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這項技能主要是運用化學、物理和數學原理，設計、優化及管理各種化工製程。具備此能力的人能有效提升生產效率，確保產品品質與安全，並降低成本與環境影響。在製藥、石化、材料、食品等產業都非常重要，能協助企業開發新產品及改良現有技術，是連結研發與生產的關鍵橋樑。具備此技能的人才在台灣科技製造業中需求穩定，具備跨領域解決問題和系統思考能力，職涯發展空間廣闊。
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工具機機械設計工程師-初級能力鑑定
經濟部為充裕產業升級轉型所需人才，於105年起專案推動產業人才能力鑑定業務， 整合產官學研共同能量，建立能力鑑定體制及擴大辦理考試項目，由經濟部核發能力鑑 定證書，並促進企業優先面試/聘用及加薪獲證者。
特色：
1.能力鑑定制度以職能基準為基礎，由產學研專業委員會規劃發展。
2.能力鑑定業務由專業法人辦理，能力鑑定證書由經濟部核發
iPAS經濟部產業人才能力鑑定
初級機械設計工程師
為因應經濟環境變遷，配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢，建立國內機械專業人才認證體系，並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎，發展能力指標及評鑑內容，協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃，作為認證之標準，以確認通過此認證之專業人才，確實具備產業需求之能力。就個人而言，取得此認證可提升個人之就業能力，就企業而言，則是企業人才選用的客觀標準。
通過初級機械設計工程師考試者，應可執行機械元件之設計工作之能力。
工業技術研究院
中級機械設計工程師
為因應經濟環境變遷，配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢，建立國內機械專業人才認證體系，並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎，發展能力指標及評鑑內容，協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃，作為認證之標準，以確認通過此認證之專業人才，確實具備產業需求之能力。就個人而言，取得此認證可提升個人之就業能力，就企業而言，則是企業人才選用的客觀標準。
通過中級機械設計工程師考試者，應可執行單體機構之設計工作能力。
工業技術研究院
特考化學工程技師
從事化工產品之規劃、設計、研究、分析、試驗、監製；化工製程之研究、設計；化工設備之規劃、設計、監造、研究、分析、試驗、評價、鑑定、安裝、保養、修護、檢驗及計畫管理等業務。
考試院
高級機械設計工程師
於民國97年9月發行，為因應經濟環境變遷，配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢，建立國內機械專業人才認證體系，並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎，發展能力指標及評鑑內容，協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃，作為認證之標準，以確認通過此認證之專業人才，確實具備產業需求之能力。就個人而言，取得此認證可提升個人之就業能力，就企業而言，則是企業人才選用的客觀標準。
通過高級機械設計工程師認證者，應能獨立負責整體系統規劃之工作與具備整合協調之能力。
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黃仁勳強調的「Loop Engineering（迴圈工程）」是什麼？
「迴圈工程」（Loop Engineering）是什麼？輝達執行長黃仁勳強調「迴圈工程」是AI（人工智慧）的未來，點名將取代提示工程，成為定義2026下半年AI發展的關鍵轉變。
文／樂羽嘉編譯 圖／ChatGPT‧樂羽嘉協作 由天下雜誌授權轉載
本文目錄（點擊可快速前往）
迴圈工程（Loop Engineering）是什麼？為什麼要學迴圈工程？黃仁勳怎麼說？迴圈工程的架構是什麼？迴圈工程實際上怎麼運作？哪些任務適合迴圈工程？自主工作流中的4大常見迴圈打造迴圈流程的小訣竅
輝達執行長黃仁勳最近讓一個人工智慧圈裡正夯的名詞成為焦點──「迴圈工程」（Loop Engineering）。根據X網友引述，黃仁勳說「現在沒人在寫提示詞了，都在編寫、管理迴圈」，把迴圈工程形容為定義2026下半年AI發展的重大轉變。
黃仁勳不久前接受美聯社專訪也反覆提到，未來AI將超越簡單的單次提示詞，成為能夠自主搜尋、評估、推理、使用工具、透過重複循環自我改進的系統。
簡單來說，提示工程是在研究如何對AI模型下達更好的指令，迴圈工程是要設計指令下達後AI系統自動執行的流程。
迴圈工程（Loop Engineering）是什麼？
迴圈工程是一個閉環式的循環。在一個標準的迴圈工程架構中，AI系統會生成一個假設、做測試、按照明確的目標給結果打分數、讀取並分析失敗的原因，把檢討後得到的回饋內容餵給下一次生成。迴圈工程的運作模式就是感知（Perceive）、推理（Reason）、行動（Act）、觀察（Observe），不斷重複。
在這個流程中，每次循環（Pass）成本相對便宜，但每次的結果都能縮小搜尋範圍。所以迴圈工程可以把數十次平庸的嘗試變成更強大、經過測試、更可靠的一次輸出。有價值的不是模型的第一個答案，是強迫模型不斷改進的過程。
為什麼要學迴圈工程？
現在大多數AI工作流還是高度依賴人類手動操作，AI照著你的提示詞，一個口令一個動作。你寫提示詞，模型回覆，你檢查內容，再寫新的提示詞，不斷循環。每次模型回覆你，互動就結束了，模型不會繼續工作、監控變化、自己決定下一步。
這種「單次對話」模式應付一次性任務還行，但需要AI代理自主完成多步驟工作（例如研究主題、寫報告、發布更新、檢查結果、在沒有人類干預下進行迭代）時就會很沒效率。
舉例來說，如果要打造「客戶研究」工作流，你可能需要AI代理執行以下步驟：
從多個管道爬數據
做摘要
標記異常值
格式化報告
傳到Slack
檢查有沒有人回覆
這中間包括6個以上不同步驟，若沒有完全自動化，你每一步都要手動觸發。
在這個背景下，迴圈工程誕生，透過 /loop（迴圈）、/goal（目標）和 /routines（常規程序）等結構，讓AI代理不需要人類在每個步驟手動輸入提示詞，也能持續工作，徹底改變自主AI代理能做到的任務範圍。
黃仁勳怎麼說？
黃仁勳提到，未來的AI方向是「少一點猜測，多一點研究」。
他解釋，現在AI系統已經能夠用網路搜尋並回傳「兩到三種不同版本」的資訊，接著自主評估哪一個版本最接近事實。
這就是迴圈在實務中的運作方式。AI不只會被動回應，更會主動搜尋、對比、評估、精煉內容。
另一個例子，是AI系統接收到提示詞後主動閱讀大量文獻、追蹤引用來源、沉浸並理解主題脈絡，隨後透過推理想出解決問題的方法。
這正是迴圈工程可能比提示工程更重要的原因。黃仁勳認為，一個聰明的提示詞頂多能改善一次回覆品質，但一個設計精良的迴圈可以讓整個工作流徹底進化。
迴圈工程的架構是什麼？
多數迴圈工程的實做主要圍繞以下3個核心結構：
1. /loop迴圈
告訴AI代理重複執行某個特定的動作序列。它可以是有限次數的（運行N 次），也可以是條件式的（運行到某個條件成立為止）。
2. /goal目標
替迴圈定義終止條件與前進方向。沒有目標，迴圈代理就會無限期運行或隨機終止。
3. /routines常規程序
這是AI代理在迴圈中可以隨時調用的模組化、可複寫的動作序列，可以看做是副程式（Subroutines）。
/loop怎麼運作？
迴圈會建立一個重複執行的循環機制。最基本的流程如下：
AI代理接收輸入，或觀察目前的狀態。AI代理執行某個動作。AI代理 評估是否應該繼續迴圈。如果答案為「是」，則帶著更新後的上下文回到第一步。
