選修生物一-滲透作用的探究課程

滲透作用的活動非常適合作為生物學學科本質的探究活動！

尤其適合做科展或學科能力競賽的前置訓練。

下次要改濃度：0、0.1M、0.2M、0.4M、0.6M、0.8M

（一半的組別做前四個濃度，一半的組別做後四個濃度）

＊＊其他的滲透作用活動

https://www.scribd.com/doc/280223083/Determining-the-concentration-of-an-external-solution-which-is-isotonic-to-the-cell-sap-of-a-plant

PISA新框架－科學認識論及試題

為什麼要談科學認識論

在許多重大的社會議題中，人們如何解讀科學社群的產出都深深地影響了每一個人。

例如，當人們相信疫苗並不安全時，就會引發全球性的災難

ＷＨＯ在2019年就已經將疫苗恐慌列為十大全球健康威脅。

這也是為什麼教育界與媒體關心的PISA已經將評估學生科學素養的重心從「能做個好的科學研究」轉變為「能評估科學研究資訊的效力」

除了要能從資訊來源初步評估資訊可信度外，還增加了「要能評估科學證據的效力」以及「科學認識論」

指導學生修改科學報告，有AI小幫手

學生最後版本的報告

我修改後的報告

讓Chatgpt寫推薦函哈哈！！

推薦函１

我以長期研究頭前溪水質污染與健康風險的教授身分，誠摯推薦李元睿同學申請貴校。不同於一般高中生僅止於課堂實驗，他能自行建構完整研究架構：從污染源推估潛在化學物、設計控制變因、到採樣與統計分析，展現嚴謹科學探究精神。更可貴的是，他不僅侷限於數據，而能敏銳指出官方檢測制度的缺口，提出灌溉水檢測須納入新興污染物（如PFAS）的前瞻性建議，思維已達大學與研究所水準。

同時，李同學深具社會關懷。他關注工業廢水如何威脅農田與民生用水，並勇於將科學發現轉化為公共倡議，呼籲建立即時監測與政策改進，展現青年稀有的公民責任感與行動力。科學探究與社會參與兼具，使他不僅能解決問題，更能推動社會改變。

我深信，李元睿同學已展現超越同儕的獨到洞察力與領導潛能，絕對是貴校最值得錄取的菁英新生。

謹此推薦。

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推薦函２ 更強調報告中呈現的科學論證架構是一般高中生絕無法呈現的

我以長期研究頭前溪水質污染與健康風險的教授身分，誠摯推薦李元睿同學申請貴校。其研究報告展現出嚴謹而完整的科學論證架構：能清楚提出假說、設計對照與控制變因、採集並分析數據，並進一步檢驗統計顯著性。這樣的思維鏈條，不僅超越高中階段的實驗訓練，更已達大學科研應有的邏輯水準，是一般高中生絕無可能獨立完成的成就。

更難能可貴的是，李同學不僅停留在數據的整理，他能從結果反推檢測制度的不足，指出灌溉水質標準忽略新興污染物（如PFAS）的風險，並提出具體政策改進建議。這種能將科學發現轉化為公共論證與倡議的能力，使他同時具備研究者的精準與社會領袖的責任感。

我深信，李元睿同學已展現出超越同儕的洞察力與獨立思考力，極具潛能成為改變社會的科學人才，絕對值得錄取為貴校菁英新生。

謹此推薦。

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推薦函３強調資料證據經過統計分析、論據周延且沒有邏輯謬誤、後盾充分且支持力高、反駁有針對及建設性。 並且舉出一般高中生會有的錯誤作為對比。

好的，我幫您寫成一篇更完整、更具對比性的推薦函，突顯該生在科學論證上的獨到之處，以及一般高中生的常見錯誤，篇幅控制在四百字內：

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推薦函

身為長期研究頭前溪水質污染並積極推動青少年倡議的教授，我深深肯定李元睿同學的研究能力與科學素養。他的報告並非僅止於資料收集，而是展現了嚴謹且完整的科學論證架構。在實驗設計上，他能明確區分操縱變因與控制變因，並以統計方法（如雙尾t檢定）驗證各樣點之差異，確保結論並非偶然誤差。這樣的作法使他的主張有清楚的數據證據支持，論據周延而且沒有邏輯謬誤。

