一、活動重點及目的
人工智慧(Artificial Intelligence, AI)、機器學習(Machine Learning, ML)及大語言模型(Large Language Model, LLM)之興起與普及，公共衛生領域也面臨研究、教學、學習各面向之挑戰。本場次演講以公共衛生領域學生之學習路徑為主軸，從臺灣公共衛生教育現況出發，簡介公共衛生學系以人工智慧為教育介入與輔助學習之藍圖。透過「公共衛生AI導論」與Prompt Engineering等科技素養課程，幫助學生建立人工智慧使用規範、資料倫理與批判思維；整合流行病學、生物統計與健康政策等專業模組課程，以機器學習模型與NLP專題實作，並納入公衛實習，強化AI應用能力；並以健康資料治理、機器學習技術與方法學、AI學術倫理等進階討論，聚焦模型建立與評估、AI治理與創新，重塑公共衛生師未來專業人才之核心能力。未來公共衛生教育體制應朝向系統化學習路徑，為公共衛生跨域人才提供AI賦能，完善以未來技術與科技素養之具體可行的課程設計參考。
二、活動特色及執行情形
本次活動特色在於跳脫死板的AI工具介紹，聚焦於公共衛生學生從基礎到進階的AI運用能力，協助學生建立系統化學習。此次活動更結合「公共衛生AI導論」，強調人工智慧操作能力與資料倫理，強化學生的專業判斷能力與倫理道德觀念。
活動內容依學生學習階段規劃為基礎、進階與整合應用三層次，從AI概念導入、工具操作到模型建構與治理議題，循序漸進建立學習深度。透過公共衛生實際案例，像是疫情監測、健康政策文本分析、健康資料分析，引導學生進行機器學習與NLP實作，提升學習動機與實務理解。
三、活動之質量化指標
活動平均滿意度63.2%
質化指標
- 更了解對未來的規劃。
- 覺得公衛可以和最低趨勢結合，覺得很開心。
- Al的模型日漸多元，現今的AI 不只是工具，而是重新定義公衛學習的一種方式方式，我也了解了AI在公衛方面可以發揮怎樣的效果達到、做到什麼幫助。
- 了解Al容易取代我們什麼，所以要成為能利用AI而不是被取代。
- 讓我對於AI怎麼運用有更多的了解
- 善用人工智慧
- AI會容易讓人們減少思考並且過度依賴
- 感覺對人工智慧在公衛上的應用有更多的了解
- 對未來更有想法
四、具體檢討與建議
有同學想知道公共衛生除了與AI及長照合作之外還可以哪些類別的工作合作以及不是研究生的話，平時要怎麼增加使用AI的知識。