它與一般程式中的 for loop 最大差別在於，AI代理的推理能力可能會讓第二步在每一次迭代時都變得不一樣。換句話說，它不只是重複執行同一個動作。它能夠根據上一輪發生的結果，決定下一步該做什麼。
舉例來說，一個監控網站的AI代理可能會設定成每小時執行一次迴圈，用來檢查競爭對手的價格頁面是否有變動。
在每一次迴圈中，它都會把目前頁面狀態與先前儲存的基準版本進行比較。如果沒有任何變化，它什麼事都不做。如果有變化，它就會啟動通知流程。
/goal怎麼運作？
目標賦予迴圈終止的條件和前進的方向。一個優秀的目標定義通常包含：
成功狀態：怎樣才算完成？（例如「報告已提交，確認送達」）
限制條件：代理必須遵守的邊界（例如「不可以發超過3封電郵」）
優先訊號：需要做取捨時，什麼事情最重要。
目標的定義不需要很複雜，像是「持續執行直到處理完50個潛在客戶資料並記錄到Airtable中」就夠具體了。模糊的目標（像是「做個厲害的研究」）往往會導致AI代理出現不可預測的行為。
有些架構會進一步區分終極目標與工具性目標，這種做法比較接近人類的規劃方式。
/routines怎麼運作？
routines是代理在迴圈內使用的基本組件，是一系列模組化、可重複使用的動作流程，當特定條件或情境出現時，AI代理就可以呼叫對應的routine來執行。
常見的routine包括：
Data Fetch Routine（資料擷取）：從資料庫取得最新紀錄，進行格式整理，然後存入工作記憶。
Summarize Routine（摘要）：接收一段文字內容，產生摘要，評估摘要品質。如果品質低於設定門檻，則重新生成。
Escalation Routine（升級處理）：如果某項任務超過AI代理的信心門檻（Confidence Threshold），就標記成需要人工審核，並暫停該分支迴圈的後續執行。
Notification Routine（常式）：整理目前狀態資訊，並透過Slack或電郵發送通知訊息。
routine讓你可以方便地管理迴圈，做到個別測試每個功能模組、獨立除錯、重複利用既有能力、自由組合出更複雜的代理行為。
迴圈工程實際上怎麼運作？
當 /loop、/goal 與 /routines 組合在一起時，就形成所謂Agentic Loop（代理式循環），在這個能自主驅動的循環機制裡，AI代理會持續觀察、推理、執行、評估，並不斷重複這個過程，直到目標達成為止。
這個循環的簡化版本如下：
Observe（觀察）——目前的狀態是什麼？（檢查輸入、讀取記憶、取得資料）
Reason（推理）——根據目標與目前狀態，下一步應該做什麼？
Act（執行）——執行適當的routine。
Evaluate（評估）——剛剛的行動是否讓系統更接近目標？目前的新狀態又是什麼？
Loop or Terminate（繼續循環或結束）——目標是否已經達成？如果沒有，就回到第一步。
哪些任務適合迴圈工程？
適合使用的場景：
任務具備多步驟、充滿條件變數：下一步該做什麼，完全取決於上一步的結果。
完成時間無法預測：例如背景資料搜集、持續性的市場監控、需要反覆修改的內容。
人類審查成為效率瓶頸：用明確的目標與信任門檻取代重複的人工點擊，解放人力。
排程週期性任務：定期喚醒、執行、休眠的監控或報表工作。
應該避免的場景：
任務只有明確單一步驟：只是單純轉換一段文字或生成單一文件，引入迴圈只會增加無謂的複雜度。每一步都需要人類百分之百判斷：流程無法放手讓AI推理（雖然可以設計暫停機制，但會大幅增加複雜度）。目標模糊不清： 如果你無法具體定義怎樣算做完，AI就會變成失控的API額度殺手。
自主工作流中的4大常見迴圈
輪詢迴圈（Polling Loops）：AI代理按時間（如每30分鐘）喚醒，檢查數據源，只有發現新數據時才觸發特定行動（例如檢查CRM中的新潛在客戶，豐富數據）。
精煉迴圈（Refinement Loops）：AI代理生成內容（如行銷文案），根據品質標準自行評分，分數未達標就重寫，直到過關或達到最大嘗試次數為止。
隊列處理迴圈（Processing Queue Loops）：AI代理面對一個任務清單（如客服工單庫），一件接一件地處理、記錄結果，直到清單清空為止。
事件回應迴圈（Event-Response Loops）：AI代理持續監聽外部訊號（如電子郵件、Webhook），一旦有事件進來就立即執行回應程序，隨後回到監聽狀態。
打造迴圈流程的小訣竅
先定義退出條件：在設計任何工作流節點前，先明確寫下「在什麼具體條件下，這個迴圈必須停止」。
設定硬性限制：務必設定最大循環次數或最長運行時間，防止代理因陷入死迴圈刷爆你的API額度。
把一切記到日誌裡：讓AI代理在每次循環中記錄狀態、行動與結果，否則無聲運行的迴圈一旦出錯會完全無法偵錯。
從小規模開始：先從最簡單的「觀察→行動」兩步迴圈開始，穩定後再加入精煉邏輯與模組化程序。
獨立測試你的routines：把它們串進迴圈之前，確保每個獨立routine（如摘要routine）本身可以完美運作。如果rountine本身的輸出品質很差，再完美的迴圈工程也救不回來。
（資料來源：NDTV、MindStudio）
（原文標題：黃仁勳說必學的「迴圈工程」Loop Engineering是什麼？）
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精選 一句話改完整份簡報！Gemini、Copilot、Canva 三家 AI 簡報新功能怎麼選？
簡報做到一半，主管說「整份換成公司品牌色」「第 5 到 7 頁濃縮成一頁」，你是不是又要一頁一頁慢慢改？
十月底，Google、Microsoft、Canva 都在 AI 改簡報上有新動作：不用從頭重做，打一句話就能改整份現有的簡報。
先看三家各推了什麼：
Gemini in Google Slides（10/29 開始推出）
在側邊欄下一句指令，Gemini 會自己判斷要改哪幾頁，直接改在可編輯的投影片上，改完列出修改摘要。
適合：統一整份字型和配色、照另一份簡報的風格改、引用雲端硬碟的檔案補內容。
限制：目前只支援英文指令；要 Workspace 商務／企業版或 Google AI Pro、Ultra 方案。
Copilot in PowerPoint（10 月持續更新）
在 Copilot 對話框用聊天的方式改簡報，可以新增和重組投影片、換圖、套公司品牌範本。10 月新增品牌套件技能，比較長的工作關掉檔案也能在背景繼續跑。
適合：公司已經用 Microsoft 365、要符合品牌規範的正式簡報。
限制：完整功能需要 Microsoft 365 Copilot 授權；簡報太大可能超出系統上限。
Canva Brush（10/29 推出）
Canva 自家訓練的設計編輯模型，看得懂版面結構，小到改一行字、大到改整份簡報都可以，也能把簡報頁直接改成 IG 尺寸。
適合：行銷素材、提案簡報，以及同一份內容要改成不同尺寸的情況。
限制：目前開放給 Canva Pro 訂閱者，在 Canva AI 的模型選單選 Brush。
那我該用哪一個？先問自己三個問題：
1. 簡報平常放在哪裡？
Google 雲端硬碟 → Gemini；公司用 Office 和 Teams → Copilot；行銷素材都在 Canva → Brush
換工具的成本，常常比功能差異還大。
2. 要改的是「內容」還是「外觀」？
補數據、濃縮頁數 → 挑能讀到你原始檔案的工具（Gemini 讀雲端硬碟、Copilot 讀公司檔案）
換風格、改尺寸 → Canva Brush 和 Gemini 的整份套風格最順手
3. 有沒有品牌規範要守？
要對外、要對客戶 → Copilot 搭配公司品牌套件最穩；個人或小團隊 → Canva 品牌工具組也夠用
三個好用的指令寫法（英文版是給 Gemini 用的）：
・「把所有頁面的標題改成同樣的字級和顏色」
Make the titles on all slides the same font size and color.
・「把第 5 到 7 頁整理成一頁重點摘要」
Summarize slides 5–7 into a single slide.
・「依照這份檔案的內容，補充第 3 頁的數據」
Update slide 3 with more details based on [檔案名稱].