更重要的是，他能建立強而有力的論證後盾。例如，當發現部分銅離子濃度超標時，他不僅提出統計顯著性，更進一步檢視流量與自淨效應的影響，排除其他解釋，再將其與既有研究進行交叉驗證，提升主張的可信度。當面對反例（如氟離子來源與假設不符）時，他也不是簡單否認，而是提出新的推論與具體的改善建議，展現針對性且具建設性的反駁能力。

這些表現與一般高中生的常見錯誤形成鮮明對比。多數學生的報告往往只停留在「某數據比較高所以有污染」的直觀判斷，缺乏統計檢驗；或者論據不完整，無法排除其他變因；甚至在遭遇反例時僅以「可能是偶然」草率帶過，論證常出現邏輯跳躍與漏洞。相較之下，李同學的工作展現出科研人員應有的嚴密性與成熟度。

我深信，能在高中階段展現出如此高層次的科學探究與論證能力者，極為稀有。他的專業精神與社會責任感，已遠超同儕，絕對值得貴校優先錄取，培養為兼具科學深度與公共影響力的未來領袖。

謹此推薦。

114竹東高中自然探究實作課程設計及引導ft.AI (NotebookLM)

 教師培訓錄音

課程規劃及引導主軸的AI洞見

11302問題解決第05週-融入BCG+gAI輔助五個為什麼

原來的流程、上學期的投影片

這學期主要有幾個修正

1. 修正起始問句的句型。
2. 讓學生在第一次嘗試前，看學長姐的範例，希望更能理解三個要練習的回答規則。
3. 讓學生使用生成式ＡＩ代替老師講評，也讓他們發現自己思考局限之處。

以下只說明有修改的部分

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在說明練習回答的規則後，加上下面兩張。

錯誤示範以及正確示範。

並說明為什麼要完整包含問句。

如果不能包含完整問句，就表示拿來解釋的原因並不完整！

再加上一張說明何謂根據資料來回答，我同時也修正了今年的起始問句。

之前的問句都是「為什麼有的人/城市/國家可以.....，而有的不行？」

現在改成「既然有這些被嘗試的方法，為什麼還是有的人/城市/國家可以.....，而有的不行？」

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既然要根據資料回答，那麼，資料的品質就很重要
 

所以在這邊問學生，上周報告的內容中，有再次確認資訊是真的存在嗎~~~

所以在這張上就加了一條要確認資料是正確的。

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接下來，跟之前一樣，讓學生兩人一對，找出三個因為，並且練習句型。

可能我這邊的數字太多，資訊太大，所以有的學生以為一組三個因為，也有學生覺得找三個可以、三個不行的因為orz

下次要再加一張這個

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在最後5-10分鐘跟同學說，回去使用研究型gAI來幫自己看哪裡要調整~

重點在找出自己對哪個規則比較不掌握不住~

不知道下次的成果會跟之前有哪些不一樣?

11302問題解決第03週-融入BCG+利用生成式AI輔助學生學問題解決

這學期應該會有挺多的調整。

原本的架構是完全沒有改變的（如果架構有大改，不就代表我原本的課程設計是無所本的嗎！）

改的部分有兩個：

第一個是去年看了BCG的問題解決力，跟我們課程根本一模一樣，但多了不同的描述方式（不是工具，書裡面也少見一般問題解決書裡面的一大堆工具模板，頂多就是一些示意圖而已）

所以寒假的時候，安排我們社群老師一起共讀（讀書筆記），並將可以融合到我們課程內容的東西看看如何放進學習活動及投影片的指示。

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第二個部分是將各種生成式AI融進課程。現在才放是因為這個學期有很多研究型的gAI都有免費的版本可以用了。

為什麼要練習問問題

像第三週要讓學生練習好的提問。

以前是直接給學生規則，讓學生去練習使用名詞、數量及行為動詞來取代形容詞、副詞、心智動詞、價值判斷。

但這學期多了幾張是強調「為什麼要練習問問題」（雖然我們都知道提問很重要，在哪些方面重要？）

這邊是來自於BCG讀書會的聯想。

問「對」問題，可以有機會發現可能問題根本不存在、問題可能有同面向，或是已經有人開始在解決了。

無法問「對」問題，可能導致自己浪費時間、走錯方向！！！！

當然，在生成式AI已經可以外包大腦的時代，我們必須要知道：

• 我想知道什麼？為什麼我想知道這個？
• 問哪種gAI，該怎麼問才能得到有幫助的答案？
• 會不會是打高空？ （ 很困難做不到？ 有多做不到？）
• 是不是智能幻覺？

