2025/11/03 []

人工智慧於公共衛生教育中的課程設計原則、核心能力與教學整合策略

人工智慧與機器學習(Artificial Intelligence/Machine Learning, AI/ML)相關技術日益精進，對公共衛生教育帶來前所未有的挑戰與契機。我國全民健康保險制度與整體醫療照護體系素以完善聞名，為公共衛生實踐奠定堅實基礎，憑藉數位建設與制度的優勢，AI/ML具備推動教育轉型與創新的潛力。然而，當前AI技術在公衛教育中的發展仍屬零星，缺乏統整性與系統架構。本文綜整多位公共衛生領域中熟稔AI/ML教師的觀點，探討相關科技納入臺灣公衛教育之課程設計建議方向、核心能力目標、具體教學策略及可能面臨的制度風險。最後，本文將提出具體的實務建議與未來發展方向，期望為政策規範與教育實踐提供系統性的參考依據。

  • 預定刊載卷期：台灣衛誌 2025；44(5)
  • 公衛論壇 Public Health Forum
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  • 李達宇、沈楷博、盧子彬、鄭守夏、杜維洲、劉政亨、李建璋、莊秋華、陳曉慧、楊銘欽、陳保中
    John Tayu Lee, Toby Kai-Bo Shen, Tzu-Pin Lu, Shou-Hsia Cheng, Wei-Zhou Du, Cheng-Heng Liu, Chien-Chang Lee, Chiou-Hwa Chuang, Hsiao-Hui Chen, Ming-Chin Yang, Pau-Chung Chen
  • 公共衛生教育、教學核心能力、人工智慧、機器學習
    Public Health Education, Core Teaching Competencies, Artificial Intelligence, Machine Learning
  • 人工智慧與機器學習(Artificial Intelligence/Machine Learning, AI/ML)相關技術日益精進，對公共衛生教育帶來前所未有的挑戰與契機。我國全民健康保險制度與整體醫療照護體系素以完善聞名，為公共衛生實踐奠定堅實基礎，憑藉數位建設與制度的優勢，AI/ML具備推動教育轉型與創新的潛力。然而，當前AI技術在公衛教育中的發展仍屬零星，缺乏統整性與系統架構。本文綜整多位公共衛生領域中熟稔AI/ML教師的觀點，探討相關科技納入臺灣公衛教育之課程設計建議方向、核心能力目標、具體教學策略及可能面臨的制度風險。最後，本文將提出具體的實務建議與未來發展方向，期望為政策規範與教育實踐提供系統性的參考依據。
  • Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML) technologies are advancing rapidly, bringing unprecedented challenges and opportunities to public health education. Taiwan’s National Health Insurance system and integrated care network provide a strong foundation for public health practice; leveraging this digital infrastructure and institutional maturity, AI/ML holds great promise for driving educational transformation and innovation. Yet AI integration in public health education remains fragmented and lacks a coherent framework. This study synthesizes the perspectives of experienced AI/ML public health educators to offer recommendations on curriculum design, core competency targets, concrete teaching strategies, and potential institutional risks. Finally, it presents practical suggestions and future development pathways to inform policy and educational practice.
  • 449-459
  • http://bit.ly/3r4HS9R