最常見的三個錯誤：
・一句話塞太多要求，改壞了也不知道是哪一步出錯
・改完沒有逐頁檢查，數字和專有名詞被 AI 改掉都沒發現
・忘了 AI 會直接改原檔：先複製一份，或記得用版本記錄還原
小練習：下面三種情況，你會先打開哪個工具？
① 業務提案要套客戶指定的品牌色，公司全面使用 Microsoft 365
② 季報簡報放在 Google 雲端硬碟，要把三頁數據濃縮成一頁
③ 活動簡報要同時改成 IG 貼文和限動尺寸
（參考答案：① Copilot ② Gemini ③ Canva Brush）
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也歡迎留言分享：你最常用哪一家改簡報？「一句話改整份」真的有省到時間嗎？
資料來源：
Google Workspace Updates〈Edit entire presentations with Gemini in Google Slides〉
https://workspaceupdates.googleblog.com/2026/10/edit-entire-presentations-with-gemini-in-Google-Slides.html
Microsoft Support〈Edit with Copilot in PowerPoint〉
https://support.microsoft.com/en-us/powerpoint/edit-with-copilot-in-powerpoint
Canva Newsroom〈Introducing Canva Brush, a vision-language model for design〉
https://www.canva.com/newsroom/news/canva-brush/
（功能、方案與開放範圍以 2026 年 11 月官方說明為準，各家都是分批開放，帳號不一定馬上看得到）
從 Vibe Coding 到 Agentic Engineering：定義 AI 時代的軟體工程新範式
回顧 2025 年，前 Tesla AI 總監 Andrej Karpathy 在社群平台上首次拋出 「Vibe Coding」 這個詞時，精準捕捉了當時開發者的集體情緒。那是一種憑藉自然語言提示、與大型語言模型（LLM）進行即時對話，進而拼湊出程式碼的過程。在那樣的時空背景下，開發者不再逐行撰寫邏輯，而是透過一種「氛圍（Vibe）」與直覺，快速催生出可運作的產品原型。
這種「以直覺替代語法」的模式迅速引爆了工具與新創的開發熱潮。從 AI 原生編輯器到全自動開發平台，資金如潮水般湧入：AI 程式編輯器 Cursor 在去年底完成 D 輪融資，年化收入（ARR）驚人地突破 10 億美元；而歐洲新創 Lovable 則以 66 億美元的估值完成 B 輪融資。
然而，當熱潮退去，我們必須直面一個核心問題：「感覺」能支撐起企業級的軟體工程嗎？
Vibe Coding 的天花板：實驗與專業的鴻溝
在 Vibe Coding 模式下，開發者雖然能獲得極高的初始速度，但這種「黑盒式」的開發卻隱藏著巨大的技術債。
當專案規模擴大，單純依賴單一模型的對話式修補會逐漸失控。生成的代碼可能存在隱蔽的安全漏洞，且缺乏一致性的架構邏輯。Karpathy 指出，當時的模型能力有限，Vibe Coding 多半用於實驗性專案，距離真正的專業軟體工程仍有明顯落差。
隨著 AI 模型能力的進化，我們正進入一個新的階段：Agentic Engineering（智能體工程）。這不僅僅是名稱的變更，更是從「感性驅動」向「理性系統」的範式轉移。
2. 建立品質關卡與審計軌跡
工程化的標誌在於其「可預測性」。在 Agentic Engineering 的框架下，工作流會內建品質關卡（Quality Gates）與自動化測試。這意味著 AI 產出的每一行代碼，都必須通過另一組 AI 代理或既定腳本的審查。這種「半自主系統」具備自我修復與反思的能力，大幅降低了 Vibe Coding 帶來的隨機性風險。
開發者角色的重定義：系統架構師與監督者
這場轉型對軟體工程師而言，是一次技能樹的劇烈重組。開發者的工作重心正發生以下移轉：
定義邊界而非代碼：工程師的核心能力不再是掌握特定程式語言的語法，而是定義系統的輸入輸出契約、安全性約束（Guardrails）以及業務邏輯的邊界。
掌握編排藝術：開發者必須學習如何設計「認知架構（Cognitive Architectures）」，例如如何運用多代理協作模式，讓 AI 能夠處理比以往更複雜、更長期的任務。
從實作者轉向監督者：這是一個將 AI 開發視為企業核心職能的過程。我們不再是即興打造工具的人，而是負責驅動一個可持續擴展、具備自我演進能力的半自主系統。
結語：進入自主開發的新紀元
Vibe Coding 是 AI 帶給我們的一場美夢，它讓我們看見了開發門檻崩塌的可能性；而 Agentic Engineering 則是將這份美夢轉化為工業化現實的必經之路。
正如 Glide 所言，Vibe Coding 代表的是早期工具帶來的震撼，而 Agentic Engineering 則更貼近企業級的實務需求。我們正站在軟體工程新紀元的門檻上——在那裡，人類負責定義願景與紀律，而 AI 代理則在嚴謹的框架下，將願景轉化為穩健的現實。
觀看原文：https://www.xschoolkh.com/post/vibe-coding-to-agentic-engineering
如果你感覺目前的 AI 開發流程讓你焦慮，或許缺的不是更強的模型，而是一套能駕馭 AI 的開發方法論。
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從精密加工到模具開發——新北高工模具科：打造工業之母的專業技術工程師
從孩子手中的樂高積木、日常使用的手機殼，到汽車零件與精密電子產品，這些看似毫不相關的物品，背後卻有著共同的製造關鍵——模具。模具不僅決定產品的外型與精度，更是大量生產不可或缺的技術，因此被譽為「工業之母」。走進新北高工模具科，從傳統車床、銑床到高階五軸加工機與塑膠射出設備，學生不只學習操作機械，更要從設計圖面出發，親手完成精密零件，甚至開發自己的產品。
從台積電工程師到技職教師，洪宜芳主任的教育之路
新北高工模具科主任洪宜芳，畢業於國立中央大學機械研究所，並取得國立臺灣師範大學博士學位。投入教職前，他曾在台積電擔任五年製程工程師，累積半導體產業的實務經驗。談起轉換跑道的契機，來自求學時期深受高職導師蔡秋明的啟發，讓他始終對教育工作懷有熱忱，最終決定離開科技業，投入技職教育，至今已在新北高工任教約15年。
樂高積木怎麼做出來？揭開「工業之母」的秘密
「你能無時無刻在家享受著模具帶來的便利，但家裡卻不會擺任何一副模具。」洪主任用一句話，道出模具產業與生活的緊密關係。
他以樂高積木為例，想要大量生產尺寸一致、能夠精準組裝的積木，就必須先製作模具，再透過製造程序生產。無論是寶特瓶瓶蓋、眼鏡框，還是各式3C產品零件，背後都可能運用模具技術。
因此，模具科不只是學習金屬加工，更要理解如何將產品構想轉換為設計圖面，經過精密加工、組裝與測試，打造符合規格的模具。
三年課程循序漸進，從機械製圖到產品開發
新北高工模具科的課程採取由淺入深的學習方式。高一著重機械製圖與基礎加工，學生先學會閱讀圖面、理解尺寸與空間關係，再透過車床、銑床、磨床、鑽床及基礎銲接等實習，將設計轉化為實體零件。
高二進階學習CNC數值控制加工，接觸電腦輔助製造（CAM），將設計轉換為機器能執行的加工指令，提升加工效率與精度。
高三則整合三年所學，投入模具製作與專題實作，並依興趣選擇模具設計、數控加工、沖壓模具或塑膠模具等實習方向，逐步完成模具開發與組裝。
圖片：學生模具作品
全國高職首臺五軸加工機，挑戰高階精密製造
新北高工模具科的一大特色，就是五軸加工技術。洪主任介紹，學校早在民國98年便引進全國高職首臺五軸加工機，當時設備價值約700萬元。
相較於一般三軸CNC銑床，五軸加工機增加兩個軸向旋轉運動，能從更多角度加工複雜的立體工件。學生須先具備三軸加工基礎，才能在高三進一步學習高階加工技術。
此外，模具科也開設機械手臂選修課程，提供機械群學生接觸自動化技術的機會，拓展AI智慧製造的學習視野。
圖片：五軸加工機設備機臺
模具結合電機技術，跨領域專題屢創佳績
模具製造不只需要機械加工，也能與電機控制技術結合。洪主任分享，模具科經常與電機科合作專題，由模具科負責機構設計與零件製作，電機科則運用電控專業，讓作品具備自動化功能。
