成為 AI 科學家｜打造數學基礎與統計地基，輕鬆開拓機器學習應用之城
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數學
具備良好邏輯思考與問題解決能力，能有效分析數據、評估風險並做出合理判斷。對資料整理、統計分析及預測趨勢非常重要，有助提升工作效率與決策品質。無論財務報表、行銷數據還是工程計算，都能精準處理，避免錯誤。此技能在科技、金融、製造及行銷等多個產業皆為核心競爭力，能讓個人在職場中更具優勢與專業度。
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「企業內部講師認證班」是針對企業內部講師的需求及問題開發設計的課程，課程設計結構完整、邏輯清楚，課程內容有趣、易學、實用，不論是無經驗的儲備講師或有經驗的內部講師，都可輕鬆上手、獲益良多。
「企業內部講師認證班」從重要基本概念奠基開始，接著教案教學設計、多元互動教學技巧與教學輔助工具應用、魅力表達與肢體展現、教學案例分析討論到如何做好教學前的準備，一路展開，逐步累積，最後讓每位學員上台演練並同時為每位學員錄製個別的教學過程以及講師回饋，讓學員真正了解問題所在，進而讓學員功力倍增。此外，本班亦延續人資協會最為業界所稱讚的學習輔導設計，配置有相同課程學習經驗的優秀學長姐擔任專任導師與助理，讓學員在學習及行政上都能得到最佳的服務。
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104資訊科技股份有限公司
GCQA企業體驗學習引導師
GCQA企業體驗學習引導師證照，是一張由國際認證機構發行的體驗式教學培訓師認證，旨在提升企業顧問、企業講師以及大學講師的教學能力和市場競爭力。這個國際認證不僅涵蓋敏捷式培訓設計原則，使學員能夠應對快速變化的企業或學習市場需求，還強調體驗式學習的品質，提升新一代學員參與度和學習效果，並著重於四大高階認知學習活動的設計與引導技巧。
企業培訓中常見的痛點包括學員參與度低、缺乏自我學習動機、教學內容難以轉移至實際工作中......等問題。GCQA認證通過引入體驗式學習方法和高階認知工具，加上以學習者為中心的教學法設計，有效解決這些挑戰。四大高階認知學習活動包括：
【體驗工具一】領導力-消失的角落：通過模擬領導決策場景，培養學員的領導力和決策能力。
【體驗工具二】協同力-戰略格雷網：透過群體協作解決複雜問題，提升團隊協作和策略制定能力。
【體驗工具三】問題解決力-挑戰假設：引導學員挑戰現有假設和思維模式，培養批判性思維和問題解決能力。
【體驗工具四】整合溝通力-三星陣列：通過多元溝通與策略擬定，提升學員的溝通技巧和跨功能整合能力。
GCQA認證還包括應對培訓挑戰的策略，幫助學員在教學過程中靈活應變，提升培訓效果和學習成效。這些內容不僅能有效提升學校教職人員教學者的專業水平、也能協助企業培訓的講師，能在教學產業中具有競爭優勢，成為首選的培訓專家。
GCQA全球職業與教育品質評估認證機構
人工智慧：機器學習 Python
人工智慧研究如何使機器具有類似人類學習及解決複雜問題、抽象思考、展現創意等能力，是能讓事物變更聰明的科技。其研究範圍包含了：電腦視覺、語音工程、自然語言處理、移動與控制等。做為人工智慧體系的一部分，「機器學習」是一種資料科學的技術，也是實現人工智慧的一種方式，從資料中學習，獲得辨識或預測新進資料的技能，以協助電腦預測未來的行為、結果和趨勢，其技術廣泛應用在不同領域。
財團法人電腦技能基金會TQC+人工智慧：機器學習的題目設計包含：「監督式學習」、「非監督式學習」、「機器學習應用」等必備的知識及技術，運用不同機器學習方法進行實際案例之分析預測。
財團法人中華民國電腦技能基金會
全方位基礎人力資源管理師認證
『全方位基礎人資管理師認證班』是國內目前梯次數最多、開班最廣、傳承歷史最悠久、唯一且最具系統化的人力資源管理師養成課程，透過具豐富實務經驗且熱情的專業講師團，深入淺出地引領學員循序漸進學習與交流各項主題，過程中並輔以精闢個案探討與擬真實作演練，藉此帶領學員有效提昇本身人資專業知能，並加速培養出能承接未來在人資領域中更具挑戰性任務的實力。
整體課程架構，將從「策略性人力資源管理架構」談起，先帶領學員建立對策略性人力資源管理的整體概念，並打通各項人資功能定位上的任督二脈後，接著以「工作分析」為基礎，逐步、詳實且系統化地介紹各項人力資源管理之「選、訓、用、留」的基本概念及實務，諸如：「人才招募、遴選與任用」、「績效管理與訓練發展」、「薪酬管理與員工福利」、「員工關係與留才管理」等主題。整體系列課程前後呼應、兼具理論介紹、觀念導正與實務分享，使學員對人力資源管理有完整且正確的認識，不僅有助於未來朝向其他人資專業進一步學習上做好準備外，亦能使自己在人資職涯發展上有更清楚的方向及計畫，還在猶豫? 趕快來點選報名吧！
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Scratch程式設計與邏輯思考
Scratch 程式設計與邏輯思考: 通過 Scratch 平台，培養程式設計和邏輯思考能力，適合初學者入門，創建互動式故事和遊戲。
Scratch是一種視覺化的編程語言，旨在以有趣和互動的方式教授編程概念和邏輯思維。對於初學者來說，Scratch尤其適合作為學習編程的起點。通過Scratch，學習者可以理解基本的編程概念，培養邏輯推理能力，為未來的編程學習打下堅實的基礎。
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企管系 | 江湖人稱「小管院」 數學恐懼者也歡迎 | 科系真心話
企管系真的只是「什麼都學一點」嗎？這集《青春通識課》我們邀請中央大學企管系老師與學生一起聊聊，從行銷、人資到財務、AI與ERP系統，帶你拆解企管系的「六大管理領域」。不只談課本知識，還有老師上課用玩具小車解釋經濟學的神操作，以及學生對「數學爛能不能讀企管」的真心告白。想知道企管系怎麼幫你找到方向、培養跨領域能力？這集讓你一次聽懂企管系的實用與魅力！
🎤主持人 Emily 安芷嫻 🎙來賓 中央大學企管系：黃承祖老師、張祐瑄同學
點擊了解本集章節
02:48 新鮮人最愛！「六管」專業領域包山包海
11:10 與商管科系到底哪裡不同？廣度與深度的權衡
17:09 企管系是E人培養皿？
19:10 數學恐懼症免驚！數學只是工具，心態更重要
25:20 玩具車課堂競標 真實體驗「看不見的手」
收聽這集，你會知道——
企管系不只是學商業管理，它是一個涵蓋行銷、財務、人力資源、創業、數位工具與企業策略的多元學習天地。在本集《青春通識課》，我們邀請了中央企管系的老師和學生，帶大家了解企管系到底在學什麼，如何透過課堂與實作建立跨領域能力。
堪稱「小管院」：涵蓋管理、行銷、財務、人力資源與策略規劃
企管系課程結合管理理論與實務應用，學習範圍包含如何分析企業運作、制定策略、管理團隊以及解決實際問題，可說是「小型管理學院」，提供完整管理知識架構，從個人管理到企業策略皆有涉獵，讓同學們未來無論進入企業、創業或升學，都能具備跨領域分析與決策能力。
數學不好也能讀企管系嗎？
很多學生擔心數學能力不足，會影響在企管系的學習。其實企管系需要的數學能力主要是基礎運算、統計與分析概念，而不是高深的微積分或數學理論。企管系的課程更多強調應用、分析與決策能力，所以數學不必太擔心。更重要的是培養邏輯思考、問題分析與資料理解的能力，這些技能比單純的數學計算更關鍵。
案例與專案，讓學生提前體驗職場
企管系許多課程進行的方式非常活潑，老師常用真實企業案例或小組專案，讓學生在課堂上模擬決策、分析問題、執行策略，幫助同學快速理解概念，也縮短學校與職場的差距，培養跨領域思考與解決問題的能力。
國際視野與數位能力不可少
現代企業需求不僅侷限於國內，企管系也強調外語、國際交流與數位技能。透過交換學生計畫、國際專案合作，或 AI、資料分析課程，學生能在真實情境中練習決策與溝通，提高自信與競爭力。
歡迎點擊，收聽本集完整訪談內容
【延伸資源】
🏫不知道怎麼選校系？ 點選連結👉「104升學就業地圖」3分鐘測出你適合的科系
課業、打工、社團、愛情學分你都歐趴了嗎？歡迎收聽【青春通識課】陪你探索自己成為喜歡的樣子✨
精選 推薦 : 豈止證照而已！跨域知識大串聯，打造屬於自己的能力系統
這段Podcast 是專訪Nabi iPAS 證照講師 陳正健（CCChen）如何透過經濟部 iPAS 產業人才能力鑑定，成功建立跨領域的專業系統。他至今已累積取得涵蓋 AI 應用、淨零碳規劃、智慧生產、食品保穫及品牌企劃等五大領域共 14 張證照。
CCChen強調，證照不應僅是孤立的紙本證明，而是應將所學知識與工作實務及數位工具深度結合，以提升解決複雜問題的職場競爭力。他分享了運用 AI 工具輔助學習與時間管理的策略，並以此帶動家人參與，展現出自主學習的正面能量。
他鼓勵專業人士打破學科框架，藉由跨域考證建構個人能力地圖，從而因應智慧化與永續轉型的產業趨勢。這些內容不僅記錄了他的轉型歷程，也為求職者與企業提供了關於人才培育及職涯成長的實務參考。
歡迎收聽▼
https://youtu.be/bUZXvx9eZk0?si=6a4q234WUnAABWiQ
CCChen 老師課程 :
【直播課程＋限時回放】iPAS AI應用規劃師（初級）- 第三梯考前衝刺班｜8/5（三）20:00–21:30 線上直播講座｜104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/4f6e498b-dee3-4fab-935d-64c781840c9c
【2026年－考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級｜全科攻略ｘ考點精華ｘ擬真題庫｜104學習
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/07779700-a980-43d2-8b34-bae808edea61
iPAS AI應用規劃師【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題｜104獨家iPAS AI考證衝刺
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e
跨域選修有望加薪2成！4大樞紐：商管、數學電算、工程、社會心理
