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從科普閱讀談科學素養:閱讀能力才是終身學習的基礎

科學研習
・2019/07/31 ・4805字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 557 ・八年級

文/黃俊儒│國立中正大學通識教育中心教授

本文轉載自科學研習月刊-第55卷11期(2016)

編按:透過教育,能帶領我們更快的認識世界。但在學校時,卻有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課綱上線之際,本次《科學教育科科科》專題特別挑選了《科學研習》2016年黃俊儒老師所寫的《從科普閱讀談科學素養》轉載搭配,讓專題主題更為全面。
就來一起聊聊科學教育,和讓我們不能與科學成為朋友的那些事吧。

 

如何讓一般民眾在日常生活中,仍能夠保持對於科學的關心及參與?科普閱讀的推動就成為厚植公民科學素養的重要基本功。

閱讀是培養公民科學素養的基本功

在許多對於臺灣社會基礎能力的國際評比中,筆者特別對於臺灣 2006 年首次參加的國際學生能力評量計畫(Programme for International Student Assessment, PISA)印象深刻。

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在這一項針對各國 15 歲學生的評比中,那一年臺灣學生的數學成績傲視全球,科學素養的成績也名列前茅,但是閱讀能力卻僅在 57 個國家中差強人意地名列第 16 名。無獨有偶地,在同年相近時間公布以國小四年級學生為對象的「國際閱讀素養調查」(Progress in International Reading Literacy Study, PIRLS)中,臺灣仍僅在 45 個國家中名列第 22 名。

source: Kaboompics .com

這樣的結果在之後幾次的國際調查中,也都呈現出類似的分佈樣貌。表面上,我們似乎仍維持著數學及科學上的優勢,但是如果再仔細想想,青少年階段學科知識上的領先,未必在進入成人階段後還能繼續維持。因為一旦缺乏考試的驅力,人們必須仰賴喜歡不斷吸收新知的內在動機來維持,但是閱讀習慣的不佳,卻極有可能造成我們出了教室之後智識上的停滯。

因此如何讓一般民眾在日常生活中,仍能夠保持對於科學的關心及參與,這對於一個成熟的公民社會而言具有指標性的意義。在這種狀況之下,科普閱讀的推動就成為厚植公民科學素養的重要基本功。

「文本」(text)在人類知識傳承的過程中,原本就扮演一個極為重要的角色,如果沒有透過文本的傳承,現代科學恐怕很難發展到目前的地步。例如一個人可以經由錯誤中的嘗試、口耳相傳、或是學徒的方式獲取某些知識,但是沒有閱讀的能力就無法體會某些知識體系的精髓。

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在臺灣,我們都習慣透過「教導者」對於相關科學概念的解說以及演練來達到理解科學的目的。但是在晚近的國際評比中,卻逐漸著重在透過閱讀短篇故事、網路信件、雜誌報導及統計圖表等各種形式的資訊,來衡量學生的閱讀能力。

科普雜誌等形形色色的文本都是傳遞科學知識的重要媒介。攝影/張志定

這些不同方式的評比所考驗的能力包括:

  1. 擷取資訊的能力──就是能否從所閱讀的文字資料中,找到所需資訊;
  2. 解讀資訊的能力──即閱讀後,能否正確解讀資訊的意義;
  3. 思考和判斷力──就是能否將所讀內容與自己原有的知識、想法和經驗相連結,在綜合判斷後,進一步提出自己的觀點。

因為每一個人都不可能在學校裡習得未來進入社會後所需要具備的一切知識和技能,因此閱讀理解的能力必須為終身學習奠定穩固的基礎,畢竟在資訊爆炸的時代中,我們有太多機會可以接觸到各式各樣的文本,而這些形形色色的文本都是傳遞科學知識的重要媒介。

在科普閱讀中領略科學的多元面貌

類型眾多的科普圖書是補足教室內科學教育的重要管道,我們可從中領略科學的多元面貌,瞭解當代科技社會運作類型眾多的科普圖書是補足教室內科學教育的重要管道,我們可從中領略科學的多元面貌,瞭解當代科技社會運作。攝影/張志定

如果科普閱讀是補足教室內科學教育的重要管道,那麼從類型眾多的科普文本可以如何理解科學呢?

