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「訓練發展:負責規劃與執行企業內部訓練方案,提升員工專業技能及職業素養,以支持組織長期發展與策略目標。主要責任包括需求分析、課程設計、培訓實施及效果評估。需擁有優秀的跨部門協作能力、明確的溝通技巧,以及敏銳的市場趨勢洞察力,能夠針對台灣職場文化中重視團隊合作與持續學習的需求制定相應策略。此外,需了解在地法律法規,確保所有培訓計畫符合職業安全及健康標準。」
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TTQS 訓練機構版 完整範例(辦法 + 表單)
本課程為 TTQS 訓練機構版評核時可使用的範例表單,非一般影片內容 購買課程可下載 90 個以上評核用範例表單 課程介紹 | 本課程為 TTQS 訓練機構版評核時可使用的範例表單。 課程範例說明 | 在課程中我們會針對各指標精神做說明,確保不同訓練機構在各個指標都能找到適合自己機構的佐證方式,針對指標佐證的作法,在課程中有 90 多個佐證範例作為參考,如範例明細,這些範例包括指標運用的統計分析、辦法、表格及表單,方便大家理解實務上的做法及適當佐證,可以讓您更有效率的完成評核工作及更好的評核結果。 計畫(Plan)項目 - 共 33 個範例 設計(Design)項目 - 共 22 個範例 執行(Do)項目 - 共 11 個範例 查核(Review)項目 - 共 13 個範例 成果(Outcome)項目 - 共 17 個範例 實際範例運用說明 | 我們以指標 2 市場需求調查確認年度訓練計畫為例,說明訓練機構如何運用範例進行佐證。 首先確認訓練機構的目標市場包括公開班及企業包班課程,其中公開班課程是以市場需求為依據,而企業包班課程是以訓練對象之職能落差為依據。因此,訓練機構需說明市場調查方式範例如下,包括量化調查與質化調查,其中量化調查有具體量化數字,而質化調查則為現狀文字描述。機構須說明各調查方式之作法,且需依機構之屬性與所擁有資源,選擇適合的調查方法。 其中課程需求調查,如下表,是針對目標市場之核心訓練類別之課程需求。另外,需依機構需求規劃調查對象,並分開統計,如以工會為例,一般以舊學員、會員及廠商課程需求,並確認樣本數及統計分析,做各課程之需求排序,以作為年度訓練計劃開課之依據。  接下來,我們綜合各種調查之結果,做目標市場需求調查結論,如下表。再依此作為年度訓練計畫依據,以期課程符合市場需求,促進達成經營目標。  在市場需求調查結論中,明確說明那些課程對目標市場需求較高,且符合政府政策及職缺調查。 依上述調查及結論確認年度訓練計畫,如下表。因課程符合目標市場需求,有助於提升機構之開班率及招生率。另一方面,也間接達成機構之營收之目標,包括開班數、訓練人數及訓練營收。   另外,在範例中訓練機構為多元目標市場,課程需求差異大,如大學之推廣教育,因其各科系可提供多元課程之師資及設施設備。因此,需針對不同目標市場分別調查,在課程中有進一步說明其調查方式及技巧。在現行訓練機構中包括總工會、不分職訓中心議會有類似之多元目標市場之狀況。 訓練機構版評核攻略課程範例明細 | 一、計畫(Plan)項目(33 個範例) 1.1 經營理念範例1.2 目標市場與定位範例1.3 SWOT 分析與 TOWS 策略制定範例1.4 短中長期目標呈現範例1.5 年度實際組織目標範例1.6 質量化目標與策略連結範例1.7 平衡計分卡目標與策略連結範例2.1 市場調查方式範例2.2 市場需求抽樣方式說明範例2.3 課程需求調查統計表範例2.4 市場需求調查結論範例2.5 年度訓練計畫範例2.6 年訓練計畫行動方案範例2.7 各核心訓練類別課程市場調查一覽表範例2.8 