大學開學選課季，怎麼選？怎麼學？對未來工作加薪最有利？104人力銀行分析近五千名跨域學習經驗的大學畢業生履歷、完成「跨域學習加薪榜單」，以「商管×數學電算」起薪中位數從3萬3千元，加薪7,000元、增幅達21%最多！104人力銀行職涯教育長王榮春建議大學生善用學校資源，在本科系之外，申請跨領域學程、輔修、雙主修，甚至轉系、轉校等多方探索，為未來職涯作準備。
文／104人力銀行
跨域黃金組合！跨數學電算、商管、工程、社會心理，有望加薪3到7千元
104人力銀行《大學生負面情緒檢測報告》指出，大學生出現焦慮、抑鬱、壓力等負面情緒主因來自「未來職涯規劃」，其中，近四成大學生不知道在學應培養何種能力對未來職涯才有幫助。
104人力銀行分析2019~2023年畢業共計近5千名跨領域學習（輔系、學程、或進修課程）且最高學歷為大學的求職者履歷，產出「跨域學習加薪榜單」，數學電算、商管、工程與社會心理，是黃金組合四大支柱！跨域學習各種組合的起薪中位數，都比單一領域多出3千至7千不等。
以商管學科為例，原本的起薪中位數3.3萬，若「商管×數學電算」，起薪中位數可增至4萬元，高出7千元，增幅21%；大傳、社會心理、語文人文及觀光服務，若跨域學習商管，起薪中位數也比單一學科背景增加3千元。
另外，AI熱潮掀起，數學電算、工程學科不但起薪中位數3.6萬元居冠，也是跨域學習的重要樞紐！以商管人才為例，跨域學習數學電算，起薪可增加7千元，而工程學科、數學電算互相跨域學習，也有4千元加薪紅利。
若是語文人文跨域學習工程學科，起薪可增加6千元；語文人文學科跨域學習社會心理、商管等學科有利畢業後提升求職的薪資競爭力。
大學不分系、跨領域學位成新趨勢
為回應產業對人才需求的急速變化，各大學已積極培養大學生跨域能力，並提供學習規劃輔導，協助大學生探索校內外學習資源、適性發展。104人力銀行升學就業地圖彙整各大專院校科系介紹、畢業薪資出路、學長姐真心話等，提供高中職及大學生選系、選課、以及就業的多元參考。104人力銀行職涯教育長王榮春觀察，跨域學習能讓學生依興趣出發，透過廣泛接觸探索，找到想深入研究內容，各產業對跨領域人才需求強勁，科系專業已不再是單一指標。
各校不分系及跨領域學士學程，依學群可分為六大類：
跨學類大學及學位／學程一般跨學類多所大學提供不分系學士學位學程，如陽明交通大學、成功大學、中正大學、東華大學、臺東大學等。工程跨學類清華大學、中央大學等提供工學院學士班，臺灣大學的生物機電工程學系，臺灣科技大學有全球發展工程學士學位學程和工程學士班，還有龍華科技大學的半導體工程系、明志科技大學的工業人工智能學位學程等管理跨學類東華大學的管理學院會計與資訊管理國際學士班、暨南國際大學管理學院學士班、中原大學與美國天普大學商學管理雙學士學位學程等數理化跨學類清華大學、中央大學、陽明交通大學等提供理學院學士班藝術跨學類清華大學的藝術學院學士班、銘傳大學的動漫文創設計學位學程等文史哲跨學類中興大學的台灣人文創新學位學程、中央大學的文學院學士班等
104人力銀行「青春通識課Podcast」邀請東吳大學四年級學生辛薇分享雙主修社會學、心理學的學習動機。她從高中探索興趣時發覺自己對「人」擁有濃厚興趣，選擇第一類組並訂定目標為社會學系；暑假追韓劇，看到劇裡醫生助人的情節，心中又無比嚮往，但要從一類轉組至三類考取醫科較不切實際，便以心理諮商師為目標，同時申請雙主修：心理學與社會學，讓未來職涯有更多選擇。
節目同時邀請104人力銀行職涯教育長王榮春分享人生經驗裡的「心流時光」，讓大學生選擇科系時，運用工具梳理人生歷程，了解興趣所在並發展天賦。
用聽的！跨域學習好處多多｜畫出「心流地圖」喚醒你的隱藏天賦
替職涯加值，你還會想看
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2024年《大學品牌力》十指標評比百校！成大居首，前十名輔大唯一私校
資訊工程系（下）｜從 Debug 到密碼間諜戰，教室裡的腦內對決現場｜逢甲大學｜科系真心話
資工系下集，帶你走進資工人的真實世界。從大學四年如何被訓練成冷靜又邏輯的「問題拆解高手」，到老師如何用生活化教學讓程式與晶片變得有趣，再到研究所與職場的抉擇路口——升學還是就業？軟體還是硬體？本集也邀請逢甲資工的老師與博士生分享心法，談資工系學生最容易忽略的軟實力、真實挑戰與給準新生的建議。一次看清資工系從學習到職涯的全貌！
🎤主持人 Emily 安芷嫻 🎙來賓
逢甲大學資工系：郭崇韋老師、陳子皓同學
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02:21 想讀資工？先測是不是「研究/實作」體質
06:46 老師超有邏輯？密碼學課程是「間諜競賽」
10:34 技術 100 分，表達能力 120 分！資工人的溝通秘笈
12:38 Coding 不只是 Debug！老師教你用程式算 BMI、搭 Ubike
17:29 唸資工要直衝碩士/博班？CP 值最高的學歷點在哪？
26:17 薪水怎麼選？硬體大廠 VS 外商軟體，秘訣大公開
29:05 社會化衝擊：資工新鮮人剛出社會遇到的四大崩潰
32:46 給未來資工人：鎖定未來工作，擁抱科技熱忱
收聽這集，你會知道——
提到資工系，許多人腦海浮現的畫面是內向、邏輯強的學生，獨自對著螢幕 debug。然而，資工系的世界遠不止程式碼，它是一個兼具創造力、解題能力與個人成長的專業養成場域。
人格特質的重要性：研究型與實作型
逢甲大學郭崇韋老師指出，資工系學生多具備 I 型（研究型）與 R 型（實作型）人格。I 型學生熱衷探索新知，能應對技術快速變化；R 型學生喜愛動手實作，與程式設計的學習特性契合。一個樂於鑽研並持續實作的人，相對更適合在資工領域發揮潛力。
課程融合理論與生活，資安課像玩密碼間諜戰
資工系課程並非全是抽象理論。博士班同學陳子皓分享自己曾修讀的「密碼學」課程，老師帶領課堂的方式如同一場數位諜報戰：學生分組競賽、互相破解加密訊息，並進行情境演練模擬真實資安攻防。這種設計讓抽象理論具象化，學生能將所學知識直接應用於實務中，同時提升邏輯思維與問題拆解能力。
碩士學位不只為履歷加分，更是心態的「成年禮」
郭崇韋老師分享，資工系畢業的同學有超過半數繼續攻讀研究所，郭崇韋老師分享，資工系畢業的同學有超過半數繼續攻讀研究所，主要在於大學階段常常是老師在後面督促學生前進，但碩士班則必須主動對自己的研究與未來全權負責，心態上的轉變是邁向成熟的關鍵一步。另外也考量未來職場晉升管理職時，學歷也可能成為被主管與部屬評估的要素。
對於有志繼續深造的學生，陳子皓同學也分享，在選擇碩士班或博士班時，找到對的指導教授與研究室，遠比學校的排名或名聲更重要，一個好的指導教授和實驗室文化，將直接塑造你的專業技能、研究視野與做事態度，對於自己未來發展的影響，遠大於單純的學校光環。因此，花時間去深入了解潛在指導教授的研究方向與風格，才是最明智的投資。
總結而言，資工系的教育核心不只是寫程式，而是學會系統拆解問題、耐心面對錯誤，並善用技術與表達力解決真實問題。鼓勵對科技充滿熱忱、喜歡探索新知、樂於動手做的同學加入資工系的行列。
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學習歷程自述撰寫8大重點，快檢查你有沒有寫到！內附自述範本教學
學測一階審查通過後，緊接著需要準備「學習歷程自述」與「多元表現綜整心得」綜合說明學生在高中三年學習脈絡、個人能力與特質的重要文件。104學習歷程將帶著大家一起了解，怎麼寫學習歷程自述、多元表現綜整心得，並提供範例以及撰寫引導，讓大家學測申請就上！
文／國立中山大學財務管理學系 唐俊華副教授撰寫，由 ColleGo! 授權轉載，104學習歷程調整編寫
目錄：學習歷程自述撰寫8大重點（點連結可直接前往閱讀）
01 封面：撰寫目錄，延伸動機
02 圖表：突顯成績亮點
03 簡述：課程學習成果
04 摘要：多元表現
05 加分：附上申請學系相關成果
06 特質：歷程反思與個人特質
07 重點：就讀動機
08 踏實：未來規劃
附錄：學習歷程自述說明範例
文章開始前有3項提醒：
針對學習歷程自述，部份學系在申請入學校系分則或審查資料準備指引建議撰寫內容，或者限制篇幅，請依照該學系建議方式呈現，本文未必適用，但可參考其原則
本文第二至八小節的順序不代表學習歷程自述內容順序，學生也不一定要完全參照各小節建議，可綜合師長們的提醒，依據自己的歷程作最適合的呈現
本文多次提到的附錄為「學習歷程自述說明範例」，讀者可從文末連結自行下載
一、封面：撰寫目錄，延伸動機
建議在學習歷程自述封面頁提供目錄與頁碼，如附錄第1頁所示。舊制備審資料不需作封面與目錄，這是因為舊系統會將考生上傳的所有檔案合併為一個檔案；然而，新制學習歷程自述是獨立一個檔案，未與其他檔案合併，為了協助大學審查教師了解整份學習歷程自述的重點並立刻翻到想看的內容，可於封面加上目錄與頁碼。此外，在目錄下方可用簡短文字強化整份自述的概念或目標，例如：「我的特質是○○○」、「這份自述呈現我對於○○領域的興趣」、「我想成為○○○」（圈圈請自行代入特質、優點、學習領域、職業、未來目標…等文字）。
學習歷程自述目錄
運用【104學習歷程】目錄功能，自行列出檔案重點，讓教授一目了然
學習歷程 自述範本
學習歷程 綜整範本
二、以圖表突顯成績亮點
雖然大學審查教師可從審查系統看到學生高中各學期各科成績，但是學生仍可在學習歷程自述一開始以圖表呈現某些科目學期成績，其原則如下：
申請學系重視該科目、
學生在該科目表現不錯或者成績有逐漸進步的走勢。
因此，即使某個科目是學系重視的，若成績未臻理想，可不用呈現。若學生認為在校成績不突出，就不需呈現成績圖表，但也不用妄自菲薄，請以其他經歷作為學習歷程自述的重點。
學生可從以下三個管道評估申請學系可能著重哪些科目：
申請入學校系分則、
各學系的審查資料準備指引、
招聯會高中學習歷程資料查詢系統各系學習準備建議方向的修課紀錄與右側欄位。
以不同型態的圖表呈現成績，學生可思考哪個型態較適合自己。以數學成績為例，以折線圖呈現成績進步走勢；或是呈現數學科維持穩定的表現，即使一、兩個學期成績稍微下滑也沒有關係，如果有明顯落差而且之後又回升，用文字大致說明原因即可。
也能用不同的表格呈現多門特定科目的成績。學生可依個人狀況調整表格欄位項目，例如：若申請的學系重視自然領域而且物理、化學成績佳，可改為呈現物理、化學成績。範例提到高三下成績，如果上傳審查資料時未結算高三下成績，可不用列出高三下成績。
