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產品測試分析副工程師 克瑞電子股份有限公司
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6小時前

[片語輕鬆學] flat out
累扁了,不要再逼I人啦!
flat除了「扁扁的」也有「洩了氣的」、「直接」、「徹底」的意思,所以要注意前後文來判斷語意喔🧐
▍flat out
▸筋疲力盡的
▸全速;全力以赴的
▸坦白;直接了當的
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詹翔霖

商學院兼任副教授

19小時前

《組織行為學:理論與實務案例解析》
領導與權力《組織行為學:理論與實務案例解析》
一、領導的重要性
領導是影響組織成員行為、激勵員工、達成組織目標的核心力量。有效領導能提升績效、改善團隊合作,並塑造積極的組織文化。
領導與管理的差異:
• 管理(Management):偏重規劃、控制與資源分配。
• 領導(Leadership):偏重影響力、激勵與願景引導。
領導影響個人層次的動機、團隊層次的協作,以及組織層次的文化與績效。
________________________________________
二、主要領導理論
1. 領導風格理論
• 交易型領導(Transactional Leadership)
o 著重監督與績效獎懲。
o 適合穩定環境與常規工作。
• 變革型領導(Transformational Leadership)
o 著重願景、激勵與創新。
o 能提升員工投入與創造力。
教學提示:可用表格比較兩種領導風格的特徵、優缺點與適用場景。
________________________________________
2. 權力與影響力理論(French & Raven, 1959)
領導者權力來源主要有五種:
1. 合法權力(Legitimate Power):因職位而擁有的權力。
2. 獎勵權力(Reward Power):掌握資源與獎勵。
3. 強制權力(Coercive Power):施加懲罰。
4. 專家權力(Expert Power):基於專業知識與技能。
5. 參照權力(Referent Power):因人格魅力或個人特質而產生的影響力。
________________________________________
3. 情境領導理論(Hersey & Blanchard)
不同情境需要不同領導方式:
• 高成熟度團隊 → 可採低指示、高授權領導。
• 低成熟度團隊 → 需高指示、高支持。
• 理論核心:領導風格應與員工能力與意願匹配。
________________________________________
三、實務案例
案例1:Apple與Steve Jobs的領導風格
Steve Jobs 以創意與遠見著稱,其領導風格帶有強烈變革性:
• 強調產品設計與創新願景。
• 對團隊高要求,激勵員工追求卓越。
分析:
• 變革型領導:激勵員工創新,提升產品價值。
• 專家與參照權力:依靠自身專業與個人魅力影響團隊。
• 成效:Apple 成為全球科技創新領導者,員工高度投入。
________________________________________
案例2:鴻海集團的權力結構
鴻海集團的管理以高度集中化與明確職權為特點:
• 合法權力與獎勵權力:由高層決策指揮,獎懲制度明確。
• 強制權力:嚴格績效管理,要求達成生產目標。
分析:
• 適用於製造流程標準化與效率導向環境。
• 可能影響員工自主性與創造力,需要平衡激勵與控制。
________________________________________
四、章節小結
1. 領導不僅是管理,更是影響組織文化與員工行為的重要力量。
2. 領導風格、權力來源與情境因素需相互匹配,以達成最佳效果。
3. 實務案例顯示:
o 變革型領導適合創新型企業。
o 交易型與權力集中型管理適合效率導向與流程標準化的組織。
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詹翔霖

