整個世界都是我的科學課室！uHandy結合教育，讓觀察力成為學生的超能力

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

數學絕對是科學上非常重要的工具，當科學面對重大疑難雜症時，往往確實是由數學來解決問題。歷史上有很多例子，可以用來說明科學家遇到科學問題時，發明數學工具來解決問題。

例如我們知道，一個物體如果維持每秒鐘 30 公尺的速度前進，那麼 100 秒之後，它會前進 3,000 公尺。但如果這個物體的速度是會穩定減少，平均每一秒鐘還會穩定的減少每秒 10 公尺，也就是一秒後它的速度就變成 20m/s、兩秒之後變成 10m/s，以此類推。

這樣的話，我們知道它 3 秒之後會停下來，但你能知道它前進的距離總共有多少嗎？

為了解決這個問題，牛頓發明「微積分」這個數學工具。

先有雞還是先有蛋？先有科學還是先有數學？

物理學家為了要處理像是「位移」、「力」、「速度」這類問題，也發明「向量」這樣的數學工具來幫助物理學家解決問題。

這樣看起來，好像應該說「科學是數學之母」才對？

也有的時候，科學家為了精準簡潔的描述自然界規則，運用數學語言來作為描述的方式。

例如我們知道，兩物體之間永遠存在一個互相吸引的萬有引力，萬有引力的大小和兩物體的質量大小乘積成正比，和兩物體的距離平方成反比。這麼一大段落落長的描述，如果用數學符號來表達，就會變成：

\(F = G \frac{m_{1}m_{2}}{r^{2}}\)

這樣的表達既簡潔又精準，當然是很不錯的描述方式，很受科學人的喜愛。數學是科學中重要的工具，可以幫助科學解決很多問題。在學習科學或發展科學的某些階段，數學更是不可或缺的工具，沒有數學便跨越不了某些門檻。

即便如此，數學好像也說不上是「科學之母」。

科學始於好奇心，每個孩子都是天生的科學家

我總覺得「科學之母」的意思，應該是科學的產生者。那什麼才是科學的產生者？我認為是「觀察」。

觀察與好奇心促成科學的動機觀察的意思不是觀看，不是說用眼睛看到些什麼東西就是觀察。觀察是會產生疑問的，會勾起你的好奇心。看到一些「怪怪的」、好像跟平常不一樣的事物時，你可能會留心的多看個兩眼，腦袋裡想著：「昨天跟今天看到的太陽升起位置，是不是有什麼不一樣？」、「上次釀的酒跟這一次喝起來好像不一樣？」

察覺這些差異之後，你的好奇心可能就會接手，開始思考如何解釋這樣的差異。

如果你認真一點的話，可能會對現象進行系統化的描述記錄，將那些雜亂的事物根據相同處、相異處進行比較並分類，有時候或許能從中發現一些現象的規律性或者因果性。

例如我們的祖先們長期觀看著海，把每天看的海水高度做了記錄，時間一長就慢慢看出一些規律性，發現每天海水高度變化跟月亮的位置有關：滿月的那天，當潮水最高的時候就是在正中午。

進而發現不同的月相和漲退潮的時間，有某種特定的關係。等蒐集到夠多的事實之後，很可能就可以發現規律性。

察覺這些規律性、相同處、相異處之後，有些人會興起強烈的好奇心，想要一探這些現象背後的完整詳細規則，或是探詢造成這些規則背後的原因，這時，科學的動機就出現了。

自文明誕生以來，有很長一段時間，人們只是用神話的方式來解釋自然，直到近幾百年才發展出有系統的科學方法，以極端嚴謹的態度來檢視心中的答案。雖然科學是近代產物，但產生科學的動機卻是每個人都天生具備的，那就是「觀察」和「好奇心」。

每個孩子天生就很愛問問題，這也是為什麼許多科學家會說：「每個孩子都是天生的科學家」，不過這句話的下一句是：「直到 XX 歲為止」。

為什麼等到我們長大以後，就不會提問了呢？

身為老師的我們都曾發現，學生到了國中之後，似乎就變得很不愛問問題。

我相信造成這個結果的原因有很多，例如我們的科學教材教法往往是去情境化、去脈絡化的；我們的考題有許多是脫離現實的；我們的課程也經常不是以學生親身觀察而產生的探究問題作為出發點。