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教室中的科學教育多與基礎的科學知識有關,教室外的科普閱讀則可以更加寬廣,更有機會回應整體科技社會的真實樣貌。筆者從過去科學傳播的相關實務工作及研究觀察,大概歸納出幾種在科普閱讀的過程中有助於瞭解當代科技社會運作的解讀視角:

一、科學知識的秩序與美感

透過科普閱讀來更新科學知識,這應該是一般人最能夠理解的想像,也確實是科普讀物的主要功能之一。科學知識就像是人類發明來描述自然界的一種語言,這個語言引領人們用不同的角度看世界,除了具有實用的價值之外,更兼具了美感。

透過科學的語言,可以同時讓人們領略「科學知識之美」以及「科學對象之美」,前者包括各種科學理論、數學方程式、實驗設計等,所呈現的和諧性、對稱性或齊一性,體現了科學知識的嚴整及規律;後者指的則是透過科學知識的語言,引介我們對於身處之自然環境的另一種體察, 例如植物、動物、微生物、細胞,或是山川、海洋、草原、天空等,小到微觀的纖細世界,大到浩瀚的無垠宇宙,都可以透過科學語言來呈現出某種秩序及美感。

二、科學的創造歷程

科學發展的過程中,有一個十分迷人的層面是屬於科學家、工程師或技術人員在從事相關創發時的心理歷程。這些心理歷程往往呈顯了人類在挑戰外在世界時的艱辛足跡,它可以進一步區分成個人的層面以及社會群體層面:

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  • 在個體的心理層面上,包括這些科學工作者如何構思、推理及創造,透過這些過程可以發現一般人所不容易發現的事物或理論;
  • 在社會群體的心理層面上,則可以觀察那種競爭壓力、社會文化情境或利益衝突下,能夠有效地促成相關的科學發展。

不論是個人的聰明才智或是群體的社會動力,都是促成科學進步的重要驅力,但是在教室中的科學所呈現的比較是一個「事後合理化」的過程,不容易重現科學發展過程中的實際心理歷程。但是透過科學家傳記之類的科普書籍閱讀,可以更加生動地描繪這個有趣的科學面向。

三、科學理論的更迭

教室裡的科學教育需要有效率地傳遞科學知識,因此從教科書中所揭示的科學發展圖像,難免就是 A 科學家很努力地針對一個問題研究到一個階段後,就會出現另一個 B 科學家在這些基礎上接續努力,而之後的 C 科學家又跟在這兩位科學家後面承先啟後。所以整個科學發展的歷程就像是接力賽一樣,一棒傳過一棒,而科學理論就在這個過程中不斷地累積與堆疊,直到如今的樣貌。

事實上,這麼直線性的科學發展觀常常只是一種「理性重建」後的產物,真正的科學發展過程恐怕不是如此的順暢與理所當然。幾乎每個科學理論在成形前,都經過許多競逐、爭辯或是詮釋的歷程,各種社會及文化的變數甚至都可能參與其中。

透過科普文本,可以有比較大的空間去重現每一項科學理論的轉換過程,引導讀者以較巨觀的視角去檢視科學理論的更迭,可以彌補教室科學中比較片面的科學發展觀所可能導致的「見樹不見林」。

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四、科學與產業、生活型態

科技的驚人進展改變了許多人類生活的樣貌,同時也改變了產業的型態。

例如,科技發展促成許多自動化機具的研發,間接鼓勵了大規模的生產及供給模式,並進一步改變了市場的交易規則及貿易方式;透過科技發展所開發的大規模食物生產方式,讓人類得以緩解糧食飢荒的問題,也讓我們得以用便宜的花費購買食物;基於運輸科技及食物保存科技的進步,讓我們可以吃到許多遙遠地方的農產品,甚至造成東西方食物的融合及互相影響;網路及電子通訊產品的發達與普及,造成了人們交友或社交活動型態的改變。

許多科學發展下所造成對於人力的取代,帶動了產業及生活型態的改變,卻也同時將人們的勞動力、知識、尊嚴都重新地加以洗牌與重新分配。透過科普閱讀,可以觀察最新的科技對人類生活型態所發生的影響。

