AI教育向下扎根,台灣小學也要開始學AI了!
AI教育向下扎根,台灣小學也要開始學AI了!

教育部資訊及科技教育司副司長劉文惠指出,「教育部從小學到高中都有計劃引入AI教育。」

引發興趣為主,並非強制學習

行政院科技會報辦公室執行秘書蔡志宏指出,正和教育部計劃推動從國小、國中到高中的AI教育。

師資與教學的時間則可以利用12年國教新課綱中「資訊科技」(國高中必修科目)其中的彈性時數。

劉文惠指出教學內容並不強調AI技術,而是「AI科普」。教學目標也不在於考試,而是在於「邏輯與批判思維」,並且利用基本的AI認知,引發學生自我學習興趣,因此「並非所有的學生都要強制學習。」

與中國高中AI教科書互別苗頭,2019年出版台灣AI科普教科書

另外,教育部正著手準備給台灣學生閱讀的AI教材,預計2019年教材就會正式出版。

不過,中國已經先推出AI高中教科書。由商湯科技董事長湯曉鷗等多位專家撰寫,華東師範大學出版社出版的人工智能基礎(高中版),這本教科書因為鴻海集團董事長郭台銘購買兩萬本給員工閱讀聲名大噪,也成為科技圈熱門教科書,許多科技圈人士除了自己拜讀,也購買給兒女閱讀。

劉文惠對於這本教科書的看法是什麼?劉文惠指出這本教材難度艱深,對於一般程度的高中生來說學習不易,台灣版的教科書會更淺顯易懂。

南二中、海青工商作為AI課程發展重點試驗學校

至於台灣高中有無需要特別設立AI資優班專門培養人才?劉文惠指出並不反對,但主要還是看全台高中自主意願,「可以先從學校社團實作機器人等AI融入開始」,「已經和南二中與海青工商作為AI課程發展重點試驗學校。」

劉文惠也指出除了高中學生,也不排除將AI教育向下延伸到國中與國小,重心則在遊戲中引發興趣,讓學生覺得好玩有趣,對AI能有一些基本的理解。

人文思維很重要,培養自我學習也是

對此微軟大中華區人工智慧負責人暨台灣微軟行銷營運長趙質忠指出,AI重點在於各種場域的應用導入,因此,AI科普教育中「人文思維」非常重要,社會學與哲學等領域都是很好的人文思維培養學科,舉例來說,當無人車撞到行人,在法律上要怎麼解決這樣的問題?

另外他也提醒,AI研究不斷變化,現在深度學習紅,也有可能在幾年後就被取代,因此培養學生自我學習能力才是重點。

台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋則認為,「微積分、數學、線性代數等學門是AI領域的基本功,高中生若感興趣,把這些領域的基礎打好即可。」

程式教育是AI教育入門基礎

而在AI教育之前,程式教育是熱門討論議題,那台灣的程式教育和AI教育是什麼關係?

專家皆認為,台灣要深耕AI教育,程式教育是重要根基,是AI領域的入門基礎。不會寫程式就沒有辦法從事AI相關領域研發與應用。

趙質忠則妙喻,會寫程式就好像會寫字,而AI研發就好比寫作文,不會寫程式沒有辦法進入AI領域,就像不會寫字就沒有辦法寫作文一樣,不過「字寫得好不好和作文寫得好不好並不相關。」因此台灣AI教育課綱中也會涵蓋程式教育。

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

立即下載 ➤《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》
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