爸媽看過來!如何設計平易又實惠的程式設計教具?
爸媽看過來!如何設計平易又實惠的程式設計教具?

筆者從事資訊服務業,小時候初嚐程式設計,單純出於好奇和興趣,那時候我國小五年級,時間是1991年,時光回到2017年的此刻,筆者已是家有兩名男娃兒的父親,大兒子六歲半,幾個禮拜前剛上小一,小兒子快滿五歲,就讀幼稚園中班。

筆者對於政府想在國中小學階段導入程式設計教育,感到非常欣慰與緊張。欣慰的是,軟體揚眉吐氣獲得了鎂光燈注目,緊張的是擔心降低學習年齡可能揠苗助長。

程式終究是為了解決某個問題,若要教學,初期應該著重在邏輯訓練、興趣啟發與創意思考的培養,否則容易跟數學等升學科目一樣,輕則流於背誦公式,重則提早把兒童對於程式的興趣消磨殆盡。

因此,如何讓寫程式變得跟繪畫或組合積木一樣創意又有趣?如何使用一支畫筆或一塊積木般平易又實惠的程式設計教具?將會是培養兒童寫程式興趣的關鍵。從陪伴孩子在家自行設計玩具開始吧!逐步融入程式的基本元素,強化解決問題的邏輯能力。

如何設計平易又實惠的程式設計教具?

兒子們某天跟我要了日曆紙,在背面空白處畫了火箭及發射台的設計圖,以大兒子小一、小兒子中班的小孩來說,他們最關心的是玩具新不新奇。

當他們說要在中秋節烤肉的夜晚發射火箭的時候(我小時候只有玩過沖天炮,不過這就是兒童的創意,雖然天馬行空,但是趣味橫生),我們便著手利用三個關卡來進行這個專案:規劃→實作→查核。必要時,稍微修改一下,從頭再來一遍。

在第一個關卡的規劃階段,請孩子們花一週的時間畫好設計圖(線條雖然歪歪斜斜的,但是請他們說明,藉機訓練表達能力),並且討論可行性,要做出把福衛五號衛星送上外太空的那種火箭,當然不可能,於是修改設計,變成比較安全沒有火花的水火箭,並且創意加碼能彈出降落傘的裝置。

從程式設計的觀點來看,水量是變數,多則火箭飛得高,少則火箭飛得低;彈出降落傘的功能是函式,動作包括先射出、再開傘;條件是判斷火箭是否已經飛抵至高點;假使有一群小朋友排隊輪流玩,那麼火箭發射了三次或五次,則是一種迴圈概念。

設計原理探秘

所謂訓練邏輯,其實就是訓練如何解決問題,因為在解決問題的過程當中,需要經歷分析、判斷與歸納等步驟,很常聽人家說起,學習程式設計是為了訓練邏輯,因為寫程式就是這樣的分析過程,而程式本身就是由這些判斷元素組合而成的。

舉例而言,小明在上學的途中,發現前方有一隻兇狠的野狗,小明可以選擇繞路或跟野狗正面交鋒。這時候小明遭遇的問題就是「如何安然到校上課?」,而繞路也許會多花兩分鐘,但是在這個情境當中,卻不失為一個好的解決方案。然而如果小明選擇的是與野狗正面交鋒,結果卻被咬了一大口,那麼很可能就是因為邏輯思考不夠周密所導致的。

如果把問題換成放學回家途中遇到了某個東西,這個東西可以是野狗、小貓或兔子,是可替換的,在程式的概念當中,這個叫做變數(Variable )。如果(If)遇到的是野狗,那麼(Then)就爬樹;如果遇到小貓,那麼就繼續走;如果遇到兔子,那麼就摸摸牠的毛。

有三種可能性,對應到三種作法,這個叫做條件( Condition)判斷式。以遇到野狗為例,爬樹的動作是先腳蹬再手抱,但是為了爬得夠高,所以重複腳蹬手抱的動作五次,這個叫做迴圈(Loop )。而重複的動作基本上每次都是一樣的,假使把動作獨立出來成為一個功能,每次需要的時候再拿來呼叫套用,就叫做函式(Function)或者方法(Method)。

假使換了一個題目,有沒有辦法透過變數、條件判斷式、迴圈、函式等程式基本元素來製作出能夠解決問題的程式呢?這一連串分析問題、思考解決方案的過程,本身就是非常好的邏輯訓練。

今年的中秋節烤肉之夜,真令人期待呀!話說回來,以今年106年度入學的小一新生為例,他們都是數位原生族群,打從懷孕那天起,他們的父母大部分就都持有智慧型手機和平板了。所以軟體的核心,也就是程式,早已無所不在於他們的生命當中。

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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

若將生成式人工智慧(GenAI)技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺,Physical AI(實體AI)則讓 AI 真正理解並介入真實世界:從機器人、自駕車到智慧製造,AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」,其中,自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域,也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用,因為,不僅要控制車輛,還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動,需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言,Physical AI不只是 AI 技術演進,而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折:從依賴規則控制(Rule-based)的自駕系統,逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台,讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚,走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

勤崴國際認為,Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式:透過更強大的 GPU 算力,結合世界模型(World Model)、數位孿生(Digital Twin)與模擬器(Simulator),AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬,再將學習成果快速部署到真實道路,不僅大幅縮短訓練與驗證時間,也讓自駕系統持續學習與進化。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「在 Physical AI 賦能下,自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖,再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示,例如當系統看到路邊有人揮手,不只是辨識動作,而是能推論對方有搭車需求;當機車快速切入車道,也能提前預測可能路徑,而非等事件發生後才反應。

這也意味著,自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭:自駕車不僅是智慧移動的新載具,更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標;換言之,Physical AI比拚的不是演算法,而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫,讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化,形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域,勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料,勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運,建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來,勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署,累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次,更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫;為進一步加速自駕車產業價值鏈發展,勤崴國際也攜手車廠、路側設備,感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例,由於路線涵蓋園區內外道路,自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存,離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境,對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰;截至今日,該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里,接駁率高達96.7%;此外,勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車,累積服務超過216,794人次,驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域,勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用,例如今(2026)年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務;林映帆指出,相較於工業場域重視效率,觀光應用更重視人車互動與乘車體驗,遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁,系統除了安全辨識行人與周遭環境,也能透過語音互動提升搭乘安心感,證明自駕車不僅適用於產業應用,更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

接下來,勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗,攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市,協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說:「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後,勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略:將共通技術平台模組化,再依不同客戶需求進行客製化調整,讓每新增一個場域,都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

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