商學院兼任副教授

19小時前

組織行為學概論《組織行為學:理論與實務案例解析》
組織行為學概論《組織行為學:理論與實務案例解析》章節與內容
一、組織行為學的定義與範疇
組織行為學(Organizational Behavior, OB)是一門研究 個人、團隊以及整個組織在工作情境中的行為、態度與績效 的學問。其核心目標是理解、預測並改善組織內的人類行為,以提升組織效率與員工滿意度。
組織行為學主要探討三個層次:
1. 個人層次(Individual Level)
聚焦個人特質、態度、認知與動機。例如:人格特質對工作績效的影響、情緒管理、工作滿意度等。
2. 團隊或群體層次(Group/Team Level)
探討群體動態、角色分工、決策過程與衝突管理。例如:團隊合作、群體規範與領導影響。
3. 組織層次(Organizational Level)
涉及組織結構、文化、變革與策略對員工行為的影響。例如:組織文化塑造員工價值觀與行為、變革管理策略。
圖示建議:可用三層金字塔或漸層圖呈現「個人 → 團隊 → 組織」的層次關係,幫助學生視覺化理解。
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二、組織行為學的研究方法
組織行為學採用多種研究方法,包括:
• 實驗法(Experimental Method):在控制環境下測試特定變數對行為的影響。
• 調查法(Survey Method):透過問卷收集大量資料,分析員工態度與行為關聯。
• 案例研究法(Case Study):深入分析特定組織的真實案例。
• 行動研究法(Action Research):研究者與組織合作,透過實際干預改善問題。
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三、組織行為學與管理學的關聯
組織行為學是管理學的重要組成部分。管理學關注 如何有效管理資源與達成目標,而組織行為學提供了 理解人員行為與團隊互動的理論與工具。例如:
• 領導理論可以幫助管理者激勵員工。
• 動機理論能指導績效獎勵設計。
• 組織文化分析能協助推動變革。
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四、實務案例
案例1:Google的創新文化
Google 長期以「自由與創新」聞名,其辦公環境設計、彈性工時及「20%創新時間」政策,鼓勵員工自主探索新想法。研究顯示,這種文化不僅提升員工滿意度,也催生了 Gmail、Google Maps 等創新產品。
分析:
• 個人層次:員工自主性高 → 動機提升。
• 團隊層次:跨部門協作 → 提高創意與效率。
• 組織層次:創新文化 → 支持組織策略目標。
案例2:台積電的管理制度
台積電以嚴謹的流程管理和績效制度著稱,從研發到製造各環節都有標準化流程,並透過明確績效評估與獎勵機制激勵員工。
分析:
• 個人層次:明確目標 → 工作績效提升。
• 團隊層次:跨部門合作流程清楚 → 減少衝突。
• 組織層次:制度化管理 → 支撐企業長期穩定成長。
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五、章節小結
1. 組織行為學研究 個人、團隊與組織三層次 的行為模式。
2. 理論與實務結合,能幫助管理者 預測、理解與改善員工行為。
3. 案例分析顯示,文化與制度 對行為有深遠影響。
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吳振興 Jeff 知識長

