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十年前的今天，我在課堂中跟小二的孩子談什麼是自由。
十年後的今天，這些對話與思考跳出，深深面質著大疫情時代下內在的靈魂。
　
今晚，想從一個教育工作者的角度來跟大家聊聊。
自前所未有的全國大停課至今，師生們已在線上學習過了一週。
教育，在疫情的壓力下，不得不被迫轉換成另一種型態與紀元，經過這一週的衝擊與震盪後，讓人不禁想重新思考：
#教育與學習的本質到底為何
　
因著過去十年當老師積累的經驗與養分，即便已經離開教育界到了不同的位置，我依然感謝我有這樣的連結，每天都能從臉書看到大量來自教育處的政策宣導、校長的綜校治理、教師的教學實境、家長的真實反應、以及學生各種在線上學習的有趣樣態，也讓我緊密觀察著教育界的劇烈轉變。
　
我看到教育處跟學校老師其實非常非常努力，試著在這麼突然的驟變下，積極快速地克服設備與技術，認真規劃課程讓學生們在家的線上學習上軌道；我也看到家長們如此盡力又筋疲力盡地，兼顧工作、家庭生活與孩子的學習，協助孩子們操作還有上傳五花八門的作業。而孩子們，則是每天掛在電腦前努力睜大著眼，盯著電腦中的小小畫面跟字體，吸收各種線上的課程與知識。
　
於是我看到，原本許多在學校課室裡豐富而立體的學習樣貌，逐漸壓縮到跟眼前的3C面板一樣扁平…
　
所有教室間的人際社交／互動／觀察／對談／思考／情感交流…在線上教學的呈現或實施有其難度與限制，但親愛的大家請別忘了：
#教育不只是學校的責任🏫
#家_更是孩子從一出生就開始學習的重要場域🏠
　
除了部定的基礎學科課程外，我們要如何在「家」的這個場域中，還原剛剛我上述的那些、線上學習難以呈現或感受到的元素，則是教育專業的老師、以及最了解家庭文化屬性的大人，可以共同來好好思考的。
　
昨天，我看到一個很有經驗的資深教師伙伴，陪著孩子在家線上學習，有感而發地說：
「在家上課不能用在學校的思維把時間填滿，太可怕了！」
　
不知道是否有人有一樣的感覺呢？
在學校有劃分清楚、一節40-50分鐘的學科學習；回到家中，學習被拿掉了時間的框架，親子相處的時光增加，我們是不是可以，#讓彼此都鬆一些，#拿掉過多的焦慮，#解構傳統的上課模式，#重新建構孩子長出自主學習的最好時機，也讓親師生三方，都能喘息一下。
　　
分享以前念教育心理學最觸動我心的一段：
大家知道嗎？Education，教育這個字，其實是由拉丁文的Educare 蛻化而來的，原意為「引出」。 原來，教育最初的本意，其實是要用 #引導 的方式，來發展學生的身心，以達到至善之境地。
　
是的，依小鳥老師過去的觀察與經驗，我發現：
從孩子身上長出的 #自主學習
往往不是因為精實的「塞滿」
而是因為大人願意給出從容的「#留白」。💗
　　
說到這，又不得不提我很喜歡的愛爾蘭詩人─葉慈，曾說過的一段話：

「#教育不是注滿一桶水， #而是點燃一把火。」
（Education is not the filling of a pail, but the lighting of a fire.）
　
我以前最喜歡也最享受的，就是孩子在課堂中學習時，迸發出那發亮的眼神，你知道他很在學習當中，你知道你燃起他學習的熱情與動力了。

