AI模型本地部署與Agent工作流在K–12 STEAM課程中的應用——以足弓檢測系統為例

Abstract

本研究以校園足部健康問題為情境，設計並實施一個融合物理光學、機器學習模型本地部署、Agent工作流與物聯網整合的跨學科STEAM項目。32名中學生完成硬件製作、數據採集、AI模型訓練與智能應用開發，建構足弓檢測與鞋類適配評估系統。研究採行動研究方法，透過作品分析、課堂觀察與訪談資料，探討低門檻AI工具在K-12情境下支撐深度項目式學習之可能性。結果顯示，真實問題驅動與可視化AI工具結合，有助於促進學生跨學科整合、工程決策與問題排查能力之發展。