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從《她們》思考婚姻這檔事:每個女性,都有權成為自己

雞湯來了
・2020/03/07 ・3075字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 602 ・九年級

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  • 作者/蕭子喬

一年一度國際婦女節又到了,在倡導性別平權的今日,2020 年度國際上倡議的主題為「An equal world is an enabled world」,不脫「平等」的概念。細緻來看今年的主題,其實有「equal(平等)」和「enabled(賦權)」兩個關鍵詞。

什麼是真正的「平等」和真正的「賦權」呢?在婦女節這個時節,我們認為是一種「創造實質的平等,讓每一個女性(或無論什麼性別的人)都有權成為自己」。那麼身為一位女性,如何在婚姻這件事情上,離實質平等更近一些呢?這篇文章就讓我們從電影《她們》來窺視婚姻對女性的影響,以及現今女性在婚與不婚中如何自我賦權。

越來越不想結婚?女性認為婚後難保有「自我」

近 30 年來,越來越多人晚婚甚至不婚。製圖/雞湯來了黃珮甄

近30年來,越來越晚婚甚至不婚的現代人,內心到底在想什麼?研究中發現現代女性在婚姻上有更多與「自我」拔河的糾結。入圍六項奧斯卡的電影《她們》中,可以一窺婚姻對女性的影響,初步了解女性在婚與不婚中關於「保有自我」的掙扎。

「如果主角是女生,結局一定要安排她結婚」-《她們》出版社老闆
「我想要走自己的路」「我厭倦聽到大家說,愛情是女人的全部」-《她們》喬

現今社會中,仍還有許多人像出版社老闆,認為女人的 Happy Ending 就是結婚;也有越來越多女性像電影中的喬一樣,奮力想擁有自己的成就與夢想,不甘為了婚姻而失去自己。

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台灣學者在 2010 年的研究中訪談 19 位 30-50 歲未婚的女性:「婚姻」對她們而言是什麼?發現她們並非討厭婚姻,甚至也期待與心靈契合的伴侶共度人生,但卻擔心進入婚姻後會喪失自我,需要犧牲自己來照顧家人,也因此有部分受訪者提到考慮以非婚姻的方式維持另類親密關係。

許多女性其實期待和另一半共度一生,卻又擔心結婚後會失去自我。圖片來源/pixabay

究竟是什麼原因,讓現今有越來越多女性開始重視「自我」更甚於婚姻,而這樣的覺知與改變對於女性而言又有什麼意義呢?

我們從另外一個維度來看這件事:另一項台灣學者在 2011 年推出的研究中剖析 3 位女性如何形成「女性意識」(女性對自我處境的覺察,及相信自己能改變的信心),藉由分析這幾位女性主義者的生命故事,發現背景因素主要有原生家庭背景、父母性別角色觀念、教育程度、是否接觸女性自覺的資訊;而在意識發展的過程中通常歷經「知覺到不平等、努力生存並超越現況、使用資源與助力、克服困難與阻力」的過程。

值得注意的是,該研究發現歷經「女性意識」發展的女性,能夠更有自主性,獨立的同時也不害怕與人擁有親密感,而且對於肯定自我等重要全人身心發展都有更正面的改變。

也就是說,現今越來越多女性對婚姻遲疑,看似顛覆了過往「女大當婚」的傳統,其實正是現今女性越來越具備「女性意識」的展現,開始會有意識地發覺自身處境,也有更多勇氣堅持自身夢想。這樣的變化,對於女性和女性身邊的人們來說,都是一種進步,使得整體人類朝向身心發展更和諧的狀態邁進。

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婚 or 不婚我決定!培養女性意識、自我賦權

女性的 Happy Ending 該是什麼樣子,應由本人定義與決定。圖片來源/pexels

「進步」,意味著「改變」,也通常伴隨著對於變動的「不安」。因此,若我們能進一步理解當代人們對於婚戀觀念的轉變,就能更篤定地看待這「正常的混亂」狀態;若我們能從當事人的角色中先抽離一下,用旁觀者的角度理解「女性意識的發展歷程」,那麼我們也能在猶疑、糾結的每一個當下,理解這些痛苦的必然,及所處階段狀態的意義,或許就更能直視痛苦並具備持續反思和覺察的勇氣。

