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文學家為生態奮戰科學家

林基興
・2011/03/14 ・1063字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 490 ・五年級

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本文為科學月刊總編輯林基興發表於科學月刊2011.3月號之「總編輯的話」,自本月起,科學月刊與PanSci合作,推出林基興博士專欄「林博士的科學對話」,與科學月刊當月精選文章一篇,並陸續帶給各位更多科學月刊過去曾發表過的精華文章,敬請期待!

作家張曉風為南港202 兵工廠濕地將遭開發、改建為中研院生技研究園區(包括實驗動物中心),不但寫信給總統馬英九,更不惜下跪為「台北的肺葉」請命。她語出驚人地說,火藥只是物理合成,沒有化學污染。又如,中研院為了爭取環保團體的支持,把園區從9公頃減為4公頃,張曉風認為,不管開發多少,都像是「性侵害」:生殖器「插入10公分是性侵,難道插入5公分就不是?」她堅持「1 公頃都不能開發」。

反對:實驗動物會乖乖被關住,而絕不趁機亂跑、傳染疾病嗎?

贊成:其動物為「無特定病原」(specific pathogen free),是相當乾淨的,進出人員均需清潔過濾消毒,中心不怕動物感染人類,反而怕人類感染動物。

反對:中研院在許多縣市都有土地,宛如小地主,為何一定要拿這塊地?

贊成:怎可能各縣市都有土地?若中研院照你話做,則別地方的人士,也可拿同樣話要求中研院,搬到其他縣市(當然包括台北市)。

反對:應該就動物實驗的動物權利課題舉辦聽證會。

贊成:意指,動物是否願意當「實驗動物」,為人類犧牲嗎?

反對:兵工廠內含3 大古埤,是一完整集水區,附近已開發,唯其具備保水功能,倘若開發南港將更容易淹水。

贊成:其實,員山仔分洪工程效果經由柯羅莎等颱風雨的考驗,均相當好。去年梅姬颱風造成宜蘭嚴重水災,基隆河大水,即使基隆河口水位高於廠區2溪,各水位均遠低於警戒線下;可知廠區附近相關治水工程已發揮功效。

反對:中研院只為了節省交通路程,如孟子所言「日攮一雞、月攮一雞」,專偷鄰居(兵工廠)的雞(土地)。

贊成:園區選在兵工廠一隅,是經過公開且嚴格的審查後才做成的決策,哪能和偷別人家的雞相提並論!其效益包括「鄰近」與「群聚效應」,增進儀器設備使用效率,減少人員舟車勞頓。

反對:這是「台北最後一塊處女」,應把園區設在總統府,因為總統辦公的地方可以改變,但生態毀了就難再復原。

贊成:其實,國防部製作彈藥,已將該地污染了。似乎已有爆炸性物質殘留在土壤、地下水中,包括多氯聯苯等。

反對:國防部很會照顧綠地,繼續讓他們保留。

贊成:國防部在滯洪池西側填土堆高,並不利於生態,在自然溪流鋪蓋水泥渠道,也破壞了濕地。淺山生態復育南北森林被阻隔,也是源自早期國防開發。國防部怎可能比中研院更會照顧環境呢?

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林基興
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金魚的記憶才不只 7 秒!記憶力怎麼回事?好想要超大記憶容量
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/12/01 ・2720字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文由 美光科技 委託,泛科學企劃執行。

你是不是也有過這樣的經驗?本來想上樓到房間拿個東西,進到房間之後卻忘了上樓的原因,還完全想不起來;到超巿想著要買三四樣東西回家,最後只記得其中兩樣,結果還把重要的一樣給漏了;手機 Line 群組裡發的訊息,看過一轉身回頭做事轉眼就忘了。

發生這種情況,是不是覺得很懊惱:明明才想好要幹嘛,才不過幾秒鐘的時間就全部忘記了?吼呦!我根本是金魚腦袋嘛!記憶力到底是怎麼回事啊?要是能擁有更好的記憶力就好了!

明明才想好要幹嘛,一轉眼卻又都忘記了。 圖/GIPHY

金魚的記憶才不只 7 秒!

忘東忘西,我是金魚腦?!無辜地的金魚躺著也中槍!被網路流傳的「魚只有 7 秒記憶」的說法牽累,老是被拖下水,被貼上「記憶力不好、健忘」的標籤,金魚恐怕要大大地舉「鰭」抗議了!魚的記憶只有 7 秒嗎?

