名人推薦：邢小萍 臺北市永安國小校長

李志清 南臺科技大學教授、Taiwan Drone 100的創辦人

何振忠 聯合報系願景工程策略長

唐 鳳 行政院政務委員

陳聖智 國立政治大學副教授

葉建漢 艾聚普股份有限公司執行長、亞太加速器董事長

詹文男 資策會產業情報研究所所長

潘先國 臺灣微軟公共業務事業群總經理

蘇萬生 國立中正大學物理博士、國立臺灣科學教育館推廣組薦任編輯

我們只有不被科技宰制，才能好好運用科技來改善現在的生活，爸爸媽媽放輕鬆，有15 位爸媽為大家把科技課綱用易懂的語言

和例子呈現，搞懂科技課綱不...

第十一章 十年之後的未來

前言

經過了前面十章的解說，對科技的本質，以及科技在現今的演進與應用，是否有多一些了解了呢？這一章，我們要探討的是科技在未來十年內，對生活型態及社會結構，可能造成的改變。想參與科技發展，該如何開始？若不想投入科技行業，又該如何適應將要發生的變化？又如何去決定未來的道路呢？

11-1十年後的未來會是什麼樣子？

近十年來，科技的發展，給了我們過去想像不到的便利。以前買東西要出門奔走比價，現在在家吹著冷氣，動動手指，商品會自己寄到家。智慧型手機幾乎能搞定所有資訊來源，我們滑手機的時間已經大過看報紙雜誌跟電視，畢竟閱讀懶人包比找一大堆資料方便簡單得多。體重計會自動把紀錄同步到手機App裡頭，小朋友無聊時可以找智慧音箱聊天解悶。

延續了累積多年的資訊科技基礎，在未來十年內，科技將加速進入各行各業，數位化、科技化將是不可逆的趨勢。科技將會進一步的貼近我們的日常生活，在你刷牙的時候鏡子可能會主動道早安，告知你一天行程；計程車上面沒有司機，車子還會順路買了你要的早餐，來接你到目的地；跟國際團隊開會只需要戴上AR/VR設備，就能身歷其境；時間地點不再限制我們能做的事，學習不一定要到學校，工作不一定要到公司；而整天的行程安排，機器祕書永遠不會出錯。這樣的世界好像是科幻片，但卻是十年後，我們有機會看見的。

不只如此，科技結合不同專業，發展新的服務，也將是十年內看得到的。幫助醫生判斷病人狀況的，可能不再只是檢測報告跟當下狀況，心電圖、腦波圖、醫學影像……會先由AI標註資訊，持續被妥善量測與記錄的生理資訊（心律、血壓、血氧、血糖，體重、體脂……這一類與生理相關的資訊），也會是很好的輔助。水果蔬菜可能會在溫室中成長，農夫用機器穩定控制著溫度溼度土質，不同條件，能種出不同風味的食材。超級市場裡面沒有收銀員，機器店員有條有理地做出試吃產品，由智慧廚具料理出來的餐點，實在非常美味。

科技發展將會因為某些基礎建設的完備而加速，同時也會結合更多專業，影響層面更廣。這些新服務不會在同一天發動，而是在未來十年間，一個一個實現。無論以哪一種方式呈現——AI、機器人、還是全新的企業型態，它們都將帶來更多便利，也漸漸牽動生活樣貌跟社會結構。但大部分人卻會在改變降臨在自己身上時才驚覺：習慣的生活方式不再、溝通方式不再、工作方式不再。從工業革命以來，人類將因為蒸汽機、自動生產設備……而大規模失業的說法曾經出現多次，事實證明，有更多的新機會崛起，被時代淹沒的，是不願跟隨變遷要求自己進步的人。相較之下，現在面對的數位化科技化浪潮，發展速度快，影響範圍廣，但好消息是，我們其實已經在浪潮之中，開始看見這些趨勢，有時間、有資源做好準備。