管理主管

02/09 12:00

【隱藏在效率的背後,AI是否正在扼殺你的思考?】
隨著AI的使用越來越普遍,越來越多人已經順利訓練出自己的AI好幫手,不管是工作、生活、學習新知識,甚至是情感交友,每天都有需要詢問AI的問題,也體會到AI帶來的便利性,整體來說是有大大的效益。
可是近幾年,越來越多人發現一件事:AI 用得越順,生活跟工作確實變快了,但思考的節奏,卻好像變得有點單一。
當「我問問題、AI回答,然後結束」變成習慣,思考反而慢慢被收窄,因為只要丟一個問題進去,很快就有一個「看起來合理」的答案出現。這時不少人可能會在心裡默默想:「這樣應該就夠了吧。」
過往我們可能要花好幾個小時才能完成的工作,如今只要幾分鐘就能搞定,但我們卻仍在多花幾分鐘去深入思考上,覺得是一種浪費時間?
【思考懈怠其實不是沒有動腦,而是太快就停止了】
從心理學角度來看,人本來就偏好「確定性」。在不確定、壓力大的環境裡,大腦會自然傾向選擇一個看起來最合理、最省力的答案,來降低焦慮。
AI 出現後,問題一丟出去,答案立刻回來,而且多半「看起來很有道理」。
在那個一瞬間,大腦會出現一種熟悉的感覺:
「喔,我好像懂了。」
「好像就是這樣沒錯。」
「這答案比我自己想的還完整。」
回答清楚、結構完整、語氣肯定,久了之後,人會不自覺把 AI 當成「標準答案提供者」,而不是「思考的輔助工具」。
那怕身處於AI幻覺之中。問題不在於用 AI,而在於自己的思考上已經被簡化成與AI的一條直線。
【幾個自我小測試,了解自己是否已經有出現思考懈怠】
1. 發問後看完AI的答案,很少再問第二題
以前查資料時,會邊看邊冒出新問題,然後發現原本是學一個單字,卻不自覺了學了很多延伸資料,現在卻常常只是「看到一個合理的完整回答,就直接結束」。
2. 覺得「AI給的答案已經比我想得好,我不用再多想」
這個思維本身已經很危險,因為AI給的回饋是基於你的Prompt,有時候下的情況有落差,AI 通常給的答案會是平均狀況,而你的情境通常不是,甚至很多細節也會不同,所以變成會出現乍聽起來好像算合理,但細問後就漏洞百出的狀況。
3. 開始習慣用「完全照做」取代「理解+思考」
像是當AI給出一個做法,你可能還不理解但你選擇照做,並沒有嘗試了解背後的源由,當腦袋中不再去思考「為什麼」,你可能先快速的通過了這一關,也取得了基本或是不錯的分數,但事實上你對於這個問題還是沒有了解。
當習慣單一答案,就會慢慢不耐煩多元說法,甚至覺得「這些不同意見好像只是浪費時間」。但很多關鍵性的突破,其實正是從那些「看起來很浪費時間」的地方蹦出來的。
4. 面對複雜問題時,甚至對AI開始沒有耐心
AI是自己的協作者,以前沒有AI時會需要花一整晚去拆解問題收集資料,現在卻會覺得:「為什麼AI更快一點給出結論?或是AI怎麼會這麼笨?」,而事實上這也是對自己學習耐心的容忍度持續下降。
5. 拿掉了AI,自己好像就什麼都不會了
因為習慣了AI給的種種答案,一旦離開了AI就好像被遮住了眼睛,對於很多問題就會感到遲疑及困惑,也會擔心自己的回覆會不會被人恥笑,其實這些都是很明顯的思考懈怠。
【直線思維可以很有效快速,但不夠應付整個面的現實世界】
直線思維的特點是:「問題 → 解法 → 執行。」在單一穩定可預期的情境下,這樣的快速思維非常好用。
但現實世界,尤其是職場裡的多數問題,往往是:#條件不完整、#資訊不對稱、#人的變動因素很多
這時候,如果只有用單一解決方法時風險反而會被放大。所以真正有彈性的思考,往往不是找「最快的答案」,而是先把思考從一條線,擴展成一個面。
把AI「給我答案」改成「幫我擴散思維」,讓自己回到專注問題而不是答案
像是「請列出 3 種完全不同的觀點去比對」
「如果站在反對方,會怎麼質疑這個結論?」
「有哪些情境下,這個回覆答案可能會不適用?」
2. 不要習慣遇到問題第一時間就問AI,先自己思考一下
很多資深工作者會有一個習慣,在使用AI工具前,先自己思考一輪。或是建立基礎的架構及項目,一方面是讓自己習慣先思考,另一方面也是為了讓腦袋有材料可以與AI進行對照、修正、深化。
【AI 真正適合扮演的角色,不是答案提供器,而是思考刺激器】
當 AI 被用來「給出答案」,這時候思考容易受影響而收斂;但當 AI 被用來「快速整理不同觀點及延伸」,這時思考反而會被打開。
所以當遇到問題時,我們可以試著這樣做
第一步:先自己想一版,不求完整,哪怕很粗糙,至少保留原始思考。
第二步:用 AI 做擴散,而不是收斂,請它提供多版本、多角度,而不是當作是最佳解。
第三步:仔細去比較這幾個版本的差異,而不是直接選一個,重點在於要問自己:為什麼這些解法不同?
第四步:回到實際情境面去做判斷,結合現實條件、人、風險,而不是只看架構完整,邏輯漂亮就真的適用。
第五步:保留調整空間,好的思考通常不是一次到位,而是需要多次的修正補充,而AI最大的優勢就在於縮短修正及補充的時間,而不是取代思考。
【一旦交出思考的主控權,AI就已經在扼殺自己】
AI 的出現,確實讓人變得更有效率。我們也不可能因為擔心被AI影響自己的思考,就拒絕去使用AI、接受AI,這只會讓自己更快被社會所淘汰。
但如果因此讓人習慣放棄「想多一點」、「想深一點」、「用不同角度去驗證」。這是非常危險的。真正成熟的使用方式,不是不用 AI,而是清楚知道:思考的主控權,始終在自己手上。
有時候那些看起來有點浪費時間的發散、比較與懷疑,正是展現我們思考的重要性,避免被單一解綁住、避免判斷失誤的關鍵。
當一個人能把 AI 當成輔助,而不是答案來源,思考就不會被壓扁成自己與AI之間的一條線,而是能幫助自己慢慢延伸思考拓展出一個有厚度的面。
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02/04 14:53

[晨間讀報] 手機車禍偵測 crash detection
今年在日本熊本發生的一起觀光直升機墜毀意外,由於旅客的手機在事故發生當下觸發撞擊偵測功能,自動緊急通報消防單位,使得搜救行動得以快速展開。
目前市售手機包含iPhone、Google Pixel等,當手機判定發生嚴重撞擊,就會自動啟動緊急求救流程。以iPhone為例,當偵測到嚴重車禍時,手機會先發出警示聲,並顯示畫面提示10秒,如果使用者無任何回應,則會在倒數30秒後自動撥打緊急服務電話。
這項功能在iPhone中預設為開啟狀態,在使用者可能昏迷、無法碰觸手機時,是爭取黃金救援時間的重要關鍵。
▍collision (n.) 碰撞、相撞
▍detect (v.) 探測、檢測
▍trigger (v.) 觸發、引起
圖源:網路
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