本課程旨在培養學生具備 AI 時代所需的數位公民素養與資訊安全意識,建立對人工智慧基本原理、能力與限制的正確認識,並學習運用生成式 AI 工具輔助學習、資訊整理與創意表達。課程從資訊科技與網路基礎出發,逐步延伸至 AI 素養、生成式 AI 應用及智慧校園等主題,透過實務操作與情境應用,協助學生建立安全、正確且有效的 AI 使用能力。
期望培養學生具備AI時代所需的數位公民素養、資訊安全意識與生成式AI應用能力。透過基礎知識講授、案例分析及實務操作,使學生能:
1. 建立資訊科技、網路應用、數位生活及資訊安全的基礎知識。
2. 認識人工智慧與大型語言模型的基本原理、發展趨勢、能力及限制。
3. 辨識AI生成內容可能產生的偏誤、幻覺及資訊風險,培養查證與批判思考能力。
4. 掌握Prompt設計原則,運用生成式AI協助閱讀、寫作、資訊整理與問題解決。
教師姓名
教師簡介(現職單位、最高學歷、重要經歷、學術專長)
林俊淵
林俊淵教授現任亞洲大學資訊工程學系教授、資訊發展處資訊長及數位教學中心主任,具逢甲大學資訊工程博士學位。曾任長庚大學資訊工程學系助理教授及人工智慧研究中心主管,並於國立清華大學資訊工程學系、分子與細胞生物研究所從事博士後研究。研究專長涵蓋人工智慧、平行與分散式處理、生物資訊、醫療影像與數據分析,以及高效能運算等領域,長期致力於資訊科技與醫療健康之跨域整合,具豐富的研究、教學及行政實務經驗。
徐也翔
徐也翔助理教授現任亞洲大學資訊傳播學系專任教師,具世新大學傳播博士學位。曾任明道大學中華文化與傳播學系助理教授、中國文化大學資訊傳播學系兼任助理教授、台灣經濟研究院副研究員、寰宇新聞台記者及國立政治大學博士後研究員。研究專長涵蓋新媒體發展與應用、媒介經營管理、傳播政策法規、大數據分析及媒體素養,熟悉國內外通訊傳播產業發展,並致力於新媒體、電信資料應用與個人資料保護等議題之研究與教學。
楊偉儒
楊偉儒助理教授現任亞洲大學資訊工程學系及會計與資訊學系教師,並擔任曼陀師,具國立交通大學資訊工程博士學位。研究專長涵蓋個人通訊服務、網際網路電話、網路效能分析、高速網路及類神經網路等領域,長期投入通訊網路、資訊工程與人工智慧相關研究。教學與研究兼具網路技術及智慧運算特色,並將大數據與類神經網路方法應用於空氣品質預測等實務議題,致力於培養學生的資訊技術整合、問題分析與實務應用能力。
段翰文
段翰文副教授現任亞洲大學人工智慧學系教師,具國立中山大學管理學院資訊管理研究所博士學位。曾任亞洲大學行動商務與多媒體應用學系副教授、資訊多媒體應用學系及資訊科學與應用學系助理教授,亦曾任教於弘光科技大學。研究專長涵蓋機器學習、深度學習、大數據分析、虛擬實境應用、軟體專案管理、醫療資訊系統及數位遊戲設計,近年並投入虛擬實境學習、兒童注意力評估及數位共創教學等跨域研究。
單元 1:數位生活與網路基礎
單元 2:資訊安全
單元 3:社交工程
單元 4:AI 導論與原理
單元 5:期中考
單元 6:大型語言模型
單元 7:AI 能力邊界與幻覺拆解
單元 8:結構化 Prompt 設計
單元 9:期末考
「AI 素養與應用(一)」旨在培養學生具備 AI 時代所需的數位公民核心素養與資訊安全意識,建立對人工智慧基本原理、能力與限制的正確認識,並學習善用生成式 AI 工具提升學習、資訊整理與創意表達能力。
課程內容由基礎到應用,涵蓋資訊科技與網路基礎、AI 素養、生成式 AI 應用及智慧校園四大面向。學生將從數位生活、資訊安全與社交工程等基礎概念出發,認識人工智慧與大型語言模型的發展與運作方式,了解 AI 常見偏誤、幻覺及能力邊界,並進一步學習 Prompt 設計、AI 輔助閱讀與寫作,以及圖像、語音、影音等多模態生成技術。
透過實務操作與成果導向學習,引導學生建立正確且安全的 AI 使用觀念,並能將 AI 工具適切運用於日常學習、創意創作與智慧校園情境中,奠定後續進階 AI 應用的基礎。
單元
單元主題
單元內容
影音時數
單元1
數位生活與網路基礎
數位生活架構、基礎網路運作原理、數位足跡管理
1
單元2
資訊安全
資訊安全防禦、帳號保護、個人資料隱私維護
單元3
社交工程
辨識 AI 釣魚、Deepfake 語音/影像詐騙、偽造身分辨識實務
單元4
AI 導論與原理
人工智慧簡介、發展歷程與對現代社會的影響
單元5
期中考
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單元6
大型語言模型
淺談大型語言模型與多模態技術
單元7
AI 能力邊界與幻覺拆解
AI 的強項與局限性。AI 的能力邊界、常見偏誤與幻覺 (Hallucination) 實例拆解
單元8
結構化 Prompt 設計
問題表述、角色設定、情境限制、與任務拆解:8大技巧、3種方法、18種框架
單元9
期末考
課程及格標準:60分 滿分: 100分
1. 平時測驗:佔總成績50%
2. 期中考:佔總成績25% (前四週綜合測驗)
3. 期末考:佔總成績25% (本課程總結回顧測驗)
本課程無須具備人工智慧或程式設計相關背景,具備基本電腦、網路及數位工具操作能力即可。學生需具備基本資訊搜尋、閱讀理解與文字表達能力,並願意透過實務操作學習生成式 AI 工具之應用。