爭必需品，而非競爭奢侈品。「像是24小時到貨的物流倉儲流程，在哪個點要使用機車、哪個點要使用貨車，在這個地點應該配置幾輛貨車還是機車，都可以由AI演算。」

這是大型電商都知道的方式，可以節省許多人力資本。但是臺灣的中小企業主未必了解這些方式和管道，也沒有適當的人力進行AI轉型。黃明蕙補充說明：「目前有很多第三方提供的AI工具模組，都很適合讓企業直接改動或套用，這是中小企業運用AI的可行方式」。

研究率先開啟領域的「情緒智慧」

那麼，當AI普及的時候，是否就是人類集體失業的時候呢？

前陣子有一則新聞，微軟公司（MSN新聞平台）招聘機器人新聞編輯，取代原來人力，沒想到卻因為錯認照片中的人，指鹿為馬，出更大的包。這則新聞是不是彰顯了AI的某種侷限呢？

黃明蕙將AI智慧依照AI的發展程度分成三個層次，最容易的是機械智慧（mechanical intelligence)、其次是思考智慧（thinking intelligence)、最困難為情感智慧（feeling intelligence)。

機械智慧指的是最基本跟隨指令操作的AI；思考智慧則是具備分析演算能力，能解決問題的AI；情感智慧是有能力判讀、辨認、了解其他人的情緒，且做適當的情緒反應，甚至能去影響對方的情緒能力。時下流行語「讀空氣」，就是情感智慧的一種表現。

現在的AI，可以完全有效執行例行的、常規的工作，而且做得比人還好，比如在汽車工廠裡把螺絲拴緊的機械式動作，還不會疲勞或罷工。

AI也能夠讀取各式各樣的大量資料，分析大數據，如AlphaGo匯入了古往今來無數經典棋局，不但學會了下圍棋，還戰勝了人類棋王。

機械智慧和思考智慧，耗費的都是大量的資料和邏輯運算能力，這也是AI最擅長的。黃明蕙說：「當人工智慧(AI)和人類智慧(HI)差距不大時，AI就有很大的可能性會取代HI。」

現在AI已發展到思考智慧的階段，意味著這兩種層次的HI工作者，都有較高被取代的機率。但與前兩者相對的，過往被統稱為軟實力的情感智慧，卻是AI發展目前未及的層次。

當AI普及的時候，人類是否就會集體失業？
圖片來源／pexels

可以分辨情緒、判讀情緒，但離情緒智慧很遠

目前AI情緒智慧的應用，可以用汽車公司和保險公司合作的車內智慧系統來說明。這項應用產生了更安全的汽車、更安全的駕駛、和更合理的車險保費的良性循環。

黃明蕙舉例說，汽車公司和保險公司合作後，讓駕駛人可以選擇，駕駛人如果願意讓安裝在車內的偵測器、人臉辨識系統及行車建議系統等智慧系統偵測駕駛狀態和情緒狀態，同時分享資料給保險公司的話，那麼就可以享有保險公司的保費折扣。

研究發現這樣可以創造三贏：駕駛人為了降低保費更小心駕駛、保險公司因減少危險駕駛而增加獲利、有智慧系統裝置的汽車也更受歡迎。結果是，車廠可以提供保險公司哪些駕駛人是安全駕駛，哪些是危險駕駛。保險公司也願意提供優良駕駛保費降低的優惠，把費用轉嫁到危險駕駛人身上。

在技術上， AI偵測器首先捕捉駕駛人的身心反應，如血壓、心律、說話的速度語調等。人臉辨識系統則辨認駕駛人的面部表情如皺眉、閉眼、嘴角下垂等。然後透過大數據分析這些資料，分析判別駕駛人正處於什麼情緒，如生氣時皺眉和心跳加速、疲倦時眉眼閉合和反應遲緩、憂傷時嘴角下垂等。分析的結果可以直接傳送給保險公司，也可以直接匯入行車建議系統，即時提醒駕駛人安全駕駛。

「這項應用因為使用的是前面所說的AI機械智慧（如偵測器）和思考智慧（情緒資料分析），所以發展得很不錯。但AI在情緒模擬，包括表情、語調等，和情緒反應這兩方面就沒有辦法完全掌握了。」

「因為AI不會讀空氣。」黃明蕙笑說：「人類會從環境或情境中，判斷並反應出適當的情緒，但AI無法判別。」

黃明蕙再以Lexus汽車的廣告為例。

當時車商找AI編劇，並委請知名導演拍攝廣告。訓練AI時，提供AI全世界各項得獎汽車廣告影片的資料，透過機器學習，找出最能打動人心的元素－－包括奔馳在風景優美的道路上、人類要擁抱和落淚、爆破場景和新聞畫面等等，最後產出廣告影片。

AI編劇整理了全世界各項優秀汽車廣告中所出現的元素，包括奔馳在風景優美的道路上、人類要擁抱和落淚、爆破場景和新聞畫面等等。但最終的結果，卻不見得是一個能賣汽車的廣告影片。
影片來源／Accelerista

