講題：「Achieving Epistemic Aims of STEM Education in the Era of AI」

摘要：本次演講將聚焦教育的認識論目標，反思其在科學教育、STEM教育以及AI素養教育中的重要性。講者將分享在科教與STEM教育研究有關「科學表徵」與「資料視覺化」等主題的研究經驗與啟發，並反思在AI科技時代下，這些領域的相關教育研究可以如何發展。演講內容由教科書的科學表徵為起點，延伸至學生在科學探究與建模中的表徵能力，並探討影響這些能力的重要因素—學生對科學表徵的認識論與知識觀。講者並將介紹其研究團隊發展的線上同儕評論活動，分析該活動如何幫助學生培養認識論與知識觀，以達成教育的認識論目標。除此之外，還將探討同儕評論與同儕評量、後設認知與知識觀等相關議題，並介紹Epistemic Network Analysis (ENA) 在知識觀研究中的應用。

講題：「培養AI時代的關鍵人才：淺談創造力的測量、認知機制、個別差異及教學方案」

摘要：創造力乃是教育最高層次的認知目標，也是人類文明進步的動力，以及AI世代學生必需具備的素養。本次講座將分享團隊一系列與創造力有關的研究成果。首先，本團隊以大數據語料建立最大規模之中文聯想資料庫，並發展具本土特色的的多層次多階段中文遠距聯想測驗，方便快速有效的評量學生的創造力潛能。接著，則使用眼動儀、fMRI以及DTI等認知神經技術剖析創造思考中的表徵轉換、擴散思考以及遠距聯想的大腦綱絡及機制。再者，本團隊提出「多元文化促創意的互動模式」，預測並證實了新住民子女的創造力優勢以及其可能的中介文化因素。並且確認注意力缺失過動症(ADHD)學童的特定創意優勢及抑制因素。最後，則提出「創造力適配教學模式」，主張提升創造力的教學應該要融入每個學科領域中，但應該依據學科及群組的屬性調配不同的策略與技法，並以一系列教學實驗支持此模式的主張。期待經由上述四個層面的研究達成篩選、診斷、培育、發掘極速易變時代AI不可取代的未來人才的目標。