11-2科技將影響的範圍這麼廣，該怎麼做準備？

近幾年國內外風風火火的推行兒童程式教育，開放資源跟收費課程林立，成人自學寫程式的比例也一直攀高，這些無非都是看到數位化與科技化的趨勢，期望自己或孩子趕上潮流，不被淘汰。但是，學會寫程式，真的就是未來的求生必需能力嗎？這個問題，已有很多辯證，但截至目前為止，還是沒有什麼正確答案，畢竟還沒發生的事，哪來的結論？

但倘若換個問法：「參與科技發展的大時代，寫程式是唯一的路？」答案會明確一些吧！科技持續演進是趨勢，完全無需應用科技的職業，十年後可能不存在了。那麼，是否代表所有人都應該成為資訊科技從業人員呢？對科技就是沒有興趣的人，該怎麼找到出路？而在未來，科技從業人員的工作內容，跟現在還一樣嗎？科技發展速度這麼快，又要怎樣確保不會被AI取代？從過去的經驗來看，無論是哪個行業，都很難保證在學校所學的，出社會十年後還是一樣好用。未來不停地學習，將是常態。而數位化與科技化影響範圍如此快速及廣闊，我們又該如何確定學習方向呢？

既然未來的資訊科技發展趨勢，是延續過去30年進程，同時可能在未來10年有大突破，那麼過去30年資訊科技業的版圖與人力需求變化，或許可以提供我們學習的方向。

公元2000年以前就開始，曾經快速發展的資通電大公司，如Microsoft、IBM、Intel等等，從事的大多是科技的基礎建設。這些基礎建設，是科技服務發展的基石，基本上決定了該項科技的規範與技術架構，影響層面很廣，發展得宜幾乎可以獨占市場。例如Intel一度主宰電腦核心設計，Windows主宰了個人電腦介面，這些架構成為各大硬體製造公司的養分，如Acer、ASUS、Samsung；產品後續的設計，也都是延續了它們的基礎架構而發展。公元2000年以後，發展轉向網路及通訊，網路壯大了Google、ARM等新一代科技巨頭，有線到無線帶給我們3G/4G/5G、智慧型手機、Android、iOS、雲端運算服務……。

2007年之後，架構在這些基礎建設之上而快速發展的，則是各式各樣的服務平台，例如一般用戶使用的媒介交易平台：亞馬遜、Airbnb、Facebook、WeChat；或是企業中的服務平台，如SAP、Salesforce等等。這些服務平台面向企業或個人用戶，大部分扮演媒介資源或整合數據的角色。Airbnb、Facebook、Uber 等在線上媒介了線下的資源與人，SAP、Salesforce等公司則是整合了企業數據，讓製造業及公共設備降低勞力，提高效率。服務平台的特色是以用戶需求為導向，迭代迅速，強調整合。拿亞馬遜來舉例，它是電子商務服務的王者，但近幾年投入雲端服務，高速無人物流、無人商店等等，都是未來零售業的重要整合。

2012年開始，科技開始蔓延到各行各業，開啟眾多商業化服務，例如自拍軟體、Netflix、iTunes、電競產品……。這些服務面向一般用戶，服務的功能明確，強調功能及內容的結合。這個生態圈近幾年發展比較迅速，雖然不如服務平台容易規模化，但未來更可能透過新的基礎建設與服務平台整合其他專業，構成新型態的專門應用，例如使用AI、雲端運算、IoT等基礎建設，搭配智慧手錶，結合醫療專業，將成為數位醫療服務。若要說遠一點，可能目前大部分的產業，最後都會與科技結合而發展成有專門應用的科技生態圈。

