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跨學科與活動產出
課程模組
配合我們的「4D Capture + AI 步態分析」項目，
可以透過以下四個階段，
循序漸進地讓學生成為 AI 應用的設計者：
學習目標
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知識：理解機器學習（監督式學習）的基本原理，明白「數據（Data）」對 AI 準確度的重要性。
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技能：親自體驗 AI 模型的完整開發週期：定義問題 ➔ 收集數據 ➔ 訓練模型 ➔ 測試與修正。
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態度：體會「垃圾進，垃圾出（Garbage in, garbage out）」的概念，培養批判性思考與數據倫理意識。
「遊戲化 (Gamification)」與「生活化」
提升人工智能素養與技能的學生活動
設計「溝通邏輯」：成為提示詞工程師 (Prompt Engineer)
不要讓學生只依賴現成的軟體按鈕，而是讓他們參與設計 AI 的大腦邏輯。
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實作方式：「老年人跌倒風險」的視覺徵兆與潛在問題為基礎，讓學生分組研究不同的步態問題（例如：足弓下陷、骨盆前傾）。他們需要查閱生物學資料，然後「設計」出一套標準化的 Prompt 範本。
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設計者體驗：學生會發現，如果 Prompt 寫得太模糊（如：「分析這個人的步姿」），AI 會給出無用的廢話；如果他們設計了結構化的 Prompt（如：「你現在是一位運動生物力學專家，請觀察影片中 0:03 秒時的膝關節角度，並評估是否有動態膝外翻...」），AI 就能給出專業分析。這就是在「設計」AI 的思考路徑。
活動可以安排在試後活動週、陸運會前夕，或作為一個獨立的跨學科主題日，讓全校學生透過闖關遊戲體驗 AI。
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活動目標：透過趣味遊戲，讓小學生親身體驗 AI 影像辨識（姿勢估計）技術如何應用於體育及健康領域，提升全校的 AI 認知普及率。
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活動對象：全校學生（分級參與）。
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活動形式：以「攤位闖關」形式進行，每個攤位展示一種 AI 應用。
活動將 AI 學習延伸至校外，結合德育及公民教育，讓高年級學生運用科技回饋社會。
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活動目標：
培養學生的同理心與社會責任感，學習運用 AI 步態分析工具解決真實世界的問題（長者防跌）。 -
活動對象：高年級學生。
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活動形式：外展服務與工作坊。
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活動流程：
培訓階段（校內）：邀請外間機構或專家，教導小大使如何操作4D capture system的 AI 步態分析應用程式，並學習與長者溝通的技巧。
實踐階段（校外）：帶領學生前往區內的長者中心。小大使為長者進行簡單的步行測試，利用4D capture system錄影並讓 AI 產生簡易評估。
關愛回饋：學生根據 AI 顯示的結果（如步伐較細），向長者講解簡單的家居防跌貼士（例如提醒移走地毯），並送上自製的關愛心意卡。