最後，在這張投影片上加上為什麼細細打磨問題？為什麼要用名詞、量詞、行為動詞：

• 趨勢━用事實、數據
• 人事物━單一定義
  ▷確認問題真的存在
  ▷有可檢核的資料
  ▷確保有相同聚焦

==

因為後面會講用研究型的gAI，怕學生淹沒在技術細節中，所以先把我們問題解決中的資料收集跟一般教的差異特別提出。

然後我把資料收集模板的順序調整成：

1. 別的國家/城市/家庭/人怎麼處理這件事？
2. 政府機關及學術領域如何處理這件事？
3. 相關的法規、原理及流程有哪些？
4. 民間團體如何處理這件事？

這樣應該思緒上是比較順的。

每張模板下面也加了「如何評估這些方法比其他方法更有效？」

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在過去，這邊就會帶學生用google找資料，但這次加入了引導學生思考並評估使用gAI的部分。

所以我讓小組寫出想要用哪些工具在A3白紙上。

然後帶學生看有哪些不同的工具，一邊提供我自己對這些工具的可信度或是考量。

當然要提醒學生評估資料品質，高品質的資料是有一些共同特徵的

為什麼要先挑國家單位、商業單位及大型公益團體的資料？

因為收集好資料，要錢！！！

另外就是用我在手機遊戲課程中學到的幾個單位，拿來現學現賣。

接著才是為什麼仍然要學會使用google。

因為生成式AI除了會編造資料外，另一個特徵就是Garbage in, garbage out！

產出的東西取決於我們為給它的資料。

這邊就接回原先在教使用google的內容。。


最後提醒他們在用google時，不要專注在自己已經知道的，也不要專注在那些同意自己想法的資料。

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要到生成式AI的part了～

我先介紹我如何使用研究AI協助我寫探究實作的報告，這剛好是他們在這學期末的探究實作課的作業，所以他們也會比較有興趣。

但我示範的是「使用者的能力與提問品質會讓AI有不同品質的產出」

最後就是提醒學生gAI適合拿來幹嘛。

還有要會找gAI找不到的資料！

有四大類：

• 範圍很特定的資料
• 頻率低的資料
• 結構弱的資料
• 類比遷移的資料

就接回我們之前讓學生用社群媒體尋找資料的部分。

最後

就是告訴學生我的工作流程。

強調一般的chatGPT不要在收集資料的時候使用。

然後讓小組中的人使用研究型AI找關鍵字，然後用google找更多資料。

也不用怕有大部頭的研究報告，因為可以使用notebookLM。

然後就是放他們去做練習啦。

在第四周他們報告時，資料的品質、面向都很明顯的高於學長姐。

尤其是之前學生常常在自己的想法中打轉，這次也改善很多！

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這次的投影片模板中，我還加了一張BoE分析，但沒有統一講。有問的小組，我才會講。

