「你知道嗎？只要聽鳳梨被拍打的聲音，就能判斷它的品質。」陳宗和老師在本次演講中，以該例切入，分享透過人工智慧與資料分析技術應用於農業場景的教學模式，展示了跨領域教學的創新嘗試。透過聲音轉譯、圖像分析與機器學習模型的實作，引導學生從真實問題出發，理解AI技術如何與生活接軌。

智慧農業面臨的現代挑戰

陳老師說明現代農業正面臨著極端氣候、病蟲危害、資源競爭和市場波動等挑戰。智慧農業的推廣能夠協助農民更準確地分配有限資源，預測天災與病蟲害的發生，並透過市場需求與價格走勢分析，制定相應的生產與銷售策略，降低市場波動帶來的風險。這次分享的教學模組，正是以「鳳梨品質辨識」為例，展示量化分析在評估水果品質中的應用價值，期望能減少糧食浪費並結合生成式AI輔助程式開發。

從開發平台到應用平台：資料分析的通識化

現今的資料分析工具使得分析門檻不斷降低，新的平台工具，讓使用者不再需要複雜的程式碼複製與貼上操作，大幅簡化了資料分析的流程。這種轉變讓資料分析從專業領域走向通識教育，成為各學科學生都應掌握的基本能力之一。

機器學習實作：鳶尾花分類預測

演講以經典的鳶尾花資料集為例，示範機器學習的基本流程。介紹了如何將資料集分為訓練集和測試集，並使用K最近鄰居(KNN)演算法和多層感知器(MLP)模型進行分類預測。他詳細展示了從資料讀取、特徵選取到模型訓練與評估的完整流程，為後續的進階應用打下基礎。

接續聚焦於深度學習：鳳梨品質分類的實際應用。陳教授介紹了一種透過聆聽鳳梨敲擊聲音來判斷其品質的方法，將鳳梨分為「鼓聲果」與「肉聲果」。研究團隊收集了來自不同品質鳳梨的敲擊聲音，將這些聲音轉換成梅爾頻譜圖，再利用卷積神經網路(CNN)進行分析和分類。

這項應用充分展示了如何將深度學習技術應用於農產品品質檢測，特別是：

1. 將音頻數據轉換為梅爾頻譜圖，使其成為適合CNN處理的格式
2. 採用卷積神經網路架構處理這些「聲音圖像」
3. 透過模型訓練實現自動化的鳳梨品質分類

卷積神經網路(CNN)的原理與實作

陳老師在演講中深入介紹了CNN的基本架構與工作原理。他詳細解釋了CNN的各個元素，包括輸入層、卷積層、池化層以及平坦層和全連接層，強調CNN適合處理圖像、語音等非結構化數據的特性，並說明了如何使用Keras框架建立CNN模型處理梅爾頻譜圖數據。

AI輔助教學的限制與風險

教師和學生使用AI輔助工具時需注意的限制與潛在風險。老師指出AI生成的程式碼可能不完整或不正確，需要人工審查；複雜問題的除錯仍然需要專業知識；使用者也需注意資料隱私問題，建議將AI視為學習工具而非答案提供者，教師應適時指導並強調程式邏輯思維的培養，確保學生能理解AI生成內容的原理。

結語

透過這次分享，陳教授詮釋了如何將AI與資料科學技術應用於農業領域，並透過具體的教學設計，讓非資訊背景的學生也能掌握這些先進技術。這種跨領域的教學模式不僅拓展了資訊教育的邊界，也為解決現實農業問題提供了新思路。隨著AI工具的普及，資料分析能力正從專業技能逐漸轉變為通識素養，他的教學創新正是適應這一趨勢的積極嘗試。

智慧農業與AI技術的結合已不再是遙不可及的未來願景，而是可以透過精心設計的教學內容，讓更多領域的學生掌握並應用於解決實際問題的具體工具。這種教學模式的推廣，將為培養具備跨領域視野的新一代人才奠定基礎。

當前高等教育面臨人工智慧（AI）發展帶來的挑戰與機遇，我想分享一個不同的視角：通識課程的A&I。這A&I並非直接指涉人工智慧，而是我對通識教育本質的思考—五個A和五個I，代表通識教育的核心精神與目標。

