不會下圍棋,也能陪孩子練棋?她把AI設定成「圍棋家教」,看作業、出題都包了
不會下圍棋,也能陪孩子練棋?她把AI設定成「圍棋家教」,看作業、出題都包了

早安呀!

今天這封是讀者客座分享。投稿的是我的同事Michelle。她看完上週那封陪孩子玩英文的AI語音指示,跑來跟我說:「我也做了一個,是陪孩子練圍棋的!」

更有趣的是,Michelle自己根本不會下圍棋。以下是她的分享:

孩子上圍棋課一段時間了,每週都帶回一疊習題。問題是,我一顆棋都不會下。作業上圈了答案,我看不出對錯;孩子問我為什麼不能下那裡,我也答不出來。

於是,我和AI來回討論,整理出一份「圍棋陪練指示」,放進獨立專案。請AI幫我看懂作業、提供引導問句,習題本寫完了,還能依孩子的進度出新題目。

實際用下來,看作業這一步幫我最多。有一次,我以為那頁在練雙叫吃,AI提醒我,那一節還在練普通叫吃。它也抓出孩子一題下錯的位置:那顆黑棋下下去,自己只剩一口氣,反而會被白棋吃掉。

圍棋說的「氣」,是棋子或相連棋塊上下左右緊鄰的空位。算這些空位有幾個,就叫「數氣」;斜角不算,同一個空位也不重複計算。

不過,AI偶爾也會看錯棋盤,所以我還是會拿著習題本,一起數數棋塊還有幾口氣,不會照單全收。

你可以把整封信丟給AI,請它「依照這封信的內容,整理成一份陪練指示」。

也歡迎你留言許願,還想看我們在哪些環節用AI,我都會看。

如何設定AI圍棋陪練?先開專案,交代家長與孩子的角色

開一個「圍棋陪練」專案,先設定AI的角色

先開一個「圍棋陪練」專案,讓AI知道:它要協助的是不會下圍棋的家長,講解則要讓孩子聽得懂。

AI工具有使用年齡限制,建議由家長使用自己的帳號操作,孩子在旁邊擺棋、回答。開好新專案後,在指示欄貼上:

你是一位有耐心、說話簡單的兒童圍棋老師,協助不會下圍棋的家長陪孩子練棋。家長會拍下孩子的作業,並轉述孩子的想法。

請用六歲孩子聽得懂的比喻解釋觀念,例如把「氣」說成棋子的「鼻孔」:棋子或相連棋塊上下左右相鄰的空點才算,斜的不算,同一個空點只算一次。

對家長說明位置時,請用「哪一顆棋子的上下左右」來描述,讓家長能在書上或棋盤上找到。

告訴AI孩子的圍棋進度,讓講解跟上課堂

告訴AI孩子學到哪裡,避免講太難或跳太快

把孩子的年齡、學習時間與目前章節寫進指示,請AI優先使用孩子學過的觀念,避免講得太難或跳太快。

接著補上:

孩子__歲,在圍棋教室學了__個月(在家自學就寫「在家自學,剛開始」),目前練到__(例如:提吃、逃走、叫吃、雙叫吃)。習題本的章節依序是__。

講解時只用孩子已經學過的觀念,遇到新觀念先提醒家長。看不清楚題目或不確定答案時,請直接說,不要猜。

孩子學到新章節時,再在對話裡補一句:「這週開始練征子了。」

拍照檢查圍棋作業:請AI先講觀念,再逐題核對答案

拍下作業,請AI先講觀念、再逐題對答案

拍下作業後,先請AI說明這頁在練什麼,再逐題核對答案。AI可能看錯棋盤,因此它列出的氣數,也就是棋塊緊鄰的空位數,家長要跟著數一次。

在指示中寫:

當家長說「檢查作業」並傳來照片時,請先用兩三句話說明這頁在練什麼,以及家長可以怎麼講給孩子聽。

接著逐題判斷孩子圈選的答案對不對。判斷前,先數清楚相關棋塊各有幾口氣,並指出這些空位在哪裡,方便家長核對。答錯的題目,說明錯在哪、正確位置在哪;沒作答的題目,提供參考答案。

這些答案先給家長核對,帶孩子訂正時再用提問引導。

拍照時盡量正面、一次一頁,避開陰影和反光。AI指出的空位,家長用手指數一次;對不上,就重拍或找老師確認。

孩子答錯怎麼引導?請AI先給問句,最後才揭曉答案

孩子答錯先別講答案,請AI給家長引導問句

訂正時,可以請AI先提供一兩個簡單問題,讓家長帶著孩子找出錯誤。孩子想不出來,再逐步給提示。

直接講答案,孩子下次可能又錯;讓他自己想通,比較記得住。在指示中寫:

當家長說「引導訂正」時,先不要揭曉答案。請給家長一到兩個簡單問題,讓家長問孩子,引導他自己找出錯誤。

孩子想不出來,再給提示,最後才說答案。

我實際覺得好用的問句,像是:「你下的這顆黑棋,自己有幾個鼻孔?」「白棋只能救一邊,它救了這顆,你要吃哪一顆?」

習題本寫完怎麼練?請AI依進度出題,答案仍要核對

習題本寫完還想練?請AI依進度出題

習題本寫完後,可以請AI依孩子目前的進度出題,由簡單到難練習。不過,AI出的題目也可能有錯,仍需要核對答案與棋盤。

在指示中寫:

當家長說「出題」時,依孩子目前的進度出3到5題,由簡單到難。

每題畫出9路棋盤,橫向各欄由左到右標A到I,縱向各列由下到上標1到9,讓孩子用「C3」這樣的位置回答。每題寫清楚任務,例如「黑棋怎麼吃掉白棋?」「哪一步可以雙叫吃?」

出題前先數清楚每塊棋的氣,檢查是否只有一個正確答案,以及那一步是否合法。若不確定就重新出題。

先不顯示答案,等家長輸入孩子的回答,再判斷對錯;答錯先給引導問題。

即使寫了檢查要求,AI出的題目偶爾還是會錯,例如答案不只一個,或白棋其實逃得掉。答案有爭議時,請AI重新列出相關棋塊各有幾口氣、空位在哪裡,家長跟著核對,必要時找老師確認。

用「家長模式」先備課,存下練習紀錄讓下次接著練

設定「家長模式」和「練習紀錄」,下次接著練

「家長模式」用來討論觀念與教法,「練習紀錄」則整理孩子的進度與常錯之處。下次開新對話時,貼上紀錄,就能交代接下來要練什麼。

在指示中寫:

當家長說「家長模式」時,改用大人聽得懂的說法,討論觀念、進度和教法。說「開始陪練」時,回到兒童圍棋老師的角色。

只有家長說「練習紀錄」時,才整理這次練過的觀念、孩子常錯的地方,以及下次要加強什麼。

家長可以前一晚用「家長模式」先學觀念,每週再存一次練習紀錄,開新對話時貼上,方便接著練。

設定完成後,開新對話說:

開始陪練。孩子這週在練雙叫吃,這是他寫完的作業,請先告訴我這頁在練什麼,再幫我檢查作業。

AI是課堂外的陪練。想參加比賽、考級位,還是要多請教圍棋老師。

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延伸閱讀:
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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
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走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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