更多樣的婚戀型態,親密關係意義轉變

英國社會學家 Giddens 認為親密關係的發展將朝向平等、自覺、溝通,更重視彼此雙向交流、真實情感的「純粹關係」,也就是說親密伴侶之間越來越單純看重「我和你在一起,我們如何互動、感受為何」,而不願受到過多「兩人」以外的因素(例如社會期待、其他家人想法等)框限。

現代人更在意和伴侶之間的「純粹關係」,期待擺脫他人的眼光、社會的框架。圖片來源/pexels

這種改變將使個人、家庭、社會獲得鬆動,不過也有其他學者認為這樣的改變,雖然每個人將變得比較自由,但勢必也造成親密關係的「正常混亂」。這樣的解說,或許可以解釋當今社會「看似失序」的晚婚、不婚與另類親密關係頻繁的現象。

在眾多女性追尋自我的歷程中,也將帶來社會的變動,面對這樣的不穩定,若我們能看見其中的意義,與必經歷程,那或許就更能在這樣革新的不安中,換得一份內心的篤定。

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撕掉「敗犬、剩女」標籤,活得更自在

台灣學者在 2012 年提出要拋開「女大當嫁」的單一定義,撕掉「敗犬」、「剩女」的標籤,發展出「女性自我認同」是關鍵,此發現也與上述建立「女性意識」的概念不謀而合。這常會歷經以下四階段歷程,也可以搭配《她們》電影中喬的角色心聲來理解。

女性發展自我認同通常會經歷四階段:遭遇前、遭遇、沉浸——再出發、內化。製圖/雞湯來了黃珮甄

1. 遭遇前(pre-encounter):接受傳統的性別角色

2. 遭遇(encounter):對女性角色產生質疑與困擾,經驗到角色兩難的衝突

「我只是認為女人,有自主思考能力,有靈魂也有感情,女人有野心、天賦、也有美貌。我厭倦大家說愛情就是女人的全部,我聽得很厭煩…但我好寂寞」-《她們》喬

既想與青梅竹馬親近友好,但抗拒兩人發展成婚姻伴侶關係,歷經糾結混亂心靈陣痛期。

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3. 沉浸—再出發(immersion-emersion):拒絕男性觀點的女性特質,尋找方向與自我的肯定,並發展與其他女性的人際關係

4. 內化(internalization):完成一個內在的定義與較整合的認同

「我想走我自己的路」-《她們》喬

想要寫書,創造出版社老闆期待方向不同的作品,成為一位名字會被記住的作家。

《她們》中的喬最後擁抱了與自己和教授的感情,放開心胸接受自己想與對方一起生活的嚮往,同時也能持續做自己,寫自己想寫的故事、出版作品,經營事業。

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女性若能經歷此四階段,等同於走過意識覺醒的過程,使自己跳脫既定性別角色的框架,也能產生自主選擇的行動力。我們不妨想想看,自己傾向從什麼角度來決定婚或不婚等人生規劃,是出於自己的想法及綜整資訊、還是逃避問題擱置不處理、又或者是跟著他人期待、社會規範走?

一起嘗試藉由反思與覺察,擁有更多自由自決的能力。真正的平等,是每個人都能成為自己,身為女性,從自己給予自己權力做選擇開始!

  • 文/雞湯來了蕭子喬
  • 校稿/雞湯來了張芷晴、陳世芃
  • 製圖/雞湯來了黃珮甄
  • 編輯/雞湯來了蕭子喬

參考資料

  1. 趙淑珠(2010)。未婚單身女性生活經驗之研究:婚姻意義的反思。教育心理學報,34(2),221-246。
  2. 朱嘉琦、鄔佩麗(2011)。台灣婦女女性意識發展歷程之研究—以三位女性主義者的生命故事為例。教育心理學報,30(1),51-71。
  3. 姚蘊慧(2005)。「第二現代」社會觀點下的親密關係。通識研究集刊,8,149-169。
  4. 邱郁茹、高淑芳(2012)。高齡未婚女性汙名化與去汙名化之探討。諮商與輔導,320,16-19。
  5. An equal world is an enabled world. https://www.internationalwomensday.com/