所以如果這一週來，家長及老師，從孩子鎖在小小3C螢幕的學習眼神中，已經找不到熱情與亮光的話，是否能打開一段對話，好好溝通或思考，試著給出更有彈性的學習方式，也許可以讓孩子選擇自主學習的型態、或挑選自己有興趣的主題或事物，在居家學習時能做更深入的研究，然後再跟全班發表分享。
　
當一個孩子從小就在一切都安排好的環境中長大，不用思考或選擇時，他很可能不知道自己要的是什麼；而現在，也許正是一個最好的moment，讓總是習慣被安排、被塞滿的孩子，得以徐徐地回到他自己、長出他自己。🌱💗
　
在家的場域中，其實有太多可以學習的事物了：
🔸學習生活能力（像是基礎的烹飪、洗衣…）
🔹時間管理（安排自己的時間跟該做的事）
🔸從做家事中學會付出與照顧家庭
🔹學習關心家人的感受與需求、照顧毛孩寵物
🔸享受一個人的獨處與思考
🔹覺得無聊就試著發揮創意找樂子（創造力的培養）
🔸透過不斷的探索去找到自己喜愛的事物，培養興趣，或深化成長才
🔹能有充分時間享受閱讀
（因為 #閱讀是一輩子重要的自學能力）
　
不小心說太多了，回到今天想跟大家分享的照片上～
這是十年前的今天，還是小鳥老師的我，在主題課時與小二孩子們的精采討論：
在這所校風開放的學校裡，所謂的「自由」，該是什麼樣的樣貌？
　
那時算算，與導師班的小二孩子相處的時間，只剩下短短的一個多月就要分班了，心裡有些焦急，還有好多東西來不及帶給這群孩子們，於是，某天契機下，開始談起那些我覺得好重要的東西。
　
所謂的，學校校風的自由，不是「只要我喜歡，有什麼不可以」，而是奠基在「自愛、自主、自律、自重、與自治」下，才能長出真正的自由。
　
滿滿的黑板文字，其實是用好多的對話與問題穿針引線鋪陳的，是由孩子真實的生命經驗出發，所深深擠出的言談。短短40分鐘裡，無論是大人或小孩，都如此真誠的面質、叩問自己，讓那時候的鳥夫子我啊～真的可以含笑目送他們繼續邁向下一個里程碑了...（拭淚）
　　
我特別喜歡黑板右側的那一段討論團體規範的過程，這是讓孩子充分理解與討論完後，再自己自由做選擇─
　
1⃣ 在班級團體中，先建立一致的規範，訂出班規一起來遵守，在這樣的界線內表現合宜的言行舉止。
　
2⃣ 從自己個體與社會的互動觀察中，慢慢形塑出一種不言而喻的內在秩序，然後再從己身向外行出合宜的表現。從每一次的事件與問題進行討論，然後形成一個集體共識，其實也是個體內在的約束。
　
👉最後全班包括小鳥老師，都投給2⃣✌
　
我真的很愛我每一個帶過的班級，即便也有調皮搗蛋讓我傷腦筋的時候。我從來沒有訂過任何班規，也沒有實施小組的獎勵集點加分制，讓每個孩子能長出自己獨一無二的樣子，而不是整個班都只裝在同一個制式的模子。

在兩年的時間，在處理每個孩子的衝突或狀況時，都秉持著「#每個事件都是教育的一道光」💗 每次處理完後的學習，都化約全班的默契跟內在秩序。能學習在對的時間有著合宜的言行，若有孩子無法控制，其他同學也能練習“帶著善意”來提醒，協助改變成正向行為。
　
好不容易培養出孩子的自主與自律，讓老師在第二年終於得到了無為而治的自由（笑），也因著積累的深厚信任，讓老師在課堂間願意給出更多的彈性與自由，孩子也就更能用自己的方式，享受學習的樂趣。
　
回到現在，也許，因著疫情的關係，我們失去了生活中的部分自由...但，這正是我們集體一起來學習自主與自律的重要時刻，無論是在整個社會的防疫作為，或是孩子在家的學習。
我相信，如此這樣，在未來不遠處，我們才能迎向真正的、身心靈的自由。
　
看著照片中滿滿的黑板文字，眼眶有點熱，感謝當時認真留下足跡的自己，也感謝過去每一位與我相遇的孩子們，還有信任與交託我的家長們。在十年後的今天，這些小二孩子們的討論，依然深深觸動著我，為大疫情時代帶來深刻的省思。
　
也很謝謝願意耐心看完2817字的你們。💗🙏
　
#那時能說出這些話的8歲小孩真的很讓為師的感動啊💗😭　
#想當年這張圖還上了無名網誌的今日熱門文章😆
#無名小站是時代的眼淚啊那時還得過教育優格
#當時只是想讓更多人了解學校的教育理念
#而不是對校風自由的誤解
#這段時間大家都辛苦了歡迎來聊天紓壓XD

AI落地工業環境挑戰多，中鋼歸納3大AI導入經驗：足量訓練資料、選對技術、循序漸進為成功關鍵

中鋼採取由現場出題、專家解題的方法，從2017年開始較具規模的導入AI，今年在臺灣AI年會上，更分享了實作AI過程中遇到的挑戰，更以自家代表性的AI專案，歸納出3大實戰經驗來提供他者參考

