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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

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。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

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。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

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。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「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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