撰寫審查資料文件時，不宜使用太複雜的圖表，以免大學審查教師不易快速了解圖表重點。除了圖表外，可用文字簡要說明為何特別提到這門課、對於某門課程的興趣、課程中因為哪些事而獲得成就感，這可協助大學審查教師了解學生為何呈現成績圖表。說明內容舉例如下：進入學系就讀後經常用到數學而且自己有很不錯的高中數學基礎、申請的學系與財經商管有關而且高三「現代社會與經濟」學到許多經濟基礎知識……等。
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三、概要說明課程學習成果
學生可提交課程學習成果給學系審查，雖然各項成果皆有百字簡述供審查教師參考，但是這僅止於「單項成果」說明，建議在學習歷程自述用一頁篇幅說明這些課程學習成果「整體而言」呈現哪些學習收穫、個人能力或特質，並且用適量文字說明各項學習成果，如附錄第4頁所示。這很像百字簡述，但是它可呈現的字數更多、比百字簡述更完整。學生若認為已上傳的課程學習成果百字簡述寫得不夠好，可善用學習歷程自述補充說明。
說明時可條列呈現，以合適的文字作為各項開頭，有助於提示審查者該項重點。附錄第4頁提到的三個課程分別用不同方式作為開頭，其概念分述如下：
有些課程學習成果來自必修課，就不需寫修課動機；
有些課程報告主題是老師指定，就不用刻意寫報告動機；
若報告主題是學生自行選定（或者提出想法後與老師討論再微調主題），可呈現報告動機；
有些課程學習成果是由多個主題串連而成，可簡要說明各主題，或者針對自己最有心得的一到兩個主題說明；
建議簡要呈現收穫，例如：獲得哪些知識、學到哪些方法……等。
建議每一個段落，皆加上簡述摘要，較易快速抓到重點
自述摘要功能，提醒你每段都有重點精華
四、簡要說明多元表現
雖然多元表現可於「多元表現綜整心得」說明，不過也可在「學習歷程自述」呈現重點。「多元表現綜整心得」針對提交給學系審查的多元表現作重點整理；「學習歷程自述」可結合課程學習成果、多元表現、高中修課紀錄、各項經歷作更完整的說明。由此可知，「多元表現綜整心得」與「學習歷程自述」呈現的內容有重疊之處，而且後者可發揮的空間更大。
附錄第5頁用表格簡要說明多元表現，將「學系重視」、「接近學系領域」、「個人表現不錯」的內容盡量往上放。通常審查教師是由上而下閱讀，所以先呈現最重要的內容，讓審查者一開始就認知到這位申請者有不錯的知識能力。
延續上一段內容另外提醒：雖然本文先講成績表現、課程學習成果，本節才提到多元表現，但是學生可彈性安排呈現順序。例如：如果學生成績良好，也有不錯的多元表現，可以在學習歷程自述一開始就直接用簡歷表呈現成績與多元表現，突顯學生的優勢。個人簡歷表架構可參考此篇文章（點我查看）。
看學長姐怎麼寫：多元表現綜整範本
五、適度附上與申請學系有關的其他成果
高三學生將於四月初或四月中截止上傳課程學習成果與多元表現（時程請見各校行事曆），如果提交審查資料前產出其他學習成果與多元表現，可附在學習歷程自述中。有幾點注意事項：
以學習歷述自述附加高三下的課程學習成果，無法在系統上獲得高中教師認證；
附加成果最好對應進入第二階段審查的學系性質；
並非毫無限制地附加成果，學習歷程自述檔案大小以5MB為限；
若申請學系限制學習歷程自述的頁數或字數，未必適合附加成果；
即使符合檔案大小與篇幅限制，若附加成果頁數很多，可先在學習歷程自述正文中簡要說明，至於全文最好以附件方式呈現，以免破壞學習歷程自述整體結構；然而，若附加成果可在一頁內呈現（如：檢定成績證明照片），可直接於正文中說明。
六、搭配提交的資料綜合說明歷程反思與個人特質
綜合課程學習與經歷來陳述歷程反思與個人特質，可參閱附錄第6頁範例。此例運用小標題「學習不畏挫折、調整學習方法以克服困難」精簡說明個人特質並提醒審查教師該段落重點，接著以實際的歷程搭配具體佐證（如：課業成績、檢定成績）說明，內容呼應小標題。
七、就讀動機
就讀動機是學習歷程自述關鍵中的關鍵，重點包括：(1) 因為我（申請者）的哪些表現、經歷、特質，所以我適合讀這個系；(2) 因為這所大學這個系的哪些因素，所以我想讀這個系；(3) 前兩項提到的表現、經歷、特質、校系因素，建議搭配具體事例。以下舉例說明：
1. 可提到與家人有關的經驗，但是重點不是家人的經驗，而是家人的經驗啟發自己哪些動機。例如：父親在銀行服務，因此聽聞銀行工作內容並且有興趣。不過，家人經驗畢竟沒有佐證，所以不宜以此作為主要動機。
2. 由「個人學習與多元表現經歷」引發的動機更重要，可以從高中在校學業成績、提交審查的課程學習成果與多元表現……等項目說明為什麼想申請此學系、自己有哪些優勢適合就讀此學系。若沒有與學系有關的學習成果，可說明「高中時期沒有相關學習脈絡，為何申請該學系」，從能力項目作為切入點，例如：理工班群的學生決定申請財經商管領域的學系，可說明在高中階段數理化資訊課程培養的邏輯思考能力、多元表現培養的能力如何運用於大學學習。
3. 可說明申請校系有哪些資源、制度、課程引發申請動機。一定要參考申請校系網站以及教授、學長姐錄製的學系介紹影片，以便具體指出資源、制度、課程。
4. 適度分段，並且在各段落前善用小標題提醒該段重點。附錄第7、8頁內容幾乎相同，差異在於第7頁使用小標題提醒該段重點，第8頁沒有小標題，讀者可自行比較哪種呈現方式較易協助審查教師掌握重點。
八、未來學習計畫與生涯規劃需築夢踏實
學習歷程自述包括「未來學習計畫與生涯規劃」，學生可說明大一至大四畢業後的初步規劃。這部份有些像舊制備審資料的讀書計畫，以往許多讀書計畫僅列出近、中、遠程想做哪些事，而且想做的事很多。建議在新制度撰寫未來學習計畫與生涯規劃時，未必以近、中、遠程來呈現，而是以目標作為切入點，學生先了解申請的大學與學系有哪些資源或制度，說明如何運用這些資源或制度達成目標。
舉例來說，如果學生想在大四時出國交換，以出國交換為出發點，說明出國交換的動機、如何運用校內英語學習資源提升口說能力；如果學生想在大學畢業後進入職場工作，可說明職場目標，並說明如何運用校內學習過程與資源提升專業知識、表達能力、團隊合作能力…等。學生們可瀏覽申請學系官網了解課程規劃，並且到學院、教務處、學務處、圖書館網站了解資源與制度；或者使用網路搜尋功能，輸入大學校名與想了解的事項名詞（如：出國交換、職涯發展、英語自學資源），可能就會找到相關的校方網站。
撰寫就讀動機、學習計畫與生涯規劃時，最好對於提到的事項有初步想法，舉兩個例子來說明：
(1) 學生提到想運用四年拿到雙學士學位，這對學生而言是很大的負擔，如何兼顧兩個系的課業？這並非反對雙主修，而是提醒學生先衡量申請學系性質與課業負擔，行有餘力再規劃，以免有畫大餅之嫌，並且因應面試時大學教師可能的提問。
(2) 學生若提到未來目標是從事某項職務（如：外科醫生、大學教授、會計師、律師、諮商心理師、設計師），面試時可能請學生說明對於這項職務的了解程度。學生畢竟還是高中生，未必了解職務細部工作，但是可了解大方向。
104學習歷程：未來學習計畫，引導撰寫思考區
未來學習計畫怎麼寫？這裡看詳細內容
【後記】
目前已有許多專家提供學習歷程自述撰寫建議，皆值得閱讀，學生擷取各種建議中適合自己的寫法，寫出屬於自己的學習歷程自述。文末提醒三件事：
本文前半部著重成績、課業的鋪陳提醒，但是這未必適合所有學系，部份學系可能更重視多元表現；
撰寫學習歷程自述前一定要詳讀申請學系申請入學校系分則、審查資料準備指引，以符合學系的撰寫要求；
本文多數內容同時適用於大學申請入學與四技二專甄選入學，但是文中提到的時程與檔案容量限制僅適用於大學申請入學，學生若是參加四技二專甄選入學，需留意時程與檔案容量限制的差異。
【誌謝】
本文撰寫過程獲得許多高中師長與同學的建議，在此一併致謝。
【附錄】
看完仍然沒頭緒？這邊參考學長姐自述、綜整範本⮕連結
「學習歷程自述說明範例」⮕連結
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「數據／資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修
大數據時代來臨，企業數位轉型的需求應運而生，因此數據工程師（資料工程師）在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師，強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。
成為數據工程師的 12 項必備技能（點擊可跳至章節）：
基本技能（程式語言與資料架構）
網路概念
資料庫 Database
數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據倉儲 Data Warehouse
分散式系統
數據處理
機器學習 Machine Learning
作業編排管理
前端與儀表板
後端框架
自動化與部署
如何開始數據工程師之路？了解數據工程師工作日常
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文／LnData 麟數據科技
數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal)
一、基本技能
首先，以下是最基本的必修技能，也是想進入這個行業需要的優先入手技能，包含：
SQL：SQL即「Structured Query Language」，也稱做「結構化查詢語言」，是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言，用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作，如數據檢索、修改和定義，且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。
程式語言：數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據，如 R、Scala、Java等，但首推 Python，因為Python容易上手，並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源，使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此，Python還有豐富的開發者社群，讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。
