從理解到創造：跨專業且具備技術深度的無須預修 AI 素養課程
arXiv - Computers and SocietyAmarda Shehu
本文介紹了一套透過五大機制設計，讓非技術背景學生也能從概念理解進階到 AI 系統開發的課程架構。
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AI 重點 1
將技術深度與無須預修門檻結合的教學架構
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這打破了「AI 課程必須具備高數學或程式背景」的迷思，證明透過結構化的概念流程與鷹架設計，非理工科學生也能掌握複雜的技術實作，這對推動全民 AI 素養具有重要示範意義。
AI 重點 2
累積式評量組合（Cumulative Assessment Portfolio）的設計
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這種設計將學習過程轉化為連續的建構過程，每一項任務都是下一項的基礎，能有效支持自主學習並確保學生在進入高階創造階段前，已具備必要的技術與倫理基礎。
核心研究發現
- 1
透過五大機制（統一概念流程、倫理整合、AI 工作坊、累積式評量組合與 AI 輔助代理）建構課程架構。
- 2
學生在四個評量階段展現出從直覺式推理轉向具備技術基礎與安全防護設計的顯著進步。
- 3
課程設計成功讓學生達到布魯姆修訂版分類學中的「創造（Create）」層次，而非僅停留在概念理解。
- 4
研究證明技術深度與廣泛的學科可及性可以並存，關鍵在於提供完善的鷹架支持（Scaffolding）。
對教育工作者的啟發
課程設計者可參考其「五大機制」來設計跨專業課程：首先，建立一個可重複循環的概念流程（如定義問題到反思）；其次，將倫理討論與技術實作同步進行，而非獨立單元；第三，利用 AI Agent 提供課外結構化強化；最後，採用累積式評量，讓學生從描述性任務逐步過渡到複雜的專題實作（PBL），並透過外部評審機制提升學習的真實性與嚴謹度。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- From Understanding to Creation: A Prerequisite-Free AI Literacy Course with Technical Depth Across Majors
- 作者：
- Amarda Shehu
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- /models/gemma-4-26B-A4B-it
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