教育部在 2019 年 6 月提出「AI 教育ｘ教育 AI－人工智慧及新興科技教育總體實施策略」，陪伴學生從體驗 AI、瞭解 AI 應用與生活影響來培養科技素養，並規劃由學校提供進階的資源及管道，協助對 AI 有興趣的學生學習，將人工智慧導入台灣的教育現場，並朝向個人化、適性化的學習新時代。

 

教育部資訊及科技教育司長李政軒。（圖／教育部提供）

 

教育部資訊及科技教育司李政軒司長指出，「AI 教育ｘ教育 AI」計畫以 12 年國民教育的資訊科技教育為基礎，循序漸進引導國小、國中、高中到大學各教育階段學生應用 AI科技輔助學習並能延伸自主精進。讓國中、小學生透過體驗及認知活動了解 AI 應用及對自己未來的影響，並強化運算思維、程式設計等基本能力；國、高中階段則協助學生接觸程式設計、資料處理與演算法等進階實作；銜接至大學時，將 AI 技術及應用結合各相關系所的專業，以養成具專業技術及數位應用能力的跨領域人才，藉此開展人工智慧人才培育的新局。

 

 

 

從體驗出發 師生和 AI 作朋友

 

教育部陸續對中小學出版 AI 教育教材、教案，並提供教師研習線上課程，例如 2019年的《和 AI 做朋友》，此外，以公開徵件來補助中小學校自行規劃及開授人工智慧相關彈性課程。李政軒司長指出，面對 AI 教育這項全新的考驗，多數學校有 AI 師資不足、教師缺乏開課自信，因此開辦徵件時也辦理教師「共備工作坊」，在《和 AI 做朋友》教材教案編撰團隊分享與協助下，進行小組討論教學實務、設計教學活動並實際試教，並從 2016 年開辦全國「貓咪盃 SCRATCH - 程式設計競賽」，培養國中小學生動手做中學與運算思維解決問題、體驗 AI 程式設計與師生交流。

 

教材教案編撰團隊指導教案設計。（圖／教育部提供）

 

針對具 AI 研究潛力的高中生，教育部在 2022 年建立 AI 進階學習的人才養成機制，導入大學資源，由專業教師專題指導，經過一年培訓，21 名學員中有 15 人取得結業證書，更紛紛在「2022 人工智慧 X 雲端運算培訓－Spark 雲端運算競賽」、「2022亞太青少年科學家會議資訊工程組」、「2023 Tsukuba Science Edge」、「高級中等學校科展」等國內外競賽中創佳績，並參與 TAAI 2022 high school session、2023 IS3C conference 等論文發表。

 

 

落實因材施教 AI「學習診斷」助個人化學習

將人工智慧及大數據科技導入到教學現場，協助每一個學生得到個人化、適性化的學習，也是教育部投注心力的課題。

 

李政軒司長指出，中小學各科課程中，AI 協助進行「學習診斷」分析學生的學習行為和需求以有效提供個人化的學習計畫，是相當重要的一環，目前美國、新加坡、英國與加拿大等國，陸續有教育單位與研究機構或科技公司攜手開發相關服務。

 

教育部所建置的線上學習平台「因材網」中有大量的豐富教材，即是運用 AI 來快速且精細診斷學生學習弱點，也能分析學生的學習過程與行為，讓教師能夠更清楚學生需要哪些協助，系統也能夠自動建議學生個人化的學習路徑，避免學生重複練習已經會的內容或題目，以節省學習時間、提升教學效率而真正落實「因材施教」。今年因材網導入「對話式常駐教學機器人」、「對話式診斷教學機器人」，更將提升教師教學效率，提供學生個人化學習及教師適性教學。

 

學生使用因材網學習實況。（圖／教育部提供）

 

「Cool English 酷英網英語線上學習平臺」，在 2022 年更率先全球導入微軟「Azure OpenAI」服務與微軟語音辨識及語音合成技術，英語聊天機器人可協助學生進入主題情境式英語聊天機器人的協助下，能自主選擇專區內的聊天主題，利用 CoolE Bot一問一答的高互動性，增加學生願意主動進行英文對話的機會。

