E-game U世代島嶼學習樂園 - 教育局
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E-game共有6座島。
本次主要展示E-game智慧島，「智慧島」是以新興科技為主的島嶼，其中「艾格爾養成記」是以AI人工智慧為主題，參考教育部國中小AI教材架構及理念，從AI互動、影像辨識、影像互動等不同單元，以遊戲式教學的方式，由淺入深教導學生認識生活中的人工智慧，並提供實際的體驗。
智慧島中「艾格爾」是虛擬AI智慧機器人，在遊戲關卡中會先介紹艾格爾的構造(AI互動)，艾格爾的構造(AI互動)主要是在教學生了解現實生活中的機器人的構造。
教艾格爾辨識物體(影像辨識)，教艾格爾辨識物體(影像辨識)主要是教學生了解機器辨識物體時會需要讀取大量的圖片，需要知道圖片的特徵值等，認識這些特徵值之後才有辦法讓機器知道物體的樣子。
利用已建構好的模組進行互動(影像互動)，主要是讓學生體驗與機器互動的過程，學生必須使用視訊設備才能闖關。
分類演算法，該單元主要是運用KNN（K-Nearest Neighbors），來辨識芒果的類別。當我們要預測一個新數據點的類別時，KNN 會根據該新數據點與訓練數據中的其他點的「距離」來做判斷。具體來說，KNN 會找到與這個新數據點距離最近的 K 個訓練樣本（這些訓練樣本就像它的“鄰居”），然後根據這些鄰居的類別來決定新數據點的類別。如果 K 個鄰居中大部分屬於某一個類別，那麼這個新數據點就會被預測為這個類別。KNN 演算法在許多實際應用中都很有用，例如：垃圾郵件分類、疾病診斷、圖像識別、推薦系統等。了解 KNN 可以幫助學生理解如何將機器學習應用於真實世界的問題，並激發學生進一步探索更複雜的模型。學生通過學習 KNN，可以了解如何調整參數（如 K 的值、※距離度量方式等）來優化模型的效果。
※註：近鄰演算法中談到的「距離」，是指資料間的相似程度，而非我們一般在座標軸上呈現的「距離」。距離越近，代表資料的相似程度越高、距離越遠則相反。
以Python語言規劃全新具備程式設計必備元素之程式遊戲關卡及課程，課程關卡設計以遊戲式學習方式為主，學生藉由關卡闖關時能學習程式設計基本概念。在課程規劃上也會用小單元方式設計，讓學生樂於學習，教師在教學上也能容易上手。
「課程模式」包含「我的課程」及「我的班級」。
- 「我的課程」是依國中資訊科技課綱所設計的課程，共有10個課程，包含講義、影片、及課後小練習。
- 「我的班級」老師可以設定自己需要的題目給學生練習。
「自學模式」共有300題，可以在課堂上即時評測學生學習情形，學生也可以當成平常的練習題。
- 突破以往題目(關卡)設計的限制，教師提供情境，由AI產生題目，教師再進行調整。
從簡單到困難的關卡設計，學生可以在關卡中逐步了解Python，進而從中學習。若不會作答時，可到「課程模式」中學習後再重新進行闖關。
- E-game打寇島-派森試煉-線上對戰
線上對戰有三種模式:
- 「自由對戰」：玩家可以與任一積分的玩家進行對戰，對戰後不會有積分產生。
- 「排行模式」：玩家可以與相同積分區間的玩家進行對戰，對戰後會依照積分進行排名升降。
- 「競技模式」：特殊的活動中才會有競技模式的呈現。競技模式，一場競技場可以同時支援二至八人，而一次活動可以建立多場次的競技場。