例如，曾有五位學生組成跨科團隊，結合PLC可程式控制器與機械搬運概念，完成自動化相關專題，並在全國專題實作競賽獲得佳作。
透過跨領域合作，學生不僅能發揮各自的專業優勢，也能提早體驗產業中不同技術分工協作的模式。
從黑皮料到精密成品，陳同學找到實作成就感
對高二陳同學而言，選擇模具科的契機，除了學校距離住家較近，也受到學校官網介紹影片及新穎設備的吸引。
然而，剛入學時，她對工廠實習其實有些抗拒。「一開始會覺得進工場手會黑，而且工場沒有冷氣。」但隨著逐漸熟悉加工技術，想法也慢慢改變。
最讓她有成就感的是高一的模具基礎實習。從原本的黑皮料開始，經過加工、量測與修正，最後完成符合尺寸、能夠組裝的作品。
過程中也曾遇到挫折。陳同學坦言，剛開始不熟悉X、Y、Z軸與尺寸計算，一個數值出錯，就可能讓整件作品不符合要求，甚至曾因此拿到不及格的成績。所幸在老師帶領下，透過反覆練習與量測，她逐漸掌握技巧，也從原本的抗拒，轉變為享受完成作品的成就感。
三年挑戰四張證照，世界金牌教練培育專業人才
專業證照是新北高工模具科的重要培育方向。洪主任說明，學生高一可報考模具工丙級，高二挑戰銑床相關丙級證照；高三則能依興趣與能力，進一步報考CNC銑床及塑膠模具乙級證照。學校也安排假日輔導課程，協助學生累積實作經驗。
除了證照培訓，科內更有曾獲世界技能競賽金牌的教師投入選手培育。學生從高一便有機會參與課後訓練，經過選拔與長期培訓，逐步挑戰全國技能競賽及工業類科學生技藝競賽。
洪主任認為，成為優秀選手不只需要技術，更需要耐心、自律與抗壓能力，才能在反覆練習中持續突破。
圖片：模具科選手培訓室
不只當模具工程師，升學與職涯選擇更多元
模具科畢業後，並不只能就讀模具相關科系。洪主任說明，學生可選擇機械工程、機電工程、模具工程等領域，未來投入精密加工、產品製造、模具設計，甚至半導體產業，擔任設備或製程工程師；也有學生接手家族工廠，朝創業與經營管理發展。
喜歡動手做、好奇產品如何誕生？模具科等你來挑戰
什麼樣的學生適合就讀模具科？洪主任認為，只要對動手實作有興趣，喜歡研究物品如何製造，或具備基本空間概念，都很適合嘗試。雖然機械製圖需要立體想像能力，加工也涉及基礎數學計算，但這些能力都能透過課程與實作逐步培養。
從一張設計圖、一塊金屬材料，到精密零件與完整模具，新北高工模具科讓學生在三年學習中，逐步累積專業技術，也為未來升學、就業與產品創新開啟更多可能。
從微觀分子到綠色永續未來──北科附工化工科
在精密科技的現代，化學工程早已不只是傳統印象中的試管與燒杯，而是支撐半導體、生醫科技與精細檢驗的重要基石。位於桃園的北科附工化工科，學生在這裡不僅要面對微觀的化學分子，更要學習工廠級的製程操作與精密儀器分析。
化工不只是化學：追求效率與邏輯的「工程」學科
「許多人常將『化學』與『化工』混淆，其實兩者本質有很大的不同。」本身即畢業於北科附工化工科的張翰林科主任給出了精闢的見解。他指出，化學著重物質組成、性質與反應機制；而化工則進一步思考如何將這些反應在工廠中穩定、安全且有效率地實現。
換言之，化學是理論的基礎，而「工程」才是化工科真正的核心主軸，整個科系三年的訓練都圍繞著提升製程的效能而努力。為了達成這個目標，北科附工化工科的三年課程有著階梯式的規劃：
年級 學習領域 實務與應用方向 高一 普通化學及實習 奠定扎實的化學基本功與實驗室基礎操作 高二 分析化學、化工裝置 接觸工廠設備，摸索混合器與蒸餾原理 高三 有機化學、高分子化學 探討石化材料反應與特殊聚合材料特性
面對日益複雜的產業技術，張翰林主任特別點出一個常見迷思：「許多人認為化工科只是學習化學知識，其實化工是一門以化學為基礎、以工程應用為核心的專業。」除了化學原理之外，學生還需要學習熱力學、流體力學等基礎化工專業。
因此，邏輯推理與數理基礎的重要性往往不亞於化學。張翰林主任也提醒，隨著產業日益國際化，許多設備規範、技術文件與研究資料皆以英文呈現，良好的英文能力也將成為銜接未來職場的重要利器。
圖：學生參與實作課程
三年淬鍊：透過專業證照證明
學校在各階段皆融入了明確的課程目標，讓學生從中獲得成就感：高一輔導考取勞動部「化學丙級」、高二挑戰「化工丙級」，到了高三則挑戰難度頗高的「化學乙級」。張翰林主任表示，科內的化工丙級通過率可達八成，而難度較高的化學乙級，每年也都有五到七成的通過率。除了證照，學校每年也會推派選手參加「全國高級中等學校學生工業類技藝競賽」的「化驗」職種。
實驗白袍用意何在？安全第一考量
在面對各類化學藥劑與精密機具時，張翰林科主任強調「安全」始終是第一鐵律。他分享了一個常被學生忽略的細節：許多學生覺得穿實驗白袍是為了裝酷，但其實白袍有著至關重要的防護作用，白色的布料只要一沾到酸鹼液體或染料，馬上就能看見，學生可以在第一時間脫下處理，保護身體不受傷害。嚴謹的安全紀律，是化工科學生上課的首要原則。
圖：學生穿著實驗白袍進行實驗
生活中的驚險，好在有化工專業
目前就讀高三的林郁燦同學，分享了日常生活中驚險的插曲：「有次看到家人想拿鹽酸跟漂白水一起洗廁所，我馬上制止，因為這兩者反應會產生有毒的氯氣！」回憶起準備化學乙級證照的過程，他坦言這是一場心理與技術的雙重考驗，其中一個項目要配製快20瓶藥品來測定水溶液中的磷含量，時間非常緊迫，如果做得不夠快，或者做出來的數據跟標準值差很多都不行。在這種「做得快又做得準」的反覆訓練中，成功淬鍊出他在壓力下精準操作的職人精神。
產學接軌與未來藍圖：生技醫藥與多元升學路
為了拉近產學距離，學校積極推動產學合作，張翰林主任與桃園在地的「信東生技」藥廠洽談合作，安排有意願的畢業生在大學入學前的暑假前往實習。不僅讓學生提早認識職場生態，也為他們的未來履歷添上亮眼的一筆。
在升學表現上，北科附工化工科的出路十分多元。常見目標包含台灣科技大學、台北科技大學的化學工程系或材料工程系，甚至也有學生跨領域選擇雲林科技大學的文化資產維護系，展現跨域發展的彈性。
邏輯與實務兼備的新世代職人
「化工專業在國中階段較少接觸，因此所有人的起跑線都是一樣的。只要三年肯認真投入學習，許多學生都很有機會挑戰前幾志願。」張翰林主任表示，北科附工化工科透過扎實的理論、嚴謹的檢定與實作，打造成具備細心、耐心與邏輯判斷力的跨域人才。無論未來他們是走入半導體大廠擔任製程工程師，還是投身生技醫藥領域，在這裡培養出的硬實力與科學素養，都將成為他們接軌全球市場、迎向無限可能的堅實底氣。
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精準工藝的鋼鐵職人——新竹高工板金科，翻轉金屬美學藝術
在許多人的刻板印象中，黑手、工廠、高溫與汗水，往往是傳統工業科系的代名詞。然而，走進新竹高工板金科的實習工場，迎面而來的不是雜亂無章的機具，而是排列整齊的工具與精密設備。這裡的學生，既是手握銲槍的鋼鐵職人，也是將冰冷鋼板賦予生命的金屬藝術家。
傳承與陪伴：科班出身的教學團隊
板金科葉又瑄主任本身是新竹高工的校友，因緣際會之下回到母校板金科服務，至今已邁入第十一個年頭。前三年擔任導師，後續則長期接任科主任職務，對科上的發展與學生的特質瞭如指掌。
「板金科屬於每年級單班制，這讓我們有更多的空間和資源去照顧每一個孩子。」葉主任笑著說，板金科的師生關係緊密，就像是一個溫馨的大家庭。
除了葉主任外，科上還有一位靈魂人物——陳奇明老師。奇明老師是台中高工板金科選手出身，曾代表國家參加國際技能競賽並榮獲世界金牌。來到新竹高工服務後，他將自身國際級的精準視野投入選手培訓與專題指導，帶領新竹高工板金科在每年的「全國技能競賽」與「全國工科技藝競賽」中屢創佳績，成為金手獎與全國優勝的常客。科上許多高難度的實作技巧與專題發想，皆仰賴奇明老師無私的技術傾囊相授與陪伴，成為學生最堅實的後盾。
三年一貫的多元課程：從手繪製圖到立體成形
「板金不只是敲敲打打，它是一門結合幾何、製圖、計算與操作的綜合學科。」葉主任詳細解析了高一到高三的課程規劃。
高一著重於基礎能力的奠定。實作課程由傳統的「手繪製圖」開始，訓練學生的空間感與三視圖、立體圖及展開圖的繪製能力。此外，學生也會學習基礎電學、機械基礎實習（包含鉗工、車床、鑄造等）。在板金實習方面，高一著重於基本的鐵板剪切與基礎手動彎折，並學習氧乙炔銲接與部分的Co2銲接。
步入高二，課程全面進化，製圖由手繪轉為電腦操作，學生開始學習AutoCAD，進行電腦輔助機械設計製圖。實作部分則由手動折床升級為電腦數值控制的NC折床，並深入學習進階的金屬成形技能，如更複雜的彎折、機械板金，以及Co2銲接與氬銲的搭配運用。
