獻主會聖母院書院的彭嘉瑋老師，繼上次採訪中教授學生 AI 基本概念後，今次再進一步實踐了一個更進階的 AI 教學應用方案。據他講解，整項設計會運用 Google Colab 雲端方案，代替傳統單機電腦的硬件， Colab 能承載整套測距儀程式，而用戶只要下載相關套件及模組、撰寫程式再上載至 Google Drive ，就可運用 Google Colab 執行運算。

AI 社交距離測距儀（簡稱社交測距儀）這個新的教學方案，會利用到 Open CV，當中亦會運用偵測和識別功能，讓系統辨認出影片中的物件（ Object Detection ）； Open CV 接著會呼叫出不同的物件辨識模型，而 YOLO 是其中之一；根據系統對物件的置信度、座標及種類進行辨識。系統進行至辨識後期，就會運用 Microsoft COCO （ Microsoft Common Objects in Context ）資料集對比得出物件種類。由於 Microsoft COCO 是已完成的訓練模型，因此彭老師於設計中無須自行訓練模型，節省時間及難度。

測距儀實際如何操作？

彭老師於訪問中表示，社交距離測距儀的體驗、執行及操作並不困難；首先，學生要自行拍攝較多人群聚集的地方，然後把影片上載至 Google Drive ，並將之放到 Google Colab ，運行程序指令，接著從輸出的影片看偵測結果。透過結果分析，學生可以知道自己與其他人的社交距離是否合適，從而可以作出改善，減低學生感染病毒的風險。

師生落手一齊做　以業界概念教導學生

今次的課程設計是由彭老師編排，讓幾位對 AI 充滿興趣的中二及中三學生參與其中，整個過程需時約兩星期。社交距離測距儀由彭老師負責編程設計，學生會通過瀏覽影片注視真正社交距離，以及學習改變程式內的參數，從中理解 AI 系統的能力及錯誤，繼而嘗試討論及提出改良方法。

談及整項課程設計概念的由來得知，引發彭老師這設計是校方在門口設置了一個業界應用的人體探溫技術，當時他曾詢問學生有關原理及構造，由於學生早前已有 AI 的基礎知識，同學們都能清楚說明有關原理是用視像鏡頭偵測人臉，再把人臉座標資料傳送到紅外線探測鏡頭以對準進行測溫，最後得知各人體溫。此過程令他瞭解到，學生擁有足夠的基礎知識，即有能力進行分析，而且學生對學習與生活有關連的技術表現雀躍。

著重 AI 概念運用

彭老師表示，因應中學生的學習結果和能力，他不會要求學生認識 AI 的深層知識，反而著重於學生對 AI 的相關概念認知。加上從上述的學生觀察過程，注意到業界的 AI 標準更貼近生活，如此更能吸引學生的學習興趣。另一方面，與時並進的實例，在科技快速增長的環境中，學生能學以致用，學習效率也會提升。他補充，近年科技進步神速，現時 AI 的文字編程模式，相信於不久將來可變成積木編程；如此一來，重點不在於程式編寫能力，而是在於設計及應用，因此教學著重的是如何運用 AI 相關概念做出實際應用。

AI 也有錯誤時

除了教學流程和心得外，他期望能藉此讓學生更理解 AI 的各方面。很多學生誤以為 AI 很「無敵」，但凡事都不會有完美，總會有缺點， AI 也不例外。彭老師在訪問中提到，從測距儀的實作裡，向學生提出了四個要解決的問題，當中有兩個問題尚沒有解決方法，他期望從中可引領學生對 AI 有更清晰的認知； AI 有其優點，但也不能忽視其有待加強開拓的地方。

甚麼是YOLO？

YOLO （ You Only Look Once ）的用途主要是物件偵測（ Object Detection ），是通過類神經網絡演算法作出判斷， YOLO 可用於路人及圖像等偵測，用途廣泛。模型實際上每秒可處理 45fps ，於 GPU Titan X 上以 150fps 運行，而檢測準確度更是一般其他模型的兩倍，但模型需配合硬件運行，而運算時間取決於電腦效能，效能愈高，運算速度愈快。彭老師表示曾試用一條短片放在 Rasberry Pi ，需要用 300 分鐘進行處理及匯出，但同一條影片放到 Google Colab ，則只需 40 分鐘，相差 7.5 倍。他補充，學校的社交距離測距儀暫沒有做實時處理，原因就是沒有適合使用的硬件，但於體驗來說，已十分足夠。

近年出色的香港教育工作者，多次迎接全球急速多變的環境，例如新增 STEM 課程、正向教育等，進而培育新世代活用所學解決社會問題。今次接受訪問的迦密柏雨中學正是如此，該校教師運用專長的生物和化學知識，並善用比賽訂定每年主題及時間表的優點，培育出學生發明有環保元素的膠布及日用品。

