全國中小學科展

臺灣

生涯何處無良校—AI聊天機器人對高中生生涯定向之影響

近期研究發現AI可以影響心理歷程,如Chukwuere和Handoko(2024)指出AI對學生的學習或輔導產生正面效益。本研究旨在開發升學輔導AI,並驗證此AI能否增加受試者的生涯定向。實驗一以新北市某高中214人為研究對象,證明AI有助改善學生生涯定向;實驗二研究同校108人,探討不同AI取向對高中生生涯定向的影響。研究結果顯示:一、AI可改善生涯定向,但與自行搜尋網路資源的效果無顯著差異;二、資訊取向機器人提高高中生生涯定向的效果優於情意取向機器人;三、無論是否有生涯決定之高中生,使用情意取向機器人或資訊取向機器人後,其生涯定向皆無顯著差異;四、兩次實驗的受試者繼續使用AI的意願皆為3.44 (滿分為5)。

學習中隱形的KOL-以社會網路分析不同領導方式對學習自我效能之影響

研究結果顯示討論式領導網路結構較為集中,互動性高、資訊流通快,可有效提高學習自我效能,但高度依賴核心成員,網路穩定性受限,適合需團隊合作課程。 放任式領導網路結構分散,成員自主性高、創造力強,但整體成效受學生自我管理能力影響大,且成員參與度不足、信息傳遞效率低,影響團隊的協同效應,導致自我效能提升不顯著較適合具高度自律的學生和開放性目標課程。 權威式領導網路結構集中,信息決策速度快,具高替代學習效果,但信息高度集中,限制學生自主性和創造力,較適合需明確結構與快速掌握知識的課程。綜合而言,領導方式沒有絕對優劣 ,可依任務性質與個人特質,選擇最適合的領導模式與小組合作方式,以達最有效的學習成果 。

聽誰說話:進行寵物溝通的動機和心理歷程研究

寵物溝通逐漸流行於現代社會並受到關注,但目前仍缺乏大眾對寵物溝通態度的廣泛調查研究。本研究調查了大眾對寵物溝通的態度,並嘗試從寵物飼養經驗及心理學角度提出解釋。研究 結果發現,有飼養經驗、寵物仍存活或曾有正向寵物溝通經驗的受試者,會更傾向更相信寵物溝通有效;反之則傾向對寵物溝通抱持懷疑。另外,質性資料顯示,相信寵物溝通的人,理由多來自於相信 靈性觀點、認同溝通師的專業展現或自身曾有正向體驗;抱持懷疑者則多聚焦於對寵物溝通本身缺乏科學證據的事實,亦傾向認為溝通師的溝通內容僅是毫無根據的話術。整體而言,本研究分析了大眾對寵物溝通的整體態度傾向,並進一步探索背後主觀信念的內涵,期能為往後研究帶來啟發。

溫泉地理環境防治登革熱的模擬實驗與田間孑孓防治評估

隨著氣候變遷、外籍勞工湧入與疫區國家的接觸,登革熱成為衛生機關的重要挑戰。本研究旨在利用臺灣的溫泉地理環境,探討不同性質溫泉,能否有效減少孑孓數量。 本研究以新北市金山區特有的弱鹼性碳酸氫鈉泉、酸性硫酸鹽泉、酸性氯化物硫酸鹽泉以及海水為研究 樣本,進行模擬實驗及田間防治評估,以探討不同濃度及溫度之溫泉或海水對減少孑孓數量的效果與關聯性。 結果顯示,孑孓對氯化物硫酸鹽泉及海水的耐受性最低,其次是硫酸鹽泉,最後是碳酸氫鈉泉。此外,隨著溶液濃度的降低,其抑制效果顯著減弱。本研究得到結論為硫酸鹽泉及氯化物硫酸鹽泉有效撲殺孑孓,主要機制涉及高濃度酸性硫酸根離子與空氣作用,氧化為二氧化硫,干擾孑孓代謝,而達到撲滅效果。

全「面」分析 : 基於面部表情的情緒模型

本研究著重於透過面部表情的判斷進而推斷情緒狀態的深度學習神經網路模型。首先,將人類的情緒狀態分為七個類別,並透過MediaPipe框架取得影像中的臉部特徵位置,利用其座標框定臉部範圍並作為深度學習模型的輸入。第二,透過部不同特徵訓練模型,進一步優化模型識別情緒的準確度,並嘗試不同的特徵,例如:趨勢曲線函數的係數或是各種向量。最後我們設計了一個插件,利用此模型在Google Meet中進行即時的影像辨識並分析,作為線上課程的授課成效評估。 目前本模型在透過五層卷積層配合池化層及全連階層,並提取瞳孔眉毛向量、瞳孔鼻尖向量以及口部中心為基準點的向量作為特徵,能夠有84%的準確度,F1值落在約85,其中快樂情緒的辨識精準度高達98%。