此外，大量意義不明的數學練習，恐怕也是重要的原因之一。

既然數學題目難以避免，我們該怎麼讓這些練習對學生而言，變得更有意義、更具有科學教育的價值呢？

數學在科學課堂上扮演的角色在科學的學習中，數學作為一種工具，其存在是必要且適當的。但我們應該注意的是：工具的使用必有其特定的使用動機和情境。

如何讓學生知道自己在幹嘛？以燃素說、氧化說為例

例如拉瓦節（Antoine Lavoisier）並不是一開始就在實驗室裡面計算數學，因而發現燃燒的本質是物質的氧化。他是因為用定性分析方式無法成功反駁當時主流的「燃素說」，才進一步使用量化實驗、測量精準的數據，得到足以駁倒「燃素說」的證據。

讓學生具備動機和情境後，在適當的難度下，引進必要的數學就會覺得理所當然。如果學生知道自己正在處理什麼問題，也知道為什麼需要運用這個工具的情況下，那麼在自然科裡面學習數學是沒有問題的。

於是我在燃燒的單元中，設計了讓學生閱讀並比較史塔爾（Georg Ernst Stahl）提出的「燃素說」和拉瓦節的「氧化說」。兩個學說都是在描述學生熟悉的燃燒現象，但卻有著截然不同的解釋方式。

史塔爾的「燃素說」認為：

因為物質燃燒時，物質裡面的可燃成分（燃素），會從物質內逃逸出來與空氣結合，從而發光發熱，這就是火。並且因為燃素從物質中釋放出來，重量就變輕了，釋放燃素的物質只剩下灰。

但有些物質，像是金屬，它們內部的空隙就像容器一樣，裡面充滿燃素。燃素與金屬分離後，空出來的容器會被空氣填滿，容器裝著比燃素重的空氣，重量自然就變重了。

而且物質在加熱時，燃素並不能自動分解出來，必須藉空氣來吸收燃素，才能將燃素釋放出來，而且愈好的空氣吸收燃素的效果愈好。

拉瓦節的「氧化說」則主張：

物質燃燒時，不是物質內部的燃素釋放出來，而是物質和空氣中的氧氣結合。結合的過程中會發光發熱。

結合之後的物質，稱為氧化物。氧化物如果是氣體或者變成飛灰離開了物體本身，質量就會變小，就像紙張燃燒一樣。

如果物質氧化物和物質是依附在一起的，那就會看到質量變重，就像金屬的燃燒一樣。

你會發現兩者的說法看起來都能完美的解釋燃燒現象，如果只是觀察各種燃燒的現象，並不足以判別誰說的才對。這時，用量化方式精準測量燃燒過程中各階段物質的質量變化，就變成判別是非的關鍵所在。

量化實驗當然是比定性實驗更加困難，但當我們對於某個事件產生興趣時，這些困難就會瞬間變成讓人興致高昂、願意去挑戰和克服的關卡。

數學的工具也是如此，所以我在運動學的課程設計中，利用交通安全宣導影片中常出現的「未維持安全距離」下產生的交通事故，讓學生感受到危險，並且產生「安全距離是怎麼計算出來的」的疑惑，激發學生解決問題的動機。

動機產生之後，我們就可以把待解問題轉化為比較嚴謹的文字敘述：「車子以 108km/hr 的速度行駛在高速公路上，因前方發生事故而緊急煞車。若車子能在 X 秒鐘之內停下來，我們的煞車距離有多少？」這就變成大家熟悉的考題了。

此時不管是使用公式也好，圖形法也好，學習起來就會比較自然而然、順理成章。在課堂上營造動機與脈絡，讓解決這些數學問題變成必要的過程，就是我們在課程設計上可以努力的方向。

——本文摘自《教出科學探究力》，2021 年 8 月，親子天下 ，未經同意請勿轉載。

文／蔡任圃│北一女中生物科

編按：透過教育，能帶領我們更快的認識世界。但在求學時期，卻是讓好多壓力推拉著我們前進。於是周遭的風景模糊，甚至不知道自己的目的地；直到徬徨地到站，還有些人不知自己身在哪裡、該往哪去。這真的是我們希望的教育嗎？
在108新課綱上線之際，本次《科學教育科科科》專題特別邀請著有《生物學學理解碼》蔡任圃老師撰寫他在生物科教學現場的第一線觀察。核心素養導向的課綱、新增的【探究與實作】課程，到底對於教師以及課室會有怎樣的影響呢？

在今年（108 學年）要登場的新課綱（正式名稱為十二年國教課綱），強調素養導向的教學與自學能力的培養等。在生物科的教學現場，有什麼重要的變動呢？

先不論理想上的教學理念、願景。最直接、現實的變動，就是必修學分大幅縮水，從原來基礎生物 6 學分變成 3 學分，這是最大的衝擊；且 3 個必修學分中，其中一個學分為【探究與實作】課程。