Git：即「Global Information Tracker」，Git是版本控制的重要工具，可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作，幫助資料工程師協作開發數據工程項目，並確保團隊成員之間的協同工作，可避免有人亂改或誤刪代碼。
Linux指令和Shell腳本：Linux是一種常用的作業系統，數據工程師經常使用它來處理數據，常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令（例如cd、pwd、cp、mv等）和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。
資料結構和演算法：數據工程師需要對資料結構（Data Structures）和演算法（Algorithms）有足夠的理解和解決問題的技能，以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。
二、網路概念
由於現在大半數據都在線上，因此工程師常需接觸與處理VM（虛擬機）、伺服器和 API（應用程式介面），而此時就需要對 IP（互聯網協議）、DNS（域名伺服器）、VPN 等基本網路概念有基本了解。
API（應用程式介面）概念示意( Source: Geeks For Geek)
三、資料庫
資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，相關概念包含：
基礎知識：資料庫是存儲數據的空間，包含表（Table）、行（Column）、列（Row）、鍵（Key）、連接（Join）、合併（Merge）和模式（Schema）等基本概念。
SQL：雖然前面提過了，但要知道在使用這些資料庫時，SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法，因此這邊再提一次。。
ACID：是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）的縮寫，旨在確保數據操作的有效性和穩定性。
資料庫建模：指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程，包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。
資料庫擴展：包括垂直擴展和水平擴展，它們用於增加資料庫的性能和容量。
OLTP與OLAP：OLAP（在線分析處理）、OLTP（在線交易處理）是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統；OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。
關係型資料庫：Relational Database，是大多數應用程式使用的傳統資料庫，用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。
非關係型資料庫：Non-relational Database，也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同，它們不使用固定的表格模式，而是以更靈活的方式存儲數據，適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型：
鍵值資料庫：如Redis、DynamoDB、FireBase
圖形資料庫：如Neo4j、ArangoDB
寬列資料庫：如Apache Cassandra、Google BigTable
常用的關係型資料庫 MySQL
四、數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統，它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據，而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據，可以是文本、圖像、影音等，也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。
數據湖通常使用分佈式或物件存儲（Object Storage）系統來存儲大量數據，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲，每個對象都包含數據本身、元數據（metadata）和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織，並且具有元數據以描述數據的特徵和用途，能夠更好地管理和查詢數據。
五、數據倉儲 Data Warehouse
數據倉儲（Data Warehouse）是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中，以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含：
SQL（略）
規範化與非規範化：在數據倉儲中，數據可以以規範化（Normalized）或非規範化（Denormalized）的方式進行組織和存儲，具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性；而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。
OLAP與OLTP（略）
六、分散式系統
包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中，多台機器（稱為節點或伺服器）組成叢集並共同協作，這些機器可以在不同的地方執行，彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性，同時減少單點故障的風險。
由於其複雜性，這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此，為了開發與佈署這些系統，數據工程師需要使用叢集管理技術或工具，如Kubernetes、Databricks，或者自行建立Hadoop叢集等。此外，還有許多開源技術可供利用。
Kubernetes 也稱為 K8s，是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo)
七、數據處理
數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程，這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時，通常會使用各種工具和框架，具體選擇取決於任務的性質和規模。
以下是一些常用的數據處理工具和框架：
Pandas：Pandas是一個好用的Python套件，常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數，適合用於數據轉換和清理。
SQL：（沒錯，又是它）由於多數數據倉庫支持SQL語言，因此SQL是一個常用的工具，用於執行數據轉換操作，尤其適用於處理結構化數據。
Spark：Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架，它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作，性能高且具有可擴展性。
Spark Streaming：Spark Streaming是Spark的一個模塊，用於處理流式數據。它可以實時處理數據流，非常適合需要即時分析的應用。
Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics)
八、機器學習 Machine Learning
機器學習（Machine Learning）是一種人工智慧（AI）的子領域，它教導電腦如何從數據中學習，以自動改進和做出決策，而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域，如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。
人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域
對於數據工程師來說，了解機器學習的不同類型，包括監督學習、非監督學習和增強學習，以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型，並學會處理數據、調整模型參數，以及評估模型的預測準確性。
操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等，這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型，並構建更準確的工作流程，幫助數據科學家做出更精確的決策。
Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台
此外，還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方，如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面，使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。
AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS)
九、作業編排管理
編排（orchestration）是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行，以達到我們的目標。
最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖（DAG）來記錄工作流程，讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程，並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。
