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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

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。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

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。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

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。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

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。

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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。
圖/ 數位時代

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。

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