文/翁芊儒 | 2020-11-19發表

中鋼綠能與系統整合研究發展處研究員許朝詠，以自己實作過的多個AI專案，來分享從選題、執行到落地的3大AI實戰經驗。

中鋼從2014年開始擁抱智慧製造，經歷了許多試驗後，才在2017年更有規模的落地AI應用，採取由現場出題、專家解題的方法，每年從上百個提案中篩選約20個可行性較高的方案，來導入應用場景。中鋼綠能與系統整合研究發展處研究員許朝詠，也在今年的臺灣AI年會上，以自己實作過的多個AI專案，從選題、執行到落地，歸納出3大AI實戰經驗，來提供其他企業借鏡參考。

許朝詠首先引述麥肯錫2019年發布的一份報吿指出，企業要在工業場景落地AI並不容易，超過7成的企業正在進行局部試點，其中29%企業已經試點超過2年，56%進行了1～2年，更有15%才剛起步。對中鋼來說，在導入AI過程中，也同樣面臨了「試點困境」，尤其在電腦視覺要落地煉鋼場域時，中鋼也面臨了4個AI應用挑戰。

其一，是工業環境不易控制，會造成取得影像的品質差異大，比如鋼鐵製造環境動輒在900度以上的高溫中，處理過程也可能噴水冷卻，導致難以取得清楚的影像；又或是在同樣位置拍攝的影像，也可能因光源不同，導致影像呈現不同的效果。

其二，現場實際環境會限制AI應用的計算能力，比如部分場所的空間有限，無法擺下GPU伺服器、或高計算能力的設備，甚至連網路線都無法部建，「在這樣的環境下，我們的模型就必須要能兼容邊緣運算，才能實際應用。」許朝詠說。

其三，被偵測物體的尺寸不一，也會影響深度學習的模型訓練成果。許朝詠以識別鋼品身分的AI序號辨識為例，就算是相同的鋼品，影像拍攝的尺寸不同，會造成鋼品上印製序號大小的差異，進而影響序號辨識模型的表現。

最後，則是深度學習模型的調整彈性差。同樣以序號辨識模型為例，許朝詠表示，有時會遇到視覺效果相同的數字（比如像是同一個數字1），在不同序列中卻無法辨識，「為什麼有時候，1可以辨識出來，有時候卻不行？」許朝詠表示，要解決這個問題，通常需要重新訓練模型，但會消耗許多時間。因此，中鋼目標要提出適合工業應用的物件偵測技術，來更輕易且廣泛的應用到各個製程。

3大AI導入經驗之一：充足訓練資料是AI成功落地的一大關鍵

許朝詠也透過多個中鋼導入AI的案例，來分享導入經驗。比如說，前述提到的AI序號辨識應用，是指在將鋼片卷曲製作成一卷卷的鋼卷後，會在鋼卷的金屬表面或是側面，噴印上鋼鐵的生產序號，藉此來辨識每一卷鋼鐵的身份。但是，這些序號的噴印位置，可能帶來不同的辨識挑戰，比如噴印在鋼卷表面，就可能因金屬反光影響序號辨識的精準度，若是噴印在鋼卷側面，層層堆疊的鋼片又可能導致字體變形，均會影響AI判讀。

「我們提供技術，但有些問題不是技術能解決的，就要跟現場人員溝通，請他們協助解決問題。」許朝詠指出，AI落地需要與第一線人員溝通協作。

不過，就算與現場人員合作，序號的辨識率仍無法達到100%，尤其是鋼卷側面序號的辨識率，僅達到9成5，「序號要完全正確才能用，9成5其實很低。」許朝詠表示，為了克服這項挑戰，中鋼在產線上的多個位置都設有攝影機，同時將這些攝影機判讀的資訊互通，透過多點的資訊對接，來判斷出鋼卷序號。

「不要把問題放在同一個地方，比如利用多點攝影機、多資訊的串流，去補足AI模型上的不足，就能讓整個系統的準確率達到100%。」他說。

另一個例子，則是高爐原料粒徑分析的AI應用。一般來說，高爐是用來將原料溶解為鐵水，而原料在送入高爐時，若粒徑大小分佈較平均，就能提升高爐的燃燒效率，中鋼甚至推算，高爐燃燒效率每提高1%，每年可以減少上億的燃料經費，因此，中鋼用AI來辨識每顆原料的粒徑大小，即時計算出進到高爐的物料大小與分佈狀況，再根據計算結果來調整物料分佈，進而提升燃燒效率。