其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景，可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具，可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務，提高工作效率。
Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow)
十、前端與儀表板
前端和儀表板（dashboard）是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據，並讓用戶與數據進行互動。
舉例來說，Jupyter Notebook 是一種常用的工具，它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。
Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具，是許多資料科學工作者選擇
此外，儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau，以及 Python 套件如Dash 和 Gradio，也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板，讓用戶輕鬆探索數據，查看不同的視覺化結果，並根據需求進行操作。
Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具，建立企業數據儀表板
十一、後端框架
後端框架與軟體工程有關，它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說，如果您想建立一個網站或應用，可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫，以及提供信息給前端顯示。
基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。
除了這些，還有一些雲端技術可供使用，例如G oogle Cloud Platform（GCP）的 Vertex AI API 和 AutoML APIs，這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。
Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架，因輕量靈活而受許多開發者喜愛
十二、自動化與部署
自動化和部署是指使用不同的工具和技術，來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化，有助於提高效率、降低錯誤，並讓應用程式更容易管理和維護。
這個過程包括以下幾個主要方面：
基礎設施即程式碼（Infrastructure as Code）：這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理，使其更易管理和自動化。
持續集成/持續部署（CI/CD）：指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質，並使新功能能夠快速部署到生產環境。
容器化：即使用Docker和Docker Compose等工具，將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程，可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。
Docker工作流程示意
想當數據工程師，如何培養能力？
在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程，或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外，網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源，也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源！
要記得，這些相關技術日新月異，即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的，正因為技術不停在改變，你也不需要強求把上面所有技能練到精通，而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。
數據工程師可以為企業做什麼？
數據工程師日常就是與數據打交道，主要包含收集、讀取、清理，探勘與管理企業的資料，以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法，產生更有價值的結果或應用方式，幫助企業做出更好的決策、優化業務流程，例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此，數據工程師對於企業的重要性不言而喻。
然而，企業想挖掘數據最大價值，並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊，通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色，各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色，互相協作，完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調，除了技術以外，溝通與協作等軟技能也非常重要！
（原文標題：2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能）
[joblist_plugin title='推薦【數據／資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&jobsource=blogc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0' amount='3']
【數據／資料工程師】職場常見證照整理：
序號證照證照介紹發照單位1DP-203 Azure資料工程師技術師身為此認證的應試者，您應該具備主題專業知識，能夠將各種結構化、非結構化和串流資料系統中的資料，整合...＜詳情＞Microsoft2Google專業資料工程師認證專業資料工程師透過收集、轉換和發布資料來實現以資料所驅動的決策。資料工程師應該能夠設計、建置、操作...＜詳情＞Google3SSE 大數據國際認證隨著有關大數據的程式語言、運算平台、基礎理論，以及虛擬化、容器化的技術成熟...＜詳情＞Silicon Stone Education4AWS認證的數據庫-專業級認證報考資格：1.接觸資料庫技術至少 5 年、2.實際使用 AWS 至少 2 年...＜詳情＞Amazon Web Services5台灣風險數據分析師除了相關法遵外，應具備在風險數據分析、質量方法運用、風險預測建模等高階專業...＜詳情＞社團法人台灣風險管理協會更多數據相關證照＜前往＞
【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦：
課程名稱課程介紹【真人直播】零基礎Python數據分析與即時看板實作在這堂課程中，我們將帶你從學習基礎 Python 出發，了解各種常見資料檔案格式與編碼，透過 Python 進行資料表單或檔案的自動化彙整與分析...＜課程介紹＞GA4+GTM網站數據分析實戰課專業的教學設計，以第一線網站數據分析工作者角度，剖析 GA4 四大要領，從觀念的理解到上手實作，提升你的數據分析能力。…＜課程介紹＞成為數據分析師的第一把鑰匙：用Python實作三個資料分析專案以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發，來設計這門課程，適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你!…＜課程介紹＞零基礎成為Python金融數據分析師｜金融資訊爬蟲X視覺化應用課程單元從 Python 程式基礎開始，包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學，製作Python爬蟲工具…＜課程介紹＞更多數據相關課程＜前往＞
別再貪多學不會！學習也要「減法」，3步驟避免淺層學習不白忙
資訊爆炸的時代，我們常常陷入「學很多卻用不上」的困境。事實上，學習也該做「減法」，不是學得越多越好。作者解析如何「為用而學」，透過「選問題→定範圍→實際用」這3步驟，學習不再貪多求全，而是緊貼工作需求，真正學以致用，提升效率又不浪費時間。本文節錄自《減法》，帶你掌握高效學習法，讓努力不再白費！
文／王世民
本文目錄（點擊可快速前往）
敢於做到「為用而學」的3大好處【好處1】工作與學習不衝突，合二為一【好處2】在工作中自然重複，抵抗遺忘曲線【好處3】避免淺層學習，更深入地掌握方法和技能如何才能做到「為用而學」？【步驟1】選問題，即選擇一個工作中要解決的問題【步驟2】定範圍，即確定學習內容的範圍和順序【步驟3】實際用，即實際應用所學內容解決問題
有時，貪多、拚命學很多東西，反而會導致工作與學習都被耽誤，其根源是因為資源錯配。有些時間和精力本該用來做價值更高的事，結果被佔用了，這就會導致投入了資源，卻沒有相應的收穫，甚至造成了機會成本的損失。
比如，我帶過一個做外貿業務員的學員，他的銷售業績不錯，卻遲遲無法升職為外貿經理。其原因是他的英語口語太糟糕了，每次與外商面對面交流，雙方都會陷入「雞同鴨講」的尷尬。他也非常清楚這是自己最大的缺點，但就是沒法投入足夠時間來改善。
因為他怕在自己埋頭練習英語口語的時候，同齡人和時代會飛快發展，把他拋下。於是他拚命學了很多其他方面的知識，比如心理、寫作、時間管理、理財等。這些繁重的學習對突破他的工作瓶頸毫無幫助，他的英語口語依舊糟糕，無法從業務員的職位升職。
如果他將這些學習的時間和精力用在提高英語口語上，也許他早就升職、突破工作瓶頸了。
因此，要克服貪多的毛病，除了敢於留白，讓自己閒下來，還要敢於減少所學的內容，做到為用而學。
敢於做到「為用而學」的3大好處
所謂為用而學，就是從工作的實際需要出發，學習馬上就會用到的知識。這麼做有以下3個好處：