根據研究顯示,魚類的記憶可以保持一到三個月,某些洄游的魚類都還記得小時候住過的地方的氣味,甚至記憶力可以維持到好幾年,相當於他們的一輩子。

還有科學家發現斑馬魚在經過訓練之後,可以很快學會如何走迷宮,根據聲音信號尋找食物。但是當牠們壓力過大時會記不住東西,注意力分散也會降低學習效率,而且記憶力也會隨著衰老而逐漸衰退。如此看來,斑馬魚的記憶特點是不是跟人類有相似之處。

記憶力到底是怎麼回事?

為什麼魚會有記憶?為什麼人會有記憶?記憶力跟腦袋好不好、聰不聰明有關係嗎?這個就要探究記憶歷程的形成源頭了。

依照訊息處理的過程,外界的訊息經由我們的感覺受器(個體感官)接收到此訊息刺激形成神經電位後,被大腦轉譯成可以被前額葉解讀的資訊,最終會在我們的前額葉進行處理,如果前額處理後認為是有意義的內容就有可能被記住。

在問記憶好不好之前,先了解記憶形成的過程。圖/GIPHY

根據英國神經心理學家巴德利 Alan Baddeley 提出的工作記憶模式,前額葉處理資訊的能力稱為「短期工作記憶」,而處理完有意義、能被記住的內容則是「長期記憶」。

你可能會好奇「那記憶能被延長嗎」?只要透過反覆背誦、重覆操作等練習,我們就有機會將短期記憶轉化為長期記憶了。

要是能有超大記憶容量就好了!

比如當我們在接聽客戶電話時,對方報出電話號碼、交辦待辦事項,從接收訊息、形成短暫記憶到資訊篩選方便後續處理,整個大腦記憶組織海馬迴區的運作,如果用電腦儲存區來類比,「短期記憶」就像隨機存取記憶體 RAM,能有效且短暫的儲存資訊,而「長期記憶」就是硬碟等儲存裝置。

從上一段記憶的形成過程,可以得出記憶與認知、注意力有關,甚至可以透過刻意練習、習慣養成和一些利用大腦特性的記憶法來輔助學習,並強化和延長記憶力。

雖然人的記憶可以被延長、認知可以被提高,但當日常生活和工作上,需要被運算處理以及被記憶理解的事物越來越多、越來越複雜,並且需要被快速、大量地提取使用時,那就不只是記憶力的問題,而是與資訊取用速度、條理梳理、記憶容量有關了!

日常生活中需要處理的事務越來越多,那就不只是記憶力的問題,而是有關記憶力容量的問題了……。圖/GIPHY

再加上短期記憶會隨著年齡增加明顯衰減,這時我們更需要借助一些外部「儲存裝置」來幫我們記住、保存更多更複雜的資訊!

美光推出高規格新一代快閃記憶體,滿足以數據為中心的工作負載

4K 影片、高清晰品質照片、大量數據、程式代碼、工作報告……在這個數據量大爆炸的時代,誰能解決消費者最大的儲存困擾,並滿足最快的資料存取速度,就能佔有這塊前景看好的市場!

全球第四大半導體公司—美光科技又領先群雄一步!除了推出 232 層 3D NAND 外,業界先進的 1α DRAM 製程節點可是正港 MIT,在台灣一條龍進行研發、製造、封裝。日前更宣布推出業界最先進的 1β DRAM,並預計明年於台灣量產喔! 

美光不久前宣布量產具備業界多層數、高儲存密度、高性能且小尺寸的 232 層 3D NAND Flash,能提供從終端使用者到雲端間大部分數據密集型應用最佳支援。 

美光技術與產品執行副總裁 Scott DeBoer 表示,美光 232 層 3D NAND Flash 快閃記憶體為儲存裝置創新的分水嶺,涵蓋諸多層面創新,像是使用最新六平面技術,讓高達 232 層的 3D NAND 就像立體停車場,能多層垂直堆疊記憶體顆粒,解決 2D NAND 快閃記憶體帶來的限制;如同一個收納達人,能在最小的空間裡,收納最多的東西。

藉由提高密度,縮小封裝尺寸,美光 232 層 3D NAND 只要 1.1 x 1.3 的大小,就能把資料盡收其中。此外,美光 232 層 NAND 存取速度達業界最快的 2.4GB/s,搭配每個平面數條獨立字元線,好比六層樓高的高速公路又擁有多條獨立運行的車道,能緩解雍塞,減少讀寫壽命間的衝突,提高系統服務品質。

結語

等真正能在大腦植入像伊隆‧馬斯克提出的「Neuralink」腦機介面晶片,讓大腦與虛擬世界溝通,屆時世界對資訊讀取、儲存方式可能又會有所不同了。

但在這之前,我們可以更靈活地的運用現有的電腦設備,搭配高密度、高性能、小尺寸的美光 232 層 NAND 來協助、應付日常生活上多功需求和高效能作業。

快搜尋美光官方網站,了解業界最先進的技術,並追蹤美光Facebook粉絲專頁獲取最新消息吧!