11301問題解決學生成果報導

新的學期總算結束了，就問題解決這門課來說，真是轟轟烈烈。

為什麼說是轟轟烈烈呢？

因為這學期我有兩個班，一個班的課程幾乎沒有被考試或放假佔走，但另一個班就少三週課。

少三週課的結果就是已經要把許多單元想辦法揉和在一起操作才行。

（很多細節就不能要求，例如五個為什麼的追問脈絡。）

結果！！這個班竟然碰到兩次颱風假。

意思是比另一個班少五週，實際上課只有13週！！！

這是歷史上最少週次的班級，根本少到超出我的想像。

真是考驗我的應變能力及對課程核心的掌握。

還好，這個班超級給力，產出的結果剛剛好可以跟另一個班做對照。

但這並不意味著我們的課程其實可以用更短的時間完成，因為這個班真的是拼了命的跟上。

如果不是這樣的班級，我想不會有這樣令人開心的成果。

（之前就有類似的班級，時間還多一週，但就是災難）

反而是我能把歷年新增的一些過場用的投影片做一些過濾刪減。

更強化我知道哪些投影片及指令是關鍵，也能讓我觀察只保留核心指令後，學生對核心概念是更能掌握還是更模糊。

兩個班都有很棒的產出。

只上課13週的那個班，光是能夠有產出，就令人萬分敬佩。

重點是他們決大部分都有catch到關鍵概念，而且拼了命地完成。

光是這兩點，就應該好好報導一下每一組的成果。

先介紹周數比較多的那個班，然後才是周數少的班。

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這一組做的主題完全超過我的關注範圍及經驗

很適合問題解決的老師拿來突破「我不熟這個主題，所以我無法指導這個主題」的框架。

這一組的整個架構都對得很準。

從收集資料到假說，從假說到產品的測試指標，都很準確的對齊了，超猛的。

明確地描述困擾，有各種的思考方向。

分析目前的解方。

整合成兩個方向。

假說直接對齊量化指標！

從產品來看，也完全超乎我的想像（本人超討厭被拍照）

拍照功能超齊全

有自拍

有對鏡拍

  有一群朋友一起拍

 有情侶拍

 也有在咖啡店自拍

另外還有許多細節設定的功能

一些教學

及設定

數據部分更是精彩，每一個指標都是相對有效及可信的。

指標一：跟現有軟體比的使用意願比例。

（這個比「使用意願平均」的信度高。）

指標二：模擬使用後會繼續使用的比例。

（不過我不確定這個「使用完」的意思是什麼？）

指標三：拍照後會上傳的比例。

（也是個信度高的指標，不過這個如果有加入平均一天會上傳幾張照片的話，應該很有意思）

指標四：願意付費購買的金額

（這個也算是最直接的指標，若有參照受試者平常願意付費買軟體的金額，可能更能去除「一個人消費習慣」的干擾）

整個架構都超讚的，而且花了超多時間去模擬！

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這是一組行動力及挑戰利破表的小組，完全只能說「Respect !」

他們不止挑戰這個牽涉到公部門的問題，還挑戰了這是一個很難「證明是我們的產品所引發的效果」的測試方向。

而且他們很有意思，討論時給我的感覺是容易繞圈圈，常常在週間就有超多的討論及進展。

在影片中的脈絡相對來說很清晰，這超級驚喜的～～

從影片中的資料，應該很容易看出他們花了多少時間跟心力去收集資料，及不斷嘗試。

不過呢，要特別注意，影片中的很多數據都是意見收集，並不是測試結果。

數據支持「很多人都希望這樣做」其實應該放在前面動機的部分。

而跟「官員」（他們很可愛的用詞）討論可行性的部分其實應該放在資料收集、釐清關鍵因素的部分。

問「民眾」的部分是個沒有效力的資訊，因為，可行性應該問專家，而非ＴＡ目標使用者。

 

這類型的產品有個很尷尬的地方。

因為，政府機關及民意代表同意一起討論，非常、非常可能只是「禮貌」、「展現聆聽民意」、「展現支持下一代」，當散會後，非常、非常可能就是「果然是小孩子啊，太天真了。開玩笑養一條公車路線你知道要多少錢嗎！！！」

說會去反映，也非常、非常可能就是「反應」，僅止於「我們有聽民眾心聲喔」，沒錢還是沒錢、窒礙難行還是窒礙難行，因此不會有接下來的規劃、討論、進程等。

困難點在如何排除上述的可能，排除後，要如何驗證「是因為我們的會面才促成接下來的發展」。

這可以透過當場的訪談內容來分辨。不過，因為這一組跟鎮公所的人討論時，並沒有經過我的同意跟訓練，所以我無法告訴他們如何在訪談內容中，問出可信的下一步。

如果可以問出來，那麼訪談的錄音就可以作為「真正有效的成果」。

（因為要參酌語氣才知道真正的語境，當然要經過對方同意）

所以，雖然這一組說當場是有這樣的結論的，但因為我們傾向相信我們想相信的，我還是有提醒是要根據接下來後續的追蹤跟更多的訪談作為佐證才是比較扎實的推論。

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 這一組也很猛，他們做減肥，而且是有37人的實測結果喔。