五、科學的效果與侷限

科學的發展常常像是一把雙刃劍,會有效果也會有局限,更可能有反作用力。例如飛機、汽車和輪船等交通工具的出現後,人類可以快速地往返兩地,明顯地節省時間、體力與負擔,但是在這種便捷之下,卻也同時助長了病毒在世界各地的傳播,下午在香港的流行性病毒,不出一天就可能傳播到紐約。

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在科技的效能發揮到某種極致之後,往往彼此鏈結出一個越來越龐大的複雜網絡,也累積出一些避免不了的科技風險。這種「效果」與「局限」之間彼此交織的情形,是現代科學發展中的一項重要特質,也是在科普閱讀中很值得深入了解的面向。

六、影響科學發展的社會因素

智慧型手機的功能為什麼會是這幾種?感冒藥為什麼會區分成這幾種類型在藥架上販賣?汽車為什麼會有這幾種標準配備?健康檢查為什麼要檢查這幾種項目?工程師為什麼不把科學產品設計一步到位,而老是要過不久就換一種版本或機型?

關於這些問題,教科書中的科學描述,會讓我們認為是因為科學家或工程師發現人們有需求,於是針對這些需求所進行的研發所造成。但事實上,各種科技器物的發展與被使用,背後卻可能還有更多影響的因素、條件及過程,才造就了現在我們所使用的各種方式,並非如此的理所當然。

科普閱讀可以讓我們瞭解這些屬於科學社群背後的陰謀或是陽謀,真正瞭解「科技來自於人性」的真義。

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七、科學與社會爭議

人們在擁抱科技進展所帶來的便捷之餘,同時也逐漸地需要承受這些好處所伴隨而來的副作用。例如對於臺灣社會而言,2000 年之後,出現了許多因為科技發展所引發的爭端,例如科學園區設置、焚化爐興建、核廢料選址等問題。

這些科技爭議可以區分成幾種不同的型態,包括科學理論或研究活動對於社會道德的挑戰、工業活動造成的健康威脅、環保主義與經濟優先性之間的緊張、個人期望和社會群體目標間的衝突等。科普閱讀可以讓我們瞭解科技發展中「有失有得」的公平邏輯,避免視而不見的鴕鳥心態。

八、科學與倫理、價值

許多人相信,科幻小說的場景在實際的生活中,終究會有實現的一天。科技發展的速度常常領先人類的想像,在人們還沒想到如何因應之前,科技的效果就已大舉入侵我們的生活。

例如在網路還沒有發達之前,我們很難想像會有所謂偷取線上遊戲籌碼的「虛擬犯罪」。因為過去沒有發生過,所以就不會有相應的法律予以規範及保障。科學與科技的發展過程中,或多或少都會衝擊人類社會既有的倫常關係,透過科普的閱讀可以了解科學與倫理、價值之間互動共生的關係。

面向新時代的科普閱讀

傳播媒介形式界線逐漸模糊的時代,電視或網路上科學影片是否屬於科普閱讀的範疇?有待討論。圖為掛載網路影音分享平台上的公共電視科普節目《流言追追追》。

科技發展的影響十分全面,即便是對於「科普閱讀」本身也產生了很大的質變,需要被予以重新定義。我們習慣很自然地將科普讀物直接想像成是「科普書籍」,但是自從資訊科技的蓬勃發展之後,所謂的科普閱讀,它在範疇上已經發生了許多的變化。

例如,社群媒體中隨處可得的科學新聞或訊息,算不算?通訊軟體上好友互相傳遞的健康新知或關懷文,算不算?名人的粉絲專頁、報紙雜誌的深度專欄、獨立評論者的網誌,算不算?如果把閱讀的範疇從文字再擴及到範圍更大的影音文本,那麼科學電影、科學影集和科學記錄片,算不算?