科技業從業人員的學習路徑，也隨著商業化服務的發展，從電子電機往資訊科學遷移，除了過去擅長的科技專業以外，都在學著用數據與服務的角度，去看待手邊的工作。他們會追蹤新的應用趨勢，時時想著怎麼把新方法用在產品上，站在用戶角度看產品，以用戶數據來分析用戶行為。同時，為了要提供好的服務，業務、市場、設計人才等，透過數據來了解實際狀況將是基本要求。面對數據的能力，現在已是科技業內共通的語言，而看向未來，重複的事情，機器做；照規則就可以的事情，AI做。就算是現在與科技無關的其他專業，能不用科技工具輔助獨立運行的，也越來越少。無論什麼專業都將與科技沾上邊的未來，「面對數據的能力」，就是最基礎且一定要做的準備。

未來世界的求生法寶

「面對數據的能力」，聽起來有點虛幻。數學考試高分，就有面對數據的能力嗎？事實上，面對數據的能力，是能夠了解數據背後意義的能力。具備這個能力的人，往往對於數字的敏感度高，邏輯清楚，能夠看懂數字背後代表的意義，進而從數據裡面挖掘出趨勢，或是例外來。數據由已經發生的事件累積，找出趨勢，能夠幫助下判斷；而找出例外，則可以帶我們發現過去沒有想過的事，進而找到新的可能性。精準的判斷與新機會的發現，在未來世界中，將是求生法寶。

那麼，要怎麼培養能夠看懂數據的能力呢？

首先，先學會「量化」。量化是用數字描述事實，讓事實能夠準確傳達的好方法，是學習數據能力的起點，也是最容易養成的習慣。觀察並用數字描述一件事，往往就可以聚焦在重要的事物上。我們用一個學校老師可能遇到的情況來做例子好了。「班上孩子最近氣氛怪怪的」是一個現象，而「孩子們上課時，能正確回答問題的比例降低」「下課時，留在位置上不出去玩的人數增加了」則是量化後可以看到的問題。當然可以有其他種量化的方式，但總之，量化問題讓狀況變得明確。

再來，是「放寬」。在收集數據的過程中，結果固然是有用的數據，但過程的紀錄，以及過程產生的各種變化，也是重要的數據。放寬的意思，是放寬觀察的面向，看各方面的量化數據，才有機會歸納出有用的結論。若承續上面的例子，總不能找到量化問題之後，直接以規定孩子「沒能正確回答問題要罰站」或是「每節下課都不能留在座位上」來解決問題。或許「以前總聚在一起的某些孩子這兩週都各自回家」「某幾個孩子的成績明顯下降」「其他班學生這幾天在我們教室附近出現的頻率變高」等等現象，也都是有價值的量化指標。

然後，是「關聯」。從這麼多的量化指標中，跟一開始的問題：「上課時，能正確回答問題的比例降低」「下課時，留在位置上不出去玩的人數增加了」，其間的關係是什麼呢？是否，成績下降的孩子，過去就是比較常主動回答問題的人？過去總聚在一起的這群孩子裡，是否也有那成績下降的孩子？如果是，是否這孩子發生了什麼事呢？或許，這幾個孩子被霸凌了？霸凌的時間是下課時間？主要霸凌的人是否是其他班的那幾個學生呢？

最後，則是「好奇」。孩子是否被霸凌，可以找得到證據。但找到證據之後，要怎麼幫助這孩子，恐怕要問的問題是這孩子為什麼被霸凌？該怎麼做可以讓這樣的事件不再發生？無論是在現在這個孩子身上，還是其他有同樣背景的孩子身上。

量化、放寬、關聯、好奇，聽起來跟數據的關係並不直接，可是一旦進入專業領域，搭配專業數據，這四個要點，卻是了解及運用數據，最基本的概念。不信的話，我們再看看電子書店中的大數據推薦系統怎麼運作。