因應基礎生物學分數減少，自然科學領域課程綱要（簡稱自然科領綱）中的基礎生物內容，將原有內容中較為具體、易理解之內容，移至國中課程中；而內容中較難、較抽象之內容移至選修生物或是大學階段。於是基礎生物便只剩下「細胞的構造與功能」、「生殖與遺傳」與「演化與多樣的生物」三章，但以這三章的內容，要在兩學分上完，時數仍是緊迫。

【探究與實作】——跨領域統整的挑戰

以課程內容而言，過去生物科教材與教學較著重在知識內容的傳遞，新課綱以素養導向之目標，希望強調科學家在發現問題、解決問題的過程、思維與方法，因而較強調科學史的應用、議題討論與學生透過操作、討論等探究以及自學的過程，具備科學素養。

另含1學分的【探究與實作】學分，屬於自然領域的共同課程，以科學探究的精神，培養學生蒐集資料、解決問題和動手操作等能力。綜上所述，生物科課程內容最大的變動，在於著重科學概念的「發展脈絡」，「科學探究」能力的培養，並能「實際應用」所學知識，而避免記憶背誦與知識推疊。

此外，【探究與實作】學分本身就是一個劇烈的變動，該課程期望能以跨科概念為出發，透過探究歷程，使學生從做中學、利用所學的知識與技能，實際應用、解決問題。對第一線老師最大的挑戰，在於跨科課程模組不易開發，也不易執行。絕大多數的老師沒有開發跨科課程的訓練與經驗。

以上有關新課綱中生物課程的變動，是第一線老師看到自然科領綱後，馬上就能感覺到的變化。以下我想提出生物科教學在新課綱推動後，將會面對的一些較為深層的限制或威脅。

新課綱帶來的衝擊

新課綱強調要以科學發展的脈絡為主軸，要瞭解知識與理論是怎麼產生的，而避免只吸收過於零碎的知識。許多教科書編著者會認為就是要強調科學史，但事實上，列出科學家的姓名與發表重要文獻的年代，雖然交代了歷史事件的時序，但對勾勒科學概念的發展脈絡毫無助益。

教科書的編著者與教師，必須真的熟習生物學中各個重要的科學概念是如何產生、變動、轉化的，不然將科學史事件依時間排序，仍是背誦式的零碎知識。

科學發展的脈絡一直是國內外教科書最缺乏的內容，因為礙於篇幅限制，且學習者只想知道最後的結論而不關心理論發展的過程。在科學概念發展過程中，被證實是錯誤的理論一直被認為是沒有用的，所以教材的編寫不重視曾經出現過的其他錯誤理論，加上考試制度追求標準答案，不是正確的答案無法幫助考試得高分。因此，教科書中常會以某科學家的經典研究，作為描述某科學概念建立的方式。但事實上，科學的發展常是網狀脈絡，有多種假說並行。且科學概念發展常常是聚眾人之力，逐漸演變的。這也難怪馬克斯·德爾布呂克（Max Delbrück）曾說： 「大部分教科書交代科學發展史的方式都百分之百的愚蠢」

（德爾布呂克為1969年諾貝爾生醫獎得主之一，文句引用自： 陳文盛，2017。孟德爾之夢：基因的百年歷史。遠流。）

目前執教生物學的生物教師，是經由傳統教育方式，閱讀傳統教科書所培訓出來的，所以一夕間要老師們接受與進行素養導向的教學方式，讓學生能經歷科學探究過程，並能掌握科學發展的脈絡，是有極大困難的。換句話說，要老師教學生有自學的能力，老師自己要先具備自學的能力。

以下舉幾個例子，說明教科書或教師備課內容，在「生物學素養」、「科學發展的脈絡」與「跨科連結」上的不足之處，這些不足之處可以凸顯在推動新課綱的理念上，將有哪些阻礙。

生物學素養不足，學理基礎不紮實

為何學生甚至老師會覺得所學的生物學知識是片段的、無用的，常常是因為知道的知識太少了，所以知其然而不知其所以然，自然無法作概念延伸、推展應用。

新課綱的生物必修學分大幅減少，教師需要準備的教材範圍與深度更加縮減，會使這個現象愈加惡劣。舉幾個高中生物學教材中沒有說明清楚的問題為例：

（一）植物光系統之反應中心為何稱為 P680 與 P700？

植物光系統的反應中心稱為 p680 與 p700，p 代表色素(pigment)，680 與 700 代表兩者的吸光峰值各為 680 與 700 奈米（屬紅光範圍）。但查看反應中心的吸收光譜，常可發現光系統的最高吸收峰落在藍光區域，為何仍用紅光範圍的波長命名？