基於YOLO物件偵測之長者居家行為識別暨照護輔助系統

隨著高齡化社會來臨,長者夜間跌倒事故頻傳,居家安全成為急需解決的問題。本研究提出一套以深度學習與影像處理技術為核心的智慧監測系統,重點為夜間跌倒事件的即時辨識與預警。系統運用OpenCV進行影像增強,改善夜間低光環境下的影像品質,再以深度學習模型Ultralytics YOLO11進行精準的跌倒偵測,達成即時通報與警示。此外,整合臥床偵測、夜間燈條引導與浴室進出監控,提供全方位居家安全防護。所有檢測數據即時記錄至Web Server(HTML、JavaScript、CSS、Flask、MySQL架構),供遠端監控與數據分析。經實驗證明,本系統能準確辨識夜間跌倒事件,有效減少長者夜間意外事故發生,對高齡社會居家安全具重要貢獻。

AI輔助手寫卷閱卷系統

本研究旨在開發選擇題手寫卷的自動閱卷與成績登記系統,以減輕小老師與教師在小考閱卷及成績登錄上的負擔。為改善選擇題手寫卷的閱卷方式,本研究結合手寫字辨識技術、雲端成績登記存放及網頁式查詢三大功能,開發AI輔助手寫卷閱卷系統。使用者設定考試相關資訊(如考試名稱與標準答案),並上傳答案卷影像,即可透過系統自動辨識答案且計算成績,並將結果即時傳送至雲端資料表,供教師透過網頁查詢。本研究成果可有效降低人工閱卷負擔,提升成績管理的即時性與便利性,期望為校園提供更高效的閱卷與成績登記方式。

AI’S A IS FOR APPLE 基於人工智慧影像辨識之水果品質辨識及分類

本研究開發了一種基於影像辨識的水果品質分類系統,採用最適合同時處理局部及全局資訊的 Swin-Transformer 模型,透過分析水果外觀來判斷其品質,並多次實驗以調整參數、訓練多個模型以辨識不同水果種類與品質。 使用者上傳水果影像後,系統即能識別水果種類和品質,並提供新鮮度建議與食用方式。此系統相較於傳統的檢測方法,具備非破壞式檢測優勢,且降低成本,適用於農業生產與消費市場。 模型測試結果顯示,水果類型分類器準確率為99.0%,蘋果品質分類器為85.04%,橘子品質分類器為97.67%,顯示該系統在分類與品質評估上具有較高的準確性,對水果檢測及提升食品管理有重要意義。

益菌抑菌-從食品分離之胚芽乳酸桿菌對傷口癒合和發炎的預防與治療效應

本研究透過PCR、MTT測試等,從食品篩選無細胞毒性的乳酸桿菌菌株CYLB565。此菌株顯著促進GES-1胃細胞的傷口癒合。CYLB565與其分泌物在pH4、6.5的環境下顯著抑制病原菌。抗發炎實驗中,若胃細胞預先以EPS處理,對大腸桿菌、LPS、幽門桿菌誘發的發炎具預防潛力;若於發炎反應同時以EPS處理,對大腸桿菌、LPS誘發的發炎具即時阻斷潛力;若於發炎反應之後以EPS處理,對大腸桿菌、幽門桿菌誘發的發炎具治療潛力。CYLB565在pH 3及0.3%膽鹽環境下具良好腸胃道耐受性。全基因定序結果顯示CYLB565為新發現的胚芽乳酸桿菌菌株,質體具安全性,適合應用於細菌性胃炎的預防與治療。

草中共生,卵中暗潮—大花咸豐草果實共生昆蟲的首次紀錄

除了常見的長鞘寬頭實蠅外,本研究首次記錄釉小蜂科也會產卵於瘦果並利用之。蜂離開瘦果時遺留位於瘦果中段切口整齊的圓形孔洞,蠅則留下偏向瘦果兩端的長條撕裂狀孔洞。蠅、蜂常同時出現在同一果序,未見明顯競爭排除,但在不同月份出現比例有所變化,時間性生態區位分化仍待釐清。模擬動物傳播發現,被帶走的瘦果產卵率較低,再結合產卵位置的觀察,顯示果序中中央瘦果利於幼蟲發育但不易傳播,邊緣瘦果反之。大花咸豐草可能藉由瘦果異型性在繁殖與傳播間取得權衡,整體瘦果的感染率6.3%,展現其高繁殖策略下的傳播適應性。