高三的課程以「專題製作」為主軸。每位學生必須獨立完成作品（這與其他科系多採團隊合作不同），從設計發想、草圖繪製、材料計算到實際加工成形，全程由自己一手包辦。科上會舉辦為期一個半月的「板金成果展」，每位學生都必須拿出一件完整的作品進行展出，全面展現三年所學。
圖：板金科專題成品照
數位科技引導想像，跨越平面的空間考驗
對於初入學的高一新生而言，要將一塊平面的鐵皮變成精緻的立體作品，往往充滿了挫折。過去，老師多採用簡報或「紙模型」的方式，讓學生用剪貼彎折來理解結構；如今，隨著科技進步，科上引入了3D列印機。老師會在課程一開始，利用3D建模並列印出立體樣態給學生參考，讓學生透過實體模型反向思考，理解如何將立體結構拆解為平面的展開圖。
圖：3D建模立體照片
板金這門技術非常吃重「空間概念」。高三的林同學分享，當初會選擇板金科，是因為國中時曾在生活科技課接觸到錫銲，覺得很有趣，加上在全國競賽中看到學姐的直播畫面，覺得女生學板金站在頒獎台上非常帥氣，因而產生憧憬。然而進來後才發現，實際操作跟想像中完全不同。「以前以為板金就是單純的工藝品製作，進來才發現要學很多複雜的視圖跟展開，空間感不好的人一開始真的會沒辦法想像。」
另一位高三的曾同學則是因為從小喜歡動手做而就讀板金科。他也坦言，在實作過程中，最困難但也最有趣的部分就是「理想與現實的落差」。在繪製設計圖時，腦海中的想法都很美好，但實際在裁剪、彎折、銲接的過程中，往往會因為技術熟練度或材料特性，導致成品與設計圖產生落差。「你只能不斷地在過程中去微調、去克服，當最後把作品用自己的雙手做出來的那一刻，真的超級有成就感！」
嚴格把關的安全意識與即戰力的考證優勢
由於板金與銲接實作涉及重型機具操作與高溫高壓，新竹高工板金科對於「安全」有著絕不妥協的標準。
每個學期的第一週，科上必定安排完整安全宣導與工業安全教育。此外，學生必須依規定穿著工作服、安全鞋，與長褲，操作旋轉機具時必須配戴安全眼鏡。若服儀不符規定，當天便無法上機實習。
在這樣安全且紮實的訓練下，學生的檢定成績表現極為亮眼。高二時，學校會輔導學生考取「金屬成形丙級」證照。近年來，科上更通過了「金屬成形乙級」的場地資格認定，實現主場優勢，讓學生能在熟悉的場地練習與實作。此外，對於有志於電腦製圖的學生，也可以自由報考「電腦輔助機械設計製圖丙級」證照，鑽研自己的技術。
圖：學生即測即評考證過程
探索未來出路：從精密製造到航空修護
新竹高工板金科的學生在畢業後，多數選擇繼續升學。他們的升學目標多為國立科大的機械工程系，如台灣科技大學、台北科技大學等，亦有部分學生會依據個人興趣，選擇工業設計、材料科學或工業工程管理等跨領域科系。
為了讓學生提早了解產業動態，科上在高一至高三皆會安排校外參訪或參展，透過校友的人脈資源，帶領學生參觀實際的工廠運作與板金展覽。葉主任指出，板金科的就業出路其實非常廣泛。在傳統產業中，舉凡雷射切割、CNC加工、車床加工等精密製程，皆需要板金人才；在半導體與高科技產業中，設備工程師、製程工程師等職位，也相當看重機械群背景。
圖：學生校外參訪照片
鋼鐵之中的柔情與匠人精神
「板金的製程有一個好處，就是可以『重複試錯』。」板金如果折過了頭，還可以敲回來；銲穿了洞，還可以補料。這種特性讓學生在工場裡更有勇氣去嘗試、去改良。但在手繪製圖或尺寸精準度上，它又要求極致的細心，因為許多工業安全事故，往往源自於粗心。
新竹高工板金科不僅傳授一門謀生的技術，更在反覆的淬鍊與敲打中，培養學生的邏輯思考、空間判斷與面對挫折的韌性。這些在實習工場裡流汗雕琢出來的成品，不只是學生三年努力的結晶，更是他們未來走向世界、連結科技與藝術的自信起點。
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告別制式勞動，迎向 AI 時代人才的變革與重構
從 AI、大數據到雲端運算，智慧科技持續重塑企業運作模式，也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。當技術不再只是工具，而是開始參與決策、流程與協作機制的設計時，企業對人才的期待，也隨之快速被改寫。隨著生成式 AI 進入科技研發現場，產業競爭的焦點，逐漸從單純的效能與技術規格面，轉向研發流程、協作效率與人才結構的重新配置。
文／104人力銀行
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先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
無論是深耕資安領域的趨勢科技、由單點工具轉向 AI 驅動工作流程的KDAN 凱鈿、將服務版圖延伸至「新商務」場景的騰雲科技，亦或是持續推動流程優化的技嘉科技，皆不約而同指出：AI 並不是單一技術的導入，而是從根本上，重新定義工程師的工作方式與企業的選才邏輯。
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
趨勢科技指出，在資安產業中，AI 的導入不僅提升效率，更放大了攻防的速度與規模。企業真正需要的，已非能單純完成任務的工程師，而是要能理解問題、拆解問題，並知道如何運用 AI 讓產品與防禦能力持續進化的人才。「企業現在看的人才，不再是會不會寫 code，而是能不能用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡。」
這樣的轉變，使「會寫程式」逐步從門檻條件，轉變為一種基本能力。
KDAN 凱鈿則觀察到，企業選才的標準明顯被翻轉。過去對工程師的面試，多半以程式語言的熟悉度為主，然而當 AI 加入成為日常工具，真正拉開差距的，反而是思考邏輯和問題拆解的能力。「以前我們面試工程師，程式語言熟悉度大概佔六、七成，思考能力佔三、四成；現在幾乎倒過來。」甚至可以說，判斷能力及邏輯架構，已遠勝單一技術的掌握。能力結構之外，AI 也在重新設計工作流程本身。
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
面對 AI 帶來的轉型壓力，騰雲科技則是認為，企業需要的人才，除了熟悉新工具，得要能解構既有的流程與模式，並予以重新加以設計。「頂尖的人才必須完備能解構問題的智慧，將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解，再結合新工具進行徹底重構，以此創造出破局的商業價值。」在如此框架之下，AI 並非取代既有能力，反倒成為推動組織再造的重要槓桿。
相較之下，在硬體與韌體研發領域，AI 帶來的影響則呈現不同面貌。
AI 的導入並非突然出現，而是建立在長期流程自動化與知識共享文化的基礎之上。技嘉科技表示，當標準化與重複性的工作逐步由工具接手，企業在選才的課題上，反而更回到人才的本質。「AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。」
也因此，雖分處不同產業與戰略位置的四家企業，卻給出近乎一致的答案——AI 確實已改變你我的工作流程與內容，也對工程師的角色重新定位，然而企業真正關注的，不是誰會被取代，而是誰能定義出與 AI 協作的新方式。
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
當 AI 已能協助完成大量數據的整理、流程文件撰寫及程式生成，甚至是輔佐當下決策的研判時，隨之浮現的是一個跨越產業和領域的深層叩問——AI 會不會取代人類？
觀察四家受訪的企業，答案竟出乎意料地一致：AI 並不會讓「人」變得不重要，而是讓人才的價值重新排序。但首先被改變的是，企業對工程師角色的認知與理解。當標準化、重複性的工作逐步由工具接手，真正拉開差距的，不是技術的熟練度，而是能否理解問題、拆解流程，並持續與新工具共同進化的能力。
正如受訪者所指出：「不是 AI 會取代人，而是會用 AI 的人，會取代不會用 AI 的人。」對企業而言，這意味著選才邏輯正在改變；對求職者而言，也代表未來職場的競爭力，將來自於跨領域理解問題的能力，以及在變動之中持續重塑自身角色的位置。
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AI 時代的研發現場：回歸人才特質，技嘉如何重新定義工程師的工作方式
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AI 時代的研發現場：回歸人才特質，技嘉如何重新定義工程師的工作方式
