三個小孩，趁我帶導班學生去三國露營時，請老師們協助報名這比賽，一校限定一隊報名，限定前20隊能報名參加。 報導一/報導二
- 競賽日期與地點：
- 競賽日期：114 年 4 月 15 日（星期二）。
- 競賽時間：上午 8 時至下午 5 時（依據時程表）。
- 競賽地點：新北市立新北高級中學。
- 評分標準：
- 包含研究設計、實驗規劃與實施、數據處理與分析、表達與論述等面向。
- 評分項目及配分比例明確列出，如「研究設計與規劃」、「實驗操作與分析」、「表達與論述」等。
- 強調實驗過程的完整性、科學性及團隊合作。
- 口頭簡報要求：
- 口頭簡報時間及語言有明確規範（如每組報告時間 6 分鐘，評審提問與回答時間 2 分鐘）。
- 連線警告及時間提醒機制。
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| 材料包 |
利用以上的材料包，自行設計實驗測量數據，分析數據統整出結論，並且上台發表，回答評審問題。
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| 空檔時間採購到的紀念郵票 |
頒獎前講評人是陳育霖老師，他給予的回饋如下:
諾貝爾物理學獎得主的觀點[1]，強調科學研究中系統尺度的獨特性。每個探究系統都需要特定的物理概念，無法簡單地從一個尺度推論到另一個尺度。這一觀點賦予了學生們專業的自信，因為「全宇宙當中最了解這個系統的沒有專家可以替代」，學生應對自己的研究抱持充分的自信。
在學生們亮眼表現的背後，是中學老師們日復一日的默默付出。「他們在各位身上花的心血在大家面前留下是那麼多的擬合曲線，那麼多的方程式，那麼多的數據點...」講者特別強調了教師們從早到晚的奉獻精神，指出這些努力最終轉化為學生們的科學探究能力。這種師生間的傳承與共同成長，正是科學教育最動人的一面。
建議:
有效數字與估計值：數據呈現需注意有效數字和估計值的前後一致性[2]。
假說與假設的區別：科學研究中，假說(hypothesis)是對現象的可能解釋，而假設(assumption)則是推論的前提條件，二者概念有明確差異[3]。
數據轉換的重要性：許多看似無規律的數據，經過適當轉換後可能呈現出明顯的科學規律，如時間與深度的相互轉換可能揭示未被察覺的關係[4]。
誤差處理的謹慎態度：在刪除「誤差較大」的數據前，應思考判斷標準與其合理性。科學史上，許多重大發現正是源於「異常數據」的重視而非忽略[5]。
圖表選擇的適切性：呈現數據對應關係時，XY散佈圖通常比柱狀圖更能展現變數間的關係[6]。
在科學探究遇到瓶頸時，AI工具能提供寶貴協助。「在遇到瓶頸的時候，為什麼不問一下AI呢？」現代AI系統在數據處理、圖表繪製與分析方面具有強大能力^[7]^，能幫助學生從不同角度思考問題，尤其在「數據只要再經過一次轉換，或者換另外一個觀點來看待」的關鍵時刻。
參考資料
[1] Phillip W. Anderson，諾貝爾物理學獎得主，著名的「更多就是不同」(More is Different)理論提出者，強調不同尺度的物理系統需要不同的理論框架。參見Anderson, P.W. (1972). "More is Different". Science, 177(4047), 393-396.
[2] Taylor, J.R. (2018). "An Introduction to Error Analysis: The Study of Uncertainties in Physical Measurements". 這本經典教科書詳細討論了科學測量中的有效數字和誤差估計問題。
[3] Carey, S.S. (2011). "A Beginner's Guide to Scientific Method". 科學方法中假說(hypothesis)作為可檢驗的科學猜想，與假設(assumption)作為推論前提的區別。
[4] Box, G.E.P. & Cox, D.R. (1964). "An analysis of transformations". 數據轉換是科學研究中常用的技術，適當的轉換可以揭示數據中隱藏的模式。
[5] Kuhn, T.S. (1962). "The Structure of Scientific Revolutions". 科學史上，許多重大發現源於對異常數據的重視，而非簡單地將其視為「誤差」刪除。
[6] Few, S. (2012). "Show Me the Numbers: Designing Tables and Graphs to Enlighten". 不同類型圖表的選擇對於有效傳達數據關係至關重要。
[7] Khurana, U., et al. (2023). "AI-assisted data analysis: Current trends and future directions". 人工智能在科學數據分析中的應用與前景。
[8] Popper, K. (1959). "The Logic of Scientific Discovery". 科學理論的預測能力是其價值的重要指標，超越了簡單的描述功能。
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| 最大的收穫-遇見熟悉的夥伴 |