他們的假說是因為目前有許多教大家做體態管理的方法，但沒有適合高中生的。

因為高中生的三餐並不像成人可以完全自由決定，而時間上也因為要補習或是每天的功課量不一樣，所以不太能有固定的時間去運動。

（雖然我不同意哈哈）

所以他們的產品是發展一組適合高中生的菜單（有全外食、部分外食的版本），還有可以隨時做的運動。

他們的數據分析有用到成對Ｔ檢定，就BMI來看是有顯著差異的。

在發表時吸引了好多老師想要加入哈哈。

但要注意下列幾點

1. 我個人判斷是因為他們的菜單有做熱量控制，所以無法驗證是因為少吃還是因為多動。
   不論是哪一個，都需要確認是因為使用者不知道這樣的食譜，還是因為他們沒有被逼著做熱量控制。
2. 所以應該要提供「受試者都是試過其他飲食控制及運動處方卻仍肥胖的人」的確認方式。
3. 而且他們測試的時間不長，無法驗證是可以長期執行的方案，而減肥的關鍵是長期。

不過他們很有趣，他們做了TDEE的計算，卻沒有發現那個就是用身高跟年齡去做推算，所以當然不會改變啊哈哈。

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這一組做的是睡眠時間，但後面專注在時間管理。

因為好的時間管理才有機會讓他們的睡眠時間夠長。

在問題解決課程中，可以透過學生的選題來看到他們的掙扎。

睡眠跟時間管理是非常熱門的主題，這也反映了如果在國小、國中階段，或是高一的上學期，能有「有效的睡眠及時間管理課程」，應該會很有幫助。

這一組的產品是聚焦在目前市面上並沒有「能教青少年時間管理，又可以融入遊戲化元素的行事曆及進度追蹤的app，因為這些廠商並不了解青少年的生活內容及需求」

他們有評估好幾個目前最常被拿來做行事曆、時間管理、遊戲化競爭的工具（google行事曆、YPT......）

app中的架構、功能挺完整（雖然有個小小的邏輯疑問），很值得接下來真的發展成一個app。

我應該會請他們做一個好看、順暢一點的導覽trailer，想辦法看看有沒有機會找工程師搞出來。

我們的課程並沒有機會讓他們真的把app做出來，但他們的想法還是要測試的～～

怎麼測試一個還沒做出來的app？其實很簡單。

因為他們想要做的事情是整合兩個app的功能，那就可以讓受試者同時使用這兩個app就好。

他們更聰明地使用了表單來教大家安排時間，並回報完成事件的比例。

從數據看來，的確完成的事件比例變高，睡眠時間也變長（應該還是要做一下統計分析）

不過，從他們成果影片中所說的模擬方法，好像沒有看到模擬「小組競爭」這個部分～

我問了一下（付費版的）chatGPT，似乎目前「容易搜尋到的」協助青少年學習及時間管理的app都沒有加入遊戲元素，也沒有加入線上讀書會或是組隊唸書這樣的功能。

但如果換個關鍵字，就可以找到，也許之後請這一組學生去看一下。

像是LearningBud、TalentLMS、Docebo、360Learning

（好像都要錢）

如果不錯，其實可以募資作中文化，最少可以在高一新生訓練時跟學弟妹介紹。

也可以做開源版的app給全世界的青少年使用。

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歷年來做這個主題的學生都有想到跟同學一起（或競爭），同儕互動真的對他們很重要。

這是我有點難想像的。

也許是我本來就不太透過跟別人一起做某件事情而會有更大的動機（所以我很難理解需要有人一起才要運動之類的）。

也可能是現在的小孩在成長的過程中，有更多機會（透過線上方式），跟其他人一起做更多事？

（我應該去訪談一下跟我差不多年紀，但現在有持續在線上遊戲中的聯盟活動的人）

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這一組做的也是熱門題目－拖延症。

在資料收集時也是卡關小久。

最後終於梳理出自己的脈絡。

他們的產品很簡潔。

只用了群組的元素而已，主要的方向是利用同儕來提高動機。

數據統計是用平均可以完成待辦事項的件數比例，是個信度很不錯的指標。

如果有提供統計檢定的結果會更能確定這樣的數字增加是否能判定有顯著差異。

另外，這些事件的挑選條件是否跟原先想做的拖延是一致的，也是判斷這個工具效用的關鍵。

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