在人工智慧蓬勃發展的時代，AI人才成為全球重要資源，世界各國將培養AI人才視為重要發展策略，美國在2011年提出從幼兒園到高中(K-12)的STEM教育規劃，中國在2018將人工智慧正式劃入課綱中，日本、韓國、歐盟國家也已經在這幾年將人工智慧課程編入正式課綱之中。在此趨勢下，人工智慧在網路上有著龐大的學習資源，但內容與難易度駁雜，有工程師與初學者會遇到的問題之教學，程度差異相當大，且教學可能只是針對單一問題，並無完整的系統教學，這些資源對於高中生之學習有一定的困難。
   本研究嘗試建構多媒體互動式的高中人工智慧教材，使用影片中的聲音與影像資訊取代靜態圖形文字，提升教材的資訊豐富度(information richness)，以期能了解與現今傳統紙本教材相比，是否能提升學生之學習績效。本研究以AI圖像辨識課程為例，以現有的傳統紙本教材結合網路資源建構出多媒體互動式教材，接著以多媒體互動式教材與傳統紙本教材進行學習績效之教學實驗。實驗結果顯示：同樣在自主學習下，多媒體互動式教材能顯著提升學習成績，但並對於學習滿意度卻無顯著效果。因此，在相同學習滿意度下，應選擇較有效的多媒體互動式教材。

In the era of booming artificial intelligence, AI talents have become an important global resource. Countries around the world regard the cultivation of AI talents as an important development strategy. The United States proposed a STEM education plan from kindergarten to high school (K-12) in 2011. Artificial intelligence is officially included in the curriculum, and Japan, South Korea, and EU countries have also incorporated artificial intelligence courses into the formal curriculum in recent years. Under this trend,there're a lot of learning resources on the Internet,but their contents and difficulty is too hard to be classified.The problems from professional engineers and college students are totally differernt, and the textbook may be for single problem. On the Internet, we can find lots of resources to learn AI.But none of them is complete enough for high school students' level.
   This study attempts to construct a multimedia interactive teaching material to teach  artificial intelligence for high school. Comparing with the traditional paper textbooks today, we used audio and video to replace static graphics and text, and improved the information richness of the teaching material in order to understand whether it is can improve students' learning performance.In this study, the AI image recognition course is used as an example. Our multimedia interactive textbooks are combined with the existing traditional paper textbooks Then, the multimedia interactive textbooks and traditional paper textbooks are used to conduct learning experiments. The results shows that, also under autonomous learning, multimedia interactive teaching materials can significantly improve academic performance, but have no significant effect on learning satisfaction. Therefore, under the same learning satisfaction, more effective multimedia interactive teaching materials should be selected.

目錄
第一章 緒論	- 1 -
1.1研究背景	- 1 -
1.2研究目的	- 2 -
第二章 文獻探討	- 3 -
2.1資訊豐富度	- 3 -
2.2人工智慧高中教材	- 4 -
2.2.1人工智能基礎	- 4 -
2.2.2《和AI做朋友》—從0開始學AI	- 5 -
2.2.3人工智慧導論–高中教材	- 9 -
2.3數位學習	- 10 -
第三章 研究方法	- 12 -
3.1研究架構	- 12 -
3.2多媒體互動式教材設計架構	- 13 -
3.3傳統紙本教材	- 14 -
3.4研究對象	- 15 -
3.5測驗設計	- 16 -
3.6準實驗室實驗法之教學實驗	- 17 -
3.7教學實驗設計	- 19 -
第四章 研究結果	- 21 -
4.1資料分析	- 21 -
4.1.1學習評量之檢測	- 21 -
4.1.2前測問卷之檢測	- 21 -
4.1.3後測問卷之檢測	- 23 -
4.2假說檢定	- 23 -
4.3性別分析	- 25 -
4.3.1前測問卷之性別分析	- 25 -
4.3.2學習評量之性別分析	- 27 -
第五章 討論	- 31 -
第六章 結論與未來研究	- 33 -
6.1結論	- 33 -
6.2未來研究	- 33 -
文獻參考	- 35 -
附錄	- 38 -
附錄一、多媒體互動式教材內容	- 38 -
1.1教材第一章內容	- 38 -
1.2教材第二章內容	- 40 -
1.3教材第三章內容	- 43 -
1.4教材第四章內容	- 46 -
1.5教材第五章內容	- 53 -
1.6 附錄- Google Colab	- 56 -
附錄二、問卷題目	- 59 -
2.1前測	- 59 -
2.2評量	- 59 -
2.3後測	- 63 -
圖目錄
圖2-1：最短距離分類器，圖片來源(李建樹，民108)	- 6 -
圖2-2：卷積神經網路架構，圖片來源(李建樹，民108)	- 7 -
圖2-3：卷積層運算，圖片來源(李建樹，民108)	- 8 -
圖2-4：池化層運算，圖片來源(李建樹，民108)	- 8 -
圖2-5：ReLU激活函數，圖片來源(李建樹，民108)	- 8 -
圖3-1：研究架構	- 12 -
圖3-2：多媒體互動式教材架構	- 14 -
圖3-3：教學實驗流程圖	- 18 -
表目錄
表1：研究對象年級分布表	- 16 -
表2：研究對象性別分布表	- 16 -
表3：時程配置表	- 20 -
表4：學習評量難易度與鑑別度	- 21 -
表5：前測難易度與鑑別度	- 22 -
表6：前測兩組資料敘述性統計表	- 22 -
表7：前測兩組資料獨立樣本T檢定	- 22 -
表8：兩組學習成績之描述性統計量	- 23 -
表9：學習成績之獨立樣本T檢定	- 24 -
表10：兩組學習滿意度之描述性統計量	- 24 -
表11：兩組學習滿意度之獨立樣本T檢定	- 25 -
表12：實驗組男女前測資料敘述性統計表	- 25 -
表13：對照組男女前測資料敘述性統計表	- 26 -
表14：實驗組男女前測資料獨立樣本T檢定	- 26 -
表15：對照組男女前測資料獨立樣本T檢定	- 26 -
表16：實驗組男女學習成績之描述性統計	- 27 -
表17：對照組男女學習成績之描述性統計	- 27 -
表18：實驗組男女學習成績之獨立樣本T檢定	- 28 -
表19：對照組男女學習成績之獨立樣本T檢定	- 28 -
表20：實驗組男女學習滿意度之描述性統計量	- 29 -
表21：實驗組男女學習滿意度之獨立樣本T檢定	- 29 -
表22：對照組男女學習滿意度之描述性統計量	- 29 -
表23：對照組男女學習滿意度之獨立樣本T檢定	- 30 -
表24：本研究之假說驗證彙總	- 31 -

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