環保是全球持續關注的重要議題之一，只是環保教育內容於過往大多停留在分類回收的執行階段，未能進一步運用所知所學改變社會。迦密柏雨中學教師團隊就帶領學生，因應學生們自身對科學的興趣，運用所學以解決生活周遭問題。今年該校有兩組同學參加由香港青年協會、教育局和香港科學館攜手主辦的「香港學生科學比賽 2020 」（ Hong Kong Student Science Project Competition 2020 ），分別以「生化蟹膠布」及「出皮走塑」兩個作品獲得高中組發明品的亞軍及季軍。

生化合作無間

生物科科主任王子揚博士及化學科科主任葉婉如老師表示，該校培育學生對科學的興趣方式於十多年前已展開，當初成立的目的是期望學生們能因應自身興趣，以階梯學習方式深化科學科的知識。因此，課後的科學活動是讓同學自由參與；由中二開始，起初志在加深同學的興趣及基本知識，每個星期以化學、生物及物理的課外內容提升吸引力；中三會協助同學開始自行設計小型計劃；中四是深化計劃內容；中五、中六就會以參與大型比賽為目標，從而設計較具體的計劃，甚至協助同學們前往外國參賽。王博士明確指出以比賽為目的是讓學生有更具體學習目的和時間表。

比賽助訂定方向及時間表

葉老師補充計劃內容方向，當王博士加入學校前後，經由王博士的細菌專長學識，加上博士有較多實驗室的經驗及安全編排，令師生們更有信心展開深度計劃。亦因此兩人互補緊扣專長知識，從而讓學生能經由科學實驗理解科學。就以這次參賽的兩隊為例，生物科角度協助提取生物特性的物質，再運用化學的強酸及強鹼改變物質結構，如此重複實驗得出最佳實驗成果。

學生善於尋找生活題目

這類慣常的合作方式不只限於今次的成果，葉老師講解組合可以很多元化，該校就曾有植物驅鳥劑、煮食用油轉作生化柴油、種植方式海水化淡等計劃。王博士笑說，只要讓學生創作，經常有很多意想不到成果。他憶述有學生就曾提出期望運用植物氣味驅除蟑螂，他當時認為可行，但難點是需要收集蟑螂，該學生承諾並真的於測試期間每天能帶來一隻作實驗。當中不難理解，只要學生一旦培育出興趣，就會有熱誠和持續精神，而這點確實令他感動。他續說，學生確實善於提出與生活息息相關的研究題目，而教師最重要是協助其訂定時間表和計劃，這點在疫情期間更見重要。

生化蟹膠布

生化蟹膠布是李忠誠、李永康、梁浩然、梁智朗和黃彥琳五位同學所組成的隊伍研究出的成果。學生們表示，生化蟹膠布是運用「蟹殼」製成符合生物降解的膠布，原因是注意到甲殼類生物裡的甲殼素能有效止血，而當中蟹比蝦的甲殼素高。製作方式是用強鹼提取水凝膠，然後用醋增加黏性，就可變成內層膠布；而為了增加防水功能，將水凝膠烤焗加熱改變結構，最終確實能加強其防水性，他們運用此原則將膠布造成外層，如此就以兩層膠布造成上層防水、下層止血的膠布。

整個實驗曾測試十款蟹殼，多次提取並放入「傅立葉轉換紅外光譜儀（ Fourier-transform infrared spectrometer, FTIR ）」找出最佳效果。此外，同學們表示也曾於實驗內加入銀納米顆粒，抗菌效果更佳，他們當中有三位主動表示活動比讀書更有趣味及吸引力。

出皮走塑

另一組學生分別是林顥宇、盧景俊、馮穎芯、陳嘉欣和李穎欣，使用水果皮釀出的紅茶菌製成即棄餐具，取代塑膠製品。採訪當日看到同學們動手做，運用果皮加紅茶菌發酵就會有一層類似「皮」的物質浮於水面上，他們會去水留皮再曬至半乾，接著製作成所需形狀，如捲成飲管、摺成器皿、製成碟等，最後於焗爐烘乾完成品。他們指出，實驗期間同樣會運用FTIR，觀察水凝膠的光度和透光率，從而找出較佳的結構。

同學們於採訪氣氛較熟絡後，爭相講解測試經過，他們表示師兄姐們從生活中的各樣食品，找出水果皮的單寧酸較高，他們因此找來十種水果，以及不同程度的烘乾產品之最佳狀況。他們笑說水果與蟹最大的分別是，水果要足夠的皮量才能提取，而儲檸檬會最困難，而菠蘿及蜜瓜皮也可提取。

用比賽培育未來科學家

這次訪問與早前的飛行課外學習相似， 學生的主動性和學習氣氛強烈，而且兩組學生均非由學校完全主導，全是因應興趣而參與。而且學生們普遍表示所學知識有趣實用，正符合近期提及的連結主義，也可看到疫情下，無礙他們從學習所得來的知識。而坊間的比賽，確實有利學生建立目標和時間控制，這些都是課堂裡較少接觸的生活技能。