本文同步刊登於雞湯來了,相關連結:每個女性,都有權成為自己-看《她們》思考婚姻

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雞湯來了
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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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NCC 公民培力活動百花齊放,公私協力推動媒體素養
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/10 ・1036字 ・閱讀時間約 2 分鐘

本文為 國家通訊傳播委員會 廣告

疫情加速全球數位化發展,也改變了大眾接收資訊的方式。隨著影音媒體平台及自媒體崛起,每個人除了是訊息接收者,也是內容的生產者,百花齊放的訊息管道也帶來了內容及資訊管理上的挑戰。

國家通訊傳播委員會(NCC)因應全球性之數位匯流發展及監理革新趨勢,致力於促進通訊傳播健全發展,保障消費者及尊重弱勢權益,打造多元文化均衡發展,迄今持續推動「廣電媒體專業素養培訓與公民培力推廣計畫」。

本年度( 112 年)公民培力推廣部分,藉由與廣電媒體產製端合作,包括公視、正聲廣播、新聲廣播、鳳鳴廣播、陽明山電視和全聯電視,及與大學、公民團體包括國立臺灣師範大學、朝陽科技大學、法律白話文、臺灣新聞記者協會等共 11 個單位,於 7 月至 12 月在北、中、南、東四大區域舉辦共 20 場媒體識讀活動,累積超過 1,300 人次參與,參與者豐富多元,包含媒體專業人員、銀髮族、身障群體、新住民、兒童及青少年、 YouTuber 、 KOL 等,多面向推廣媒體素養意識。

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本次公民培力活動形式多元,合作夥伴邀請各方講師發揮所長,針對不同參與對象因材施教,如正聲廣播電臺透過辦理相聲演出,讓平時不易接觸到媒體素養資訊的長輩、偏鄉學生,透過有趣的段子逐漸認識辨別假訊息的重要;國立臺灣師範大學大眾傳播研究所舉辦媒體素養營隊,至臺東教授國中生性別平等的重要性;公視透過舉辦電視台參訪,讓想認識電視媒體運作、節目製播的民眾得以大開眼界。許多單位也透過不同議題講座、互動與大學生或地方社區產生共鳴,散播媒體素養的種子,民眾課後紛紛表示收穫良多。

公視參訪-實際走進攝影棚,認識節目錄製過程。
臺師大媒體素養營-善盡大學社會責任,向年輕學子回饋所學知識。
正聲廣播電台-以相聲演出搭配假訊息防制宣導,讓銀髮族及兒童也能辨識假訊息。

NCC 以提升廣電媒體專業及社會大眾媒體識讀能力為已任,透過每年持續舉辦公民培力活動,幫助閱聽者對廣電媒體的認識、思考,以及對訊息評估的能力,讓不同年齡層及族群得以將媒體素養教育的種子深埋在心、向下扎根,進而提高全民媒體素養,打造更優質的社會環境。

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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NCC 公民培力課程 邀您一同打造數位時代的媒體素養
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/11/15 ・530字 ・閱讀時間約 1 分鐘

本文為 國家通訊傳播委員會廣告

國家通訊傳播委員會(NCC)因應數位匯流發展,為促進通訊傳播產業健全發展,保障消費者及尊重弱勢權益,持續推動「公民培力推廣計畫」,鼓勵廣電媒體及公民團體運用既有資源,協力推動全民媒體素養,以串連其影響力至閱聽眾端,並於今(112)年度規劃「認識媒體」、「防制假訊息」、「性別平權」及「公民新媒體內容產製」等議題,增進社會大眾對於通訊傳播產業的認識。

今年度藉由與廣電媒體、公民團體等合作,包括公視、法律白話文運動、正聲廣播、新聲廣播、鳳鳴廣播、陽明山電視和全聯電視等單位,於今(112)年 7 月至 12 月在北、中、南、東部地區舉辦 19 場媒體識讀活動,包括防制假訊息相聲演出、媒體素養營隊、參訪公視等,針對不同年齡層及族群設計互動課程,將媒體素養教育的種子向下扎根,提高全民媒體素養,打造更優質的社會環境。NCC 誠摯邀請銀髮族、兒少、身心障礙者、新住民及社會大眾一起參加,培養正確閱聽習慣及獨立思考能力,提升公民素養,進而創造更健全的媒體環境,報名方式及活動內容詳見活動網站

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