閱讀《博觀通識:國立大學》中七所大學(包括國立金門大學、國立屏東大學、國立暨南國際大學、國立高雄師範大學、國立臺中教育大學、國立臺北大學和國立臺灣海洋大學)的通識教育各校實施現況後，深刻感受到各校逐漸鬆動「專業」與「通識」的藩籬，走向以「專業知識為體、通識教育為用,培養 21 世紀最具競爭力的大學生為教育宗旨」。整體而言，各校基於自己的通識教育理念，逐步擴展不同的觸角，包括國際化、多元文化及本土觀…等，已經實質突破了過去「小通識」或是「共同科目」的格局。這些學校通識教育的共同優點和特色是：融合 USR（大學社會責任）及跨域整合，充分展現各校特色。透過本書的分享，這些努力的成果值得他校借鏡。以下歸納出幾項回饋,供各界參考。

通識教育旨在拓展學生的基礎性、多元性和跨領域知識培育完整的人格，是全人教育的基礎。據此,我個人長期倡議：「通識以全人教育為理念，以培養當代素養及專業核心能力為目標，是故沒有專業的通識是空洞的，沒有通識的專業是盲目的。」我們在評估通識教育的表現時，大致上有五個面向：(一)理念、目標與特色：明確的教育理念和目標,並展現各校的特色；(二)課程規劃與設計：精心設計的課程，涵蓋多元化和跨領域的知識；(三)教師素質與教學品質：高素質的師資延聘和優質的教學；(四)學習資源與環境：提供豐富的學習資源和優質的學習環境，營造「境教」的校園文化；(五)組織、行政運作與自我改善機制：完善的組織結構和行政運作，並設有自我改善機制。整體而言，各校都非常認真地推動通識教育，建立了理念、目標、課程規劃及行政運作等基
本觀念和制度。

隨著人工智能技術的快速發展，教育現場面臨前所未有的變革與挑戰。為協助教師掌握AI輔助教學的專業能力，並探討AI素養在通識教育中的應用，教育部提升大學通識教育中程計畫於2025年2月27日舉辦了一場以「通識課程與AI創新教學」教師研習，吸引超過130位來自全國各地的教育工作者參與。

活動由國立政治大學李蔡彥校長致詞揭開序幕。他回顧了教育部自兩年前啟動的通識教育中程計畫，並強調AI對通識教育的影響。AI技術的進步不僅帶來新的學習工具，也使得人文素養的重要性更加凸顯，教師在應用AI輔助教學的同時，更應關注學生應具備的「非AI素養」，即AI無法取代的批判思維與人文關懷。

從《博觀通識：私立大學》中 11 所私立大學的內容來看，這些大學的通識教育實施卓有成效。總體印象可分為三個重點：（一）體現出顯著的進步：相較於十年前或二、三十年前，這些私立大學在通識教育的實施方面取得了具體且顯著的進步。（二）各具獨自特色：私立大學擁有較高的自由度和彈性，每所大學根據自身的屬性發展出多樣的通識教育特色，體現了不同的理念，並規劃出各具特色的課程。（三）通識理念普及化：從這 11 所大學的通識教育情況來看，通識教育的理念及其重要性已經在臺灣的許多大學普及，並受到廣泛重視。換言之，通識教育的「what」和「why」，即什麼是通識教育以及為什麼需要通識教育，這些重要的理念已在各個大學相當普及。

從《博觀通識：私立大學》一書中可以窺見私立大學深具自我的主體性，因而呈現出通識教育的多樣性。不同屬性的學校，如教會背景、醫學大學、前身為工學院的學校，各具特色，展現了高度的可讀性和教育實踐。私立大學在通識教育的理念和架構上，相較於公立大學，更具活力和多樣性，特色也更加鮮明。許多學校在推動特色制度和課程方面也展現了創新實踐，這些努力值得肯定。我同時提出一些個人觀點，供各界參考。

編按：民國113年12月12日，教育部提升大學通識教育中程計畫（iGER計畫）於政大公企中心舉辦全國大專校院通識教育主管會議。為增進各校通識實務的交流與激盪，特別規劃三場不同主題短講，其中「教育創新推動策略」場次邀請國立臺灣師範大學鄭怡庭主任、國立屏東大學林彥廷院長和國立臺北科技大學楊士萱副校長擔任講者，藉由通識課程推動經驗的分享，和與會者共同探索創新課程的落實策略與方法。