從這些列舉的例子中可以發現,這個時代的科普閱讀不僅已經有更多元的風貌,而且從各種管道滲透到常民的文化之中,這些新型態的媒介對於型塑社會公民的科學素養而言,有著更直接與立即的影響。

雖然在不同文本中可以觀察的科學面貌仍有其共通性,但仍需要有更多深入的研究及探討來瞭解新媒介的科普閱讀問題,如果僅局限在古典科普文本的想像,恐怕很多科普閱讀的推動措施都會失靈。因此如何協助閱讀者回應新型態的科普文本,這或許是許多科普閱讀推動者在未來需要更加著力的地方。

轉載自科學研習月刊-第55卷11期(2016) ,原文為《從科普閱讀談科學素養》。
目前最新文章請至「臺灣網路科教館」生活科學廳

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科學研習
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《科學研習》 月刊自民國 51 年創刊至今,經歷半世紀之久,為我國中、小學師生參考的科學補充教材,為倡導科學活動,提高科學研習興趣,培養正確科學態度,增進科學知能,並輔導學生進修研究,長久以來希望成為中小學師生交換科學教學心得、報導各類科學話題與成果的園地。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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本地工作者暢談科學時代的人文發展:哲學、專才培訓與大眾教育
臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會_96
・2023/02/01 ・5061字 ・閱讀時間約 10 分鐘

  • 撰文/詹遠至|臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會助理、臺灣大學哲學系碩士生
  • 校對/陳樂知|臺灣大學哲學系副教授、臺大傳統與科學形上學研究中心執行長、臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會秘書長

我們所處的二十一世紀已是科學的時代,科學理論被視為宇宙的終極答案。在這個「科學至上」的時代,人文探求還如何可能?人文如何可以與科學攜手並進?以「人文」與「科學」之間的對話為主軸,臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會(LMPST Taiwan)於 2022 年 11 月 19 日在臺灣大學主辦了一場以《科學內外的人文可能》為題的論壇,邀請了國內哲學學者以及科學普及界的資深工作者擔任講者。

本活動主持人由鄭會穎教授(政治大學哲學系助理教授、政大現象學研究中心主任)擔任,受邀講者則包括陳竹亭教授(臺灣大學化學系名譽教授)、陳樂知教授(臺灣大學哲學系副教授、臺大傳統與科學形上學研究中心執行長、LMPST Taiwan 秘書長)、鄭國威先生(PanSci 泛科學知識長)與嚴如玉教授(陽明交通大學心智哲學研究所副教授兼所長)。

本論壇屬於 LMPST Taiwan 長期舉辦的《種種意識論壇》系列。除 LMPST Taiwan 以外,這一系列的論壇由政治大學現象學研究中心、清華大學實作哲學中心、臺灣大學哲學系、臺灣跨校意識社群、PHEDO 台灣高中哲學教育推廣學會、沃草公民學院共同合辦;贊助單位則為順奕有限公司。

《科學內外的人文可能》邀請了國內哲學學者,以及科學普及界的資深工作者擔任講者。圖/臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會 – LMPST Taiwan

科學為人文帶來危機?先論科學主義與自然主義

主持人鄭會穎教授點出了本論壇的核心議題後,陳樂知教授(臺灣大學哲學系副教授、臺大傳統與科學形上學研究中心執行長、LMPST Taiwan 秘書長)發表了他的觀點。

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陳教授想要討論的是「就其理論本質而言,科學是否威脅人文」這個問題。陳教授首先談到一些人持有「科學主義(scientism)」的世界觀。科學主義認為,科學是唯一可以讓我們獲得知識的可靠方法。陳教授認為科學主義是一種自相矛盾的世界觀;原因在於科學主義本身並不是科學,並未被科學方法證明,它只是一個哲學理論。因此,科學主義身為一個哲學理論,它本身就是自己會排斥的對象。

回到核心問題,科學是否帶來了人文危機?陳教授的答案是否定的。他認為科學所帶來的其實不是科學主義,而是「自然主義(naturalism)」。自然主義認為,這個世界最根本、基礎的組成,就是自然科學理論認為存在的那些事物,例如粒子、力場、化學反應等。

陳教授認為科學所帶來的自然主義是現代世界觀的基礎;即使一些特定人士因為宗教背景等理由而不同意自然主義,其實也應該要同意例外情況相當有限。如果我們接受「自然主義」,而非「科學主義」,那麼科學本身根本就不會帶來人文危機。這是因為,自然主義只認為世界最根本的組成是科學所談論的事物,但是它並不認為我們只能透過科學方法來認識這些事物。

「就其理論本質而言,科學是否威脅人文?」。圖/臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會 – LMPST Taiwan

