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2025第五屆【未來教育 臺灣100】
成果展現

偵探培訓課程:結合鑑識科學與AI擬真的探究與實作

巫昶昕、邱曼麗、吳佳儒/桃園市大溪高中教師團隊
專案簡介

傳統自然科學課程常讓學生感到枯燥,團隊教師設計結合鑑識科學與AI輔助的創新課程「名畫失蹤案」,讓學生化身成為偵探,運用物理、化學、生物、地科跨領域知識破案。

課程引入AI機器人模擬真人與鑑識人員,學生可隨時詢問案件相關人物,或向鑑識專家請教意見。透過情境式學習,學生不再死背公式,而是在破案過程中自然理解科學原理。從分析血跡、比對指紋、檢驗DNA,每個步驟都有明確的學習目標。

案件涵蓋物理、化學、生物與地科,除了讓學生可以跨領域整合外,還能培養邏輯推理、證據分析、團隊合作等未來社會必備能力。過程中教師觀察,學生開始主動提問、熱烈討論,甚至下課還在透過AI研究案件。更重要的是,學生開始用科學方法解決問題,不再只是憑感覺猜測。

專案具體內容

一、創新教學設計理念

1. 從問題開始的學習革命

過去自然科學課程通常從理論開始:先教公式、再做實驗、最後考試。但學生常常不知道學這些要幹嘛,導致學習動機偏低。教師團隊決定翻轉既有順序:從一個吸引人的謎團開始,讓學生在解謎過程中,自然而然理解科學知識。

團隊之所以選擇鑑識科學作為主題,因為它具備幾個重要特質:

• 真實性:每個證據分析都有實際意義

• 整合性:需要運用多種科學知識

• 邏輯性:訓練學生的推理思考能力

• 趣味性:像偵探遊戲一樣引人入勝

2. 虛擬案件設計巧思

團隊虛構的「名畫失蹤案」不是隨意亂編的故事,而是精心設計的學習情境:

• 主線劇情讓所有學生都能跟上進度

• 支線任務讓不同能力的學生都有挑戰

• 物理老師可以選擇專攻彈道分析,化學老師負責液體鑑識,生物老師處理DNA檢驗,地科老師分析環境證據

3. 漸進式學習目標:

• 從簡單的觀察開始,逐步深入到複雜的比對與圖表分析

• 每個鑑識主題的學習步驟都有短期目標,讓學生有成就感,減少感到挫折的機會

• 當學生遇到問題或錯誤,而老師無法兼顧時,AI會適時協助引導

二、科技工具整合應用

1. Genially虛擬現場:解決傳統教學困境

原本團隊嘗試在教室布置真實犯罪現場,卻受到許多限制,像是:8組以上學生需排隊等候進入教室,學習時間被壓縮;每組進入都會破壞現場,影響後續學習品質;多功能教室使用受限,需反覆布置復原,甚至要粉刷牆面。後來我們發現Genially這個系統工具,可製作互動式的虛擬現場。同時將案件改為學生較能接受的失蹤案或失竊案,兼顧學習效果與接受度。

(失蹤案進入連結,密碼為start:https://view.genially.com/64ca6e289828b5001a8db86c)

(1) Genially教學優勢:

• 學生可以用手機、平板或筆電隨時進入現場勘查,打破實體教室限制。

• 點選不同物品會出現詳細說明資訊

• 可以重複觀察,不會破壞現場

• 老師不用花時間布置,可以專心教學

(2) 實際操作方式: 學生進入虛擬現場後,會看到客廳、廚房、臥室等不同區域。點選沙發會發現血跡,點選酒杯會看到指紋,點選地板會注意到腳印。每個證據都會對應到真實的科學原理。

2. EdCafe AI機器人:24小時不下班的助教

傳統課堂上,學生有問題只能舉手問老師,但老師不可能隨時照顧到每個學生。初期使用LINE@自動回復功能,需事先設定關鍵字,若未對應關鍵字,則無法有效回應,輔助學習效果有限。後來引入EdCafe AI互動機器人系統,可隨時對話,根據互動內容進行智慧判定與反應,大幅提升學習體驗。

(AI辦案小助手互動連結:https://app.edcafe.ai/chatbots/68342bd7b6ad16bce9bbe680)

(1) AI對話設計哲學: 我們希望AI不是維基百科,不直接給答案,而是用問題引導學生思考,舉例如下:

• 學生問「血跡是誰的?」

• AI回答「你觀察到血跡的形狀了嗎?它告訴我們什麼?」

• 引導學生自己分析血跡的形狀大小、方向、短長軸比值等噴濺型態

(2) 真實對話案例分析: 從學生與AI的實際對話可以看出,當學生主動提出「我想知道名畫吶喊到底在哪裡」時,AI不直接說答案,而是引導學生思考「梅花鹿」這個線索,最後學生自己根據所有線索推理出「在梅花鹿的肚子裡」。這種互動方式讓學生有成就感,因為答案是他們自己找到的,不是AI直接提供。

三、課程實施流程 (每學期實際上課約16-17週,每週上課2節,1節50分鐘)

1. 第一階段:案件導入(2週)

(1) 故事背景建立: 富豪岸杜家中的名畫《吶喊》神秘失蹤,現場留下許多可疑證據。學生分組扮演鑑識小組,運用科學方法找出真相。

(2) 角色介紹與動機分析:

• 沐雨:被懷疑的主要嫌疑人

• 白淕:沐雨的未婚妻,手上有關鍵證據

• 城州:行為可疑的朋友

• 岸杜:丟失名畫的富豪,有隱藏秘密

• 忠丞:知情但保持沉默

2. 第二階段:證據收集與分析(10-11週),以下舉4個鑑識主題案例說明

(1) 血跡分析實驗: 學生學習血液在不同撞擊力道下的噴濺模式,分析現場血跡是高速、中速還是低速撞擊造成。實驗結合了物理的力學概念和生物的血液知識。

(2) 指紋鑑識技術: 使用粉末顯現法採集指紋,學習辨識雜型紋、箕型紋、斗型紋。透過手機顯微鏡觀察特徵點,建立科學比對概念。

(3) DNA序列分析: 雖然高中生無法真正做DNA萃取,但我們設計模擬實驗,讓學生理解STR基因座、重複序列等概念,學會解讀DNA鑑定報告。

(4) 液體鑑識檢驗: 現場發現的各種液體:紅酒、啤酒、血液、果汁等,學生要用化學或物理方法鑑別。整合了酸鹼值測定、導電度、氣味、魯米諾分析等技術。

3. 第三階段:綜合推理與結案(4週)

(1) 證據整合: 學生要把所有證據拼湊成完整的故事,訓練邏輯思考和科學推理能力。

(2) 案情重建: 最終學生會發現:城州酒醉後覺得名畫礙眼想塗鴉,結果被肚子餓的梅花鹿搶食,在爭搶中名畫被撕破。大部分碎片被梅花鹿吃掉,少部分被城州包在衛生紙裡沖進馬桶。

(3) 真相大白: 沐雨被陷害,真正的「兇手」是意外和酒醉造成的混亂。這個結局讓學生思考:有時候事情的真相比想像更複雜。

四、跨領域協作機制

1. 教師專業分工合作

建立「先單一線路後多線發展」的協作模式:

• 新手老師先跟著主線案情熟悉整個流程

• 教師熟悉後可以選擇自己專業領域的支線,配合案情深入教學,例如:物理老師研究彈道軌跡、化學老師處理成分分析、生物老師專攻DNA檢驗、地科老師分析環境證據。

2. 備課與研習機制

(1) 每週共備時間: 參與的老師每週聚在一起分享教學心得、討論遇到的問題、調整課程內容。透過即時回饋,讓課程不斷改進。

(2) 新進教師培訓: 新加入的老師會先體驗完整的學生流程,從虛擬現場勘查到AI對話,確保理解課程設計理念後才開始教學。

五、多元評量方式

1. 形成性評量:

• 教師觀察學生在小組討論中的參與情況

• EdCafe 系統後台記錄學生與AI對話內容,教師可察看訊息,評估學生學習的品質和深度

• 在專科教室做實驗時,教師會根據學生實驗操作的準確性和安全性進行評估

2. 總結性評量:

• 學生期末製作完整的鑑識報告,分組上台口頭簡報

• 教師針對研究方法、證據分析、邏輯推理、結論等給予建議,並評估科學素養和溝通表達能力

3. 同儕評量: 利用繳交作業系統TronClass,讓小組成員互相評估貢獻度和合作態度,用以培養團隊精神和責任感。

4. 真實情境評量

不同於傳統的紙筆測驗,而是讓學生在真實情境中展現能力,如:

• 能否正確採集和分析證據?

• 能否邏輯清晰地推理案情?

