[洪士灝]資訊通識教育以及計算思維的教學法
[洪士灝]資訊通識教育以及計算思維的教學法

原文刊載於洪士灝教授Facebook,《數位時代》獲授權轉載。

資訊通識教育以及計算思維怎麼教呢?我很擔心有人把程式設計課本的每個章節拿出來,簡化一番就拿出來教了。現在的程式設計課,很多大學生都學不好,我想如果把簡化版拿去教中小學,恐怕也是問題重重。

國外在這方面進步得很快,我們不妨來參考一下Google在這個「Exploring Computational Thinking (ECT) 」網頁上所提供的教學影片。

這些教學影片都很簡短,每個影片用通俗語言來解釋一個概念,採用大量的實際世界的範例和日常接觸到的電腦用語,幾乎不用任何術語,目的是很清楚地讓不懂資訊科技的聽眾理解概念。

舉例來說,有一段標題為「Improving the World’s Videos with Algorithms and the Internet」的影片 ,解釋如何以演算法和網際網路來改進影片的品質,聽眾不需要懂什麼影像演算法,也不需要知道什麼以太或4G網路。看完影片後,聽眾還是不會寫程式,但是應該能夠理解演算法和網路以及資料中心在實際世界中對影片的作用,以及從作用中摸索其意義。

我個人認為,計算思維中最重要的概念之一,是能夠將計算「抽象化」與「具體化」的能力,例如與影像相關的演算法那麼多,我不需要知道各種演算法長得什麼樣子,但我知道影像壓縮演算法可以幫我省下傳輸時間,影像辨認演算法可以幫我了解影像裡面有什麼物件(以上是抽象化),而這些演算法早已經有聰明的專家實作出來,我們可以透過網際網路,利用資料中心的雲端服務來使用這些演算法(這是具體化)。

至於如何「透過網際網路,利用資料中心的雲端服務來使用這些演算法」呢?想知道的話,就去學寫程式吧!實際上,在某些系統上很可能短短幾行程式就描述了這件工作,學生只需要理解語法,用語法表達想法,將要做的工作描述出來。至於有沒有必要知道這些演算法長什麼樣?我覺得除非想當專家,否則根本不必學。

我想,會寫程式不代表一定懂計算思維,所以要教資訊通識或計算思維的教師,應該要多參考已有的教材,例如Google這裡有個給「教師」去了解計算思維的線上課程(Computational Thinking for Educators),修課者不需要程式設計的基礎,只需要會使用瀏覽器,花費15-30小時。當然,這類課程也頗適合想瞭解所謂的計算思維的一般人。

反過來說,懂運算思維不見得會寫好程式,那又如何?話說寫程式也只是初步,資訊世界還很寬廣,如果懂得資訊世界的運作,心中有運算思維之後,或許有人會想閱讀程式去更加理解資訊世界,或許有人會想學習用程式設計改變周遭世界,或許會想改進資訊系統的架構,或許會想到新的應用、新的商業模式,或許會用計算思維去解決各類學術研究上的問題⋯⋯

所以,我不是說不要教程式設計,而是不希望過於強調程式設計而框限住學習內容和未來的發展性。還有, Google提供的資料,可能比較強調他所在意的東西,所以也需要多參考其他的資料才好。

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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用

下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

面對新的消費決策入口,iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務,結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊,提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析,到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放,iKala 不只提供數據分析工具,更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略,並持續追蹤與優化執行成效。

iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

【關於iKala】

iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

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