 量化：將書編號，記錄書名的關鍵字。

 放寬：記錄所有用戶點擊路徑及成交明細。

 關聯：用戶瀏覽某本書時，以關鍵字，別人也買了……等條件來推薦書。

 好奇：記錄該用戶的購買偏好，下次多推薦相關書目。

倘若進入科技相關行業，這四個要點，是面對數據的基本關鍵，架構在這四個要點之上的，將是各種深奧的演算法，數學學科的能力也是必要條件之一。即使是不開發演算法的人，在生活中也可以練習，搭配前面提過的4C（批判性思考、溝通、創造力、協作），對未來生活的適應，絕對游刃有餘。

11-3未來的方向在哪裡？

既然在未來，重複的事情，機器做；照規則就可以的事情，AI做。身而為人，有了前面講述過的基本能力（數據力加上4C），除去機器跟AI會做的事，未來的人類，除了發展科技之外，還能做什麼呢？

事實上，還是有非常多發展的空間。AI與機器人的共通點，是沒有辦法做沒有實現過的，以及沒有流程及規則的事。就算是科幻電影中會攻擊人類的AI，也都是已經乘載了巨量過去累積的知識與資訊，搭配上某些可能產生謬誤的運算邏輯，才產生相對應的行為。因此舉凡未知還需要探索的、需要複雜溝通協調的、需要研究並開創的、與人的反應關聯大的，都還是人類除了科技之外，值得投入的目標。專業還是過去的專業，只是因為科技，專業有了不同的進行方式罷了。

有趣的是，過去對於專業的判斷，可能來自專業證照、工作績效、或是口耳相傳的風評。但當數位化到了某種程度，評價專業的要素，可能還要加入大量來自實際專業執行的效率或是量化結果。例如醫生的治癒率、律師的勝訴率……。倘若走到了這一天，專業與社會地位的關係，以及專業帶來的收益，或許會重新洗牌，就算在同一個專業裡頭，被動可獲得的齊頭式待遇，很有可能不復存在。同時，既然重複的、繁雜的，都有科技代勞了，拿掉這些重複性操作，每天實際能運用的時間，相對變得更多了。考量可能的新專業評價方式，以及每天要投入的時間，與其思考自己應該投入哪一個方向，或許思考對自己重要的是什麼，還有自己的特質及熱情所在，會更加有意義。畢竟要投入這麼多時間，還要看個人執行的結果，如果不是自己有熱情願意投入的事，也太辛苦了！

「熱情所在」過去在華人社會，是個奢侈的口號。孩子在成長的過程，幾乎沒有了解自己的機會，家長習慣「安排這前途是為了你好」，而扼殺了孩子多方體驗，嘗試錯誤的機會，只因為這麼做會「浪費時間」。最好孩子能少走彎路，做一個有高社會地位的專業人士，安安穩穩的過日子。但倘若「專業人士」的社會地位及收益，如同前面所說，需要看個人的發展結果而定，那麼，允許孩子花時間去體驗，嘗試錯誤，進而找到自己的熱情所在，或許才是未來科技世代父母版本的「為了孩子好」。已經是成人的讀者，也值得花時間想想，做什麼是有意義的，值得投入的，同時評估開始斜槓的可行性，畢竟現代人壽命越來越長，十年後，我們都還有很長的路要走。

「熱情所在」可以從體驗跟嘗試錯誤中慢慢發現，觀察自己做什麼能夠最專注、最持續。那麼「特質」是什麼？又該如何找尋？

把一個人放到各種不同情境之下，這個人頻繁展現出來的行為，就叫做一個人的「特質」，例如內向、害羞、謹慎等等。一個人有謹慎的特質，不代表他就不會做冒險的事，只代表這個人的腦袋比較容易想到風險，通常會做比較謹慎的選擇。而謹慎與冒險，是相對的兩個特質，沒有哪一個比較好，也不是有了其中一個就不會有另一個，更不是少了什麼就是這個人的缺陷。

