【智活星期二】林正敏 :「拈花惹草。玩竹編。談數位創意」

• 本文轉載自科技大觀園，原文為《人工智慧讓羽球訓練更聰明！》
• 作者／郭雅欣｜科技大觀園特約編輯

「啪！」「啪！」在臺南新豐高中的羽球場上，球拍強力揮擊的聲響不絕於耳，幾位選手正奮力廝殺著。但這場羽球賽有點不同，因為旁邊還架著一具電視螢幕，而選手手上的球拍也不太一樣。練習賽結束後，教練與選手聚集在螢幕前，對著螢幕上的揮拍速度、爆發力指數等數據，熱烈地討論了起來。

會出現這麼特殊的景象，是因為新豐高中的羽球隊從去年（2019年） 5 月起，開始做為科技部計畫「從中樞系統建構雲端 AI 運動訓練歷程分析與疲勞診斷系統：以羽球項目為例」（以下簡稱「AIOT 智能羽球訓練模式」）的實驗基地，而這個計畫由成功大學體育健康與休閒研究所特聘教授蔡佳良領軍，希望利用人工智慧，將羽球的訓練科學化，達到最有效精準的訓練效果。

這項計畫包含五個部分，包括智能球拍、智能手錶、高速攝影動作捕捉，以及雲端 AI 運算中心和顯示各項運動與生理數值的 APP。智能球拍、智能手錶、高速攝影負責收集運動資訊，將資訊以 Wifi 網路上傳到雲端的 AI 運算中心計算後，結果呈現在電腦螢幕及專用的手機 APP 上，讓教練與選手一目了然。 

 計畫中使用的雲端計算中心是成大電機系教授王振興所主持的人工智能數位轉型研究中心 ，智能球拍、手錶等裝置不斷上傳的資料，會持續訓練 AI 演算法自身，讓演算法變得愈來愈精準。

為了讓訓練過程面面俱到，蔡佳良組了一支跨領域的「黃金陣容」，除了專研腦波與眼動的自己外，還找了工程專業的成大電機系教授王振興、負責 AI 演算法的逢甲大學自動控制工程學系副教授許煜亮、專研運動傷害的成大物理治療系副教授蔡一如，每位成員的專業領域都不一樣，在計畫中各司其職。

聰明的智能球拍

計畫中的一大重點，就是選手手上那支「智能球拍」，它可以收集選手的揮拍力道、轉動角度等數值，經過計算後，能知道揮拍速度、軌跡，還能分辨出九個不同的球種，這是因為球拍的握把中藏了一個感測晶片。

在握把中放入感測晶片就能做到，聽起來很容易，但在羽球拍上卻沒那麼簡單。蔡佳良說：「羽球選手對球拍的重量可是很要求的，一般選手使用的球拍大約 80 幾克，重一點輕一點，手感就差很多了。」而一個晶片動輒 10 幾克，直接放上球拍，不但影響重量，還改變了球拍的重心位置，「這樣的球拍沒有人會想用。」蔡佳良說。

後來，蔡佳良找了勝利體育公司合作，在以碳纖維為材料的握把中納入晶片，並盡量減少晶片重量，才做出了目前的智能球拍。蔡佳良說：「不過我們還是想再縮小晶片的重量，看看是否能讓晶片的電池小一點，希望能將球拍再減少 5 公克左右。」

你累了嗎？疲勞狀態對訓練來說很重要！

有了能收集選手打球狀況的智能球拍還不夠，蔡佳良還希望能將選手的「疲勞狀態」也納入訓練的參考，這也是接下來 AIOT 智能羽球訓練模式的發展重點。

蔡佳良與蔡一如指出，疲勞分成「中樞神經疲勞」與「周邊神經疲勞」，中樞神經疲勞反應在腦的專注力、心理上的鬥志等，例如比賽時間過長，或是選手心態上已經認輸等，這可以從選手的腦波及眼動訊號來判斷；而周邊神經疲勞則反應在肌肉的動作，例如選手的移動腳步可能變慢、揮拍動作變小等。此外，長時間受訓練的選手也可能慢性疲勞，儘管身體好像沒怎麼樣，但可能一早起床就覺得特別累，不想練球等。

分析選手的疲勞狀態，還可以進一步預防選手受傷，在選手有一點點受傷徵兆時，例如動作稍微改變時，就及時察覺，讓選手休息或就醫，這對於延長選手的運動生涯來說是很重要的。

