何時開始學程式?愈小學愈好嗎?
何時開始學程式?愈小學愈好嗎?

有人認為,既然英國五歲就可以學程式,當然是愈早學程式愈好。但從另一個角度來看,如果學習是啟動一連串地想法與實踐,孩子「提前」能學到什麼?是能力?還是揠苗助長?

以麻省理工學院媒體實驗室發展的Scratch積木式程式語言為例,我所創辦的公司自2014年起提供免費線上課程, 設定的學習對象是小學四年級以上的學生。年齡的設定與聰明才智無關, 但與孩子的「創造力」與「應用力」有關。

無論是「快思」或「慢想」,每個孩子都有自己的步調

許多讓孩子低年級開始學程式的家長,他們問我:

老師,「孩子在夏令營學得很開心,可是一問之下, 好像不是很清楚學了些什麼?」
老師,「孩子從小學一年級就開始學,為什麼才四年級就不喜歡程式了?」
老師,「孩子學了幾年程式, 卻無法自行寫作? 」

程式原本就是解決問題的工具,如果學生心裡沒有想法、沒有思考,就無法進行創作。

如果「應用力」還不足,就需要倚賴老師一步一步教。但留意的是,一旦養成「餵養」的學習習慣,孩子學習會變得被動,也會喪失自主性。

因為年紀較小的孩子坐不住,家長期望遊戲式的學習。遊戲式的學習雖然短期吸引孩子的目光,但程式的本質需要思考,不適當的教學方法讓孩子對程式的認知產生落差,也會造成日後適應上的困難。

再者,孩子如果只是跟著老師的步驟做,或只是改改參數,對程式並不理解,就說不上有興趣。雖有炫麗的作品,但孩子心裡埋下陰影,反而較同齡學童更不喜歡程式。

這就像有些美術教室的教學,孩子的作品沒有分別,只是照著老師的方式一步步操作,沒有自我意識與創作,久了就覺得無趣。並不是孩子天生沒興趣,而是沒有使用好的教法來引導孩子。

與其一年級苦苦地掙扎,何不五年級快樂的學?

此外,學習「積木式」程式語言一段時間後仍會面臨抉擇:是否要繼續學習「文字模式」程式語言?

文字模式的程式語言需要抽象的邏輯思考與數學概念,孩子的能力銜接不上來,也只能暫時停下來。所以有效的程式學習,並不是提早學,而是準備好了再學。

同樣教學生簡單的邏輯,三年級比一年級學得快,五年級一點就通。與其一年級苦苦地掙扎,何不五年級快樂的學?

最後分享我們公司教孩子 Python 的有趣經驗(Python 是「文字模式」程式語言)。在我們的課程中,無論孩子的學習模式是「快思」或「慢想」, 每個孩子都有自己學習的步調。

一位高中生很訝異身旁的小學生學習進度怎麼比他快?原來 高中生懂的多,所以在學習過程中, 不斷地將所學做嘗試與應用。而小學生因為知識有限,所以只能走在老師安排的軌道上,所以上課進度反而比較快。

「應用力」確實會影響程式學習的深度。家長真的不用太急喔!

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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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