[洪士灝]資訊通識教育以及計算思維的教學法|數位時代 BusinessNext

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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金管會調查顯示，國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI，其中壽險業導入比例達 67%，僅次於銀行業的 87%。事實上，保險業應用 AI 的難題不在技術，真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中，找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進，如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑？

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點，可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年，隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開，團隊轉型為「數據經營部」；到了 2024 年，正式成立「數據暨人工智慧發展部」，角色也從推廣，轉向更專注的技術發展。

八年間，團隊的任務始終圍繞同一件事：深入業務現場，釐清痛點，再與 IT、業務、客服等單位協作，推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容，這個過程更像是傳教士的工作：「很多數據產品是由我們發想，從核保到理賠，有哪些導入機會？我們要去和各部門溝通，AI 可以協助什麼。」

這樣的溝通並不容易，因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出，一張保單牽涉的關係人本來就複雜：「在保險業，一張保單的銷售，涉及要保人、被保人、受益人，是多方關係，尤其在金管會的要求下，還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓，每個環節都有各自的專業門檻與監理要求，通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因，唯有深度理解壽險場景，AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用，數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場，確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年，團隊面對的挑戰，是在十三個部門提案中，篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明，評估標準有三項：「是否能複製到多元場景？對公司有什麼效益？技術可行性？」最終六個案子出線，其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧，同步縮短培訓週期，讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後，國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊，評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向，給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度：「以往這些評估指標是由人來判斷，現在則是要做到標準化，讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後，客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具，業務端使用率也過半，不僅省下資深人員帶新人的時間，也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

另一項落地應用則是「Cathay Eye」，是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明：「這最主要是幫案件的複雜度做分級，讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件，一來反映人力價值，二來加速案件處理流程，讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制：「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來，藉此建立一個平均的判斷基準，用來做複雜度分級與派工。」目前，Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度，也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言，讓 AI 發揮作用的關鍵，在於將產業領域知識與技術能力結合，而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內，是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養；對外，則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才，補齊技術深度。莊淑儀強調：「在人才 AI 素養上，以往我們著重精兵制。去年開始，我們要做到全員素養提升，在人人都會用 AI 的時代，如何善用、如何合規，這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向，如 Agentic AI 是明確的發展趨勢，但在企業級的應用上，不可能讓它完全自由運作，如何兼顧安全與效益，是關鍵任務。「檢視整個 Workflow，如何建立更好的決策流程，人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出，把端到端的自動化流程建置起來，是團隊接下來的重點工程。

導入 AI，或許已是壽險業的產業常態；但能不能真正走進核心業務的第一線，關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證，國泰人壽正以這套方法，定義壽險業 AI 應用的新標竿。