你的疲勞，AI 比你先發現

為了偵測選手的肌肉疲勞狀況，重建選手的動作也是這次計畫的重點之一。蔡佳良說：「一般來說，我們是用『光學式動作捕捉系統』來重建選手的運動姿態。」這是一套專門的系統，選手的身上會貼滿光點，由四面八方的攝影機拍攝光點的移動，來重建選手動作。「不過這套系統太昂貴了，」蔡佳良說：「因此我們希望用一般的高速攝影機來取代。」方法是先以光學式動作捕捉系統找出界定選手疲勞與否的標準（稱為黃金標準），再將黃金標準與高速攝影機的影像共同輸入電腦，訓練電腦以高速攝影機的影像重建選手動作，並判別選手疲勞狀態。

 蔡佳良補充說：「等到我們把高速攝影機這一塊做起來，就會推廣到一般球館。」換句話說，未來一般民眾在運動中心等球館打球時，或許就能透過場館附設的高速攝影機，看見自己的動作及打球狀態，雖然不是職業選手，也可以研究自己的動作，享受運動科技帶來的好處。

智能手錶則由選手整天佩戴著，記錄選手日常的心跳及睡眠狀態，教練可以據此觀察選手生理狀況，也能輔助判斷疲勞狀態。計畫中使用的智能手錶由王振興研發，蔡佳良表示：「我們自己研發而不採用市面上的手錶，這樣可以依據我們的需求來收集資訊，也可以避免個資外洩的問題。」 

至於中樞神經的疲勞，可以透過腦波與眼動的狀態來發現，這也是蔡佳良的研究專長。但是蔡佳良說：「我們若要收集這些訊號，得讓選手戴上特製眼鏡，並在頭上貼特殊的貼紙，這會對選手打球造成影響。」因此，蔡佳良希望先將腦波及眼動的訊號，和智能球拍的感測訊號做連結，找出彼此的關聯，建立一個演算法，再將這個演算法寫入智能球拍的晶片中，「如果我們的演算法夠強，球拍感測訊號與腦波、眼動的關聯準確性夠高，就能直接從球拍的訊號，計算出選手的中樞神經疲勞狀況。」

學術與運動的跨領域溝通

AIOT 智能羽球訓練模式發展到目前的階段，已經可以從智能球拍的訊號，計算出個別選手的最快揮拍速度、最大擊球力道，以及爆發力、攻擊力、反應力等指數，蔡佳良笑說：「我們和教練也有一段磨合的過程，因為我們做研究的，想的都是怎樣的數據合適發表，卻不一定是教練真正需要的。」

 新豐高中羽球隊的教練李宜勳也對此舉例：「一開始蔡教授的團隊提供過一個數據叫做『積極度』，判別的方式就是一場雙打比賽中擊球次數多的，就是比較積極。可是事實上，我們比賽的時候，會故意將球打給比較弱的選手，所以他們的擊球次數自然比較多，這不代表他們比較積極。」

不過，李宜勳認為將 AIOT 智能羽球訓練模式納入訓練，對選手的練習的確有幫助，「有時候教練說破了嘴，還不如數據直接攤開來看。」李宜勳笑說。看到明確的數據，選手之間也會有正向競爭，覺得不想輸給同儕，對於自己的動作或缺點也有更明確的認識。

運動訓練科學化

儘管 AIOT 智能羽球訓練模式還未真正完成，但蔡佳良對於這項研究的未來發展深具信心，他說：「我們的研究成果在其他有球拍的運動上都可以應用，例如網球。」

蔡佳良並且認為，運動科技的蓬勃發展下，未來的運動訓練一定也都會走向科學化。「其實我一開始做運動科學時，接觸過一些國家級的教練，他們對運動科學有點排斥，認為運動科學發展起來之後，會搶了他們的教練工作。但其實運動科學只是用數據輔助訓練，真正的訓練專業還是在教練身上。」蔡佳良希望現在還在起步階段，就有機會經歷科學訓練的選手，未來若是成了教練，可以經由自己的經驗，明白如何運用科技，讓訓練變得更有效率。

「我們還希望我們的成果也能普及到一般民眾，因為運動科學的市場是很大的。」蔡佳良希望將智能球拍研發完整後，普及到一般運動用品店，讓民眾也能買來使用。他說：「即使是一般民眾，若能看看自己今天打球的狀況，也是很好玩、很有趣的事情。我相信會有人想買這種智能球拍的。」

國小高年級科普文，素養閱讀就從今天就開始!!

