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不只看到AI很方便！4個課堂任務，用「AI for Oceans」看懂 AI 怎麼學
想教 AI 素養怕變成在教工具操作？林建毅老師拆解 Code.org 的 AI for Oceans 經典教材，整理出 4 個可操作的資訊科技課堂任務：從辨識魚群到討論主觀偏見，並提供具體的教學設計與反思建議，助老師引導學生從被動的使用者，轉身成為能解構 AI 邏輯的聰明監督者。
用 AI for Oceans 看懂 AI 怎麼學！一堂國小 AI 素養課的教學分享：從資料標註、錯誤回饋到偏見與公平。圖片提供：林建毅，截圖自 AI for Oceans
本文重點摘要
- 問題意識：AI 教學不能只停在「工具會用」
- 生活情境：從「海裡有垃圾」開始
- 可操作的課程：把 AI for Oceans 變成四個課堂任務
- 教育反思：真正重要的是把判斷權留下來
當生成式 AI 成為教育現場最熱門的關鍵字，我們很容易把 AI 教育想成「要不要讓學生使用工具」、「學生會不會拿 AI 作弊」、「老師要怎麼訂規範」。這些問題當然重要，但如果 AI 教育只停在工具操作與使用規範，學生可能會知道怎麼輸入指令，卻不知道 AI 的判斷從哪裡來。
我在國小資訊科技課中使用 Code.org 的 AI for Oceans，想回應的其實是一個更基本的問題：孩子能否在還不懂複雜演算法前，先理解 AI 是透過人類提供資料、標註與回饋，一步一步學出結果？
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