參考資料

  1. https://pansci.asia/archives/101764
  2. 短期記憶與機制
  3. 感覺記憶、短期記憶、長期記憶  
  4. 注意力不集中?「利他能」真能提神變聰明嗎?

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雨後天空總是特別清澈,是什麼汙染了我們的天空?科學家化身「空污偵探」,把它們通通寫上名單!
研之有物│中央研究院_96
・2022/09/04 ・4755字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文|陳儀珈
  • 責任編輯|簡克志
  • 美術設計|蔡宛潔

空污從哪來?我們又要如何追查它的行蹤?

陽光、空氣和水是生存的三大要素,而空氣品質在工業快速發展過程中,逐漸受到世界各國重視。空氣污染中的懸浮微粒(particulate matter, PM),已被國際癌症研究署(International Agency for Research on Cancer, IARC)列為第一級致癌物。人體長期暴露在高污染的環境中,將可能增加罹患肺癌風險。空污從哪來?如何追蹤污染流向?中央研究院「研之有物」專訪院內環境變遷研究中心研究員兼空氣品質專題中心執行長周崇光,看科學家如何捕捉空氣污染物的行蹤。

把污染通通寫下來!每三年更新一次的「空氣污染排放清冊」

如果要瞭解並管制空氣污染,必須先知道:到底是什麼污染了空氣?

每隔三年,環境保護署會公布最新的「臺灣空氣污染物排放量清冊」(Taiwan Emission Data System, TEDS),收錄全國各種來源的空氣污染物排放,而中研院環變中心的空氣品質專題中心任務之一,就是持續發展新的技術,獨立驗證這個排放清冊,進而提供環保署做為改善的基礎。

空氣污染排放清冊將排放量數據分為四大類。圖/研之有物(資料來源:空氣品質改善維護資訊網

周崇光提到,空氣污染源在排放清冊中分為「點源」、「線源」、「面源」和「生物源」,這四類來源的監測、管制辦法都不同。

點源,例如工廠的煙囪、通風口等;線源,如道路交通工具的機車、汽車等;面源則像是火災、農業活動、河川揚塵、大陸沙塵暴等一整面的污染源;生物源,是指植物排放的揮發性有機物,例如大家很喜歡的芬多精,其實是反應性非常強的一大群化學物質,很容易在空氣中發生化學反應並衍生出臭氧或是懸浮微粒

空氣要如何計算?空氣被污染了多少算的出來嗎?

以點源為例,若我們想知道點源的污染排放量,最精準可靠的方式就是「直接量」。

例如,研究人員可以直接在火力發電廠的煙囪上裝設偵測器,長期或定期監測氮氧化物的排放量,獲得最準確的排放量數據。

可惜的是,許多污染物的排放量沒辦法用儀器直接測,例如火力發電廠的煙囪中,明明二氧化硫、氮氧化物都可以直接測,但我們卻無法準確測得細懸浮微粒(粒徑小於或等於 2.5 µm 的懸浮微粒,又稱 PM2.5) 的數據。

周崇光說,電廠煙囪內部環境相當嚴苛,水氣高、溫度也高,礙於當前儀器的技術, PM2.5 的偵測器非常難以在攝氏溫度高達 100 多度的煙囪中穩定地運作,也因此造成 PM2.5 監測資料的不足。

倘若沒有辦法直接監測,周崇光提到,研究人員可以算出「排放係數」,藉此推估多少的原料會產生多少的污染物,例如燃燒一公噸的煤,會產生多少公斤的懸浮微粒。

再退而求其次的話,則可以透過「質量平衡法」,以揮發性有機污染物為例,利用製程或化學反應式計算反應物的質量、能量進出,推估出污染物的大致排放量。

從直接的監測資料到質量平衡法,依照排放量的可靠度被列等為 A 級至 D 級,並將排放來源不明確的資料列為 U 級。

空氣污染排放清冊中,除了將排放分為點源、線源、面源和生物源以外,又可依照數據的可靠度,細分為 A、B、C、D、U 五類,A 數據可靠度最高,B 次之,以此類推。圖為臺灣空氣污染物排放量清冊(TEDS)第 11 版的點源排放量分布。圖/研之有物