（二）為何固氮菌好氧又怕氧？

參與氮循環的微生物中，包含具有固氮能力的固氮菌，其固氮酶易受氧被壞，但固氮菌常為好氧菌，一群需要氧氣進行代謝的微生物，為何存在著需避免被氧破壞的酵素，這樣的矛盾是如何產生的？

對科學發展脈絡的著墨與認識甚少

國內生物學科學史的相關資料很少也參差不齊，許多國內外教科書對科學史的描述既主觀又偏頗。若教師教學用的教材本身，就已不符合科學概念的發展脈絡，甚至是錯誤的，易給學生錯誤觀念。

舉幾個科學史交代不清或有錯誤的例子：

（一）孟德爾的貢獻為何？為何孟德爾的論文沒有隨即影響科學界？

教科書對孟德爾的豌豆雜交實驗的許多描述，並非孟德爾當年的實驗設計，例如孟德爾並沒有進行試交，也沒有提出9:3:3:1的比例。更有甚者，教科書內所謂的〈孟德爾的遺傳法則〉，可能不是孟德爾所提出。教科書中的描述，那些與孟德爾無關？哪些為錯誤或容易誤導師生的內容？為何有學者認為孟德爾的貢獻在於數學模式的發現，而非遺傳模式的建構？

（編按：如果有看泛科學就可以略懂略懂喔ㄎㄎ）

（二）魏修所謂之「細胞源自於原來的細胞」一句，有何生物學上的意義？

魏修提出「細胞源自於原來的細胞」，補充了細胞學說的內容，是生物教科書上介紹細胞學研究的重要一環，這句話有何意義？魏修是基於什麼觀察與結論，才提出此理論？為何魏修被譽為細胞病理學之父？

跨科知識不足，無法完整解釋生物學現象

許多生物學現象，是由物理或化學法則在主導，所以要完善地說明解釋，必須由物理或化學的性質為基礎來說明。但許多生物老師在大學畢業後，對於數學、物理與化學等科目的知識逐漸生疏，在面對生物學的疑難雜症時，只由生物學的角度去詮釋，限制了理解生命現象的完整性。

在此舉幾個需用物理或化學法則來解釋的生物學現象例子：

（一）為何以氧分壓代表血液中的溶氧濃度？

呼吸生理的課程中，有一著名的氧合血紅素解離曲線，該圖橫座標以氧分壓代表血漿中氧量，而縱座標代表氧與血紅素結合的飽和百分比；在描述肺泡與組織時，亦以氧分壓與二氧化碳分壓代表該血漿或組織液中的氣體含量。為何在呼吸生理學的領域中，常以分壓代表氣體溶於液體的濃度？這個問題必須用到高中化學課所學的亨利定律。

（二）入球小動脈的內徑大於出球小動脈，為何會使得腎絲球的血壓較高？

教科書描述：入球小動脈的內徑小於出球小動脈，可增加絲球體的血壓。這是為什麼呢？生物老師常用多線道的馬路縮減成少線道，造成塞車為例說明，但這樣的解釋並沒有解釋壓力為什麼會改變。其學理機制為何呢？這個問題必須用到物理學的流體力學。

筆者於幾年前注意到高中生物的教學現場存在著以上的問題，就希望能從自己開始做起，再幫助其他老師，逐漸增加生物教師的專業。我自2014年發起了【生物學學理解碼運動】，以教師研習的方式推廣，今年初出了一本書 《生物學學理解碼：從研究史、生態、生理到分子生物，完整剖析39個高中生物學疑難案例》，自108學年度起也開始在校內開課，帶領學生在生物學領域中好好地作學問。若對上述的問題或對其他生物學疑難雜症有興趣，歡迎參加我舉辦的生物學學理解碼研習（怎麼變成業配文了）。

給學生的建議：如果你在學習生物學的過程中，遇到疑難雜症，可以先查資料並和老師討論，查資料時建議用英文的關鍵字，且最好以專業網頁或專書、甚至期刊作為查閱對象，最好多找不同來源的資料相互比對。若你覺得你所提的問題很有趣也很重要，歡迎提供給筆者，我正在收集生物學的疑難雜症主題，希望能妥善解碼，成為生物學教育的資源之一。