形成這些特質的原因，可以從DNA、腦科學，以及心理學得到種種解釋，成因複雜的程度，恐怕短時間沒有什麼人能說出個所以然來。因此，心理學家開發各式各樣的特質測驗，來嘗試分類一個人的特質。他們用問題模擬各種情境，答案是一個人展現出來的行為，而分類或是比例，就來自於一個人的答案與統計模型之間的差異。這樣的測驗，是職場上人力資源發展的重要依據，不過因為統計模型的取樣成分往往是成人，通常是成人才適合拿來做比較，適合青少年做的測驗，相對較少。市面上比較容易找到青少年適用的測驗，應該是分析人「思考偏好」的Emergenetics。

清楚一個人的特質，到底為何如此重要？實際上順著特質訂出來的發展計畫，對一個人來說，會是最舒服順利的體驗。例如，一個內向，偏好抽象思考，擅長分析的人，可能適合成為建築師；而另一個內向，偏好抽象思考，能感同身受的人，他可能適合做一個畫家多過建築師。「熱情所在」是喜好，而「特質」是適合。一個人若能把喜好又適合的專業作為一輩子的職志，將是多麼舒心！



11-4下一步是什麼?

環境已經在改變了，無論是就學中的孩子，或是已經在社會中的我們，關鍵的下一步到底是什麼呢？倘若熱情所在與特質，能幫助人們找到適合發展的方向，那麼到底要怎麼做，才能將這些虛無飄渺的形容詞，真正轉化成一個人的能力？

身處科技的洪流，沒有人會知道下一刻什麼轉變會出現，但有意識的在這些過程中，即時做出選擇並且行動，而不是任由轉變的洪流捲走我們對未來的掌控力，至關重要。未來世界的方便與舒適，來自於人工智慧為人類操作生活瑣事，或是做了生活的選擇。冷氣要開幾度才舒適又不會感冒這種小事，交給AI處理真的沒什麼問題，但若從此習慣了不選擇，那被選擇的那一天，恐怕也不會太遠。

不被選擇的未來，只能靠自己去實現。練習主動做出選擇，並且堅持自己的選擇，一點一點的累積結果，將是在未來能夠活出個人成就，最重要的能力與態度。要練習選擇，首先要「看清選項」。從我的角度看到的選項，跟其他人角度看到的，是否一樣？除了檯面上看到的這些選項之外，是否還有其他可能性？再來是建立「做選擇的自主意識」。是選輕鬆舒服的？選安全的？選有挑戰性的？還是選別人要我選的？最後，是「為選擇負責任」。選出來的路要靠自己實現，別人選的路永遠看起來比較好走，但實際上每一條路都有挑戰，關鍵是如何面對挑戰，一步一步實現選擇時期望的結果。

對於華人父母來說，讓孩子擁有自己的選擇，是特別不容易跨出的一步。因為這代表我們要看著孩子承擔風險。但若這是活出個人成就最關鍵的能力與態度，我們應該慶幸孩子們有機會從承擔小小的風險開始練習，而不是從小習慣由大人安排的路，成人之後卻突然要面對選擇。亞里士多德有句話說：「重複的行為塑造出我們，所以，卓越不是一種行為，而是一種習慣。」讓孩子從現在開始練習選擇，帶領他們堅持練習，從練習中學習，去蕪存菁，直到他們的熱情所在變成天賦，特質在身上發光。

這也是團隊寫這本書最重要的原因，藉由傳達科普知識，讓更多人能對科技有最基本的認識，不恐懼、不逃避，也不忽視正在變化中的環境，同時也能有些依據，有意識的主動選擇如何面對即將到來的社會變遷。機會是留給準備好的人，找到自己的特質與熱情所在，盡力朝自己定的方向發展，帶著主動的人生態度，有數據力與4C作為武器，我們都能是準備好的人。

第十一章 十年之後的未來

前言

經過了前面十章的解說，對科技的本質，以及科技在現今的演進與應用，是否有多一些了解了呢？這一章，我們要探討的是科技在未來十年內，對生活型態及社會結構，可能造成的改變。想參與科技發展，該如何開始？若不想投入科技行業，又該如何適應將要發生的變化？又如何去決定未來的道路呢？

11-1十年後的未來會是什麼樣子？

近十年來，科技的發展，給了我們過去想像不到的便利。以前買東西要出門奔走比價，現在在家吹著冷氣，動動手指，商品會自己寄到家。智慧型手機幾乎能搞定所有資訊來源，我們滑手機的...

