還在想該怎麼限制孩子的螢幕時間?家長們都劃錯重點了!
還在想該怎麼限制孩子的螢幕時間?家長們都劃錯重點了!
2018.03.30 |

本文摘自:《學習就像終身幼兒園》,親子天下出版

關於新科技的討論愈來愈兩極化。一端或許可稱為「科技擁戴者」,他們幾乎對所有新科技的可能性都感到興奮,而且是愈新愈好;另一端或許可稱為「科技懷疑者」,他們擔心新科技的負面衝擊,希望孩子多花點時間在傳統玩具和戶外遊玩上,而不要一直盯著螢幕看。

數位科技,在文化和經濟各層面都扮演愈來愈重要的角色,也難怪人們熱衷於使用新科技來提升學習與教育的效果。但隨著孩童花在手機、平板電腦和電腦上玩遊戲的時間愈來愈多,教育工作者自然會想要整合遊戲與教室活動,希望善用孩童在玩遊戲的過程中,所引發出的高度動機與參與感。

這一切都算說得通,但這中間卻有一個問題。

教育材料和活動的設計者,常常只是在舊有的課程和教學法上,加上薄薄一層簡單的科技和遊戲,這似乎有點換湯不換藥。

我曾經參觀過一間教室,教室前面有大型顯示器,每位學生有連網的筆電。教師問了問題之後,學生就在筆電上輸入答案。在大型顯示器上面,所有人都看得見答對學生的名單,以及每位學生的答題速度。學生會因為答題速度與準確度而獲得積點,顯示器上面會秀出所有學生不斷變動的總積點。

那個軟體設計得很好,教師對於能夠輕易取得整理好的學生成績資料也感到滿意。我毫不懷疑,有些學生對這個類似遊戲的教學方式,會感到十分激勵人心,但我也很確定,有些學生會覺得很沮喪與無力。這個活動太強調可以快速回答的是非題,這絕對不是我在教室裡會優先採用的問題類型。

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圖/ Apple

這個活動讓我想起自己在四年級的經驗。每週一,導師會根據上週五拼字測驗的分數,重新安排我們的座位。我相信這個顯而易見的「每週排行榜」,對所有學生都沒有好處,不管是在第一排或最後一排的學生都一樣。看到同樣的教學法在幾十年後再度出現,而且拜新科技之賜,還變得更有效率,這點讓我很沮喪。

就像對科技擁戴者一樣,我對科技懷疑者的理論也感到洩氣。

在許多情況下,這些懷疑者對新舊科技的標準不一。他們擔心孩子花幾小時打電腦會培養出反社會人格,但似乎完全不擔心孩子花同樣的時間看一本書。他們擔心孩童只跟電腦互動,在戶外活動的時間太少;但對於愛玩樂器的孩子卻沒有相同的顧慮。我並不是說他們的擔心沒有道理,我只是希望他們的標準一致。

當數位科技開始進到孩童的生活,一個名為童年聯盟(Alliance for Childhood)的組織出版了一份報告,名為《愚人金:對孩童使用電腦的批判性觀察》。報告指出,「低科技工具,例如蠟筆、水彩,以及紙,能培養孩童的內在能力,並鼓勵孩子自由進入真實世界,與真實世界直接產生聯繫,並了解真實世界。」我同意這樣的說法──但同樣的說法,對高科技工具也成立。打造一個機器人雕像,並為它設計程式,不也能「培養孩童的內在能力」嗎?

人們似乎忘記了,蠟筆和水彩在過去的某個時刻,也曾被視為「先進技術」。我們現在不這麼認為,是因為它們已整合進文化裡。電腦先驅凱伊(Alan Kay)總是喜歡說,科技就是在你出生之後發明的任何東西;對於今日成長中的孩子來說,筆電和手機不是高科技工具,它們是日常工具,就像蠟筆和水彩一樣。

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圖/ PEXELS

多數的科技懷疑者,跟我有非常類似的目標和價值。他們當中的大多數人,都非常致力於提供孩童「發展想像力與創意」的機會;因為我們在目標和價值觀如此一致,我真的希望他們能採取跟我一樣的方式來看待新科技,看到擴展孩童創意思考和創意表達的可能性。但科技懷疑者在看待新科技時,似乎只看到挑戰,而不是可能性。

今天,對於新科技在孩童生活中扮演的角色,眾人的擔心通常會聚焦於螢幕時間(screen time)。家長和教師都想知道,他們是否該限制孩子看螢幕的時間;但我想這項爭論劃錯重點了。

當然,如果孩童一直在跟螢幕互動會有問題,就像他們如果一直不休息的拉小提琴、看書或運動一樣,把時間老是花在同一件事上一定會出問題。但螢幕時間最重要的問題不是量,而是質。跟螢幕互動有很多方式,一視同仁並不合理:玩暴力電玩所度過的時間,跟和朋友互傳簡訊的時間、為學校報告上網找資料做研究的時間,以及跟建立Scratch專案的時間,都是不一樣的。

我認為與其想縮短螢幕時間,家長和教師應該試著把創意時間極大化。 重點不應該放在孩童使用的科技,而是孩童利用科技來做什麼。 有些新科技的應用能培養創意思考,有些則會限制創意思考;對於已出現一段時間的科技,也是同樣的道理。與其試著在高科技、低科技、無科技之間做選擇,家長和教師應該搜尋能讓孩子從事創意思考和創意表達的活動。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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