臺南市北區賢北國小數位學習推動與因材網應用教師社群

• AI 分類器 (AI classifier) • 訓練數據 (Training data) • AI 偏差 (AI bias) • 姿勢/身體感測數據 【專題終極升級： AI 增補接力】 當 SPIKE 的顏色感測器無法分辨「真樹葉」與「綠色塑膠袋」時。學生轉向使用 CS & AI Kit ，利用相機鏡頭收集大量照片作為訓練數據，建立專屬的自訂 AI 分類器。並探討若只給 AI 看特定角度的照片，會如何造成 AI 偏差。最終實現「鏡頭看見垃圾 ➔ AI 辨識 ➔ 驅動機器人清理」的高階智能。

• 函式 (Functions) • 參數 (Parameters) • 模組化程式 (Modular programs) 【專題後期：程式碼優化與抽象化】 當機器人的程式越來越長，學生學習將重複的程式碼打包成函式（例如建立一個名為 夾取垃圾 的方塊）。接著加入參數，例如 夾取垃圾(力道: 80) 或 夾取垃圾(力道: 50)，讓同一個動作能應對鹽水溪中不同重量的廢棄物。

• 變數 (Variables) • 追蹤/修改數值 • 隨機值 (Random values) • 遊戲化設計 (Game design) 【專題中後期：成果追蹤與挑戰】 學生在程式中建立一個變數並命名為 Garbage_Count (清理數量)，每夾到一個垃圾，變數就 +1 ，以此追蹤清理成效。為增加測試難度，可加入隨機變數模擬鹽水溪不可預測的水流速度，讓機器人的馬達出力必須動態調整。

• 條件語句 (Conditionals) • 複合條件 (Compound conditionals) • 流程圖 (Flowchart) • 科技的權衡 (Tradeoffs) 【專題中期：精準偵測邏輯】 學生繪製流程圖來規劃機器人的決策。利用複合條件讓機器人變聰明：「如果偵測到紅色物體（垃圾）且 超音波距離小於 5cm ，那麼啟動夾爪」。並在過程中反思這項科技的正負面影響（ Tradeoffs ）（如：清理了垃圾，但電池是否污染？）。

• 迴圈 (Loops) • 巢狀迴圈 (Nested loops) • 除錯 (Debugging) • 反覆運算/迭代 (Iterate) 【專題中期：實作與巡邏設定】 為了讓機器人能在河岸或水面上持續運作，學生必須寫出迴圈程式（例如：「重複」向前巡邏）。同時，在測試過程中，學生會遇到機器人卡住或停不下來的 Bug ，必須經歷不斷除錯與反覆運算的工程歷程。

• 拆解 (Decomposition) • 偽代碼 (Pseudocode) • 群眾外包 (Crowdsourcing) • 輸入/輸出 (Inputs/Outputs) 【專題前期：定標與擇策】 學生利用群眾外包（發送問卷給社區）確認鹽水溪最嚴重的污染類型。接著將龐大的清理任務拆解為子問題（移動、偵測、夾取）。在動手寫程式前，先用偽代碼寫下機器人的預期路徑，並釐清感測器（輸入）與馬達（輸出）的對應關係。

全班進行並在期限前完成[114 年學力檢測-6 年級英語文 ]學力檢測考古題任務 完成後請務必使用[學科領域學習夥伴]進行類似題互動 全部答對的同學請直接使用[Google Notebook LM] 在[Google Notebook LM]學習使用以下提示詞 個人學習重點指南: 「請根據我上傳的資料,為我制定一份關於此主題的詳細學習指南。內容需包含:核心學習目標、關鍵詞彙解釋、必備參考資料,以及建議的閱讀/學習流程。」 單元學習排程: 「利用這些來源資料,幫我規劃一個為期 [填入天數]天的單元讀書計畫。請列出每一天的學習重點,並建議一個可以自我檢測的練習活動。」 ... 觀看完整文章

五年級與六年級友善校園問卷暨網路使用情形問卷[學生端填報] 學生登入的帳號為學校代碼加上班級座號 密碼為學生的學號 必須成為認真、嚴肅的態度面對這份問卷，作答時不開玩笑的小孩（每位學生皆需完成！！！） 填報連結資訊請見各班 Google classroom

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