(一) 編者序

「臉書又改演算法！未來留言將比按讚更重要」、

「老闆盯員工……有請大數據」、

「12年國教新課綱國中學寫程式成亮點」、

「貓奴勵志的故事！被逼出極限自學AI 阻止主子叼回獵物」、

「為了迎合AI教育潮流，力宇教育平台研發了一套讓學生能學以致用、融合生活和時事，提供國小、國中、高中完整且多元的全方位雲端數位學習平台」、「教育部編了教材卻刪掉課程，教師憂國小AI教育難落實」……

每日每日各式資訊相關的新聞充斥在我們的生活之中，平常瀏覽而過，對多數非資訊人來說，可能沒有在心中激起太大的漣漪，但仔細想想……「演算法」到底是什麼啊？為什麼臉書改演算法會引來一陣陣哀號及討論？大數據又是怎麼來的，好像大家都說很重要！會寫程式的年齡層好像愈來愈低？所以寫程式不難?學AI，到底是要學什麼……一連串的疑惑，讓身為資訊科技門外漢的小編愈來愈害怕，會不會哪天連個國小生都不如，根本跨不進AI世紀，會被世界淘汰。

在當前這個時代，科技日行千里，網路幾乎成為生活的主體，沒有人能避開這個潮流，大家都是網路公民的一份子。教育部108年公布的新課綱，特別強調了所謂「素養」的培養，這是一種能在生活中自學應變的能力。網路世界有很多高科技的東西，因為高科技所以讓人覺得遙遠，以為只有資訊、科技專業的人才會懂，一般人只要會用就好了。但其實問題沒有這麼單純，在網路世界、AI時代，資訊素養是人人都該也能掌握的，培養自己的資訊素養，了解網路世界的遊戲規則，才不會在網路中迷失了自己、才能做正確的判斷，並讓自己過更好的生活。

在這本由業界的資訊人所共同撰寫的書中，以108科技課綱領域為基礎範疇，用說故事的淺顯方式引領大家理解資訊科技的基礎知識，讓讀者也能變身成具有資訊素養的人，並有能力判別解讀網路世代各種現象背後的真相及做好進入AI世代的心理準備。

讀了這本書，只要擁有正知正見，即使不擅長電腦也能直面數據，不必擔心跟不上時代，例如：

人人都該學寫程式？不不不，除非你有興趣而且你想學。但您可以簡單理解程式語言是跟電腦溝通的語言，不同的程式語言可以寫出不同用途的程式，就像人人都可以學各種不同的外文，當然人人也可以根據你的需求去學不同的程式語言。孩子因為正在學習階段，可以多學，但不必加諸太大的壓力，有興趣再深入地學。

演算法為什麼重要？我們為什麼應該知道演算法是什麼？因為不同的演算法會決定那些網路訊息、廣告會出現在你的眼前。當您搜尋關鍵字，哪些資訊會優先出現在你面前，是由規則決定的，當您對演算法有概念，就會知道你的喜好、你的觀點其實不知不覺中被某些商人引導著，一直看到同溫層的訊息更要小心，這並不自然……因為了解所以可以避免盲目及掉入陷阱。

人工智慧是由高科技組合而成，但最原始的起點是人類生活中的需求。為了解決問題，組合各式發展的科技、軟體，成就人工智慧的發展。但人工智慧是幫人類做事，不是為了取代人類而興起。了解自己的興趣及專長，做好準備，大家都可以優游在AI世紀。

還有還有，系統平台、社群網路、雲端運算、物聯網、網路公民素養、資訊核心能力……一舉讓您通通輕鬆搞懂。除此之外，即將面對科技課綱的學生、老師、父母們，讀了本書，除了初步了解108科技領域課綱的基礎內容，更可以沒有恐懼的迎接新的資訊思維，大踏步的往前走。科技始終來自於人的需求，資訊科技的學習乃是奠基在生活能力之上，所以大家就放鬆心情，一起攜手邁入資訊世界。

(二) 致家長——新課綱到底要給我們的小孩一個什麼樣的未來?