許朝詠表示，上述兩個案例的共通點，在於資料的取得非常容易，不管是序號或是原料的影像資料，都在產線上不斷產生，「影像取得沒問題，資料也乾淨，較有機會訓練出良好的深度學習模型，也有機會快速達到成效。」相對來說，瑕疵辨識這類AI應用的影像資料搜集，就比較困難。

「要判斷一個案子能不能做，可以先看能不能蒐集到足量的資料。」這就是許朝詠歸納的第一大AI導入經驗。

3大AI導入經驗之二：不是最新技術也能打造最切合場景需求的應用
許朝詠也接續說明了無人天車的AI應用。天車是一種重型的起重裝置，用來吊送貨品、放置到指定位置，而中鋼就是將原先需要人為操控的天車，透過AI達到無人化，「這也是我認為中鋼應用AI最成功的案例。」

要達成無人天車，主要是把人眼看到的操作資訊，透過電腦視覺轉換為控制的指令，再交由天車自動執行，也就是將操作人員看見的鋼卷位置、放置位置及操作方法，都轉換為天車指揮系統可以判讀的資訊，再透過運動控制達到自動化。

無人天車使用的技術，包括能透過座標辨識來裝卸鋼卷的機器視覺系統，以及能透過RFID讀取鋼卷身份，再準確偵測鋼卷的中心位置來吊起鋼卷的智慧型吊夾，而整體鋼卷的吊運排程與吊運路徑最佳化，則是由天車指揮系統來規劃，中鋼同時也建置用來傳輸車籍資料、整合裝卸車資料的雲端倉儲管理系統。達到天車操作全自動化之後，中鋼也設置了主動式安全防護機制，透過深度學習來偵測天車下方是否有人行走，並在行駛過程中自動辨識障礙物與閃避。

建置了無人天車帶來的一大效益，就是能在出貨的前一晚，由機器自動理貨，將要出廠的貨物就近放置到出貨的位置，「天車不會休息，人會休息，在不需出貨的時間先理貨，就能加速出貨的效率。」許朝詠說。

中鋼的無人天車也早在2018年就投入運作，至今已經完成超過數十萬顆鋼卷的吊運。不只自建自用，中鋼也將這套無人天車系統外銷到中國鋼廠，2019年就已經銷售了12套系統，今年武漢肺炎疫情期間，更是遠距協助客戶調機、將系統落地。

不過，這個貼近鋼鐵業需求的無人天車，實際上並無用到深度學習技術，「深度學習雖然是好工具，但不一定是最佳工具，也不是唯一的工具。」許朝詠表示，由於天車在裝卸鋼卷時，需要非常精準的定位，誤差超過5公分就可能吊不起鋼卷，但深度學習在位置偵測的精準度上並無優勢，加上判斷速度較慢，「傳統影像處理有些技術，應用上會比深度學習來的更好。」

換句話說，不是用最新、最強的技術就好，不同應用場景有其最合適使用的技術，這就是許朝詠歸納的第二大AI導入經驗。

3大AI導入經驗之三：從自動化、人機協作到智慧化循序漸進落地AI
最後，許朝詠也提出一項正在建置的AI應用，也就是出貨前的鋼卷智能檢核，雖然目前僅有初步成果，但這項應用實際影響了傳統檢核作業流程的轉變。

許朝詠解釋，鋼鐵在包裝、裝載完成之後，還需要檢核包裝外觀，以避免客戶收貨後發現包裝瑕疵，因而對品質產生疑慮。為了檢核來自23個倉庫的貨品，中鋼設置了4個主要的檢核站，共計17個車道、每個車道配置4名檢核人員，車輛在倉庫裝載貨品後會先前往檢核站，由人工檢查外觀是否破損，並核對貨品身份與數量，完成檢核才能出廠。

但傳統的人力檢核方式，不僅人力成本較高，大量出貨時載貨司機也常需排隊等待，更佔用了約兩個倉庫的空間來檢核。對此，中鋼試圖透過AI智能檢核的方式，將傳統的檢核中心改以一個雲端檢核中心來取代，在每個倉庫出貨前，直接將鋼卷影像上傳雲端，由檢核人員從雲端照片來判斷是否有瑕疵，若無即可放行車輛出廠，不只能加快檢核效率，檢核人員也能更輕鬆完成任務。

而這些檢核照片的篩選，則是先拍攝車輛進入檢核站的影像，經過運算後，自動擷取鋼卷正面、側面品質最佳的影像，透過自動檢放系統來提供檢核人員檢驗，經實測後，完成8張鋼卷照片的檢驗大約只要8秒。