年度各類別課程需求調查統計表範例2.9 各核心訓練類別市場需求調查結論範例2.10 機構訓練政策範例2.11 訓練承諾範例3.1 PDDRO 迴圈範例3.2 機構 PDDRO 重點工作範例3.3 核心訓練類別與課程範例4.1 訓練品質手冊各版次修訂紀錄範例4.2 訓練品質手冊計畫流程辦法表單內容範例4.3 訓練品質手冊設計流程辦法表單內容範例5.1 策略地圖執行佐證範例5.2 年度訓練計畫與目標及策略連結性範例5.3 年度訓練計畫執行進度說明範例6.1 訓練相關人員分工與職責範例6.2 理事長職能分析範例6.3 理事長落差分析範例6.3 總幹事職能分析範例6.4 總幹事落差分析範例6.5 訓練人員職能分析範例6.6 訓練人員落差分析範例 二、設計(Design)項目(22 個範例) 7.1 確認課程及職能落差範圍範例7.2 自辦班學員落差分析範例7.3 產投班學員落差分析範例7.4 企業包班學員落差分析範例8.1 ADDIE 重點工作範例8.2 確認課程範圍範例8.3 課程設計與職能內涵對應範例8.4 課程主題與知識技能對照表範例8.5 訓練方案表範例8.6 改善後訓練方案表範例8.7 課程地圖範例9.1 利益關係人參與範例9.2 課程設計會議範例9.3 課程審查紀錄範例10.1 講師遴選辦法範例10.2 助教遴選辦法範例10.3 訓練講師資料庫範例10.4 訓練助教師資料庫範例10.5 講師助教基本資料表範例10.6 教室遴選辦法範例10.7 自有教室一覽表範例10.7 自有教室一覽表範例11.1 訓練計畫設計符合需求範例 三、執行(Do)項目(11 個範例) 12.1 課程學科講師遴選評估表範例12.2 課程術科講師遴選評估表範例12.3 教室遴選評估表範例13.1 年度課程成果移轉方式範例14.1 資料結構與建檔範例14.2 紙本課程別資料目錄範例14.3 紙本非課程別檔案資料範例14.4 電子檔課程別檔案名稱範例14.5 電子檔非課程檔案名稱範例14.6 網站平台功能範例14.7 資料分析內容與運用紀錄範例 四、查核(Review)項目(13 個範例) 15.1 課程結案報告書範例15.2 定期會議一覽表範例15.3 不定期會議一覽表範例16.1 計畫(Plan)管控表範例16.2 課程前中後管控表範例16.3 開課前準備事項查檢表範例16.4 學員訓練相關物品簽收記錄表範例16.5 課程教室日誌範例16.6 問題分析與解決改善紀錄範例 116.7 問題分析與解決改善紀錄範例 216.8 異常對策集範例16.9 學員意見反應機制範例16.10 意見單範例 五、成果(Outcome)項目(17 個範例) 17.1 學員課後滿意度調查表範例17.2 學員課後滿意度調查統計範例17.3 測驗命題說明範例17.4 課程術科評分標準範例17.5 課程術科評分紀錄範例17.6 學員課程彌補紀錄表範例17.7 心得報告評量範例17.8 心得報告評分標準暨評分範例17.9 行為及成果評估電訪結果範例17.10 行為調查結果統計與結論範例17.11 成果調查結果統計與結論範例18.1 指標 18 佐證資料18.2 年度課程反應評估結果統計分析18.3 年度課程學習評估結果統計分析18.4 年度課程行為調查結果統計分析18.5 年度課程成果調查結果統計分析19.1 指標 19 佐證資料
104人資市集
【專員級+經理級】企業人才診斷師 2025/9/13-11/15(週六)