2019年6月張忠謀先生給了年輕人兩個不被AI取代的建議，「運算能力」與「數據蒐集」。我們認為這應該也是教育部苦心費力新增科技課綱領域的初衷，期望未來的臺灣青年核心競爭力能具備這兩項能力，或說是素養 (意即解決問題的能力)。

一二十年來，身為臺灣資訊科技業界的一員，我們早已習慣一日千里的科技演進速度，也了解這會是現在與未來的常態；然而，在看到教育部制定科技領域課綱的方式後，或許是時間過於倉促，或許是第一次定錨方向定的不精準，反而使得我們這一群資訊業界父母不淡定了!

培養青少年數學邏輯、運算思維、同理、溝通、共創等，一個數位公民該有的資訊素養，的確是我們現在身為家長，最期盼自己的孩子能夠擁有的核心競爭力。從此，他們繼而可以了解未來充滿邏輯世界的運行道理，自主解決自身與社會的各種問題，甚至創造未來。

這次我們選擇自己站出來，因為我們認為我們就是一群了解科技領域的專業人士；包含學生時代，身上早有超過20年以上的資訊素養，既然覺得教育部此次的科技課綱未盡完善，何不自己擔起責任，共同協助教育部與學校老師，共同培育青少年，支持青少年有能力自己處理未來充滿邏輯的世界，不論是解決未知問題，或是為社會創造一個新演算法，協助更多人解決更多問題。

因此，我們在臺灣商務印書館的支持協助下，很快地組成了資訊素養聯盟 (Info-parenting)；我們號召了15位業界父母，重新解構再結構108科技領域課綱，並放進我們多年的資訊素養 (呵)，冀望讀者能一次搞懂科技課綱內涵；簡言之，課綱不是要大家學寫程式，而是要培育運算思維與資訊素養，正如前述張忠謀先生所說的「不被AI取代的能力」。

這是一本給青少年、家長與老師的課綱輔助書籍，我們努力用最平常的語言，最被知曉的案例，寫出資訊素養拗口的意涵。期待讀者以看故事書，或翻閱新聞資訊的輕鬆心態，閱讀並理解資訊素養的基礎知識 (或說是基礎知識的基礎，呵)。

我們這群資訊業界父母既然踏出了第一步，也不會就此停住；我們的計畫是持續影響號召更多有相同目標的朋友 (父母)，在這條教育培養道路上共同前進，用我們擅長的平台力與運算力，大家敬請拭目以待!

資訊素養聯盟

Info-parenting

(一) 編者序

「臉書又改演算法！未來留言將比按讚更重要」、

「老闆盯員工……有請大數據」、

「12年國教新課綱國中學寫程式成亮點」、

「貓奴勵志的故事！被逼出極限自學AI 阻止主子叼回獵物」、

「為了迎合AI教育潮流，力宇教育平台研發了一套讓學生能學以致用、融合生活和時事，提供國小、國中、高中完整且多元的全方位雲端數位學習平台」、「教育部編了教材卻刪掉課程，教師憂國小AI教育難落實」……

每日每日各式資訊相關的新聞充斥在我們的生活之中，平常瀏覽而過，對多數非資訊人來說，可能沒有在心中激起太大的漣漪，但仔細...