事實上,從科學世界觀的角度來說,人類也是自然的一員。人類作為一種自然生命體,出於其演化而來的結構,與生俱來就有各種世界互動、認識世界的方式,不限於科學方法。就此而言,人類會發展出的人文也是一種自然現象。因此,雖然人類後來發展出了「科學方法」這種較為優化的認識途徑,我們依然不能否定「人文方法」也是一種認識世界的可靠方法。

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接著,陳教授提及羅素(Bertrand Russell)對「熟知知識(knowledge by acquaintance)」以及「描述知識(knowledge by description)」的區分。熟知知識指的是我們透過直接的感受、互動與掌握所獲得的知識,描述知識則是理論性的知識。

陳教授認為熟知知識與描述知識不可被截然二分,兩者之間是程度上的差別。而人文學門的一些觀念就較為接近熟知知識,因為它們重視同理及感受。雖然如此,這一切都符合腦神經科學的描述,人文仍然是自然現象。另一方面,人文因此仍然是科學可以研究的對象,也需要科學的補充。人文學門自己也必須要了解,自己所研究的熟知知識其實也是自然現象,有其組成基礎與運作原理。

因此,科學可以幫助人文把熟知知識轉換為更精確的描述知識,並且為人文提供更精密的研究方法,以及協助其排除錯誤,比如排除人類先天認知系統的偏誤、漏洞等等。總結來說,科學與人文其實研究的是同一個自然界;科學非但不應帶來人文危機,還可以幫助人文研究走得更加長遠。

跨科際合作的需求,兼論「人類世」中的人文與科學走向

不同於陳樂知教授從哲學觀點出發,陳竹亭教授(臺灣大學化學系名譽教授)帶來的是他在教育方面的經驗。首先,陳教授介紹了他為台灣教育部主持的「科學人文跨科際人才培育計畫」,簡稱「SHS(Society-Humanities-Science)計畫」。

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由於現代社會中的問題包含人文以及科學的面向,因此 SHS 計畫的主軸在於推動「跨科際教育(trans-disciplinary education)」。以往的教育先是學科主義,然後衍生出「多領域(multi-disciplinary)」或是「跨領域(inter-disciplinary)」,也就是由各學科各自探究共同問題,或是由兩個學科進行合作。

跨科際教育則有所不同,它以「真實世界的共同問題」為核心,直接打破學科之間的界線。只要是對解決真實世界的問題有幫助的知識,參與的學科,甚至政府、產業、民間的 NPO 或利害關係人都擔責分工合作進行知識生產、解決問題。

SHS 計畫的主軸在於推動「跨科際教育」。圖/臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會 – LMPST Taiwan

由於現代社會中的問題愈趨複雜、多元,且多樣,社會對科學界的要求也跟以往有所不同。科學家開始被要求具備社會意識及社會參與的能力,還有溝通與對話的能力;這些能力都是傳統的科學界非常缺乏的。有鑑於此,陳教授所主持的 SHS 計畫積極推動「問題導向的學習」、「系統思考」、以及「實用方法論上的創新」。他也提到,SHS 計畫的推動非常有賴於大學對本身社會角色的自覺與復興。

陳教授參與的另一個國科會計畫是「以社會需求為核心的跨領域研究計畫」。與 SHS 計畫相同,這個計畫也非常重視跨科際教育,並且認知到單靠科學知識無法解決真實世界的複雜問題。

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那麼,人文究竟該扮演什麼樣的角色呢?陳教授討論到他撰寫的新書《丈量人類世》中的「人類世(anthropocene)」這個概念。「人類世」指的是一個新的地質紀元。在工業革命之後,人類文明成為影響地球環境與生態變遷的關鍵角色。因此,部分學者認為地球已經進入「人類世」這個地質紀元。

在人類世中,全球有非常多的變遷趨勢,其中一個就是:科學發展帶動理性價值的昂揚,其他的人性價值卻被輕忽。陳教授說,我們培養出了許多「職業科學家」。可是,在科技急速發展的同時,人類的科技文明卻缺乏方向感:我們正面臨物質文明與精神文明之間極大的不均衡。總而言之,他認為「人類的智能尚未學會如何掌舵文明巨輪的方向」。

最後,針對人文與科學應該要如何在人類世中發展,陳教授提出了他本人的看法。首先,科學研究的同儕審核程序需要人文專業學者的投入,也就是科學家不能閉門造車。再來,婦女應該要積極加入科學與科技事業的陣容,因為科學發展不能只由男性思維主導。

