新型態數位學習模式系統設計要素與開發流程
新型態數位學習模式系統設計要素與開發流程
2009.04.15 | 科技

系統設計要素

依據國內外相關研究成果,能夠歸納整理出數項設計新型態數位學習模式「育樂式學習」系統時,必需考慮到的要素:

設計完善的遊戲主題

育樂式學習系統在設計時,必須先訂定出明確的主題,完成故事背景,以及人、事、時、地、物等遊戲進行要素的設定,並環繞該主題,進行學習內容的導入設計。

明確的遊戲目標

遊戲進行的最主要目的,即是達到系統預先設定之目標(goal),同樣的,育樂式學習系統也須明確的告知學習者,該系統的目標為何,並經由關卡、任務(mission)的設計,驅使學習者逐步的往該目標前進。

挑戰難易度適中

育樂式學習系統中,關卡的難易度必須適中,讓學習者能夠循序漸進的克服愈來愈困難的挑戰,並且在嘗試克服挑戰的同時,學習到所需的知識與技能。

遊戲平衡度(game balance)的設計也不可忽視,以避免遊戲進行的方式失衡,而影響學習成效,例如因遊戲平衡度不加,造成學習者致力於加強單一分項知識,反而忽略整體課程的意涵與學習的目的。

遊戲環境的設定

除了遊戲主題要經過良好的設計外,遊戲進行的虛擬環境也要能與學習的內容產生良好的連結,讓學習者在執行動作、進行學習時,不至於被不適宜的虛擬環境所擾亂,例如在遊戲進行時出現過多的資訊,將會使學習者分心、影響學習成效。

合宜的黏著度設計

育樂式學習系統在設計時,需加入能夠有效提升學習者黏著度的要素,例如引人入勝的故事、有趣的挑戰系統等,讓學習者對該款遊戲產生高度的興趣,與想要持續、長期進行的意願,以延長學習者使用該系統的時間,增加學習者學習到的內容深度與廣度。

良好的互動性

育樂式學習系統要能具備良好的互動性,避免單調、乏味的進行方式,並且能讓學習者在進行遊戲的同時得到回饋,了解到自身所學習到的知識與技能是正確或誤謬的。

系統開發流程

實務上育樂式學習系統的開發流程,大致與一般的遊戲軟體開發流程相類似,與以休閒娛樂為主要目的遊戲系統不同,學習系統的設計與驗證過程必須更為精確,經由與業者、專家的深入訪談得知,育樂式學習系統的開發流程大致如下:

尋找合作夥伴

依據教學目的與內容的不同,尋找不同的合作夥伴,例如進行一般學科的教學系統開發時與各級學校合作,設計職能訓練系統時則需與職業學校或是產業界合作。

蒐集教學資源

取得學習內容,如相關的教材、教具等,並且尋得熟悉該領域之專家、教師的協助,確保學習內容的品質。

設定遊戲目的

設定該遊戲式數位學習系統的目的以及架構,包括目標使用族群、遊戲環境、進行模式等。

設計遊戲內容

設計遊戲的故事、進行步驟、關卡等。

進行實驗

倘若該系統為擬真訓練的學習遊戲,則可以真人實際演練的方式,確認遊戲進行的模式、內容等有助於學習,並根據實驗時發現的缺失進行修正。

系統製作

進行軟體開發流程。

進行測試

自目標使用族群中邀請學習者進行試用,以發現系統執行上的問題,不同於軟體開發流程中的beta testing,此步驟的主要目的並非除蟲(debug),而是要觀察系統的適用程度以及學習者的反應,以確保其用於學習的成效。

發表

透過合作夥伴提供給學習者使用。

追蹤使用者反應、進行系統維護與改版

觀察、分析學習者的反應與使用行為,作為日後維護、升級與改版的依據,以提升學習系統的適用程度。

進行育樂式學習系統設計時,須考慮數項基本的設計要素,包括明確的遊戲主題與遊戲目標、具備挑戰性、合適的遊戲環境設定、讓學習者產生黏著度、具有良好的互動性等,方能夠確保該育樂式學習系統能吸引學習者使用,且對學習成效有正面的助益。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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