• 找對人才,留下人才;從甄選標準開始檢視,數據分析盤點人才缺口,規劃訓練課程 • 從績效、發展、薪酬、文化、工作、主管、同事,全面檢視企業內部管理環境與制度設計,進而調整優化 • 透過診斷結果了解員工在意什麼,提升哪些項目影響員工,對組織的敬業度,聚焦問題提出有效的解決方案 *為帶給您最好的學習體驗,本學程適合:具備人力資源兩年以上實務經驗 *上課期間將可免費使用總價值超過$14,000的104專業測評及員滿工具 *取得證照後還可加入企業人才診斷師限定的「人資互助圈」,每月一次跟專業顧問及各大HR主管的聚會 根據2024年的104發布的人資F.B.I.報告指出,2023 年對企業來說,是個徵才難、留才亦難的一年。企業找到人的時間拉長、新人進來後留任狀況變差,有新人快閃的現象,原有員工離職人數也變多,人員流動較以往更為頻繁,HR需花費更多心力在人員招募與離職管理 。然而我們發現:有運用「職業適性測驗」的企業,第六個月的新人留任率表現皆在70%以上,較整體企業67%表現佳。有進行「員工滿意度調查」的企業,2023年的人員離職率,明顯較整體企業更低(19% vs 24%)。 種種指標都是企業HR在實務上,很常被主管或老闆詢問的問題,離職率、新人留任率等等,除了開職缺再找人、加薪留任,是不是還有些根本的問題沒有被解決?或許新人留任率低,是因為找進來的人的個性根本不適合這份工作,報到即陣亡。或許員工離職的原因不是因為薪水少,而是組織的環境不佳,主管苛刻、同事不合,但因為沒有證據,無法說服老闆,你也無從改善起。 HR們,你們不是孤軍作戰,讓104來幫你! 運用科學化的測驗工具,解讀數據、找到關鍵人才,發現內部問題,擬定解決方案! .找對人才,留下人才,從甄選標準開始的檢視,數據分析盤點人才缺口,規劃訓練課程 .從績效、發展、文化、工作、主管、同事,全面檢視企業內部管理環境與制度設計,進而調整優化 .透過診斷結果了解員工在意什麼,提升哪些項目影響員工,對組織的敬業度。 104自1999年起,邀集國內外的學者專家,投入測評的研發,截至目前為止,已累積的一萬多筆的測評常模,也已累積了250萬筆的測評大數據。同時,104也已累積了20多年的人資顧問輔導專業,到目前為止,也累積了200多家的成功輔導經驗,希望透過這些工具與經驗,讓HR們能夠在人才吸引、員工留任的議題上,了解問題所在,並進而改善。 擔心太難、學不會嗎?眾多學長姐在線與你一起學習、為你解惑,並分享他們的經驗談。 【課程試閱】只有苦勞、疲勞,沒有功勞,難道是人資的宿命? 第一堂課以生活常見的測驗類型開始,介紹何謂心理測評,接著了解測評使用的目的與類型,及如何快速評估測評品質,最後可以實際體驗施作測評。 第二堂課說明市面上常見的性格特質量表、職能情境量表如何解讀,以及了解實務上導入流程、個人量表結果在人力資源上的運用。 第三堂課說明員工滿意度調查之設計規劃、專案流程,並藉由範例報表進行報表解讀與案例研討。 第四堂學習如何自訂企業人才規格,包含績效常模、非績效常模,並從性格特質測驗、職能認知測驗等工具一一說明設定。 第五堂課程從員工滿意度調查目的與可回答的三個面向出發,並從調查結果解析進一步觀察結果之優化與應用。
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05/09 11:47

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7小時前

如何產出好的 Prompt?讓 AI 成為你真正的幫手+ 五種常用 Prompt 範本
近年來,AI 工具如 ChatGPT、Claude、Gemini 等快速進入我們的工作與生活,不論是寫文案、總結報告、規劃行程,甚至是撰寫程式碼,只要下對指令(prompt),AI 幾乎無所不能。
但問題來了:為什麼我問的問題,AI 給的回答總是不夠精準?
這時候,你可能缺的不是一個更聰明的 AI,而是一個更好的 prompt。
本篇文章將帶你一步步掌握「好 prompt」的四大原則 + 五種實用範本 + 常見錯誤避雷指南,幫助你從「AI 使用者」進階成「AI 操控師」。
一、什麼是 Prompt?
