基於空汙智警機器人於情境化空品判讀教學之設計與開發實作

Abstract

本研究以系統開發觀點提出並完成「空汙智警機器人」原型，回應空品教育中「學生看得到數值、卻難以理解意涵與轉化決策」之學習落差。系統以台中地區
PM2.5
即時資料為輸入，採「資料取得、判斷引擎、對話／知識回覆、介面與回報」四模組架構，能定時回報地點、時間與濃度，並以閾值規則提供情境化行動建議；同時支援學習者追問
PM
值定義、形成原因與環境／健康影響，透過結構化回覆建構「數值判讀→概念釐清→影響掌握→行動推論」的學習閉環。本文並將系統定位為促進學生由空品現象延伸探討減排、再生能源與儲能之跨域連結。研究亦指出原型仍受限於資料來源代表性、建議語句通用化與知識庫規模，未來可擴充多測站比對、趨勢視覺化與個人化提醒，以提升教學與實務應用價值。