最後,未來教育的趨勢必須往跨科際的方向邁進,也就是人文與科學必須並重。如此一來,陳教授強調:「人文的啟發價值和社會重大需求必須挺身而出,為人類文明的永續承擔文明指南針的角色,與科學共同尋求世紀困境的解方。」

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「科學實作哲學」帶來人文與科學的合作新可能

繼陳竹亭教授分享了跨科際教育發展的大方向後,嚴如玉教授(陽明交通大學心智哲學研究所副教授兼所長)則分享了她在科學人文互動的個案經驗。嚴教授身為一個哲學學者,卻在因緣際會下,走上了不同於普通學者每天關在辦公室做研究的路。她為了提升生醫背景的學生對哲學的興趣,也為了把哲學帶到課堂之外,推動了青銀共學。

嚴教授推動青銀共學,提升學生對哲學的興趣,也將哲學帶到課堂之外。圖/臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會 – LMPST Taiwan

嚴教授把社區中的長輩們請到大學的哲學課堂上,與大學生一起進行小組報告。這些生醫背景的學生們未來大多會從醫;因此,對未來將要在醫療院所工作的他們來說,與長輩互動是很好的練習。

嚴教授也針對與學生們未來在醫療場域會遇到的一些價值性思考,與哲學作出連結,讓學生們學習哲學能夠學以致用,對醫療過程有所幫助。舉例來說,她會帶領學生討論如何面對死亡、以及照護倫理等哲學議題。她認為,在學生未來的臨床工作上,這些哲學議題將派得上用場。

除了青銀共學外,嚴教授還以非常不同於傳統學者的方式,進行她個人的哲學研究。傳統哲學學者往往是埋首於書堆中,發展自己的理論;她則是親自到醫療院所中進行田野調查,去訪問醫生、護理師等第一線的人員。藉由直接了解醫療工作者在實作上遇到的困難,她試圖讓哲學能夠真正被實用。

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嚴教授說,這樣的研究方法被稱為「科學實作哲學」。科學實作哲學作為一種研究方法,其實不單單適用於人文學門,也同樣適用於科學。非常理論性、艱深的基礎科學如果能夠走出象牙塔,了解社會的真實需求,便有機會與人文接軌。因此,不論是科學或人文學門,若研究者可以調整研究方法,從研究對象在實作上的細節出發,再轉而調整自己的理論,那麼科學與人文的互動、合作並非不可能。

科學素養對現代社會的重要性

最後進行分享的是科普媒體《PanSci 泛科學》的知識長鄭國威先生。鄭知識長首先釐清了「人文」的定義:他認為,「人文主義」認為人類可以靠自身的能力認識這個世界,而「人文學科」正是培養這種能力的學科。從這個定義來看,人文與科學根本就不是分開的;畢竟科學也是人類靠自身能力認識世界的方式之一。

鄭知識長提到,台灣的學生在國際學生能力評量計畫(PISA)中表現非常優異,世界排名名列前茅。然而,台灣的學生卻普遍缺乏自信,在失敗時容易產生自我質疑。

鄭知識長指出,台灣學生普遍缺乏自信,在失敗時容易產生自我質疑。圖/臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會 – LMPST Taiwan

在學習的過程中,我們大致可以把人分為兩種:具有「定型心態」與具有「成長心態」的人。前者只重視結果、學習態度較消極,且容易受挫折打擊;後者則重視過程、學習態度較積極,且勇於面對挑戰。鄭知識長指出,具有定型心態的台灣學生似乎占多數。

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鄭知識長在高中時也面臨相同的困境,他那時非常厭惡數學和理化,完全沒有學習他們的熱忱。他後來發現不止他是如此,有許多人也在學生階段就放棄了對科學的學習;這對台灣社會是個嚴重的現象。舉例來說,公投的題目許多都牽涉科學知識,放棄學習科學的公民要如何在這種公投中作出正確的判斷?這樣的考量促使他後來創辦 PanSci 泛科學。

鄭知識長認為,獲得成長心態最簡單的方式就是學會科學原則與方法,也就是用科學方法來面對日常生活中遇到的問題。而培養科學素養則需要承認自己對許多事的無知,且需要身處一個好的素養集體之中。最後,鄭知識長勉勵大家一起培養出「科學思辨力」,為本次的論壇畫下一個強而有力的句點。