隨著 AI 技術快速發展，科技產業的競爭焦點也逐漸從單純的硬體效能與產品規格，轉向研發流程、協作效率與人才結構。AI 的導入不只是加入新工具，而是重新定義工程師的工作方式，整個工程生態正逐漸從「單一開發」走向「系統化管理」與「跨域協作」。
文／104人力銀行
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從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
在技嘉科技（GIGABYTE Technology，以下簡稱技嘉）的研發現場，這樣的轉變其實已經持續了十多年。韌體開發二處處長吳宗達在技嘉任職超過十五年，主要負責主機板 BIOS 與韌體相關開發。他回顧，從早期 CI/CD 與開發自動化，到近年把 AI 工具與 AI Agent 帶進工作流程，真正改變的並不是單一技術，而是整體研發流程的思考方式。
從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
吳宗達回憶，十多年前進技嘉時，研發團隊仍有大量重複且需仰賴人工處理的工作，流程也尚未建立完整的標準化機制，於是開始著手推動工作流程的優化，而 AI 的導入並非突然，而是建立在多年流程自動化與整合的基礎之上，AI 的加入更像是一把催化劑，正微妙地重塑工程師的日常。
過去很多時候，只要把功能完成即可；現在則更強調文件與知識整理。「以前可能只要把事情做完，現在會更重視為什麼這樣做，還有怎麼讓別人下次更容易接手。」
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 對研發現場最大的影響，其實不是單一工具，而是整個開發邏輯的轉變。就吳宗達形容，過去的工程流程比較像是單一線性的任務鏈，僅需交付給特定負責的人即可。
隨著產品與系統越來越複雜，單靠記憶與口述交接已難以支撐整個研發體系，這些原本存放在人腦中的知識與個人經驗，必須被整理成文件、紀錄與規格，甚至要能轉化成可被系統使用的資料結構。
從口耳相傳的經驗，轉向數位化的 Open File，最終成為 AI 可讀取的 Open Data。然而從AI 的角度來看，真正的問題反而是餵給 AI 的「資料不夠多」。他指出，若企業內部沒有足夠的工作紀錄、文件資料，AI 也無法持續迭代學習。
也因此，就研發流程上逐步從「流程導向」（Process Oriented） 轉向 「API 導向」（API Oriented）的思維，將原本分散在不同開發人員或部門的工具與資料可以被串接，整體的工作流程也能橫向擴展。
他坦言，AI 目前主要還是輔助的角色，部分的規格整理、工作日誌彙整，皆可透過 AI Agent 協助完成，同時讓管理者能更容易掌握專案脈絡、進程。倘若涉及到績效評估、團隊溝通或情境判斷時，仍需要回到「人」來做最後的決策。
技嘉科技韌體開發二處處長吳宗達
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 技術快速發展，也讓許多企業重新思考或定義徵才的條件；而在技嘉的研發團隊中，選才標準並沒有出現劇烈改變，反而是回歸初衷：人格特質。
人資夥伴補充，技嘉的研發職缺，第一關是由主管直接做篩選，長期以來他們最重視的特質，其實一直沒有變：好奇心、學習能力，以及解決問題的熱情。AI 工具的使用經驗當然加分，對多數 RD 職缺來說，並不是唯一的門檻，只要具備良好的基礎能力與學習意願，很多工具都可以進公司後再學習。
在吳宗達看來，AI 時代反而讓這些人格特質變得更重要。根據他的觀察，現在不少工程人才會透過 Side Project 或 GitHub 專案展示自己的能力，像是開發小工具、嘗試自動化流程，甚至研究區塊鏈或智能合約等題目。這些看似與職缺未必直接相關的經驗，往往能反映一個人是否真的對技術有興趣，也更容易被企業注意到。
「如果一個人平常就會自己做一些 Project，我通常會特別留意。」這也正呼應當前科技產業的招募趨勢，對許多年輕工程師而言，找工作不再只是離職後才開始準備，而是平時持續累積作品與成果，在市場上保持被看見的狀態。
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
當被問到 AI 是否會取代工程師時，吳宗達的答案很直接：「不會，但工作思維一定會變。」他認為，未來的工程師角色會更像是與 AI 協作的整合建構者，而不是單純執行任務的人。許多企業過去長期忽略的流程問題，包括知識沒有被記錄、流程缺乏標準化⋯⋯現在都必須重新整理並規格化。
因此，看似「工作變多」，但其實是那些是原本被忽略的流程工作，現在開始被系統化與文件化。隨著 AI 工具越來越成熟，工程師的價值也正在改變：不再只是完成某個任務，而是能理解整體工作流程、整理知識，並讓團隊能力得以持續累積。
AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而是讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的能力，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。
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從創意到實現──屏東高工製圖科打造設計落地的能力
一項產品誕生之前，需要先有一個想法；而一個好的想法，要真正成為看得見、摸得到的作品，還需要經過設計、繪圖、建模、驗證與修正等一連串過程。設計圖不只是產品的藍圖，更是串連創意與製造的重要橋梁。 屏東高工製圖科培養的，正是這種將創意轉化為現實的能力。許多人不清楚製圖科與機械科的差異與關聯性，其實兩者分別著重同一種專業中不同階段的能力：機械科著重於加工製造，特別擅長動手操作，而製圖科則站在製造流程的前端，負責將構想轉化為工程圖，再透過模型製作與實作驗證，讓一個想法逐步成為真正能被製造的產品。
（圖：學生操作電腦繪圖軟體完成圖面設計 ）
從想法開始，循序建立設計能力
把創意化為現實，並不是一蹴可幾，而是需要一步步累積專業能力。
屏東高工製圖科的課程安排，在高一時，讓學生先從工程字、三視圖等基礎開始，透過手繪建立空間概念與圖面表達能力，同時接觸機械加工基礎，認識不同材料、加工方式及機械原理。進入高二後，課程逐步導入 AutoCAD、Inventor 等電腦繪圖軟體，讓學生學習如何將平面圖轉換成立體模型；到了高三，則結合專題製作、3D列印等課程，讓設計真正從螢幕上的圖面走向實體作品。
看似是不同階段的課程，其實都圍繞著同一件事情──培養學生將想法具體表達、逐步實現的能力。從最初的一筆一畫，到完成立體模型，每一門課都不是獨立存在，而是在不同學習階段，引導學生建立完整的設計思維，也理解一件作品如何從概念走向成品。
（圖：學生運用尺規工具完成手繪製圖練習 ）
好的設計，建立在理解製造之上
不少人認為設計就是發揮創意，但在屏東高工製圖科，創意只是起點，更重要的是讓設計真正能夠被實現。
製圖科主任陳儀峻指出，學生除了學習繪圖之外，也必須接觸加工基礎與製造流程。因為一件產品是否可行，不只是取決於設計是否美觀，更需要考慮材料特性、加工方式及結構安排。如果不了解後端製造流程，再有創意的設計，也可能因為無法加工而停留在想像階段。
因此，製圖科希望培養的並非只是繪圖技巧，而是兼具創意與實務的設計能力。學生在學習設計的同時，也會實際接觸車床等加工設備，了解不同零件是如何製造出來，也理解設計圖上的每一條線、每一個尺寸，最後都會影響產品是否能夠順利完成。
換句話說，在製圖科，設計與製造並不是彼此獨立的兩件事情，而是不斷來回驗證、相互修正的過程。學生不只是學會使用繪圖軟體，更逐漸建立工程設計所需要的判斷能力，知道如何在創意與實際製造之間取得平衡，讓一個構想真正具備落地實現的可能。
（圖：學生操作車床設備進行金屬加工練習 ）
在一次次驗證與修正中，讓創意真正成形
如果說設計是一個把想法化為現實的過程，學生真正的學習，往往發生在作品第一次被做出來之後。受訪的方同學分享，自己最喜歡的課程之一，是結合 3D 列印的鑄造原理課。過去停留在圖面上的設計，透過電腦建模、3D列印與翻模製作，逐漸變成一件可以拿在手中的作品，讓他第一次真正感受到設計「從無到有」的過程，也因此對製圖產生更深的興趣。