在上圖第 11 版的臺灣空氣污染物排放數據中,屬於點源的總懸浮微粒(TSP)僅有極少的資料是直接且連續的監測數據,有 43% 左右的數據來自定期的管道檢測、56% 來自質量平衡法的推估。

由此可知,總懸浮微粒的數據背後具有一定的誤差,而相對的,硫氧化物(SOx)有三分之一的數據來自直接量測,較為精準。

從排放量的計算和推估中,其實可以看得出來,礙於技術和環境條件,空氣污染排放清冊存在不小的誤差。因此,當前科學家不斷致力改善儀器,或用其他可靠方式驗證這些排放量資料。

「看到了!」,用衛星捕捉污染物的流向!

空品專題中心的「臺灣中西部空氣污染之診斷與歸因研究」,為中央研究院 110 年度的關鍵突破研究計畫之一,在周崇光的帶領下,團隊致力破解中西部的空污謎題。此計畫中的其中一項子計畫,即是透過人造衛星的遙測技術,來協助驗證排放量和推估關鍵污染源。

衛星數據為 2021 年臺灣上空的二氧化氮(NO2)年平均柱密度(column density),表示單位面積懸浮在臺灣上空的 NO2 總量。圖/研之有物

研究團隊使用歐洲太空總署(ESA)發射的哨兵 5 號衛星的儀器,藉由分子光譜的特徵描繪出二氧化氮在臺灣的空間分布。

過往衛星對這些污染物的解析度僅有 20 x 20 公里左右,在這樣的解析度下,根本難以確認如火力發電廠般污染源的影響程度,但哨兵 5 號上的大氣觀測儀器(The TROPOspheric Monitoring Instrument,簡稱為 TROPOMI) 已經可以做到 7 x 3.5 公里的高解析圖像,讓研究人員得以大致推估出這些關鍵污染源的影響力。

由於衛星是從太空望向地球,因此單靠分析分子光譜只能獲得垂直的、像是柱子一樣的濃度數據,研究人員必須透過大氣方程式並考量化學反應的狀況「回推」,一個一個網格計算出二氧化氮的分布。

歐洲太空總署的哨兵 5 號衛星與下方展開的大氣觀測儀器 TROPOMI。圖/ESA/ATG medialab

排放清冊的排放量,是研究人員到各個污染源收資料、整理工廠申報資料,全部加總後,再算出空污排放量,是一種像是金字塔般的「bottom-up」(由下而上)作法。

而人造衛星與「到處收資料」的方式不同,衛星觀測是一種「top-down」(從上到下)作法,先從觀測了解某處增加了多少空氣污染物,再想辦法去回推污染源和各地參數的互動關係。

結合「top-down」和「bottom-up」,科學家可以將兩者相互搭配並驗證資料,確認空氣污染物的排放量與傳播途徑。

周崇光提到,以工業區或港口碼頭為例,柴油貨車每年進出的次數高達數萬趟,排放出大量的交通廢氣,但礙於技術,目前仍然沒有辦法精準定量這些污染並申報給環保署,推估排放量和真實污染量之間可能存在很大的誤差。因此,若能搭配人造衛星這種獨立且不受影響的偵測技術,就能夠更公正、更準確的驗證排放資料是否有誤。

最快的了解就是融入!特務 F 混入電廠的煙囪,破解空污來源

除了檢視排放量,了解空氣污染物「怎麼飛」,也是非常重要的課題。

為了找出空氣污染物的傳輸路徑,周崇光帶領的團隊曾經在 2018 年的時候和德國布萊梅大學的 EMeRGe-Asia 團隊合作,透過研究飛機「HALO」和特殊追蹤劑,調查臺中火力發電廠污染物的傳播途徑。

在一般的大氣環境中,即使研究人員確定了某地點的污染物濃度非常高,他們也很難判斷當地污染物的來源,到底是來自隔壁 A 工廠?還是從 B 電廠飄過來?

再來,其實研究人員也很難隨時掌握空氣污染源的流向,例如火力發電廠煙囪排出的污染物到底飄去哪裡了?