許朝詠表示，將檢核流程雲端化只是第一步，中鋼下一步要利用檢放系統，在檢核人員雲端判讀照片狀況的同時，蒐集異常照片的資料，再利用深度學習的技術來訓練瑕疵辨識模型，進一步將檢核流程自動化且智慧化，來取代人工作業。

「邁向智慧化的過程，很多人會想要一步到位，但很困難，如果能用AI先實現局部的自動化，透過人機協作來提升作業效率，並同步搜集資料，就會對智慧製造的實現有很大的幫助。」許朝詠認為，AI落地並非一蹴可幾，需要一步步優化原先的作業流程，蒐集足夠的資料，才能實現智慧化的目標，這也是他提出的第三大AI導入經驗。

附圖：應用場景的序號本身可能有模糊、手寫字、油漆過淡等問題。
透過資訊的串接，來克服AI序號辨識可能不夠精準的問題。
透過即時原料粒徑大小分析來調整物料分佈，進而提升高爐燃燒效率。
人工檢核過程。
透過檢放系統來檢驗熱軋鋼卷的包裝外觀。

資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/141163?fbclid=IwAR3UUiJ0rpr7aUf8d2FmGZaZp3_e4E-9esf6ZOD1iiA20Id4ZYo1-hK7iwc

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而且不加密、不設限、不販售，就是純分享，希望可以幫助到有需要的朋友們
如果這部AutoCAD教學影片對你有幫助的話
請幫我按個讚，給我點鼓勵，也多分享給需要的朋友們喔~

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設定標註型式DIMSTYLE(D)：
● 「線」頁籤：
　◆ 標註線
　　★ 顏色、線寬：最好不要改(依圖塊)
　　★ 延伸至短斜線外
　　★ 基準線間距：連續式標註，兩條標註線之間的距離
　　★ 抑制：隱藏
　◆ 延伸線
　　★ 顏色、線寬：最好不要改(依圖塊)
　　★ 延伸至標註線外、自原點偏移：偏移距離
　　★ 延伸線固定長度
　　★ 抑制：隱藏
● 「符號與箭頭」頁籤：
　◆ 箭頭
　　★ 第一、第二箭頭型式
　　★ 引線箭頭型式
　　★ 箭頭大小
　◆ 圓心記號
　◆ 弧長符號：文字位置
　◆ 標註切斷
　◆ 半徑轉折角度
　◆ 線性轉折標註
● 「文字」頁籤
　◆ 文字外觀
　　★ 字型：請選擇新建立之DIM字型
　　★ 顏色：這裡設定顏色後，標註文字將不受圖層顏色控制
　　★ 高度：在SYTLE中不設高度，在這裡設定
　　★ 文字框：
　◆ 文字位置
　　★ 有垂直、水平之分
　　★ 自標註線偏移量：文字離標註線的距離
　　★ 文字對齊：當文字在延伸線內側時，將文字與標註線對齊；但文字在延伸線外側時，水平對齊文字。
● 「填入」頁籤
　◆ 填入選項：當標註文字太長，此區選項可以控制是否將文字抑制於延伸線內，或是至於延伸線外
　◆ 文字位置：當標註文字無法寫於延伸線內時的相關設定
　◆ 整體標註比例：字體大小比例
　◆ 手動放置文字：手動指定標註文字位置
　◆ 在延伸線之間繪製標註線：半徑與直徑標註，要放中心記號還是延伸線
● 「主要單位」頁籤
　◆ 標註單位與「格式/單位」不一樣，是專指標註的單位設定
　◆ 單位格式：
　◆ 精確度：設定小數點
　◆ 分數格式：格式單位為建築或是分數時才可設定
　◆ 捨入：超過捨入值的一半就進位，不足就退位
　◆ 字首與字尾：這裡加入字首字尾將會改變所有的標註，如果只要其中一個那不要在這裡設定
　◆ 比例係數：建議不要改，這是以前R14在用的，可以用在公制英制的單位轉換，不需重標
　◆ 零抑制：將0不顯示
　◆ 次要單位係數：設定次要單位字尾後，次要單位的倍數值。
● 「對照單位」頁籤
　◆ 除了主要單位外，加註一組替用單位，會以[ ]包住
● 「公差」頁籤
　◆ 可以標註正負值公差
　◆ 方式：公差顯示模式設定
　◆ 精確度：小數點位數
　◆ 上限值、下限值
　◆ 調整比例高度：公差標註文字高度比例設定
　◆ 垂直位置：標註文字的位置，不是尺寸
　◆ 替用單位：替代單位打開才有用

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