然而，真正開始製作後，他才發現設計並不是把圖畫出來就結束了。尺寸是否正確、結構是否穩固、組裝是否順利，許多原本在螢幕上看不出的問題，都會在實際製作時一一浮現。有時需要重新修改尺寸，有時則必須重新思考整體設計方式，再重新列印、重新測試，才能完成一件真正符合需求的作品。對他而言，這些反覆修改的過程雖然花時間，卻也是學習最大的收穫，因為每一次修正，都讓他更理解設計背後需要考量的細節。這也讓他發現，好的設計並非一次完成，而是在一次次驗證與修正中逐漸成熟。
（圖：學生展示皮革散子包專題成果 ）
另一段讓他印象深刻的學習經驗，則來自第一次接觸大型加工設備。實際面對機械設備，剛開始難免因高速旋轉的刀具與飛散的鐵屑感到緊張，但隨著老師一步步指導，以及不斷練習與考取證照，他逐漸克服原本的害怕，也開始享受親手把設計完成的成就感。對他而言，製圖科帶來的不只是專業能力，更讓自己在一次次挑戰中建立起面對問題、解決問題的信心。
從生活中發現問題，再用設計提出解方
除了培養專業技術，課程設計上也希望學生理解，設計並不是為了完成一份作業，而是為了解決真實世界的問題。
因此，高三的專題製作不只是整合三年所學，更鼓勵學生從生活中尋找靈感，思考如何運用設計改善日常需求。有些作品源自生活中的小困擾，有些則結合機械結構與力學原理，希望透過設計讓使用更加便利。從問題發想、繪製圖面、建立模型，到最後完成實體作品，每一個環節都需要學生反覆討論、測試與修正，也讓他們體會設計並不是憑空想像，而是一個持續思考與解決問題的過程。
陳主任也提到，課堂上經常利用生活中的工具作為教材，引導學生從熟悉的事物理解工程原理，再思考如何運用設計讓產品更符合需求。透過這樣的學習方式，抽象的力學、結構與製圖知識，不再只是課本上的內容，而是逐漸與生活建立連結，也讓學生更理解設計真正存在的價值。
從創意到實現，培養讓設計落地的人才
設計，不只是天馬行空地發想，更重要的是讓一個想法真正被實現。
屏東高工製圖科透過手繪基礎、電腦繪圖、加工實作、3D列印與專題製作等完整課程，引導學生在一次次設計、驗證與修正的循環中，逐步建立空間思考、設計規劃與解決問題的能力，也理解設計與製造之間密不可分的關係。
在陳主任眼中，製圖更像是一種「工程語言」。它不只是畫出一張圖，而是一套讓設計者、工程師與製造端彼此溝通的共同語言。學生在三年的學習中所累積的，也不只是繪圖技巧，而是將創意轉化為現實、把想法真正落地的能力。這份能力，不僅是未來進入工程與設計領域的重要基礎，更是面對快速變化產業時，持續創新與解決問題的核心競爭力。
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驅動未來移動科技與重裝設備的跨域職人──北科附工動力機械科
在現代城市建設與工業發展過程中，大型重型機械與工程機具是不可或缺的基石。北科附工「動力機械科」是全台唯一科別。有別於傳統的汽車修護，這裡的學生不僅要懂機械原理，還要學習跨領域的電控，甚至親自操作龐大的挖掘機。本次訪談邀請到在教育界深耕二十多年的動力機械科胡國紘主任，帶我們一窺這門科系如何打造出具備高度競爭力的「機械醫師」。
從黑手到「機械醫師」：打破傳統的跨域職人培育
「以前的人常說，不讀書的人去做黑手；但現在時代不同了，現在的維修技師就像是『醫生』的等級。」本身為汽車科背景的胡國紘主任，一語道破了產業的轉變。
胡國紘主任說明，動力機械科的前身是「重機科」，隨著時代演進，前輩們認為「重機」二字過於狹隘，因而更名為涵蓋所有「會動的機械」的動力機械科。許多人容易將動力機械科、機械科與汽車科混淆，胡主任對此進行了明確的比較：
科系名稱核心領域、操作及維修對象動力機械科大型工程用機械（如挖掘機、起重機、堆高機）、重型柴油引擎機械科基礎機械加工與零組件製造生產（如車床、銑床、鉗工）汽車科一般交通工具（如家用汽車、機車）
面對日益複雜的機具設備，胡國紘主任強調，現在的維修已經不是單純憑勞力拆裝，而是高度仰賴專業知識與邏輯思維。「當機具出現故障時，它不會像病人一樣開口告訴你哪裡痛，技師必須透過故障現象，做出正確邏輯判斷，一步步找出問題根源。」從業人員也需要具備閱讀英文維修手冊的能力，因此解決問題的能力與學科基礎缺一不可。
三年淬鍊硬實力，累積專業證照與成就感
為了讓學生在畢業前具備扎實的即戰力，胡國紘主任表示，動力機械科的課程規劃是將「考取證照」融入各階段的課程目標中，讓學生從中獲得成就感。
高一的重點在於基礎摸索。學生會先從車床、銑床等傳統機械加工學起，並要求考取「機械加工丙級」證照。此外，因應機件維修需求，還有一門「手工電焊」課程，讓學生親身體驗焊接的操作，並輔導考取「一般手工電焊」證照。
升上高二後，課程導入自動化與電動控制，「機械有了骨架，還需要賦予它生命來控制。」學生除了考取「電腦輔助機械製圖丙級」與「氣壓丙級」外，科內也打造了專屬的「室內配線丙級」檢定考場，讓學生實地摸索電路配線的控制邏輯。此外，還需考取「重機械修護引擎丙級」證照，學習大型工業用引擎的拆卸維修。
到了高三，學生將面臨進階挑戰，準備「重機械修護引擎乙級」、「CNC銑床乙級」等高難度證照。更特別的是，年滿18歲的學生能在校內選修工程機具操作實習，親自坐上駕駛座操作挖掘機（怪手）、堆高機、鏟裝機並考取操作證，這是全台灣極少數擁有此類實作課程的學校。
在面對龐大機具時，胡國紘主任強調「安全」始終是第一鐵律。所以實習操作前，必定會安排三小時的職業安全衛生教育訓練課程並簽署安全說明。尤其在學生逐漸熟練的「老鳥階段」，老師們的督導反而會更加嚴格，以確保訓練過程絕對安全。
圖：學生操作大型機械
從做中學的成就感：高三學生分享實戰經驗
受到工程師父親影響的游同學，從小喜歡動手拆裝零件。她目前已考取高達九張證照，包含機械加工、鏟裝機操作，甚至拿下難度極高的重機修護引擎乙級、CNC銑床乙級以及飛機修護乙級證照。游同學回憶，實際在實習課開鏟裝機鏟土、整平地面的過程十分療癒，考取操作證更是讓她充滿自信。
另一位羅同學，則因父母從事重機具考照協會訓練相關工作而就讀本科。擁有七張證照的她坦言，準備「室內配線乙級」學科測驗時因內容偏向電機科而感到吃力，但她靠著反覆刷題成功克服挑戰。對羅同學而言，學習本科最實用的是「能看懂以前不懂的東西」，無論是重型機具維修或操作重型機具。
產學接軌與未來藍圖：實作專題與多元出路
在專題製作與競賽中，胡國紘主任分享，學生的專題多半以「實務應用與安全」為出發點。例如，曾有學生為克服初學者對大型挖掘機的恐懼，利用3D列印結合電子控制，製作出迷你「挖掘機教育訓練模型」以熟悉手感，榮獲全國專業群科專題競賽佳作。科內也會鼓勵學生參與綠能相關的「小水力發電競賽」，培養解決問題與創新能力。
圖片：學生專題作品成果
面對未來的升學與就業，胡國紘主任指出多數畢業生會選擇繼續升學，常見目標包含虎尾科技大學、勤益科技大學、高雄科技大學及屏東科技大學的機械、車輛或輪機工程系。
邏輯與實務兼備的未來工程師
「多操作幾次就會有手感，我們也都是從零開始學，現在都克服了！」游同學用自身經歷，鼓勵有興趣就讀的學弟妹。
胡國紘主任表示，在本科專業教師團隊的帶領、北科附工動力機械科提供的完善實作環境與嚴格的安全要求下，學生不僅具備操作大型工程機具的硬實力，更培養了跨領域的電控知識與解決問題的邏輯思維。這群年輕的「機械醫師」，正帶著高度的專業自信，準備在未來移動科技與重裝設備的產業中大展身手。
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從工業配線到智能控制——大安高工電機科：兼具強電配線與弱電控制的專業課程
從傳統電力配線、馬達控制，到物聯網、人工智慧與工業自動化，電機技術早已深入現代生活與科技產業。位於臺北市的大安高工電機科，透過循序漸進的專業課程，讓學生從基礎電學出發，逐步掌握電路設計、程式控制與跨領域整合能力。
深耕技職教育26年，培養兼具理論與實作的電機人才
投入技職教育已有26年的張益華主任，最初於大安高工電機科進行教育實習，親眼見證學生透過動手實作建立自信，也因此確立投入技職教育的方向。後來取得國立臺灣科技大學電機工程研究所控制組博士學位，將學術理論與教學實務相互結合，持續培育電機專業人才。
談到電機科與電子科的差異，張主任以「電機提供動力，電子處理訊號」簡單說明。電機科著重電力應用、設備驅動與控制技術，但隨著產業自動化，兩者的專業界線逐漸融合。
如今，大安高工電機科不僅教授傳統工業配線，更延伸至PCB電路板設計、單晶片控制、物聯網及機器手臂操作等領域。張主任以「知識築基、實作淬鍊、專業賦能」三個關鍵字，概括科上的教學理念，期望學生不只理解原理，更能將技術應用於實際問題。
從基本電學到PLC控制，循序建立電機專業能力
高一課程以「基本電學」及「基礎配線實習」為核心，學生先理解電路原理，再從開關、燈具等簡單電路開始練習，逐步熟悉電路圖判讀、導線連接及電路量測。