「這些廣告影片元素雖然新奇和『好像』能打動人心，但從策略行銷的角度看，卻不見得是一個能夠賣汽車的成功廣告影片。」黃明蕙補充說明：「這表示即使AI能判讀情緒，也只是停留在思考智慧的層次，還未跨足情緒智慧。」

蓬勃發展的時代，職場人的軟實力變得更加重要

機器取代人力，已不只是存在科幻電影或小說的情節了，現實社會中正在發生。

然而AI並不能完全取代人類。

人們無可取代的關鍵能力，就是不斷提升職場技能，不留在機械智慧、思考智慧等較低層次的智慧之中，而是開發機器人取代不了的創造力、溝通表達力、談判能力、關係建立能力、同理心等高階情感智慧。

在AI蓬勃發展的時代，過去較重視數理邏輯分析的教育觀念或人力市場，勢必會被解構。黃明蕙提出見解：「情緒回應能力，會讓一個人和機器產生根本上的不同。」

因此如果能夠培養更高的情感智慧，便能夠凌駕於目前的AI技術之上。「所以未來女性會更有機會！因為女性的感受力和情緒能力較好。」黃明蕙強調：「不過我們人類都應該要把握自己舉生俱來的天賦，而那是AI不可能達到的能力。」

我們人類都應該要把握自己與生俱來的天賦，那是AI不可能達到的能力。
圖片來源／pixabay

採訪撰文／王昱勻
編輯／張傑凱

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機器人不只存在於電影、小說之中，現實生活中經常可見機器人的協助，讓現代科技更為便捷，但大多數人可能覺得它很難學，甚至以為一輩子都操作不到。國立臺灣師範大學科技應用與人力資源發展學系的張基成教授，結合機器人學習與教育課程，藉由機器人跨領域統整學習，有效提升中學生的整合能力與知識。

「創新是我的第一考量，沒人嘗試過的，會令我想要全神投入。」張基成藉由機器人跨領域統整學習，有效提升中學生的整合能力與知識。
攝影／張傑凱

知識無窮無盡，求知精神開創新領域

雙親原就是中學教師的張基成，可謂是耳濡目染，很早就對教學有興趣，所以也朝同一方向前進。後來他就讀師範大學工業教育系，主修電機和電子，畢業後，張基成先至中學任職，「但覺得挑戰不太夠，想要更上一層。」他遂決心繼續進修，到大學一邊教書、一邊做學問。

張基成笑著說：「真的沒有太偉大，一切的奠基都只是有興趣，對教育有興趣，更在學問研究裡有著強烈的樂趣，只是這樣而已。不像其他科學家有決定的瞬間，譬如蘋果掉下來之類的，我是自然而然跟著興趣走，想要追究自己也能發現的真相、原理，就來到這裡了。」

張基成投身研究領域，源於少年時對如《牛頓雜誌》、《科學月刊》，乃至人文、歷史等課外讀物等的熱愛。萬事萬物的現象、內在法則在在引起他的關注，即使幾十年時光飛逝，張基成仍舊熱情不減。

他笑說：「當然困難是有的，喜歡研究是一回事，但把論文寫出來又是另一回事了，有時也會有挫折感。不過呢，我還滿喜歡挑戰的，已經有人研究或做過的題目，我就興趣缺缺。創新是我的第一考量，沒人嘗試過的，會令我想要全神投入。」

研究機器人學與科技應用教育結合後的影響，也是在如此思維下誕生的專題研究。張基成表示，其實相似的研究之前都有學者研討，他分析道：「但以前機器人教學課程容易偏重機器人本身的結構與組裝，很少融入科學與數學的原理以及工程設計的概念，大多都只是在講科技方面的操作。而且教學策略與學習成效有效與否也沒有受到相關的檢驗，這是比較可惜的。」

機器人教學課程以前容易偏重於機器人本身的結構與組裝，很少融入科學與數學的原理以及工程設計的概念，大多都只是在講科技方面的操作。
圖片來源／Pexles

另外，以往機器人當教具的成本較高，所費不菲，而且組裝也比較占用到課堂時間。「更重要的是，」張基成補充：「機器人具備的跨領域統整的優點沒有被完整地發揮。更不用說系統化的教學設計了，同樣也不足夠，畢竟融合了不同的學科，一般的教師也需要重新學習。」

因此張基成加入了STEM與STEAM的元素，藉由機器人激發學生跨科學習的潛力。然而STEM、STEAM是什麼呢？

STEM為科學（Science）、科技（Technology）、工程（Engineering）及數學（Mathematics）的縮寫，另外若再加入藝術（Art）領域，就是STEAM，張基成指出：「剛好英文本來就有這兩個單字，STEM意指植物的幹、莖、梗、柄，STEAM則是蒸汽之意。」饒富興味的是，STEM是培養現代能力的重要基礎與英文單字的意涵有巧妙共通點，而相比於硬學科的STEM，加入藝術的「STEAM」，較為柔軟，多少也符合了「蒸汽」的調性，彷彿有驅動前進的意味。