本文由 交通部鐵道局 委託，泛科學企劃執行。

悠遊卡「嗶」一下上公車、 eTag 不需等待就能收取高速公路通行費、防疫期間進出公共場所「掃」一下完成實聯制登記，甚至買完高鐵車票後還能用手機取得專屬 QR CODE 快速通關！隨著科技進步和智慧型手機的興起，人們開始以電子票證取代傳統紙本票卷，只要一支手機或是一張卡就能到達任何你想去的地方。

臺灣目前常用的電子票證主要有兩大類，高鐵、台鐵 APP 訂票取票後的專屬 QR CODE ，和使用無線射頻辨識 RFID 的感應交通票卡（像是悠遊卡、一卡通），究竟這兩種方便又快速的電子票證技術是怎麼運作的呢？ 

「掃」出資訊海—— QR CODE

QR 為 Quick Response 的縮寫，最早在 1994 年，由日本汽車零件業者 Denso Wave 的技術室長原昌宏發明，他認為一維條碼能夠包含的資訊量太少，一件產品都要印上數十個條碼才足以應付需求，對當時追求商品小型化的日本很不方便。原昌宏的團隊便將兩個一維條碼疊加在一起，讓 X 軸、 Y 軸都帶有訊息，進化成二維條碼，不只可以更快速追蹤產線上的產品， QR CODE 還有多角度辨識、容錯能力高等優點。

QR CODE 三大優點：高存量、高容錯、易辨識

QR CODE 呈現正方形黑白兩色，每一格黑白格子都是一個位元，黑色方格代表 1 ，白色方格代表 0 ，掃碼時機器只要判斷反光與否，就能將黑白圖像轉換為二進位數、數字、字母、日語假名等訊息組合，經過轉譯後就能代表一串代碼、一句話或是一個網址。 QR Code 發展至今一共有 40 種版本，以結構、尺寸和校正標記位置區分，每一種版本的儲存密度都不完全相同，最大的版本 40 為 177×177 模組，可容納高達7089字元。

在 QR CODE 的 3 個角落有像「回」字的正方圖案是幫助解碼軟體定位的座標，以鮮少出現在印刷品的特殊比例 1：1：3：1：1 作為定位標記，只要掃描裝置偵測到這個特殊比例就能算出條碼位置，使用者不需像傳統一維條碼一樣必須精確對準條碼才掃得到， QR CODE 以任何角度掃描都能正確讀取資料，加速識別作業。

除了中規中矩的黑白 QR CODE， 你一定也有看過插入商標或是特殊形狀的二維條碼，為什麼缺了一角的 QR CODE 還能掃描的到呢？因為 QR CODE 有很高的容錯能力，當某部分資訊缺失的時候，解碼系統會透過里德-所羅門碼（Reed-solomon codes）的原理自動填補缺失的部分，讓整體資訊依然可以完整辨識，容忍錯誤發生。 QR Code 的容錯能力分為 4 個等級，條碼圖形面積愈大就能分割出更細緻的里德 – 所羅門碼區塊，避免單一區塊「猜」太多密碼，容錯等級最高甚至可修正 30 %的缺失條碼。

QR Code 的快速掃描和容錯能力，能夠廣泛地運用在產品追蹤、物品識別和文件管理方面，使識別作業更便捷，「車票」也是其中之一！高鐵發售的每張電子票證都含有一個獨一無二的 QR Code ，經過閘門條碼感應區解碼就可以直接通關，享受快速方便又環保的乘車體驗！

「嗶」一下，扣款成功—— RFID

RFID (Radio Frequency IDentification) 全名為無線射頻辨識，是透過無線電訊號識別特定目標並讀取相關數據的無線通訊技術，我們日常所用的各式電子票卡多半都使用這種技術，或是其衍伸用於智慧型手機的感應式電子票證 NFC（Near-field communication，近距離無線通訊）。

RFID 最早出現在第二次世界大戰時期同盟國和德軍的敵友識別系統（Identification Friend or Foe，IFF）。以應答機（Transponder）偵聽詢問信號，然後回覆識別暗號，軍隊以此技術識別飛機、車輛或友軍部隊，並確定受詢問方的方位和距離。儘管當時 RFID 已被廣泛使用於軍事、航空用途，人們日常生活還是很難接觸到 RFID ，直到 2003 年美國最大零售商 Walmart 宣布他們的前 100 家供應商將被要求在所有進貨的貨箱和托盤上貼上 RFID 標籤以減少盤點貨物的時間，其他企業、零售商紛紛開始效法，使 RFID 頓時成為商品管理的新模式。RFID 發展至今，包括日常使用的悠遊卡、門禁卡、商品防盜標籤和寵物晶片，都是使用 RFID 的技術。

