| 科目名稱 : 解析健康數據：挖掘健康議題的弦外之音 (Decoding Health Data: Unveiling the Hidden Meanings of Health Issues) | 開課班級 : 日大學通識 | 學 分 : 2.0 | 授課時數 : 2.0 | | 授課教師 : 蘇永裕 | 必選修 : 必修 | | |
|
| 1.教學目標 | | 本課程配合國際高等教育高度強調的「AI增能專題導向學習 (AI-enhanced PBL)」與「跨域整合」趨勢。本課程不強調繁複的數學公式推導，而是以「生活中的真實健康議題」為核心，培養學生現代公民必備的「數據素養 (Data Literacy)」與「健康素養 (Health Literacy)」。透過生成式AI工具的輔助，引導學生運用公共衛生與衛生統計的基礎指標，學會看懂、理解、質疑並應用健康數據，進而發掘數據背後的社會現象與健康平權議題。這不僅落實通識教育所強調之「實證思辨」與「批判性思考」核心能力，更期望培養學生在資訊爆炸時代中，具備判別健康新聞真偽及做出正確健康決策的能力。
1.知識層面 (Knowledge)：
(1)瞭解公共衛生與衛生統計的基本概念，並認識常見的健康統計指標意義。
(2)理解健康數據在國家政策制定、公共資源分配中的關鍵角色。
(3)掌握生成式AI技術在健康數據蒐集、分析與解讀上的應用原則與倫理。
2.技能層面 (Skills)：
(1)能正確閱讀、判讀與解釋政府公開資料或媒體報導中的健康統計數據。
(2)具備熟練運用生成式AI（如ChatGPT, Gemini, Claude等）協助蒐集與整理文獻、輔助數據解讀的能力。
(3)能將統計數據轉化為支持個人論述的實證基礎，並具備上台進行「閃電報告」的精準表達力。
3.態度層面 (Attitude)：
(1)建立「凡事講求實證 (Evidence-based)」的客觀思考習慣。
(2)培養對網路健康資訊保持批判性閱讀 (Critical Reading) 的敏銳度。
(3)內化公共衛生的「群體健康」觀念，關注社會健康不平等現象，並養成終身關心自我與社群健康的態度。 |
|
| 2.教學綱要 | 本課程採「AI增能專題導向學習（AI-PBL）」模式，分為六大模組：
1.認識健康數據與公共衛生：探討健康資料來源與公衛核心思維。
2.看懂健康統計指標：解析描述性統計、發生率、盛行率與死亡率等基礎指標。
3.破解健康新聞與媒體數據：應用相對/絕對風險概念，識讀媒體統計陷阱與疫情數據。
4.AI協助健康數據解析：學習AI提問技巧、資料摘要、視覺化解讀與AI倫理。
5.從疾病故事看健康統計：透過電影《叫我第一名》探討妥瑞氏症、疾病標籤化與健康平權。
6.期末口頭報告：整合所學，進行個人期末專題簡報，產出個人專屬的「健康數據解碼報告」。 |
|
| 1 | 書名 : 管理學-服務產業新趨勢(最新修訂版)
出版日期 : 2020年 01月 | | 作者 : :蘇子炘、陳淑慧、張可偉、吳贊鐸、林益昌、黃尹佐、羅屯元、鍾 出版社 : 華格那出版有限公司 版本 : 初版四刷 | | 2 | 書名 : 看電影學管理
出版日期 : 2011年 06月 | | 作者 : 莊銘國、陳益世 出版社 : 書泉出版社 版本 : 第 3版 | | 3 | 書名 : 解決問題的商業框架圖鑑
出版日期 : 2020年 04月 | | 作者 : AND股份有限公司；譯者： 周若珍 出版社 : 采實文化 版本 : 初版 | | 4 | 書名 : 把問題化繁為簡的思考架構圖鑑
出版日期 : 2020年 04月 | | 作者 : AND股份有限公司；譯者： 周若珍 出版社 : 采實文化 版本 : 初版 | | 5 | 書名 : 今周刊 ：圖表工作術加強版
出版日期 : 2020年 05月 | | 作者 : 今周刊 出版社 : 今周刊 版本 : 初版 | | 6 | 書名 : 管理學:理論探索與實務應用
出版日期 : 2020年 06月 | | 作者 : 方至民 、 曾志弘 出版社 : 前程文化 版本 : 二版 | | 7 | 書名 : 教師自編教材
出版日期 : 年 月 | | 作者 : 出版社 : 版本 : |
|
| 1 | 書名 : 公共衛生、衛生統計相關學術期刊與新聞 出版日期 : 年 月 | | 作者 : 出版社 : 版本 : |
|
|
※請遵守智慧財產權觀念，依著作權法規定，教科書及教材不得非法影印與使用盜版軟體。 |
| 週次 | 日期 | 內容 | 授課教師 | 備註 | | 1 | 2026/09/06─2026/06/12 | 課程介紹與AI學習啟動：健康數據真的會說話嗎？ | 蘇永裕 | 教師講授、課堂討論、實地操作 | | 2 | 2026/09/13─2026/09/19 | 【模組一：看懂健康統計指標】