【好處1】工作與學習不衝突，合二為一
從工作需要出發，優先選擇學習的內容，意味著學習就是工作，工作就是學習，而且是比課堂學習更深刻、更具實操性的學習。
你可以透過以下兩個學習場景的差異對比感知。
場景1：你是一家公司的應收會計，你有一項工作是將散落在多個表格中的客戶資訊和該客戶的交易金額，合併到一張表中，要求一個客戶對應一條紀錄。這段時間，你在學習Excel公式的同時，也在背誦英語單詞，你覺得你是更容易將公式用熟，還是更容易記住英語單詞？
顯然，你會將Excel公式掌握得很熟練，包括一些複雜的函數，因為你會在工作中不斷使用這些公式，工作過程就是學習強化的過程；而且工作之外，相較於背單詞，你也更願意繼續學習這些公式，因為工作上有需要，必須學會。
場景2：你跟我帶過的這位學員一樣，是一名外貿業務員，主要工作就是跟進公司的歐美客戶，透過郵件或電話向他們介紹產品、回饋和解釋訂單的進展。那你更有可能記住英語單詞，而不是Excel公式。
因為你會在工作中反覆使用這些英語單詞，而且在工作之餘也更有動力去背誦英語單詞，因為工作需要，所以你不得不學會和記住這些。
因此，只要你做到為用而學，就再也不用在學習時擔心工作沒完成，在工作時又擔心沒時間學習了，因為你的學習和工作是合二為一的。
【好處2】在工作中自然重複，抵抗遺忘曲線
大腦是個特別容易忘事的儲存體，應對大腦忘事最好的方式就是多運用間隔性重複這一方法。
可是，這很難做到。
就以背英語單詞為例。人人都知道每天背誦30個新單詞，再將前一天背的單詞重複記憶一遍，3天後再重複一遍，7天後再重複一遍，14天後再重複一遍，這樣就應該能記得比較牢固了。
但是，到了第4天的時候，還願意重複3天前背誦的英語單詞的人估計就很少了，因為這太枯燥、太麻煩了，還不如只背新單詞。結果就是背了後面、忘了前面。
但是，如果你是外貿業務員，情況就大不相同了。今天上午背的單詞，可能今天下午在與客戶電話交流時就用到了，明天在郵件裡可能又用了一遍，一週後又在與客戶的電話交流中用了一遍。
因此，如果能採用為用而學的策略，就不用再擔心大腦這個儲存體容易忘事，因為最常用的內容，它一定會幫你記得牢牢的。
【好處3】避免淺層學習，更深入地掌握方法和技能
大腦很容易被虛假學習（比如點擊收藏）的滿足感欺騙，所以很多時候，你的學習只停留在表層，即所謂的「一看就會，一做就廢」。
就好比你學習如何下文章標題。
看了別人寫的一篇好文章，說文章標題做到「這最好（How）玩（Why）」，更容易吸引人點開來看。你看完這篇文章後很激動，趕緊收藏了，大腦也很滿足，感覺一下子就已經是下標高手了。
但真到了需要你下文章標題的時候，可能你連「這最好玩」是什麼都有些記不清了；即使記得「這最好玩」是什麼，也擬不出符合這個標準的標題。
可如果你為用而學，你的學習就不會只停留在表層，也就不會將文章收藏起來或大概瞭解文章內容，就不了了之，因為你手頭就有一篇文章等著你下標題，你不得不確確實實擬出一個符合「這最好玩」標準的標題出來。
當你擬出這個標題後，你會發現新問題：為什麼依然沒什麼人看我的文章呢？
於是，為了解決這個新問題，你會更深入地學習，會發現除了標題格式要符合「這最好玩」，標題內容也要能切實滿足讀者的某個需求，如體現身分的需求、實用的需求等。
因此，採用了為用而學的策略後，你就能更深入地掌握你所學習的方法和技能了。
如何才能做到「為用而學」？
知道了為用而學的這麼多優點，現在你可能會有一個新的疑問：到底要怎麼做，才能做到為用而學呢？
方法很簡單，只需要按照下面的3個步驟做就可以了。
【步驟1】選問題，即選擇一個工作中要解決的問題
為用而學，要求學完後能立刻應用，因此你選擇的這個問題，一定是你正在解決或即將解決的問題。
比如，我馬上要錄製一段音訊課程，但是我對如何讓聲音聽起來更舒服不是很清楚，這時我就可以選擇「如何讓聲音聽起來更舒服」作為要解決的問題。
以解決問題為目的去選擇學習內容，就可以有效解決工作忙沒時間學習，或者學習後沒有實踐，無法真正掌握知識的問題。
【步驟2】定範圍，即確定學習內容的範圍和順序
選擇好要解決的問題後，就要根據問題解決的迫切度和進度，確定學習內容的範圍和順序。
首先要根據問題解決的迫切度，確定學習內容的範圍。如果解決問題的時間比較充裕，那麼學習內容可以全面一點；如果解決問題的時間很緊迫，就要學習立刻能發揮作用的具體方法或技能。
還以錄製音訊課程為例。如果這個音訊課程的錄製有一個月的時間，而且還有一週才開始，這時我就可以買幾本紙本書或一門課程，系統性地學習關於發音、音調、氣息、共鳴控制等方法技巧。
但如果下午就要開始錄製，而且當天就要完成，只有一小時左右的學習時間，這時，我就只能買電子書，直接翻查與「讓聲音聽起來更舒服」有關的方法，或者直接在網上搜索「讓聲音聽起來更舒服的技巧」，並選用其中可以直接上手應用的方法。
確定學習內容的範圍後，還要根據問題解決的進度，確定學習內容的順序。如果解決問題的週期比較長，而且可以分為幾個階段來處理，就可以優先學習第一階段馬上就要用到的內容。
定範圍這個步驟的關鍵，就是一定要控制住自己忍不住想學更多東西的衝動，緊緊圍繞問題解決的需要，來確定學習內容的範圍和順序，否則就會出現陷入學習中不能自拔的情況，導致以下兩個問題：
耽誤了解決問題的時間：因為你能投入學習的時間資源有限，將寶貴資源花費在非急用的內容上，自然就會導致沒能及時學會急用的內容，無法解決眼前的問題。
浪費了有限的時間和精力：學習的內容只要沒有被應用，絕大部分就會很快被忘記，將來要用的時候又要浪費時間和精力重新學習。
【步驟3】實際用，即實際應用所學內容解決問題
不僅要學，更要知道如何在解決問題的實踐中應用所學內容。
一旦你採用了為用而學的策略，就會從解決問題的需要出發來找解決辦法，因此我不擔心你是否會應用所學內容，而是要提醒你如何應用。
在應用所學內容解決問題的時候，如果之前沒有這方面的經驗，第一遍一定要嚴格遵循所學方法或技能的指引，一絲不苟地套用。
為什麼呢？因為在你還沒有經驗的時候，只有嚴格地套用後，才能根據回饋結果證明這個方法是否有用，否則會永遠糾結是方法沒用還是你沒用好；只有嚴格地套用，才能真正理解所學的方法或技能，也才能知道如何根據實際情況改進這個方法或技巧。
以依照「這最好玩」標準擬文章標題為例。如果一開始就加入了自己的理解，沒有嚴格遵循這個方法，也就是擬出的文章標題不完全符合「這最好玩」的標準，那麼如果文章閱讀量未達預期，你是認為自己沒有用好這個方法，還是認為這個方法本身不行呢？你很難給出正確的結論。
反之，如果你擬出的文章標題完全符合「這最好玩」的標準，而文章閱讀量依然不佳，這時你就可以得出結論：只符合這個標準還不夠，還需要考慮更多因素。
因此，在執行這個步驟時，切記：如果沒有相關經驗，第一遍一定要嚴格遵循所學方法或技能的指引。
貪多地學很多東西，看似很努力、很上進，但可能只是一種逃避行為：透過不停地展開新內容的淺層學習，收穫虛假的滿足，以此避開深層學習的困難和痛苦。
所以，貪多學習可能是「偽努力」，為用而學才是「真用功」。
節錄自：商周出版《減法：少即是多，慢即是快。關於時間、精力、效能與人生管理的核心科學。5%精英都在做的減法工作術》／王世民 著
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職場上也要背「九九乘法表」？作者指出，記住關鍵數字，能讓工作變得更有效率。無論是銷售量、生產量或是成本控管，當你能快速理解這些數字背後的意義，就能做出更精準的判斷，提升競爭力。該如何有效記住這些關鍵指標？本文節錄自《解決問題快10倍的數字工作法》，由韓國三星資深經理傳授，如何成為具備數字思維的人才！
文／盧泫兌
你知道為什麼要背九九乘法表嗎？是為了算得更快，還是為了學心算？其實，那些都是活用九九乘法的結果。最根本的原因，是為了打好乘法的基礎。原來是這樣！那如果在公司也像背九九乘法表一樣，記住一些重要的數字，工作是不是就會更輕鬆呢？
職場，就是一個數字的遊樂園。上班時，各類報告中的現況和議題都用數字呈現；開會時，討論和決策也離不開數字，幾乎每項業務都與數字息息相關。
更別提那些處理金錢和利率的金融業者，還有研究員和工程師了。他們需要檢視檢驗（計算）結果中的數字，然後根據數字進行開發或改進。而我每天上班後的第一件事，就是檢查部門的「KPI」（Key Performance Index，關鍵績效指標），以此開啟一天的工作。
確認KPI時，應先檢查團隊等整體指標，再檢視更細部的指標。同時參考昨日指標與當月或當週指標。由於昨日指標僅反映一天的數據，可能因短期變數而產生偏差，因此需要謹慎對待。
檢視KPI時，還要比較目標與現況的差距，並分析超標或未達標的原因。透過這些指標，可以直觀掌握部門的成果和業務進展。
營業部門負責提升銷售額，生產部門致力於增加產量，品管部門則專注於降低不良率。如果將這些目標量化，就能將銷售額、生產量、不良率等設為KPI，作為各部門衡量目標達成與績效評估的依據。
然而，以數字為核心工作的最大挑戰是，「需要檢視的數字太多」。隨著業務範圍擴大，必須記住的數字也越來越多。此外，經營環境變化快速，新議題層出不窮，因此目標經常需要調整。
人類的記憶力有限，能記住的數字當然也有限，心理學家用「遺忘曲線」來描述這種現象。根據德國心理學家赫爾曼．艾賓浩斯（Hermann Ebbinghaus）的研究，人類在學習新知識後，約一小時內會忘掉50％的內容，一個月後則會忘掉近80％。也就是說，大多數的新資訊會隨時間流逝，只留下些許模糊的片段。
圖／采實文化《解決問題快10倍的數字工作法》
那麼，我們該如何克服數字洪流與記憶力的限制？
1. 首先，專注於「驅動組織運作的核心數字」
任何組織只要掌握具體化的目標，相關的數字就會自然浮現。例如，營業部門的目標是銷售量，製造部門的目標是生產量，成本部門的目標則是成本節省金額。每個部門的成員都為了達成這些目標而努力工作。儘管不同產業與職務的性質和內容各有差異，但所有組織都有一個共通點：一定會有一個可量化的目標，這是不可或缺的基礎。
2. 找出「組織內經常使用的關鍵數字」
例如，金融業者需要掌握「利率」和「經濟成長率」、石化業則需要關注「國際油價」、國際貿易從業人員則需隨時了解「匯率」⋯⋯如果能提前掌握這些數字，不僅能大幅節省工作時間，還能提升效率。要在數字洪流中不迷失，穩穩抓住重點，就需要牢記工作中經常提及並使用的數字，同時密切觀察這些數字的變化趨勢及影響。