推薦序
1.科技課綱輕鬆懂，生活應用向前行／邢小萍
2.搞懂課綱裡的科技，學習就輕鬆／李志清
3.內容淺顯易懂，譬喻恰到好處／蘇萬生
4.一本解決「如何閱讀科技」難題的好書／陳聖智
5.邁入轉型的世界／潘先國

編者序
致家長——新課綱到底要給我們的小孩一個怎樣的未來?
Chapter 1 科技遠比你知道的發達 (對應的課綱主題：科技的本質)
1-1資訊科技如何衝擊你我的生活
1-2面對充滿科技巨浪的未來，我該怎麼辦？

Chapter 2 數位世界裡被傳輸的資料長什麼樣? (對應的課綱主題：資料表示、處理與分析)
2-1人類的文明史從資料記錄開始
2-2資料、資訊傻傻搞不清楚？
2-3數位資料
2-4銀行智慧客服機器人——資訊的表示與處理分析

Chapter 3程式設計大解密 (對應的課綱主題：程式設計)
3-1什麼是程式語言?
3-2程式語言與資訊科技的運用
3-3運算思維
3-4什麼是程式設計?

Chapter 4 撲克牌教我演算法 (對應的課綱主題：演算法)
4-1什麼是演算法？
4-2運算表達與程序
4-3演算法的效能分析
4-4還有哪些演算法?

Chapter 5 AlphaGo憑什麼打敗人類棋王？ (對應的課綱主題：資料分析、資料探勘)
5-1 資料探勘與機器學習的基本概念: 從演算法、人工智慧到深度學習
●一級人工智慧: 自動控制
●二級人工智慧: 演繹推理
●三級人工智慧: 機器學習
●四級人工智慧: 深度學習
5-2圍棋與AlphaGo

Chapter 6 原來零售通路也是一種系統平台 (對應的課綱主題：系統平台)
6-1系統平台之組成架構
6-2系統平台之基本運作原理
6-3網路通訊系統平台
6-4社群網路
6-5雲端運算
6-6物聯網

Chapter 7 機器人可以造福人類生活嗎? (對應的課綱主題：科技的設計與應用)
7-1設計與製作
7-2科學家的基本功

Chapter 8 資訊科技應用創造豐富美好生活 (對應的課綱主題：資訊科技應用)
8-1資訊科技產品與服務
8-2資訊科技產品與服務之選用
8-3資訊科技的系統架構介紹
●使用者用戶端系統
●雲端系統

Chapter 9 數位公民與社會 (對應的課綱主題：資訊科技與人類社會)
9-1網路個資
9-2網路霸凌
9-3網路「虛實」
9-4真假新聞
9-5社交

Chapter 10 溝通不是只對人，還要對機器人 (對應的課綱主題：科技與社會)
10-1資訊時代的核心素養
10-2 批判性思考
10-3溝通對資訊社會的影響
10-4創造力VS. 標準答案
10-5跨領域的合作發展
10-6 資訊素養的整合與應用

Chapter 11 十年之後的未來
11-1十年後的未來會是什麼樣子?
11-2科技將影響的範圍這麼廣，該怎麼做準備？
11-3未來的方向在哪裡?
11-4下一步是什麼？

附錄 108科技課綱課程地圖

推薦序
1.科技課綱輕鬆懂，生活應用向前行／邢小萍
2.搞懂課綱裡的科技，學習就輕鬆／李志清
3.內容淺顯易懂，譬喻恰到好處／蘇萬生
4.一本解決「如何閱讀科技」難題的好書／陳聖智
5.邁入轉型的世界／潘先國

編者序
致家長——新課綱到底要給我們的小孩一個怎樣的未來?
Chapter 1 科技遠比你知道的發達 (對應的課綱主題：科技的本質)
1-1資訊科技如何衝擊你我的生活
1-2面對充滿科技巨浪的未來，我該怎麼辦？

Chapter 2 數位世界裡被傳輸的資料長什麼樣? (對應的課綱主題：資料表示、處理與分析)
2-1人類的文明史...