你是否曾疑惑：悠遊卡沒電池，為何能付款或是傳送資訊？

我們常用的電子票卡多半屬於無電源的被動式標籤，利用感應器（Reader，像是公車讀卡機）發送特定頻率的電磁訊號，當訊號夠強時，就會觸發感應範圍內的 RFID 標籤（Tag），RFID 標籤內部為電路板和天線的組合，標籤接收電磁波後會藉由電磁感應產生電流，供應 RFID 標籤上的晶片運作並發出電磁波將特定編碼回應給感應器。感應器若成功解碼，則回傳主機（Host）請求驗證資料再給予回應。RFID 系統以「辨識」為主要功能，接收到「有效回應」才算驗證成功，就像拿悠遊卡靠近公車讀卡機可以扣款，而你的公司門禁卡不行，是因為讀卡機無法解開公司門禁卡回傳的編碼，無法驗證有效性就會顯示扣款失敗。

相對於傳統條碼， RFID 標籤帶有遠距離讀寫、具穿透性、可同時讀取多個標籤和重複利用等優勢。透過調整感應器發送的電磁波頻率，來選擇觸發特定頻帶的標籤和控制讀取範圍：像是悠遊卡、一卡通是 13.56MHz 的高頻帶（HF）標籤，感應器可讀取在 1 公尺以內的 RFID 條碼；高速公路 eTag則是採用特高頻帶（UHF）標籤，不僅可讀取範圍增加到 5 ～ 10 公尺，還能同時讀取 1000 個RFID 條碼，就算中間有其他物質阻擋（像是卡片放在錢包裡、颱風天上高速公路），RFID一樣都可以讀取。

RFID 標籤最大的優勢其實是重複利用，過往的條碼都是一對一的組合，只要印刷上去就無法更改，使用過後必須報廢，而 RFID 可以更新電路板內儲存的資料，讓同樣一個標籤衍生出不同的編碼，拓展用途。當然這也代表有心人士可以串改標籤中的資料，因此大多數電子票卡會多加一層密鑰保護內部資料。除此之外，由於 RFID 標籤無須直接與感應器接觸，使用者也有可能在不知情的情況下被他人讀取標籤內儲存的資訊，構成安全隱憂。

目前，高鐵除了能用「T Express」APP 訂位立即取得專屬 QR CODE 快速通關，也開放悠遊聯名卡或一卡通聯名卡這兩款 RFID 電子票證來搭乘自由座喔！

參考資料：

1. Denso Wave
2. Wikipedia – QR CODE
3. Cool3C – QR Code發展與歷史介紹：運作原理、特色、編碼結構分析
4. 台灣高鐵
5. Wikipedia – Radio-frequency identification
6. YouTube – What is RFID? How RFID works? RFID Explained in Detail
7. Walmart and RFID: The Relationship That put RFID on the Map

國小高年級科普文，素養閱讀就從今天就開始!!

108 年課綱今年上路，不只老師的教學模式因應調整，大學入學考試和招生方式也跟著改變，大考中心預計 111 學年度大學入學考試新增「混合題型」，調降選擇題的比例，每科增加 2-3 成非選題的題數。

一得知考試要改，老師、家長和學生開始擔憂：考題難度提升增加升學壓力、過往練兵的歷屆考題銜接不上⋯⋯眾多問題紛紛浮現。《泛科學》特別專訪大考中心主任張茂桂，從命題的變化、學生適應狀況、考試的準備等角度，來解答大家的疑惑。

不可不知的兩大命題變動

「將所學融入日常生活中」是 108 年課綱的精神，因應課綱的變動，張茂桂表示，大考命題必須與素養導向的教育目標配合，不再以片斷記憶性知識為測驗主軸，而是強調學生的統整與知識應用能力。

111 學年度的大學入學考試命題有兩個重要的變動，而這些變動從現在的命題中已有跡可循。

（一）非選題增加 2-3 成

九月底大考中心公布他們的新式答題卷，將非選題和選擇題合併成一張答題卷，未來考生需要邊劃記選擇題、邊答申論題，而不是塗完答案卡再寫非選題。

張茂桂表示，過往選擇題可靠著答題技巧得分，但遇到非選題就必須「知其然，也要知其所以然」，命題的彈性更大、層次更多元，考驗學生的「知識整合應用」及「表達說明能力」。