隨著工作年資增加，偶爾會遇到同事說：「應該理解數字，怎麼能死背呢？」這時不妨想想，為什麼小學時我們要背九九乘法表？因為只有熟記乘法表，才能輕鬆運用乘除法這些基礎運算。而前文提到的數字概念，在數字工作中，就像九九乘法表一樣，是不可或缺的基本工具。
提醒：像背九九乘法，牢記重要數字
驅動組織運作的核心數字
目標銷售額、目標生產量、目標成本節省額⋯⋯
組織內經常使用的關鍵數字
利率、經濟成長率、國際油價、匯率等關鍵數值
節錄自：采實文化《解決問題快10倍的數字工作法：韓國三星經理教你4步驟用數據思考，從企劃、分析、決策到報告都事半功倍，獲得賞識和成就感》／盧泫兌 著
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AI家教上線！ChatGPT和Gemini學習模式實測4招馬上用
用生成式AI學習有多方便？生成式AI推出的學習模式，讓ChatGPT、Gemini馬上化身「隨身家教」。它們的學習模式有什麼不同？怎麼用？本文由《104職場力》小編實測4種好用的操作方式，從數學解題、英文學習、作文練習到生成互動式模擬測驗，一起規劃學習計畫，找到最適合自己的AI學習模式吧！
文／《104職場力》
本文目錄（點擊可快速前往）
ChatGPT和Gemini學習模式有什麼不同？怎麼用？ChatGPT「學習與研究」模式Gemini「引導式學習」模式使用ChatGPT或Gemini學習模式，可以提供哪些資料給AI？AI學習模式實測：數學解題、學英文、寫作文、設計模擬測驗實測1：數學解題，AI幫你拆解步驟實測2：英文練習，AI提示單字文法及英文會話應用實測3：練習寫作文，AI陪你構思架構實測4：用AI設計互動式模擬測驗延伸工具推薦：NotebookLM
ChatGPT和Gemini學習模式有什麼不同？怎麼用？
生成式AI工具ChatGPT和Gemini近期都推出了學習模式，分別是ChatGPT的「學習與研究」和Gemini的「引導式學習」。最大的特色是「逐步引導，而非直接提供答案」，透過蘇格拉底式提問，以互動式提示引導學習體驗，幫助使用者真正理解概念。
ChatGPT「學習與研究」模式
當使用者提出想要學習的主題，ChatGPT會先詢問使用者目前程度、學習目標等，進而量身設計難度適中的學習計畫。也可以透過小測驗和開放式問題做知識檢定，加深學習記憶。
網址：立即前往ChatGPT
【ChatGPT】點選+、更多，找到並啟用ChatGPT「學習與研究」模式
Gemini「引導式學習」模式
當使用者提供想要學習的主題，Gemini會接著詢問使用者最感興趣的面向，確認想先從哪個方面開始學習。回應方面，Gemini會整合圖片、表格、Youtube影片，幫助使用者者理解複雜主題。
網址：立即前往Gemini
【Gemini】點選啟用Gemini「引導式學習」模式
Gemini推出的Gem個人AI助理「學習輔導」可以學習嗎？可以，不過Gem「學習小幫手」的主要任務是協助學習學術主題和一般知識，例如科學、歷史、數學等等，目前尚不支援語言學習。
簡言之，不論使用ChatGPT或Gemini，都是透過引導式學習讓使用者更了解概念。了解用法後，實際上可以如何運用在學習呢？現在就跟著《104職場力》小編來實測看看！
使用ChatGPT或Gemini學習模式，可以提供哪些資料給AI？
使用學習模式時，除了直接在ChatGPT或Gemini對話框告知想要學習的主題，如果手邊已有相關參考教材，例如：講義PDF、歷屆考古題、模擬考卷，也可以直接上傳電子檔或拍照上傳，AI就能快速濃縮重點，甚至出題考卷。
學習資料來源：
直接告知想要學習的主題
提供學習內容電子檔，讓AI拆解重點
如果只有實體教材，也可以將內容或問題拍照上傳
先運用AI工具搜尋相關資料，但需篩選內容
AI學習模式實測：數學解題、學英文、寫作文、設計模擬測驗
除了向AI學習模式提出「想了解OO主題」之外，《104職場力》以4種常見的學習情境為例，實測學習模式的表現。
實測1：數學解題
實測2：英文文法會話練習
實測3：練習構思寫作文
實測4：互動式模擬測驗
實測1：數學解題，AI幫你拆解步驟
首先使用「114年分科數學乙」的考題來測試，分別讓ChatGPT和Gemini的學習模式來教學解題：
以114分科數乙考題為例（資料來源／大考中心）
如果沒有選擇學習模式，在ChatGPT的一般模式情況下，會出現「直接回答」的情況：
ChatGPT-5 一般模式回答節錄：開門見山：正確的是 (1)、(4)、(5)。算法如下——…
若選用ChatGPT或Gemini的學習模式，附上題目並要求教學，則不會直接回答答案，而是採取引導式教學，逐步用問題帶使用者拆解算法，若其中包含公式也會教學。
ChatGPT-5 學習模式回答節錄：我們一起來推這題，但我不直接給答案 😊先釐清規則：一開始箱子裡有 2 張「1000」與 3 張「0」。你先抽出一張（不看），然後主持人再放入一張「500」，接著在：（一）保留你原本抽到的那張（二）丟掉原本那張（不放回），再從箱子裡抽一張我們從選擇（一）開始暖身：若你選（ 一 ），你拿到「0 元」的機率是多少？為什麼？
Gemini 2.5 Flash 引導式學習回答節錄：一開始，參與者會從箱子裡隨機抽出一張牌。這張牌抽出來後，主持人會再把一張標示 500 元 的牌放進箱子裡。這時候，參與者有兩種選擇：選擇（一）： 保留一開始抽出的牌，這張牌上的金額就是獲得的獎金。選擇（二）： 放棄一開始抽出的牌，不放回箱子，再從箱子裡隨機抽出第二張牌，這張牌上的金額就是獲得的獎金。這個問題問的是，對於這兩種選擇，機率和期望值各是多少？在我們開始計算選項(1)之前，我們可以先想想看，一開始從箱子裡抽出一張牌時，抽到 1000 元 和 0 元 的機率各是多少呢？
經過實測，ChatGPT和Gemini的學習模式都能有效引導解題，Gemini甚至會主動詢問「記得期望值的公式嗎」來引導使用者。不過，小編認為部分解題步驟被學習模式拆得比較細，雖然有助於了解整體概念，相較之下要花很多時間才能算完一題。
實測2：英文練習，AI提示單字文法及英文會話應用
接著以「請教我英文的名詞子句用法」為例，觀察ChatGPT和Gemini會如何教學。
從回應中可以發現，ChatGPT會先詢問使用者目前程度、練習需求，並說明基礎概念，再開始教學；而Gemini則是在簡單說明概念後，先詢問使用者想從哪方面開始學，並以問題練習引導學習。
ChatGPT-5 學習模式回答節錄：我們先從你的程度確認一下：你現在是想要高中英文的文法層級（像是準備考試用的），還是比較偏向日常英文應用（會話、寫作要自然）呢？---我先幫你打個基礎：名詞子句（noun clause）= 在句子裡扮演「名詞」角色的子句。👉 換句話說，它可以當：主詞、受詞、補語、介系詞的受詞例子一步一步看（先簡單版）：當主詞（中略）你想要我幫你做「考試導向」的練習（例如克漏字、翻譯題），還是「實用導向」的練習（例如用名詞子句寫生活英文句子）？
Gemini 2.5 Flash 引導式學習回答節錄：簡單來說，名詞子句就是一個有主詞和動詞的子句，但它在句子中的功能卻像一個名詞一樣。我們來看看一個例子："I know who you are."在這個句子裡，who you are 就是一個名詞子句，它擔任整個句子的受詞。為了讓你更了解，我們可以從它的不同功用開始學。你比較想先學名詞子句如何當作主詞、受詞，還是主詞補語呢？（中略）---我們來練習一下。試著用名詞子句來完成下面這個句子，讓它當作動詞 "believe" 的受詞： "I believe..."你覺得後面可以接什麼呢？
其他應用可以用於包括單字學習、文法或會話練習。例如「我想學餐飲業服務人員的英文會話」：
ChatGPT-5 學習模式回答節錄：確認一下：你現在是在餐廳做服務人員嗎？還是你只是想練習「餐飲業常用英文對話」？因為餐飲英文會話會分場景，例如：迎賓帶位、點餐、介紹菜單、上菜、結帳、道別。我建議我們一步步來，先練「迎賓帶位」的常用英文，之後再練其他場景。先給你一組簡單的例子（服務生角度）：（中略）👉 問你一個小練習題：如果客人說 “A table for two, please.” （麻煩來一桌兩人座），你會怎麼回覆比較合適？要不要先試著用英文回答一句？
實測3：練習寫作文，AI陪你構思架構
AI學習模式用於作文構思可行嗎？以114年學測國文作文題目「關於52赫茲，我想說的是……」為例，觀察ChatGPT和Gemini的表現。
以114學測國文作文為例（資料來源／大考中心）
觀察回覆，可以發現ChatGPT直接切入題目重點，說明建議方向和寫作技巧；而Gemini則是引導使用者思考題目的核心意義，詢問使用者認為自己的「52赫茲」是什麼，然後討論如何將用戶的想法發展成文章。相較之下，小編個人會比較偏好Gemini的引導方式，建議大家可以多加測試找到自己喜歡的學習模式。
ChatGPT-5 學習模式回答節錄：題目用了「52赫茲鯨魚」這個意象，它代表一個「聲音與眾不同、無人能懂」的存在。作文要你以 「關於52赫茲，我想說的是……」 為開頭，發揮聯想，寫一篇文章。建議方向你可以從三個角度來切入：1. 自我與孤單感：52赫茲鯨魚的聲音沒有人聽見，就像我們在人生中有時覺得「被忽視」或「無人理解」。你可以寫在班上或生活中，有沒有一個時刻，你感到自己「特別孤單」，但又因此學會如何自我堅強。2. 堅持與信念：這隻鯨魚雖然孤獨，但它仍然堅持唱歌。可以延伸到「即使沒有人馬上懂我，我還是願意持續努力，因為那是我存在的價值」。例子：堅持寫作、畫畫、運動，雖然一開始沒有人支持，但最後收穫了成果。3. 希望與共鳴：52赫茲的歌聲，也可能在某一天，被另一隻鯨魚或人類聽見。可以寫「在孤單之中，我期待能遇到理解自己的人」，呼應「友誼」「親情」「夢想」等。寫作技巧開頭：直接用題目要求的句子開啟：「關於52赫茲，我想說的是……」 → 接著立刻點出你的主題（孤單、堅持、希望）。中段：舉生活經驗或觀察（例如：自己某次努力卻沒人注意的經歷，或看到同學默默努力的感受）。結尾：回到52赫茲鯨魚，呼應「雖然孤獨，但聲音有意義；雖然少數，但依舊值得堅持」。
Gemini 2.5 Flash 引導式學習回答節錄：這篇作文的題目是：「關於52赫茲，我想說的是……」。文章中提到了「52赫茲鯨魚」的故事，牠的聲音頻率比其他鯨魚都高，所以無法被聽見，被認為是孤單的。這個故事也引發了人們的想像，成為了許多創作的靈感。在我們開始寫作之前，我們可以先思考一下這個題目的核心是什麼？你覺得作文中提到的「52赫茲鯨魚」代表著什麼樣的意涵呢？（對話略）---我們現在來想一想，你覺得你的「52赫茲」是什麼呢？這篇作文想邀請我們去探索我們自己身上那種「與眾不同」的部分。這會是你的興趣、你的特質，或者你的想法嗎？