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臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會_96
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臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會(The Taiwan Association for Logic, Methodology and Philosophy of Science and Technology, LMPST Taiwan)為國內非營利法人團體,主要幹部均為國內教授或研究員。本會以促進科學型的哲學研究為宗旨,工作包括國內專業學術工作、跨領域學科交流及哲學普及推廣。

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大科學人專訪|泛科學共同創辦人 鄭國威:科學素養的第一步是勇敢地承認自己並不知道
LIS_96
・2022/09/29 ・2930字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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他是鄭國威,在社群網路上大家都叫他 Portnoy,是 PanSci 泛科學的共同創辦人。Portnoy 從關注媒體改革開始,一路走到成立全台最大科學網站社群。但你可能會很意外,鄭國威在國、高中時期也曾對數理非常排斥,最後選擇文組是為了逃避學不好的數理。直到在研究所接觸「啟發性」教學,才正式開啟鄭國威挖掘科學知識的興趣,以及創辦國內最大科普網站的動機。科學是生活,舉凡食、衣、住、行、育、樂,都可以看見科學的影子。鄭國威正透過網路平台、社群內容和實體線下活動,拉近你我與科學的距離。

關於 Portnoy 的求學歷程故事與教育觀點,邀請你一起往下閱讀>>>

曾是一位透過考試來定義自己的孩子

Q:在國小、國中、高中有遇過什麼「有成就感」以及「特別挫折」的經驗?

鄭國威:我小時候其實是還滿擅長讀書,但到了國中,國一下學期我的數理科目成績一落千丈,一方面覺得學習受挫,自己的自尊心受到嚴重打擊。一方面因為我小學成績很好,因為還滿自傲的,所以變得有點無所適從,那是很複雜的情緒。後來就開始作弊,這段經歷我在很多演講場合都有分享過,國一下學期我竄改成績單,不想讓我的爸媽和我的同學感覺到我變成一個笨蛋,就一直偽裝和掩蓋事實,最後事情還是爆發,這段經歷是我學習上很大的挫折。

我唸研究所之前,都非常討厭數理科目。小時候我喜歡科學,是因為我很容易得到很好的成績,但是當我上了國中,成績不好、掌握不到學習方法,我開始自我懷疑,透過作弊逃避掩蓋沒有學好的事實。我並沒有思考如何讓自己更好,也因此抗拒數理學習,所以我選擇文組,我就是一個文科生,一直到大學唸讀的是外語系。

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不過到了研究所,我有了新的學習狀態,因為選擇自己想要念的學科,學得比較主動積極,學習的步調也比較能自己控制。研究所的教法跟以前不太一樣,是很啟發性的教學法,漸漸找回我是「有能力去讀懂,可以學會很多東西的信心」。這段求學歷程對我現在做泛科學有很大的影響,我希望能讓更多跟我一樣國高中,特別是國中,因為數理不好放棄討厭科學的人,在長大後重新愛上科學、重新了解科學價值和重要性。

研究所的經歷,讓鄭國威對於「學習」的看法有很大的啟發。 圖/envato.elements

考試不是一張考卷而是一台體重機

Q:您覺得「考試」的意義的是什麼?

鄭國威:我們對「考試」其實都有錯誤的認識,可能是環境造成的錯誤認識,讓我們覺得沒有達到「某個成績」就是不好,也漸漸讓教育體制走向「考試領導教學」的模式。我覺得考試應該像是「量體重」,因為想要有健康的身體,我們會去量體重,但不會因為沒有達到幾公斤,就覺得自己錯了。

「測量的過程」是讓我們了解我們「目前的狀態」是什麼,考試應該是這樣的價值,是一種幫助我們了解現況的方式,每個考核的結果,並不代表我們是怎麼樣的人,反而是讓大家知道自己現在的狀態,進而能思考下一步應該做什麼。

如果環境能幫助學生了解考試的意義,考試還是很有價值的。

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科學素養的第一步是勇敢地承認自己並不知道

鄭國威:小時候所遇到的學習挫折,可能都來自「學習要展現出我知道,考試也要展現出我知道」,其實科學的起源就是來自於「我不知道」。對於我不知道這件事情,應該要感到越來越興奮和期待,並且往更多的「我們不知道」去尋找,而不是一直證明自己是全知的。