這幾年，你不需要一台高單價的顯微鏡就可以做顯微觀察，只要一台能直接架在手機、平板電腦的手機顯微鏡，就可以輕鬆觀察。只是，你早就買了一台手機顯微鏡，卻不知道拿它來做什麼？開箱後又默默把它封存回去了嗎？

顯微鏡是一個工具、一個能力，重要的是你怎麼去使用它。

——林建明博士， uHandy 行動顯微鏡開發團隊

當你獲得了這個能力，就能變成超級英雄、改變世界嗎？先別說不可能，讓我們來看看其他人怎麼使用手機顯微鏡改變他們的生活、他們的工作吧！

阿簡老師：讓生物課走出教室

在 uHandy 還沒誕生前，研發的團隊就曾經去拜訪在網路上長期分享自己生物教學心得的阿簡老師。任教於新竹市光華國中的阿簡老師，將他在課程上的需求轉化成給團隊的設計建議，也讓可以適用於教學的手機顯微鏡終於誕生。

「在教室裡面上生物、生態系很怪！」

阿簡老師說，在他的課程裡面，每個月都會安排讓學生走出教室的課程。學生如果沒有親眼看到這些生物，對他們而言就只是背起來應付考試而已，一點都不有趣。

現在在阿簡老師的課堂上，學生已經可以很熟練地操作手機顯微鏡。他帶著學生直接到校園中的生態池採樣觀察水生生物、尋找不同植物的花粉、看蕨類植物背後的孢子囊等。阿簡老師說，學生拍出來的這些顯微照片，雖然就跟課本看起來一樣，但自己拍攝的感覺就是不同。而這些顯微照片，也不只是給學生臉書打卡用（誤）。阿簡老師還把學生拍攝出來的顯微照片，製作成一個一個的胸章、鑰匙圈，又幫照片找到新的價值。

在前（2016）年一月，阿簡老師的學生們，也一個一個成為小助教，在學校辦理給國小學生的營隊「大手牽小手」中，帶著小學生使用手機顯微鏡。

把髒手手放到顯微鏡下觀察

宜蘭縣中山國小的校園內，也出現手機顯微鏡的蹤跡！

筆者印象中自己國小的時候，大概只用過小型攜帶式的顯微鏡，還有個鑰匙圈可以掛在背包上面，但實際拿出去也沒看過幾次，小小的鏡頭下最常塞進去的大概是打死的蚊子。

中山國小老師黃昭銘畢業於台大動物系（現在改為生命科學系），希望將以往製作玻片樣本在顯微鏡下觀察的經驗，分享給現在的學生，只是苦於找不到合適的工具。他曾在整理學校的實驗器材時，發現顯微鏡竟然都因為久未使用、保存不當而發霉。這些老舊、簡陋的顯微鏡，老師、學生都不願意使用，根本不可能帶學生做顯微觀察。

黃昭銘在 10 年前就留意到，國外募資網站陸續開始出現 Maker 們設計出的新型顯微鏡，搭配當時才剛推出的 iPhone 做使用。不過，由於手機還未那麼普及，要在課堂中使用不易，他就只能繼續觀望。直到 2016 年他在朋友分享 Computex Taipei 的展覽時，看到了一絲曙光。「太好了，這就是我要的！」黃昭銘看到 uHandy 顯微鏡後，立馬找上億觀生技，自告奮勇要用這個顯微鏡為小學生設計課程－－許多有趣的課程從此誕生。

「魔鏡！魔鏡！」是黃昭銘設計的第一個課程，從虎克製作顯微鏡的科學史談起，介紹到顯微鏡的使用方式，最後讓學生自己出去採樣，回來在放在手機顯微鏡下觀察。這個課程設計給四年級的學生，初次嘗試的效果很不錯。

既然成功了，那就再來試試給低年級的課程。黃昭銘說，第二個課程「你洗手了沒？」是與學校的護理師合作，在小朋友最容易感染腸病毒的夏天進行。課程特別選擇在學校其中一節 30 分鐘下課後操作，在這超長的下課時間，學生跑到操場打球、玩耍，在最後一刻髒兮兮回到教室。這時老師拿出採樣貼紙，在學生的手上黏了幾下，就放到顯微鏡下做樣本觀察。黃昭銘說，他會將顯微鏡下的畫面投影到大螢幕，讓學生們看看自己的手有多髒，順便叮嚀他們要好好洗手的概念。