健康數據從哪裡來？公衛概念、政府開放資料與健康資料來源
| 蘇永裕 | 教師講授、課堂討論、實地操作 | | 3 | 2026/09/20─2026/09/26 | 【模組一：看懂健康統計指標】
數字會騙人嗎？描述統計概念（平均數、中位數、眾數） | 蘇永裕 | 教師講授、課堂討論、實地操作 | | 4 | 2026/09/27─2026/10/03 | 【模組一：看懂健康統計指標】
健康風險如何被量化？比率 (Ratio)、比例 (Proportion)、盛行率 (Prevalence) | 蘇永裕 | 教師講授、課堂討論、實地操作 | | 5 | 2026/10/04─2026/10/10 | 【模組一：看懂健康統計指標】
疾病真的愈來愈多嗎？發生率 (Incidence) 與盛行率之比較與意義 | 蘇永裕 | 教師講授、課堂討論、實地操作 | | 6 | 2026/10/11─2026/10/17 | 【模組一：看懂健康統計指標】
死亡統計告訴我們什麼？粗死亡率、特定死亡率、標準化死亡率 | 蘇永裕 | 教師講授、課堂討論、實地操作 | | 7 | 2026/10/18─2026/10/24 | 【模組一：看懂健康統計指標】
平均壽命背後的故事：平均餘命、健康餘命的差異與政策意涵 | 蘇永裕 | 教師講授、課堂討論、實地操作 | | 8 | 2026/10/25─2026/10/31 | 【模組一：看懂健康統計指標】
健康不平等與社會決定因素：健康差距、社會階層對健康的影響、健康公平 | 蘇永裕 | 教師講授、課堂討論、實地操作 | | 9 | 2026/11/01─2026/11/07 | 觀賞電影《叫我第一名》 | 蘇永裕 | 無期中考，但需繳交指定報告 | | 10 | 2026/11/08─2026/11/14 | 【模組二：破解健康新聞與媒體數據】
疫苗保護力真的有效嗎？相對風險 (Relative Risk)、絕對風險 (Absolute Risk) | 蘇永裕 | 教師講授、課堂討論、實地操作 | | 11 | 2026/11/15─2026/11/21 | 【模組二：破解健康新聞與媒體數據】
健康新聞可信嗎？風險溝通策略、識破常見的媒體統計陷阱 | 蘇永裕 | 教師講授、課堂討論、實地操作 | | 12 | 2026/11/22─2026/11/28 | 【模組二：破解健康新聞與媒體數據】
從COVID-19學統計思維：疫情曲線、Rt值（基本傳染數）、致死率 | 蘇永裕 | 教師講授、課堂討論、實地操作 | | 13 | 2026/11/29─2026/12/05 | 【模組三：AI協助健康數據解析】
AI如何幫助健康數據解析？AI資料蒐集與摘要技巧、AI資料視覺化、AI倫理 | 蘇永裕 | 教師講授、課堂分組討論、實地操作 | | 14 | 2026/12/06─2026/12/12 | 【模組四：個人專題成果發表】
個人期末報告（一） | 蘇永裕 | 教師講授、課堂討論 | | 15 | 2026/12/13─2026/12/19 | 【模組四：個人專題成果發表】
個人期末報告（二） | 蘇永裕 | 教師講授、課堂討論 | | 16 | 2026/12/20─2026/12/26 | 【模組四：個人專題成果發表】
個人期末報告（三） | 蘇永裕 | 教師講授、課堂討論 | | 17 | 2026/12/27─2027/01/02 | 【自主學習（一）】AI健康數據探索計畫 | 蘇永裕 | 實地操作 | | 18 | 2027/01/03─2027/01/09 | 【自主學習（二）】AI健康數據探索計畫
| 蘇永裕 | 實地操作 |
|
| 6.成績評定及課堂要求 | 1.平時成績(含出席率、課堂作業、課堂討論)50%;
2.期中報告20%;
3.期末口頭報告30%
1本課程高度仰賴實作，每週課前務必使用生成式AI工具完成預習，上課須攜帶可連網設備（筆電或平板佳）。
2學生需自備並註冊可合法使用之生成式AI工具（如 ChatGPT、Gemini、Copilot、Claude等）。
3課堂上若有疑問，請隨時提出，歡迎踴躍提問與討論。
4所有AI使用須揭露提示詞（Prompt）與協作過程，不可直接複製貼上AI生成的內容交差，必須經過個人的思辨與消化，遵守生成式AI學術倫理規範。
5帶著開放的心胸，彼此「教學相長」、「腦力激盪」，真實面對自己，一起學習與成長。
|
|
| 8.永續發展目標(SDGs)：SDG3 健康與福祉、SDG17 多元夥伴關係 |
|
|
|