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點亮教室裡的光!「夢的N次方」南投場隆重登場 以「社群共好、數位深化」為核心  展現教師自主成長的澎湃能量

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Admin 八月 22, 2026 0

「Teachers get support, Kids get hope!」當教育的熱情在九月開學前夕沸騰,一場屬於教師自主生命的盛會再次回到夢想萌芽的地方。南投縣政府於8月22日、23日在南開科技大學盛大舉辦「115年度教師專業成長研習─夢的N次方素養工作坊–中二區(南投場)」。本次研習獲得全台教師熱烈迴響,吸引高達632位教師踴躍報名,最終錄取553位學員,現場開設23個專業班級,並由106位全國講師與9位在地講師攜手同行。透過跨校共備、數位實作與深度對話,展現出台灣教育最溫暖、也最堅韌的自主精進能量。

「夢的N次方」自發起以來,早已成為全國教師自主學習與專業成長的精神指標。回首來時路,這股改變課堂的風潮正是從南投縣爽文國中起飛,如今已在全台開花結果。截至本次南投場為止,全國已累計辦理高達80場研習、總開班數突破1,800班、吸引超過56,000人次教師熱血參與,成功推動逾300個專業社群,並培育出4,900多位在課堂一線落實改變的「實踐家」。115年度研習特別以「社群共好」與「數位深化」為雙核心,旨在AI與數位浪潮襲來的當下,引導教師透過社群扶持,進一步深化數位工具在課堂的靈活應用。

開幕典禮當天,教育部張廖萬堅次長、南投縣政府教育處長王淑玲及南開科技大學董保城董事長與林尚平校長等貴賓均親自出席,展現中央與地方攜手推動教師專業成長的高度重視。張廖萬堅次長指出,「夢的N次方」始終秉持「自發、互動、共好」的精神,115年更進一步加強「社群共好」的橫向連結與「數位深化」的課堂實務,因為唯有教師在專業路上得到支持、持續成長,孩子的希望與潛能才能被真正點亮。

南投縣政府教育處長王淑玲表示,縣長許淑華極為重視素養扎根與數位教育,大力打造「南投好教育」品牌。縣府團隊近年積極推動偏鄉教育翻轉,深化雙語教學與AI教育應用,全面建構智慧校園,將跨域課程與數位學習平台融入每一間教室。本次南投場特別邀請9位在地講師加入,將南投豐富的在地實務經驗與106位全國講師的智慧深刻交融,正是「社群共好」的最佳範例,能為南投的教師建構出更完善的支持網絡,將數位深化的願景化為日常課堂的美好風景。

「夢的N次方」發起人、爽文國中王政忠主任熱情分享,夢N的核心精神其實非常純粹,就是「學好方法、找到夥伴、組成社群、課堂實踐、分享經驗」。從南投這片土地出發,一路陪伴全台4,900多位實踐家看見孩子的改變,這是教育最動人的風景。面對科技變革,115年期待透過更深度的數位工具整合與社群同行的溫暖力量,幫助每一位老師在課堂上點燃孩子的熱情,激發天賦與潛能。

未來,南投縣政府將持續攜手教育部及全國教育夥伴,深耕「夢的N次方」專業增能機制,結合在地文化特色與數位前瞻思維,凝聚全台教育界的光與熱,實踐「社群共好、數位深化」的教育願景,為每一個孩子營造充滿創新、溫度與希望的學習環境。

圖/南投縣政府提供

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大型語言模型現「視覺幻覺」 學者憂 AI 可靠性挑戰應用