我們活在複雜多變的時代,需要知識來建構安全感,我們很難避免這種一直覺得自己需要知道的狀態,自己要很快給出答案的衝動。當我們重新理解科學的價值,就會了解到:「其實這個世界並不缺一個人去唐突、武斷地說自己知道什麼,而是缺乏更多承認自己不知道什麼的人」。

如果不是現在的自己覺得自己會在哪裡

Q:如果可以回到學生時代的某一個時間點, 你最想對那時候的自己說什麼?或是做什麼不一樣的決定?

鄭國威: 所有的過去都塑造了現在的自已,如果可以我不希望變動什麼。我們都看過科幻電影,想回到過去改變缺憾,但所有科幻故事都告訴我們結果會很糟糕(笑),所以我不想做這 樣影響時間線的事情。

 這樣的假設有太多可能,可能是多元宇宙,可能是昆蟲、微生物,或可能我死掉了! 每個人的哲學觀會選擇要怎麼去回答這個問題,但如果是我的哲學觀,我會選擇不要為過去的 事情後悔,接受這些事情,我只活在這個時間線,我就好好活下去,不去期待別的時間線的自己。

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成為孩子的知識共同體「以身作則」

Q:我們知道你還有一個角色就是家長,可以跟我們分享你的教育觀嗎?

鄭國威:很多人會問我是否給我女兒菁英教育、科學素養教育,但我唯一的原則是「成為她可以參考的知識共同體」,也就是「以身作則」這四個字。講比較完整是當我的孩子遇到猶豫、遇到挫折,她痛苦了,她能想想生活中遇到這個情況「她的爸爸會怎麼做」,這是我能給她最好的教養。如果我希望她養成閱讀習慣,我會天天閱讀,如果我希望她喜歡大自然、喜歡科學,那我自己就會去喜歡,從自己先做起。如果我希望孩子常常跟我分享學校的事情,我就要先分享我工作發生的事情,這是我唯一掌握的原則。

「成為她可以參考的知識共同體」,也就是以身作則,是鄭國威唯一的教育原則。 圖/envato.elements

聽到鄭國威的分享,讓我們想到世界上最有名的科學家之一理查費曼,他的父親是費曼的科學啟蒙老師。「將科學融入生活」是費曼父親的教育理念,尤其注重小費曼「科學思維」的培養。費曼的父親以身作則,給小費曼各式的實例和討論,激勵小費曼對所有科學領域的興趣和熱忱。

響應本次「LIS 第二季大科學計劃」, 鄭國威分享給我們的大科學人宣言:

❛❛ 科學的第一步,承認自己對許多事情都不知道 ❜❜ ── 鄭國威

這句話也呼應著科學素養的重點不在於考試考高分,而是質疑與發問精神的培養,擁有獨立思 辨、實事求事、問題解決的能力,這正是 LIS 情境科學教材正在努力的方向! 

邀請您一同成為各行各業中的大科學人,您的捐款將支持「科學公益教材」的穩定開發,一起 支持台灣科學教育,讓孩子從小開始像「科學家一樣思考」,帶著自信長大成為各行各業中「 永保好奇」、「邏輯思辨」的大科學人!

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【LIS 大科學計畫 ✦ 第二季】|將於928教師節暖心上線 ▸▸▸▸▸▸▸

❛ 教育不只是老師的事,這是我們的任務,下一個世代的科學史,現在就得開始寫起! ❜

每月小額捐款,就能支持全台十萬名孩子都期待的科學教材:https://bit.ly/3rdbOlE

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LIS_96
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LIS ( Learning in Science )情境科學教材,成立於2013年7月,是一個非營利組織,致力於為國中小自然教師及學生,設計有別於填鴨教育的科學教材,協助教師進行STEAM和科學素養導向的教學,讓教師更簡單地進行教學創新,幫助更多孩子找回對科學的學習動機,並培養解決問題的能力。 在 Youtube 頻道【LIS情境科學教材】上,我們會即時更新所有LIS教材的影片,而完整的教案、學習單,亦同步上傳於【LIS教材平台網】歡迎您前往瀏覽完整內容。