Prompt,簡單來說就是你對 AI 下達的「指令」或「提問內容」。
它的形式可能是:
一段文字(例如:「請幫我寫一封推薦信」)
一個問題(例如:「如何向上管理主管?」)
一組指令(例如:「用表格整理優缺點,並推薦最適合的解法」)
Prompt 就像你對 AI 下達的任務說明書,越清楚、越有邏輯,AI 才越能對症下藥。
二、好 Prompt 的 5大原則:CLEAR
我們建議用以下的「CLEAR」五字訣,來檢查你的 prompt 是否足夠明確:
C - Context(情境)
提供背景資訊,讓 AI 理解你的角色、目的與任務脈絡。
➤ 例:「我是一位求職中的社會新鮮人……」
L - Language(語氣與格式)
指定你想要的語氣風格、格式形式或語言版本。
➤ 例:「請用輕鬆幽默的語氣」、「請用英文回答」
E - End Goal(輸出目標)
說清楚你想要的最終結果,讓 AI 知道你是要報告、表格、文案還是清單。
➤ 例:「我要一篇 500 字的部落格草稿」
A - Action(動作)
告訴 AI 你要它「做什麼」——例如撰寫、比較、總結、建議等。
➤ 例:「請幫我比較這三個方案的優缺點」
R - Rules(規則)
有特定限制或格式規範的話要明講,例如字數、語氣、格式或禁用詞。
➤ 例:「限制在 200 字內」、「不要使用專業術語」
三、五種常用 Prompt 範本
以下是五個實用的 prompt 模板,無論職場、學習還是生活應用都相當好用:
1. 會議紀錄整理 Prompt
「我是一名專案經理,以下是我們產品開發部門的會議紀錄。請幫我整理成正式內部報告,內容分為三段:1. 會議摘要(限 100 字內)、2. 決策事項(條列式)、3. 待辦事項(包含負責人與期限)。語氣請保持正式精簡。」
2. 專案建議書撰寫 Prompt
「我是一位行銷專案負責人,目前正在提報一個新品行銷提案,目標是提升產品曝光率。請幫我撰寫一份約 500 字的專案建議書草稿,包含以下四段:1. 專案背景、2. 行銷目標、3. 執行方式、4. 預期效益。語氣請保持專業、有說服力,採用第三人稱,不用提及預算細節。」
3. 表格資料統整 Prompt
「以下是三個工具的特性說明,請幫我整理成 5 欄表格(項目名稱、說明、優點、風險、建議採行對象),表格格式適合投影片簡報中使用,內容限於 20 字以內/欄,語氣請精簡明確,避免冗詞。」
4. Email 撰寫 Prompt
「請幫我撰寫一封給內部人資主管的 Email,主旨是:申請部門教育訓練預算。語氣正式但親切,內容包含三段:1. 教育訓練目的與效益、2. 執行時程與預估費用、3. 對團隊發展的幫助。結尾請加入敬語與簽名,整封信字數控制在 250 字以內。」
5. 方案比較分析 Prompt
「我是一位採購經理,正評估三個軟體工具供應商,目的是選出性價比最佳的方案。請幫我以表格形式,從五個面向(功能完整性、價格、技術支援、使用便利性、風險)比較三者,並以條列方式給出建議首選及選擇理由,語氣請保持客觀分析。」
四、避免 3 個常見錯誤
◆問題太模糊:「幫我寫一下這個」,寫什麼?給誰看?用途是什麼?AI 根本抓不到重點。
◆輸出格式沒說清楚:你想要清單、表格、段落還是流程圖?請先講清楚。
◆一次問太多:AI 回答會變散亂。先拆解問題,一步步來,效果更好。
Prompt 是一種新時代的溝通力
AI 工具不會自動變成你的超能力,會提問、懂得溝通,才是未來的關鍵能力。
把 prompt 當作你對 AI 的「任務設計」,越清楚,AI 越能「幫你幫到點上」。
從今天開始,練習寫好 prompt,就是你打開 AI 潛力寶庫的第一步!
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