培養下一個佐克柏~6款專為學童設計的Coding App|數位時代 BusinessNext

如果你想給孩子一個成功的機會，何不從現在開始教他們如何Coding呢？我們這個世代年輕又具影響力的成功創業者，都是從寫程式開始的，或許你也想為孩子培養這樣的能力。以下提供六款免費應用程式參考：

1. Scratch

適合年齡範圍：8歲以上

程式語言：Visual程式語言

平台：瀏覽器介面

已上傳超過300萬項用戶專案，相當受歡迎。這是麻省理工學院Media Lads專為學童打造的撰寫程式介面，即便學童還不太理解複雜的程式語法，但可以湊出簡單的語法；學童登入網站之後，透過拖曳區塊的方式，組成程式代碼，成果看起來有點像是早期陽春的Flash畫面。

2. Alice

適合年齡範圍：8歲以上

程式語言：3D物件導向（object-oriented）程式語言

平台：Windows，Mac，或Linux

由美國維吉尼亞大學研究人員為了介紹物件導向程式語言而設計開發，就如同其名稱Alice－希望可以讓更多年輕女性加入寫程式的行列，同樣透過拖曳方式即可組合程式代碼，即時觀看3D影像的改變。

3. Daisy the Dinosaur

適合年齡範圍：5至8歲

程式語言：Basic logic

平台：iPad

這是六款中提供給最年幼孩童所使用的App，傳授最基本的程式邏輯，就算是幼稚園小朋友也可以理解。只要拖曳認識的單字，如「滾」(roll)、「跳」(jump)，再按下播放鍵，小朋友就可以看到畫面上的恐龍依照指令做動作。

4. Hackety-Hack

適合年齡範圍：13歲以上

程式語言：Ruby

平台：Mac

透過可愛圖型和簡單解釋，是一款專為年輕人設計用來學習Ruby的應用程式，就算以前都沒有接觸過也無大礙。

5. Code Monster

適合年齡範圍：9-14歲

程式語言：JavaScript

平台：瀏覽器介面

對於不會寫程式的門外漢來說，這項技術看起來實在很像變魔術一樣；這款應用程式的目的就是要讓撰寫JavaScript不再複雜，由Greg Linden開發，最初是希望可以教自己的孩子如何寫程式。畫面分為左右兩區塊，隨時可以看到因不同語法而造成的改變，此款編輯器會記下所有步驟，每一次再開啟該款應用程式時，會在最新的步驟。

**6. Codecademy **

適合年齡範圍：12歲以上

程式語言：Beginning programming syntax

平台：瀏覽器介面

這本來就是一個寫程式自學網站，號稱可以指導任何人學會寫程式這件事，當然包括了學童在內。沒有像其他應用程式一樣的彩色介面或卡通外觀，特色是簡單、好操作。透過這個網站，12歲的孩子可以開始學習Python、Ruby、PHP、HTML、JavaScript、或APIs等程式語言。

出自ReadWrite

隨著 AI 工具逐漸普及，真正拉開差距的，已不只是技術或算力的強弱，是企業能否整理資料、重新設計流程，並把 AI 融合既有工作方式，持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services（AWS）將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表，從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向，拆解 AI 落地前必須處理的現實問題，協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步，不只是再導入一套 AI 工具，而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購，系統可以建置，但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責，才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型，同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業，場域複雜、既有系統眾多，正因如此，更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎，進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄，今年以「雲騰智慧大南方齊創 AI 好未來」為主軸，將討論重心從雲端與算力基礎，推進到應用全面升級，協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升，才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑，10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」，而是導入之後企業的真實改變。

OpenAI 重磅講者親臨高雄，從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey，以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題，分享在 AI 技術快速演進之下，企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張，哪些應用已具備規模化條件？哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備？這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向，拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本，AI 啟航」先回到資料基礎：外部模型跑得再快，若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位，技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門，真正困難的不只是把系統建起來，而是由誰推動流程改造、由誰認列成果，以及當 AI 產出的判斷出現問題時，責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題，對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求，也提醒企業：效率不能取代治理，AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界，將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

從六種產業場景，看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例，不只要說明「做了什麼」，還要回答幾個更實際的問題：解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷，又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景	議程規劃與關鍵課題
智慧支付	藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控；處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造	以語意層串接資料孤島，讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技	會說台語的 AI Agent：從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造	零售製造轉型；把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明，AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的，不只是更多案例，而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻，把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」，邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位，聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理，還是組織協作，不同問題點，都能找到對應的解方。

10 月 23 日，從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級，到運動產業的會員體驗創新，看 AI 如何從概念走進產業現場，成為百工百業轉型升級的實際動能。

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」，掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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