如今，重視STEM已是全球教育的主要趨勢，張基成認為該如何引領學生迎頭趕上國際潮流是作為教育者責無旁貸的目標，持續推新教育概念便是其中一環。而統整課程將零散分立的課程或學科加以關聯，改善傳統課程因學科的分化而流於零碎知識，乃至於與生活脫節的問題。

STEM（莖幹）是科學（Science）、科技（Technology）、工程（Engineering）及數學（Mathematics）的縮寫，另外若再加入藝術（Art）領域的A，就是STEAM（蒸汽）。
圖片來源／Pixabay(L)、Pixabay(R)

因為全球化，世界也愈來愈複雜多變，人也要學習更多面性地迎接、面對。張基成強調，其教育機器人研究的特殊性，就在於融入STEM、STEAM，他嚴肅地說道：「單一學科的教法比較侷限，傳統的教育方式一直難以激發包含批判思考、創造思考與問題解決等內在的高層次認知能力。唯有跨學科的整合，才能養成學生的獨特性、競爭力，甚至藝術鑑賞素養。」

帆船機器人前往教育現場的進行式

進入工業4.0時代（或稱生產力4.0、第四次工業革命），且AI（Artificial Intelligence的縮寫，意為人工智慧）技術成熟，讓機器人的教學變得更有可能實踐。現階段，中小學的機器人課程以加裝輪子或走路型的陸地機器人居多，強調積木或機構組裝。偏少的機器船模型，也較常見遙控或快艇型式，尚無以帆船機器人為主的課程。

張基成眼神發亮：「既然沒有人做，我就特別有興趣。而且水面上的機器人比陸地上的，有不同的層面和科學領域要考量。」

於是他計畫以某高中一年級數個班級的學生為對象，由兩位教師進行任務導向的教學，學生採分組合作學習方式，每2位1組，讓學生可以在合作中完成作品。關於課程的順序設計，張基成侃侃而談：「我們主要從三個面向去著手，一是帆，二是船體，三則是自動控制──三個概念。」

僅僅是一個帆船機器人，其中蘊含的學識，便涵蓋著四大領域的多種原理。
照片提供／張基成

團隊首先針對帆的阻力與升力科學原理進行數學運算，再讓學生設計並製作船帆。進而介紹船體的排水量、浮力與重心等科學知識。並著重船體該如何設計得以減少更多阻力等關鍵，以及負責操控方向的船舵，這些技藝同樣都帶有物理、數學計算，然後才是船的製作和水上測試。另外還要加入結合電子電路、機器人控制器、感應器、伺服機等電子零件的自動控制操作與應用，及控制程式的撰寫等等。

張基成選擇Arduino UNO為機器人的控制器，透過教學的設計與安排，讓參與機器人課程的學生必須完成各種任務。例如調整並設計帆面、讓風帆車能順風或側風前進，進行帆船船體與測試，並學習重心、浮力與船舵的操控，認識及測試電子元件、輸入輸出裝置及控制器，設計及組裝能夠自動旋轉角度並能正確驅動的連桿機構。種種凡此，最後學生讓帆船機器人能順利在水中自動乘風航行，且能夠控制轉彎的方向。

每一種任務都包含著許多不同學科的知識－阻力、升力、重力、浮力、電流、電壓等，且需具備使用剪刀、螺絲起子、三用電表、控制程式等工程物件的技能。數學上也要瞭解面積、體積、浮力、三角函數、數值轉換等演算方式。科技應用部分更不用說，舉凡電線線材、電阻元件、發光二極體、可變電阻、光敏電阻、伺服機、旋轉電位計等都是會接觸到的配備。

張基成表示：「僅僅是一個帆船機器人，其中蘊含的學識，便涵蓋著四大領域的多種原理。」比起傳統課堂教學，機器人的實作，更容易引起學生的好奇與投入。也因為是親手操作，切身體會也就更能認識進而記憶。另外，帆船機器人的顏色、形體等設計，也會讓學生激發創意，培養藝術養成，「STEAM」就悉數到位了。再加上，最後會讓學生製造的機器人進行水上航行競賽，更有玩樂感，減少學習上的枯燥乏味，讓孩子在心情愉悅的環境下自然成長。

課後張基成比較學生課前和結束後的四大種測量項目－帆船機器人STEM知識測驗（含跨域整合）、帆船機器人STEM技能評量、帆船機器人STEM統整課程之態度與興趣、課程滿意度等，從數據來看，的確大幅提升學習成果。

張基成的語氣裡帶著自信：「如此一來，他們不但實地操作了帆船機器人的設計和製作，更因此培養了相關的STEAM知識，帆船機器人的實作經驗與STEAM統整的過程，也提升了學生對科學、科技、工程、數學及藝術的態度與興趣。」

採訪撰文／沈　眠
編輯／張傑凱
攝影／張傑凱

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