 

 

AI 教育課程地圖 高教接軌產業 

 

行政院《臺灣 AI 行動計畫》在今（ 2023 ）年進入 2.0，以「帶動產業轉型升級及 AI 產業化、規模化」、「AI 協助因應社會議題，增進社會福祉」、「發展 AI 實證方案，解決社會重大挑戰」為願景，關鍵即是大學教學現場如何即時掌握產業發展、需求，讓人才把所學知識與技術有效運用於實務場域。為了將學生培養為具備整合專業技術及數位科技應用能力的跨領域人才。教育部推動「課程地圖」來提升大學 AI 教育的統整性。

 

AI 教育課程地圖。（圖／教育部提供）

 

李政軒司長解釋，課程地圖參考國內外知名大學的 AI 相關課程規劃後，從大量多元但單點的課程中歸納出子領域方向與各項技術之間的連結與相依關係，不僅利於有心鑽研的學生可按圖索驥選擇課程，更促使學、產、研的資源互相鏈結共同調配與運用，從課程、實作、場域學習、競賽等面向，培育 AI 技術與應用人才。日本也有類似的設計，例如東京大學開設「數理、數據科學教育學程」， 重新規劃原本設於文理學院的 180 種 AI 相關課程，協助學生更容易研修；滋賀大學開設了日本第一個數據科學學系，以期培育出能夠解析大數據、應用於縮減醫療費用與預測市場變化的數據科學家。

 

國內大學依據 AI 課程地圖擇定一個產業或應用領域為主題規劃課程，設計相關教學活動，如業界見習/實習、企業參訪、指導學生參加業界舉辦的 AI 競賽、邀請業師擔任實作工作坊講座等，使學生了解產業應用 AI 的狀況與未來工作可能的內容及方向。2018 年至 2022 年間，各校共開設 462 門人工智慧技術應用與系列課程，選修人數累計逾 1 萬 8 千人次。課程內容包括了 AI 電腦視覺應用於醫學影像、智慧製造大數據分析、音樂與文學創作、虛擬實境遊戲設計、酒類與食品分析、智慧農業、環境管理、金融科技、中小型零售業、運動健康、公共交通行動服務整合等跨領域多元應用。

 

 

跨足資通訊與人文社會議題 成果多元在地、人才發揮即戰力

 

李政軒司長指出，人才培育已可在許多競賽中看到成果，例如教育部 2019 年開辦「人工智慧專業領域競賽 （AI CUP）」，至今共辦理 23 場次，累計超過 16,800 多人次參加，其中可觀察到參賽作品多元、創新，且有不少貼近在地特色，例如歌聲轉譜與和弦辨識、臺灣本地創匯高經濟作物之篩果影像辨識競賽-以愛文芒果為例、蘭花種類辨識及分類、電腦觀看羽球賽事等。

 

2022 年 AI CUP 人工智慧競賽李司長政軒頒獎獲獎團隊。（圖／教育部提供）

 

更有不少展開產學合作的紀錄，例如國立雲林科技大學與國內輪胎製造廠合作「基於深度學習之輪胎氣泡 AOI 檢出技術」，不僅可減少 80% 的檢測人力，檢測率更達100%、亦有與上市公司合作「新生兒哭聲偵測技術」。義守大學學生參與 VR 遊戲開發專案帶薪實習等。都在培養學生應用 AI 技術解決實務問題或創新應用實踐力，並吸引優秀學生未來投入 AI 領域研究或產業。

 

藉由整合 AI 技術與應用領域課程的創新教學，及強化與產業實作場域的鏈結，培育出來的人才即是產業轉型所需優質的即戰力，李政軒司長更指出，AI 課程地圖進入第二期後，除持續推動不同系所及學校布建跨領域人才，將跨出資通訊，包括 AI 倫理、公平性或穩健性議題等探討，與人文社會關懷的內涵。