因此,在這次的跨國合作中,研究團隊使用了「全氟甲基環己烷」(Perfluoromethylcyclohexane, PMCH) 當作「追蹤劑」,就像是空氣污染物中的特務 F,被放入臺中火力發電廠的煙囪中,隨著煙囪中的空氣污染物一起被噴向天空、隨風飄散。

由於 PMCH 無論在自然環境或是工業污染中均相當少見,環境的背景濃度非常低,加上全氟化合物有不容易和其它物質反應的化學惰性,又可以在實驗室進行極低濃度偵測,因此非常適合當追蹤劑。

當時研究團隊在臺中火力發電廠的煙囪中投入了 10 公斤的 PMCH 後,分別以研究飛機和地面採樣站進行觀測,並跟著煙流的可能路徑針對不同的污染物進行採樣,調查中火污染煙流的傳輸路徑。

圖為德國航太中心的大氣研究飛機「HALO」(High Altitude and LOng Range Research Aircraft)。圖/flickr

研究結果發現:當東北季風盛行時,由臺中火力發電廠煙囪排出的空氣污染物主要會向南飄散,空氣樣品中 PMCH 、氮氧化物、二氧化碳和一氧化碳濃度同步的變化(見下圖),證實了大氣模式所描繪的污染路徑。

但可惜的是,這種研究方法只能當作一種「逼不得已的手段」,畢竟任何特殊的化學品都可以被視為一種污染,尤其全氟化合物吸收紅外線的能力非常強,是屬於國際公約列出的主要溫室氣體之一,因此只能在非常必要的時刻下使用。

周崇光表示,臺中火力發電廠的煙囪高達 250 公尺,加上排氣的動能和熱浮力,空氣污染物可以很快地上升到 500 公尺,甚至更高的空中,然後隨著大氣環流擴散和稀釋,傳統的高煙囪策略就是以此降低工業污染對鄰近地區空氣品質的衝擊。

然而在這次的調查中,研究團隊卻發現,臺灣附近的大氣環流非常不利於污染物擴散,以致於上午排出的污染物到下午還滯留在中南部的空中,許多原本預期會向外飄散的污染物最終仍然下沉,並對中南部的空氣品質造成衝擊。這次的實驗結果讓周崇光團隊獲得啟發,更加投入對臺灣邊界層環流的調查研究。

同時周崇光也強調,中研院空品專題中心非常感謝臺中火力發電廠協助這次的實驗,這個空污滯留現象是整個西南部區域的大氣特性,只是在這次研究藉由臺中火力發電廠案例表現出來。這表示臺灣西南部的大氣條件不利擴散,使得我們面對空氣污染的衝擊格外地脆弱。

2018 年周崇光團隊和 EMeRGe-Asia 團隊合作,使用研究飛機和追蹤劑 PMCH,調查臺中火力發電廠污染煙流的傳輸路徑,圖中可看到 PMCH 從臺中擴散到整個中南部的濃度趨勢,地點 1 為布袋附近,地點 2 為北港附近。從地點 2 的污染物數據,可看到 PMCH 、氮氧化物、二氧化碳和一氧化碳濃度有相同的變化趨勢。
圖/研之有物

以上,中研院空品專題中心致力解決臺灣空氣污染防制的瓶頸,首要第一步就是持續驗證空氣污染物排放清單。由於技術和環境限制,排放清單資料有一定誤差;因此需要透過衛星觀測做交叉檢驗,確認污染物的排放量與傳播途徑。有了排放清單的基礎之後,下一步就是研究造成臺灣西南部空氣擴散不佳的根本原因,以及深入探討都市區空污的主角「衍生型 PM2.5」。

延伸閱讀

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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相輔相成的數學與科學,誰才真的是「科學的起點」?或許,它們都不是最好的答案——《教出科學探究力》
親子天下_96
・2022/08/12 ・3626字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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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。

現代微積分是由牛頓與萊布尼茲所發展而成的重要工具。圖/Pixabay

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。

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。圖/Pexels

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。

天生的科學家們為什麼長大後就不發問了呢?造成這個結果的原因有很多。圖/Pexels

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。

需要透過有設計的教學,才可以激發學生思考、知道自己在處理什麼問題。圖/Pixabay

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。

「燃素說」和「氧化說」的說法看起來都能完美的解釋燃燒現象,這時便需要科學的力量。圖/Pexels

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。

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