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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關鍵字: #創新教育
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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