• 能否有效地與團隊成員溝通?

• 能否製作專業的報告文件?

這種評量方式更貼近真實世界的能力需求,也讓學生學習鑑識科學的價值與樂趣。

成果與效益

一、學習動機的轉變

• 從被動到主動:過去學生常問「為什麼要學這個?」現在主動追問「這個證據還能告訴我們什麼?」從學生與AI對話記錄可見,他們會自發性提出「我想知道名畫吶喊到底在哪裡」,展現強烈求知慾。

• 參與度提升:以前上課時學生會發呆或滑手機,現在可專注地在虛擬現場找線索、熱烈討論證據,甚至下課時間還會圍著老師繼續討論案情。

• 延續性改善:學生在課後繼續與AI人物對話,深入探討案件細節,主動查資料了解更多鑑識科學知識。

二、科學素養的具體提升

• 證據分析能力:學生學會系統性收集證據:「現場有彈孔、血跡、粉末」,並依據證據推理:「根據血跡位置、指紋與足跡比對...所以白淕應該是被岸杜綁架了」,不再是雜亂無章的觀察,開始懂得分析證據的可靠性和關聯性。

• 邏輯推理技能:學生能進行多層次推理。如從「液體噴濺型態、形狀面積以及短長軸比值,推論噴出位置可能遭受中度撞擊,並反推三角函數角度延伸後計算出在高度170cm以上」,推論時會結合多項證據建構完整案情。

• 科學方法內化:透過DNA序列分析、指紋比對、血跡形態分析等實作,學生真正理解「用科學數據說話」,學會質疑、驗證、重複實驗。

三、未來關鍵能力的培育

• 批判思考:面對複雜案件,學生要判斷哪些證據可信、哪些證詞有疑點,訓練他們不輕信、要求證據、獨立思考的能力。在假訊息氾濫的時代,這種能力特別珍貴。

• 團隊合作與溝通表達:期末報告需分工協作整理案情,學會聆聽意見、表達想法、協調不同觀點。他們要假想是在向「法庭」說明案情,學會用清楚、有條理的方式表達複雜科學概念。

• AI協作能力:學生必須主動運用AI工具解決問題,學會如何與AI有效對話、利用數位工具整理資訊、在虛擬環境中探索。

四、學習成果的具體展現

• 好品質成果報告:學生製作的《調查報告》展現優秀水準,包含完整研究流程、科學證據整合(粉末分析、液體分析、DNA鑑定、指紋足跡比對與測謊分析等)、邏輯推理過程及良好報告格式。

• 實驗技能掌握:學生真正理解實驗原理,透過血跡分析判斷撞擊速度和方向、使用指紋顯現技術和特徵比對、理解STR基因座概念、掌握化學定性定量分析方法等。

• 問題解決能力:遇到複雜證據矛盾時,學生不會輕易放棄,而是重新檢視證據、調整假設、與AI機器人互動尋求協助。

五、學習態度正向改變

• 科學興趣提升:許多非數理工醫農學群學生也開始對科學產生興趣。有學生說:「原本不喜歡理科,但這門課讓我覺得科學很有趣。」數理工學群學生則說:「原來科學也能發展出鑑識這麼有趣的領域。」

• 自主性增強:學生主動搜尋資料、請教AI、與同學討論。這種自主學習態度對未來學習生涯非常重要。

• 職涯啟發:透過鑑識科學學習,學生對相關職業有更深入了解,有些開始考慮朝法醫、刑事鑑識、生物科技等職涯方向。

以上這些成果證明,創新教學方法不只改變課堂氣氛,更重要的是提升學生的能力和素養,為他們面對未來挑戰做好準備。

影響力及擴散性

一、校內影響力

• 規模化推廣:從最初在2-3個班級嘗試,逐步擴展到全年級10個班正式授課。自然科教師逐漸加入,建立完整跨領域協作機制。

• 教師協作文化建立:自然科的教學在過往各自為政,現在開始形成協作教學團隊。固定的共備時間成為大家分享鑑識教學心得、解決案件教學或設計困難的期待時光。

二、未來擴散願景

Genially和EdCafe AI工具支援個人化使用,可在一般教室實施,大幅降低導入門檻。「先單一線路後多線發展」的設計,讓不同專業教師都能參與,展現強大推廣潛力。目前團隊已建立包含課程設計、教學資源、AI設定、評量工具等文件,提供未來更多創意課程發展參考與使用。