「沒有確認，就不能送電。」張主任特別強調實習安全的重要性。除了正確操作，學生也必須學會檢查線路、判斷異常，培養獨立排除故障的能力。
進入高年級後，課程逐漸深入「電機機械」與「PLC可程式控制實習」，學習馬達、變壓器的運作原理，並透過撰寫控制程式，讓設備依照設定條件自動運作。
此外，「智慧居家監控實習」與「微處理機控制實習」則結合感測器、物聯網通訊及程式設計，讓學生從傳統強電配線跨足弱電控制，逐步具備智慧自動化系統的整合能力。
圖片：學生實作課程
課堂知識延伸專題製作，展現創意與解決問題的能力
高三洪同學回顧三年學習，最令他印象深刻的是與同學合作完成遊戲開發專題。團隊受到《瑪利歐》等2D遊戲啟發，嘗試跳脫傳統跳躍、閃避障礙的玩法，設計出透過交換位置來進行闖關的遊戲機制，最終獲得科內小專題第一名。
洪同學分享，最大的挑戰在於將課本理論轉化為實際作品。過程中雖然運用ChatGPT協助開發，但仍需要具備足夠的專業知識，才能判斷AI提供的內容是否可行，並持續修正。
相較之下，陳同學更偏好理論課程。家人從事半導體相關工作，讓她有機會接觸科技產業，進而選擇電機科。她坦言，自己並非特別擅長實習，尤其在智慧居家監控課程中，從零開始學習程式設計曾讓她感到吃力，所幸透過觀察與請教同學，逐步理解操作方式。
兩位學生的經驗也反映出，電機科並非只有動手實作，理論理解、邏輯思考與團隊合作，同樣是不可或缺的學習能力。
圖片：洪同學遊戲開發成果圖
從證照培訓到全國競賽，累積專業技術與實戰經驗
除了課堂學習，大安高工電機科也規劃完整的技能檢定輔導，包含工業配線、室內配線、工業電子丙級，以及數位電子乙級技術士證照，協助學生逐步累積專業能力。
競賽培訓則採取「平時扎根、專項培訓、經驗傳承」模式，由教師發掘具潛力的學生，透過課後訓練、模擬競賽及學長經驗分享，延續科上的技術傳承。
在全國工業類學生技藝競賽中，大安高工電機科於108至112年連續五年獲得工業配線金手第一名，114年再度奪冠。
專題實作同樣成果亮眼，例如「AI視覺辨識—自動收羽球機」獲得114年全國專題實作競賽第一名，「限高之眼—車道智慧辨識系統」則獲得佳作，展現學生結合AI、感測與自動控制技術的能力。
圖片：學生專題成果｜AI視覺辨識—自動收羽球機
升學與就業選擇多元，電機工程延伸至半導體與智慧製造
電機科畢業後，學生多選擇繼續升學。根據張主任分享，科上國立科技大學錄取率達90%，其中國立臺灣科技大學、國立臺北科技大學及國立臺灣師範大學三校錄取率合計達60%。
未來發展也不侷限於傳統電力產業，隨著專業進一步分流，可朝半導體與IC設計、資通訊、綠能、智慧自動化、機器人及AI等領域發展。
受訪的陳同學與洪同學，目前也都以國立臺灣科技大學電機工程系為升學目標，期望延續高中所累積的專業基礎。
選擇電機科，興趣與邏輯思考比追逐產業熱潮更重要
什麼樣的學生適合電機科？張主任認為，喜歡動腦、願意動手，並且對科技充滿好奇、遇到問題願意嘗試解決的學生，都值得考慮。
洪同學則提出另一個觀點。他認為，不應只因半導體產業熱門或薪資前景而選擇電機科，更需要了解實際學習內容，確認自己是否願意長期投入。
張主任也提醒家長，選擇技職教育，不只是選擇科系名稱，更要理解孩子的興趣、性格與學習方式。電機科既需要扎實的理論，也需要反覆實作與面對挫折的耐心。
從一條電路的連接，到整套智慧系統的開發，大安高工電機科讓學生在三年中逐步累積專業知識與實作經驗。正如張主任所言：「選電機，不只是學一項技術，而是培養解決問題、跨域整合與面對未來的能力。」
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從木藝傳承到製造──鳳山商工家具設計科：融合美學與工藝，打造空間裝修的設計職人
當家具製造逐漸走向數位化、自動化，傳統木工技藝是否還有存在的價值？科技的導入，不是為了取代手作，而是讓工藝與科技相互結合。鳳山商工家具設計科從木藝傳承到數位製造?學生又如何在三年的學習中一步步累積設計與實作能力，走向空間裝修與家具設計的專業之路？
從工地走進教室，一位木工職人的養成故事
「設計可以很有創意，但如果不知道怎麼做出來，那終究只是想像。」這句話，不只是張耿輔老師常掛在嘴邊的一句提醒，也是鳳山商工家具設計科始終堅持的教學理念。
身為家具設計科校友，張老師畢業後沒有立刻升學，而是投入室內裝修產業，從店面裝潢、住宅裝修到家具製作，一做就是近十年。那個年代沒有電腦繪圖，只要業主說出需求，他便用手繪立體圖一筆一筆將構想化為實際作品。「以前沒有電腦繪圖，我們就是拿筆畫，再跟業主討論。」他笑著回憶。
因為親身走過工地、參與施工，他深知一件作品能否完成，靠的不只是設計，更要懂材料、懂結構，也懂如何落實於現場。這份實務經驗，也成為他投入教育後最重要的養分。至今投入教學已二十七年，從職訓中心到高中職校園，也曾擔任技能競賽裁判。張老師希望把自己一路累積的經驗傳承給學生，培養的不只是會畫圖的設計者，更是能把設計真正做出來的專業人才。
圖：張耿輔老師於木工教室授課
從一把鑿刀開始，把設計真正做出來
許多人以為家具設計只是畫圖，其實學生真正學到的，是從一塊木頭開始，把作品一步一步完成。高一時，學生先從設計基礎開始，包含素描、圖學、立體造型，以及最重要的木工基礎訓練。第一次拿起鑿刀、學會磨刀、理解不同榫接結構，每一個動作都是未來製作家具的重要基本功。
到了高二，課程逐漸進入家具製作。學生會在高一升高二的暑假準備家具木工丙級，高三寒假再銜接家具木工乙級。取得乙級後，未來還能銜接建築物室內裝修工程管理相關資格，成為室內裝修的重要專業人才。
除了傳統木工技術，家具設計科近年更大量導入數位製造課程。學生除了學習AutoCAD、Rhino等電腦繪圖軟體，也接觸CAM數位加工與CNC木工加工設備，把自己設計的圖面直接轉換成實體作品。科上近年持續導入CNC等數位加工設備，從單軸加工到自動換刀系統，讓學生提早接觸產業現場最常使用的設備。「我們希望學生不是只會操作機器，而是知道每一刀為什麼這樣做，懂材料、懂結構，也懂設計。」張老師認為，數位工具愈來愈重要，但真正的競爭力，仍來自扎實的工藝能力。
圖：學生進行木工實作，測量木板長度
不只是做家具，更學會團隊合作與市場思維
到了高三，家具設計科的學習方式開始改變。不同於低年級著重個人技術，高三學生會以四到五人為一組，共同完成一件大型專題作品。從發想到設計、材料規劃、加工、組裝，每個人各司其職，也模擬未來進入企業後的合作模式。作品完成後，除了參加教育部專題競賽、全國技能競賽、工科技藝競賽等，也有機會參與校外展覽。
曾有學生作品在木藝展展出後，被現場民眾直接購買；也有學生利用課堂作品，在網路平台販售，第一次感受到自己的創作真的有人願意買單。張老師認為，這種成就感，是任何分數都取代不了的。「學生知道自己的作品可以被市場接受，自信心就會完全不一樣。」
除了參與競賽，科上也安排家具博物館、家具產業及相關展覽參訪，讓學生理解從傳統木藝到現代設計的演變，也思考家具如何兼顧美感、耐用與生活需求。近年課程更開始加入人體工學、循環設計、生活美學等概念，希望學生不只是製作者，更能成為真正理解生活的設計者。
圖：張耿輔老師指導學生 參與全國工業類學生技藝競賽榮獲 家具木工職類 金手獎第二名
一門技術，打開設計、裝修與國際產業的大門
家具設計科的出路，比許多人想像得更廣。升學方面，每年都有不少學生錄取國立科技大學相關科系，其中近年包括國立臺北科技大學工業設計學系、國立屏東科技大學木材科學與設計系、國立高雄科技大學營建工程系，以及建築、創意商品設計等相關科系。近兩年更有多位學生錄取北科大家具木工產學專班與屏科大木材科學與設計系，持續深化專業能力；就業方面，畢業生除了投入室內設計公司、室內裝修公司、建築師事務所，也有不少人成為家具工廠管理幹部，甚至前往越南、馬來西亞等海外臺商家具企業發展。
張老師分享，不少臺商家具廠目前正面臨世代交替，反而非常需要懂技術、懂管理的臺灣人才。有學生畢業幾年後便升任管理幹部，甚至成為海外家具廠廠長。
談到家具產業的未來，他也認為，臺灣不該再走低價大量生產，而是應該回到高品質、高工藝與客製化設計。
「真正有價值的家具，不只是使用功能，而是能陪伴生活很多年。」家具設計科希望培養的，不只是會做家具的人，而是能融合木藝傳承、美學設計與數位製造能力的設計職人。從一把鑿刀開始，到一台CNC設備，再到未來的空間設計與家具品牌，每一位學生都在這裡找到屬於自己的可能，也為臺灣木藝工藝寫下新的篇章！
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