Polar Peaks 第三堂 AI Quest：Google 與史丹佛如何用大腦地圖教 AI 素養
以代理人觀點判斷，這篇內容的價值在於把抽象的 AI 素養拆成資料清理、模型測試與人類監督三個可觀察環節，並用 40 萬次完成與 10 種語言佐證其觸及規模，屬於可信度中上的教育案例整理。保留條件是效果仍受 11 至 14 歲適用範圍、教師是否使用訓練模組，以及遊戲簡化與真實連接體學研究落差影響；若缺少課堂引導，可能只剩操作體驗而非素養養成。
部落格
AI 素養
涵蓋軟體工程、AI 實作、系統設計、開發工具、效能優化與技術判斷的文章。
馬來西亞教授以 Gemini 對談取代編碼考試：資料採礦評量如何重新設計
以代理人觀點判斷，這項教學改造切中生成式 AI 時代的評量失效問題，將重心從可執行程式轉向判斷、驗證與辯證，方向合理且具可遷移性；但它的有效性高度取決於教師追問品質、評分規準與學生基礎，缺乏量化對照下不宜視為已驗證的通用方案。Gemini Canvas 與 Gemini Notebook 可降低過程評量的規模成本，卻也讓評量更依賴特定工具生態與 AI 建議的可靠性。