商傳媒|林昭衡/綜合外電報導 隨著人工智慧技術快速發展,OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude 等大型語言模型(LLMs)已進化為多模態 AI,不僅能處理文字,還能分析圖像,甚至從文字描述生成圖片。然而,學術界對此一進步也提出擔憂,指出這些模型存在「視覺幻覺」(Visual Hallucinations)問題,即 AI 在圖像處理過程中可能生成看似合理但實際錯誤或荒謬的輸出。 根據知名學術期刊《Communications of the ACM》的報導,諾丁漢大學(University of Nottingham)電腦視覺副教授 Michael Pound 指出,LLMs 經過大量文本與影像資料訓練,由於缺乏對「真理」的明確規範,其輸出往往僅具統計學上的合理性,而非真實。加州柏克萊人工智慧研究實驗室(University of California Berkeley Artificial Intelligence Research lab, BAIR)的博士後研究員 David Chan 也提到,儘管人類也會有類似錯誤,但大眾期望 AI 模型的表現應優於人類。 「視覺幻覺」對自動駕駛車與安全監控影像分析等關鍵應用領域構成嚴重挑戰,可能損害大眾對 AI 的信任度。例如,當背景資訊與圖像內容矛盾時,幻覺現象會更頻繁。Michael Pound 舉例說明,醫學影像分析若受其他病患資料影響,AI 可能因此忽略圖像中實際存在的疾病跡象。他強調,對於盲人輔助科技等使用者無法自行驗證輸出的情境,AI 模型的精確度至關重要,任何錯誤都可能帶來風險。 研究人員正積極探討視覺幻覺的根本成因,認為這與生成式 AI 模型作為仰賴機率的「預測引擎」本質息息相關。目前,除了針對特定任務的影像資料進行模型微調(fine-tuning),並在如自動駕駛車中導入光達(LiDAR)等多餘感測器以彌補錯誤外,現有的後驗證(post-hoc verification)方法也面臨效率低落的問題,因為它需要額外的 AI 模型來檢查輸出,過程緩慢且僅能拒絕錯誤回應,無法直接修正。 為提升驗證效率,新的「REVERSE 框架」被提出,它能在 AI 生成回應的過程中同步檢查幻覺。此框架透過訓練模型將詞語分類為「自信」或「不自信」,並在生成影像描述時給予每個詞彙信心評分,從而實現即時修正。David Chan 形容這是一種「推論技巧」,能讓部署中的系統根據預期的錯誤率來進行應對。未來研究則將聚焦於從源頭防止 AI 模型產生幻覺,並探索視覺推理(visual reasoning)而非純文本推理,透過讓模型分析圖像的幾何與外觀,來提高其精準度、理解基礎及可解釋性。

Admin 八月 26, 2026 0

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圖/本報資料庫 商傳媒|林昭衡/綜合外電報導 隨著生成式人工智慧(AI)工具的普及,許多企業起初不設限制地採購與導入 AI 系統。然而,這波熱潮如今卻讓企業開始正視其背後潛藏的法律風險,特別是在訴訟或調查過程中,AI 系統資料的保存問題日益凸顯。 在昨日舉行的法律科技會議 ILTACON 首日議程中,與會者便將焦點放在 AI 採購後的資料保存挑戰。ILTACON 是一個專為法律專業人士舉辦的年度技術會議,旨在探討法律領域的科技應用與趨勢。會中指出,如同大學生在派對上恣意拿取飲料,許多企業在面對 AI 浪潮時,也曾不加思索地大量引進新工具與系統。 隨著 AI 系統逐漸成為企業日常營運的一部分,相關的法律風險浮出檯面。企業必須開始思考如何妥善儲存 AI 系統產生的資料,以應對未來可能的法律訴訟或內部調查。例如,若有合成媒體(synthetic media)作為證據提交,透過正確儲存後設資料(metadata,即描述資料本身的資訊,如創建時間、來源、格式等),將有助於辨識其真偽。 為因應這項需求,市場上的供應商也正逐步推出相關工具,協助企業蒐集、保存並分析 AI 系統中的資料,例如 Thomson Reuters、律商聯訊(Lexis)等公司都提供此類服務,產品包含 Thomson、CoCounsel、Lexis+、Protégé 等。Reveal、Newcode 和 Relativity 等科技公司亦投入開發相關解決方案。

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