以 108 課綱的研究測試命題來看，自然科實驗題加入實驗數據繪成圖表的題型（如圖2 所示）；社會科不只要求學生選出答案，還需說明判斷的基準（如圖3 所示）；國文科考題中，學生除了理解文章內涵外，還要分析與統合文章要點（如圖4 所示）。

距離學測、聯考有多久，看到這樣的考題就有多驚訝！你會發現，記誦課本重點、掌握解題技巧是無法戰勝非選題的，必須具備理解閱讀、邏輯推論、圖表判讀、證據應用等複合能力才行，而這些能力都不是一蹴可幾的。

對於外界擔憂非選題增加，學生答案百百種，客觀評分可能是個問題。張茂桂回應，非選題評量以知識整合運用為主，並不會有涉及態度、價值判斷的考題，像是「該不該廢除死刑」等題目，所以評分方式還算容易，遇到爭議答案與給分時，大考中心也有相關機制得以因應，公允性不會有太大問題。

（二）跨領域和情境化考題大增

跨領域和情境化考題一直是近年考題的趨勢，像是國文科將《國家地理雜誌》文章納入命題、108 年學測社會科就有史地公的混合題組，自然科也不乏文言文的文章。

希望學生用不同領域的所學，處理特定主題的議題，最好能再將所學應用在生活中，便是這類題型的命題目標。張茂桂表示，這已經是現在進行式了，各科老師也已組織跨領域小組在擴增題庫，未來只是延續這樣的精神，繼續促進領域間的知識交流。

考試難度增加，學生壓力變重？

面對打破科目藩籬的考題，靈活應用的非選題，我擔憂地問：「跨科考題變多了，學生不就所有科目都要讀通，理科能力好的學生，未必能像文科好的適應落落長的文章啊！」

「你應該是不是有受過考試教育的遺毒？」張茂桂笑著對我說，他這麼笑不是沒有道理，因為許多人總以自己小時候的教育（被虐）經驗，來想像後輩的學習狀況，或認為他們應該怎麼學習。

他建議，大家可從兩方面來看孩子的學科學習壓力。

一是相較過往學生背負「一試定生死」的壓力，學科能力測驗已經不是入學唯一憑藉基礎，平常社團參與、在校表現等未來都是入學衡量的參考，而且學生也可以依科系需求選擇考科。也就是說，現行政策是以「降低學科考試對升學影響」為導向。

第二個則要思考「誰」來做這份考卷，「新式的考題對老師來講很難，但學生反而覺得很『燒腦』，寫起來很有挑戰性和成就感。」張茂桂表示，老師待在同個領域久了，答不出跨領域題，但從學生角度想，他們可是天天在這些科目輪轉，跨領域對他們來說並不難。

張茂桂提到，以往歷屆考試的跨領域題經過統計，答對率大概是五成，顯示學生是很有能力應對這類題型的。

不過他也表示，大考中心出題相當謹慎，一份「好」的試卷必須要兼顧鑑別度與學生答對比例，現行網站投影片上的題型都是研究考題，大考中心會持續調整題目的難度，今年底、明年會陸續公告各科的參考試題與解答，亦會舉行試辦考試。

如何應對新型態的考試呢？

該如何面對考題長度增加、內容多元、靈活應用的考題呢？張茂桂認為，「多閱讀」是不二法門，但閱讀並不是買一整套百科全書、古文觀止、史書大集要求孩子嗑下去，而是要多元的閱讀，看新聞、影評、科普文，以及查閱圖表、檢核地圖⋯⋯等這些都是閱讀的一部分。

「閱讀是不分科別，只要是學習都得具備的能力，它是開啟我們認識世界的鑰匙。」張茂桂說。

此外，學習方式也應該從「劃線、劃重點、背誦」轉為「理解、分析、評價」，學生必須要知道為什麼這裡是重點，學習融會貫通和統整應用。

張茂桂希望外界不要有「考試引導教學」的迷思，因為素養導向教育是更全面的，許多素養教育內涵，像是人際關係、自我學習、公民意識…等未必是紙本考試能測出來的，因此測驗僅能呈現學生在知識和技能的整合應用而已，不能代表孩子的能力全貌。

他建議，家長應該孩子共同閱讀，甚至一起解題，多了解他們在學什麼、想什麼，不要被外來資訊誤導，提前為孩子設定好該走的方向。

• 參考資料：大學入學考試素養導向命題簡介