「如果學生受老師引導到一個地方，他願意學，這才是教育的目的，而不是教了他多少。」

現在手機顯微鏡在中山國小，已經成為自然課教學的一部份。黃昭銘說，學生們或許知道學校裡有這棵樹，但他們沒有近距離看過它的葉子、種子，不管是皺褶、花紋等細部的結構。重要的是他們學會觀察，並敘述他們所看到的，或是跳脫框架表達他們的想法，不管是覺得觀察的東西很噁心或是很可愛。這樣的課程引起學生們的興趣，讓他們對於周圍的世界感到好奇、想去探索。

城市養蜂計畫：要養好蜜蜂，先要瞭解牠們

在台北市有另一名老師，他所帶領的學生年紀都稍長一點，每一個人都戴著頭套面罩，圍在一個一個的箱子旁邊，箱子以及他們的四周都是蜜蜂。這是松山農會養蜂研究班的教學現場，蔡明憲老師只戴著一頂鴨舌帽，穿梭在每個蜂箱間，幫忙學員檢查蜜蜂生長的狀況。

蔡明憲是「城市養蜂計畫」的推動者，他希望透過實際的行動將蜜蜂帶回城市，不只復育蜜蜂，也從養蜂的過程不斷檢視環境的變遷，進而改善人與人、人與環境之間的關係。為了這個理念，他陸續在松山社區大學、松山農會等地開班授課。在他的養蜂班中，不僅要會養蜜蜂，更要了解蜜蜂。從蜜蜂出發，他帶領這群學員認識昆蟲、了解生態。

「一般的農民只會用他的經驗教你一套養蜂的SOP，但蜜蜂是活的，總有許多狀況，有一天這些SOP會失效。」

養蜂研究班上個月的聚會，是個三個小時的室內課與戶外實務操作，但這一天他們不養蜂，而是要解剖蜜蜂。學員們帶著自己的手機，接上手機顯微鏡開始觀察蜜蜂，在手機螢幕上他們才發現原來蜜蜂的後翅有翅鉤，將前翅和後翅鉤在一起。也會拿著鑷子解剖小心翼翼地解剖蜜蜂，觀察牠們的口器、觸角等構造。

在解剖蜜蜂的過程，還會讓學員幫蜜蜂們做身體檢查，蔡明憲說，蜜蜂生態與生物學的基本知識很重要，外部形態與內部解剖是養蜂學的基礎，例如有些疾病會讓蜜蜂拉肚子，得透過解剖過程拉出牠的中腸，觀察腸道是否有異常狀況，做為疾病判斷的依據，避免誤診和濫用藥物。

除了陪著這些都市蜂農養蜂之外，蔡明憲的蜜蜂課將走進中崙高中，也將有機會繼續與手機顯微鏡合作，開辦一系列課程。透過這些課程，不僅是了解蜜蜂，也可以體驗養蜂所產出的副產品，包括蜂蜜以及用來取代保鮮膜的蜂蠟布等。

從生物到化學：口袋大小的教案組合

開發手機顯微鏡的團隊，除了繼續改良顯微鏡的功能之外，他們也著手為顯微鏡量身訂做教師專用研習套組。每一個中型夾鏈袋中就包含了一個教案，以及這個教案操作所需要的素材，只要搭配手機顯微鏡就能實際操作。比方說，若你不像蔡明憲老師一樣自己養蜜蜂，那麼「透視蜜蜂的超能力」這個套組，就包含了老師提供的蜜蜂樣本，還有解剖技巧教學跟觀察重點。就算沒有專業背景，簡單就能觀察蜜蜂的結構並且瞭解現代科學的延伸應用。

或者，你想看活蹦亂跳的草履蟲，不需要靠運氣跑去池塘撈泥巴，直接試試「召喚草履蟲」套組，只要一兩天，就能在顯微鏡下看見草履蟲及各種微生物游來游去。不僅如此，科學也可以很藝術！「種植一片銅珊瑚」材料包，教的是氧化還原的觀念，可以直接在顯微鏡上看見美麗的結晶；「微米雕刻家」材料包則運用類似於奈微米壓印微影的技術，將自然界中精緻的微小結構保存下來，成為一個藝術作品，只有透過顯微鏡才能欣賞。

建明希望這些教案研習套組，能賦予老師們教學上的靈感，也減輕備課壓力，輕鬆就能帶給學生好玩又有趣的課程。

看了這些運用手機顯微鏡來作觀察、教學的例子，你是不是也躍躍欲試了呢？歡迎跟我們分享，你用手機顯微鏡作了什麼有趣、有創意或很特別的觀察。

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