實測4：用AI設計互動式模擬測驗
如果想要透過互動式測驗快速溫習重點，在ChatGPT和Gemini輸入以下提示詞，不用特別選擇學習模式，都可以快速做到！
使用ChatGPT：用quizgpt快速建立Flash Card。提示詞舉例：「幫我學習OO in quizgpt」
使用Gemini：將學習主題轉換為互動式測驗。提示詞舉例：「用互動式測驗幫我學習OO」
《104職場力》小編以「複習歷史考試」的情境來舉例，首先上傳114年分科測驗歷史考古題，並加上指令讓AI協助複習歷史考古題，以下為ChatGPT和Gemini的效果：
ChatGPT-5：輸入學習需求+「in quizgpt」會生成抽認卡互動式測驗。
Gemini 2.5 Flash：提示詞說明學習需求+互動式測驗，就會生成測驗題。每題會有提示，選擇後除了公布正確答案，也會有選項說明講解，更容易輔助學習。
提醒：AI正確性提醒，務必判斷AI回覆內容是否有誤！Google提醒，雖然生成式AI是強大工具，但仍可能會出錯。因此，務必使用內建工具或Google Search來查證資訊的正確性。另外也建議可以盡量嘗試不同的提示詞，以及提問要明確具體，問題本身越明確，AI的答覆就會越有用。
延伸工具推薦：NotebookLM
最後補充，同樣由Google推出的NotebookLM是專為學習設計的AI工具，可以匯入包括PDF、圖片、網頁、youtube連結等內容資料，把資料整理成專屬學習筆記，並幫你提出延伸問題，更可以製作語音摘要、影片摘要、心智圖和產出其他整理報告，就像是專屬的「知識助教」。適合研究型或需要整理大量資料的學習者，更多實用功能介紹請參考：
延伸閱讀：NotebookLM更新影片摘要、中文Podcast怎麼做？3步驟生成
以上就是本次關於「生成式AI學習模式」的實測分享，不只是學生，有職場進修需求的工作者都能運用這些技巧讓學習變得更有效率。不論是ChatGPT的「學習與研究」模式，還是Gemini的「引導式學習」模式，核心都在於讓AI不再只是「給答案」，成為你的陪伴型家教。透過提問和互動去摸索，讓AI成為自己的學習最大助力！
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企業選才新趨勢 104王榮春職涯永續長剖析跨域優勢與職涯競爭力！
面對產業快速轉型與跨域整合的時代挑戰，中央大學推動「校學士」制度，協助學生突破學科邊界、探索職涯可能。為讓學生掌握跨域趨勢與實際行動策略，於今年4月時，中央大學教務處、人資所與職涯發展中心共同舉辦專題講座，並邀請104人力銀行首席職涯顧問王榮春博士，以「如何跨對領域，提升你的職涯競爭力」為題，深入剖析未來產業趨勢與企業選才邏輯。
文/104大學生
未來職場轉型四大發展重點：智慧與數位化、服務化、老齡化與綠色
104人力銀行職涯永續長王榮春指出，未來職場將聚焦於智慧與數位化、服務化、老齡化與綠色轉型四大發展重點。他強調，學生應以原學系為出發點，思考如何與四大發展面向結合，發展跨域優勢。如文史哲背景的學生若想往智慧與數位化發展，可延伸至自然語言處理或AI倫理領域；理工科系若想做綠色轉型，則可探索綠色材料與永續工程應用；資訊專長想進軍銀髮產業，則可鏈結高齡科技與智慧照護設計。
講座透過業界觀點與即時互動，幫助學生具體理解企業所重視的能力組合，並重新檢視自身學習軌跡與未來發展路徑。
為深化學生對校學士制度的理解與應用，本學期舉辦共七場活動，包括制度說明會、跨域規劃工作坊、大一專題講座等，涵蓋制度導入、能力建構與申請實作三大面向。工作坊特別設計自我探索與計畫書撰寫練習，引導學生逐步釐清目標並具體化執行策略。此外，亦邀請實際修讀校學士模組的學生分享經驗，協助學弟妹了解跨域學習的實際挑戰與價值。
中央大學「校學士」制度以領域專長模組為核心，提供51個跨域模組、24個輔系、39個學分學程，學生可依興趣與職涯目標自由選擇，打造個人化的學習地圖。113學年度起首次開放校學士申請，5月6日前須完成至少一次學習會談，5月14日前提交申請資料，錄取名單將於8月1日公布。 學校同步設立專責辦公室，提供一對一諮詢與資源引導，協助學生在探索階段就能掌握正確方向與規劃節奏。
圖：中央大學副教務長王俐容向學生說明「校學士」制度與領域專長模組特色課程，互動良好。照片由中央大學教學發展中心提供
圖：業師游家瑋透過工作坊引導學生自我探索與計畫書撰寫練習。照片中央大學教學發展中心提供
企管系 | 人也能變E人？不只懂管理，更打造你的百搭競爭力 | 中央大學 | 科系真心話
企管系不只是課本上的理論，還有滿滿的寶藏同學和充滿活力的生活！這集節目裡我們聊到企管系學生的多元特質：從「超級 I 人」變身「社交達人」的過程，以及在分組報告、專題合作中磨練出來的團隊合作力與觀察力。我們也談到企管系畢業後的升學、就業方向，以及誰最適合讀企管系。如果你正在考慮企管，或想知道企管人的真實日常，這集千萬別錯過！
🎤主持人 Emily 安芷嫻 🎙來賓 中央大學企管系：黃承祖老師、張祐瑄同學
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33:09 老師學長姐真心話：跳脫舒適圈、自主學習，未來無設限
收聽這集，你會知道——
企管系在104人力銀行的人才履歷資料庫中，是新鮮人人數最多的科系，也因此成為考生最熱門的選擇之一。企管系提供廣泛的學習領域，包含生產與作業管理、行銷管理、人力資源管理、研發管理、財務管理，以及隨著科技發展新增的資訊管理等六大專業面向，培養學生多元能力，並透過課堂與校園生活讓同學實際體驗企業管理的實務挑戰。
多元人格：從內向到活潑的蛻變
企管系的同學們人格特質非常多元。許多人原本安靜內向，但在系上課程與團隊活動的互動中，逐漸變得活潑且樂於表達自己。無論是寒暑假打工、海外旅遊、志工服務，或是修習特殊技能，每位學生都能在不同領域發光發熱。這種多元與彈性，使學生能快速適應不同角色，找到自己的定位。
企管系著重學生的軟實力培養，尤其是團隊合作與溝通能力。在快速表達與討論的環境中，學生學會如何聆聽他人、發表意見並找到適合自己的角色。這種能力不僅限於課堂，也適用於未來職場，能幫助學生在多專業的團隊中協調並促進成果。
觀察力與分析力：成為通才螺絲釘
除了表達能力，觀察力和分析力是企管系的重要特質。學生需透過個案分析了解企業決策背後的原因與環境，學會從不同角度看問題、找出核心問題並提出解決方案。這種能力讓企管系學生在跨領域合作中，能連結不同專業的人才，發揮不可替代的價值。
積極思考、願意觀察與挖掘問題、並熱絡團隊互動，是企管系學生共通的特質，無論是內向或外向、偏理性或感性，只要保持開放的心態、願意探索與接受挑戰，都能在企管系中發揮潛力。
中央大學企管系黃承祖老師，於節目中表示。
多元發展：打造 π 型人才、跨專業整合
企管系重視理論與實務並行。除了必修課程，學校也提供實習機會與業界專題課程，例如中央企管系就提供醫院管理實務、不動產專題、企業家講座等，讓學生了解產業實務操作。同時，隨著AI、大數據、數位轉型等趨勢，課程也不斷調整，例如引入Python程式設計、AI商業資料分析、機器學習與深度學習課程，培養學生掌握新科技的能力。
企管系學生具備廣泛管理能力與專業基礎，隨著學習深入，學生逐步培養跨領域能力，不僅要成為「T型」人才，更要成為「π 型」人才，不僅能專精某領域，還能整合不同專業知識，應對未來快速變化的職場需求。
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104人力銀行獨家贊助中央大學首屆「課程博覽會」！玩轉學習與職涯新航道！
文/104大學生
探索跨領域學習不只一條路！104人力銀行獨家贊助中央大學教學發展中心舉辦首屆「中大課程博覽會」，包含主題演講、教學實踐計畫的教師分享、跨領域專長的模組介紹等等，透過這些活動向全校師生展現跨領域學習的多元樣貌，分享老師與學生創新實踐的故事，進一步啟發學生跳脫單一領域的框架，勇於探索並量身打造個人化的學習地圖與職涯路徑。
探索跨領域學習不只一條路！
今年6月時，104人力銀行獨家贊助中央大學舉辦首屆「課程博覽會」，開幕典禮邀請臺灣大學陳林祈副教務長以「不只一條路：探索跨領域學習的多元路徑」為題，強調跨域學習是一場從設計、演化到整合創新的蛻變之旅。此外，與中大合作開設產學接軌學分班的104人力銀行社會企業處陳秀雲總監也表示，跨領域人才在起薪擁有較高的競爭力，顯示現今社會對多元能力的高度需求。鼓勵中央大學的學生積極善用各式學習資源，勇於探索自身興趣與潛能，為未來職涯開拓更多機會。
圖：104人力銀行社會企業處總監陳秀雲致詞畫面
學習講求整合性、實用性與國際視野
中央大學綦振瀛副校長表示，面對未來社會的需求及挑戰，當今學習已不再侷限於課堂或單一學科領域，而是講求整合性、實用性與國際視野，感謝中大的師資團隊多年來持續深耕於教學與教育創新，為學生打造多元且具前瞻性的學習環境，此次課程博覽會將引領師生共同探索學習的多元面貌，開拓更多學習視野。王俐容副教務長也說明，近年來跨領域議題已成為教育與產業界高度關注的焦點，學生必須積極培養「學習如何學習」的自主學習能力，才能在未來的社會局勢中靈活應對瞬息萬變的的多元挑戰、穩健前進。中大將持續打造韌性的跨領域學習環境，陪伴每一位中大學子發掘自我潛能，自在遙遊於無邊際的知識大海，航向屬於自己的精彩未來。
圖：EMI透過英語繪本說書人微課程，以親近富饒趣味的形式，強化學生英語力與體驗學習的多樣面貌。照片由中央大學教學發展中心提供
整合創新的學習蛻變之旅
面對未來AI的衝擊與挑戰，更高層次的思考模式、宏觀的前瞻思維以及跨域合作能力，是當代人人都需養成的終身學習素養。鼓勵學生積極善用各式學習資源，勇於探索自身興趣與潛能，為未來職涯開拓更多機會。本次課程博覽會以「跨越知識邊界，發現學習新航道」，並融入了校學士學位、數位教學平台、自主學習社群、產學創新競賽等彈性資源，全面解鎖跨域學習地圖的多元路徑。現場超過60個主題展攤，透過多媒體影音、成果海報與簡報發表。活動不僅線上與實體同步進行，更規劃線上成果票選、趣味集點兌獎等互動遊戲，讓師生可以邊玩邊學、深入交流，讓探索跨域課程、開拓專業能力變得有趣又有感——原來學習也能這麼玩！
圖：團隊熱烈角逐特優獎、優等獎與佳作獎。王俐容副教務長與評審老師共同為獲獎團隊喝采。照片由中央大學教學發展中心提供
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