epprobate國際品質認證啟動儀式  數位學習品質國際認證時代來臨
epprobate國際品質認證啟動儀式 數位學習品質國際認證時代來臨

由經濟部工業局主辦、財團法人中衛發展中心所執行之「數位學習品質服務中心」推動數位學習品質不遺餘力,101年與比利時學習機構網(LANETO)及比利時瓦隆通訊(AWT),共同首創數位教材國際品質認證標章epprobate,並在七月底舉辦「品質無界‧創新無限」數位學習品質與創新教學研討會,邀請專家學者分享數位學習品質認證與epprobate國際品質認證標章內涵。

小標:****epprobate****背書****產業****進軍國際市場如虎添翼**** 

數位典藏與數位學習國家型科技計畫共同主持人國立臺灣師範大學張國恩校長表示,品質服務中心成立10年來,不但制訂規範,更扶植產業提升競爭力。張校長觀察,10年前業者著重在商業角度與學習的流程;但透過了解規範與接受輔導的過程,現在改以使用者需求為中心來製作教材。據調查,學習者採用通過認證的數位教材,在學習前後的滿意度以及學習效果均有大幅的提升,顯示出品質認證的重要性。為了協助國內數位內容產業進軍國際市場,品質服務中心從100年起積極與國際合作,與國際知名學習機構共同創立epprobate國際品質認證,希望藉由通過國際認證,進一步把台灣數位教材帶到世界舞台。

小標:數位內容界的米其林指南

epprobate認證機構主任Harvey Mellar解釋,epprobate最革命性作法就是更重視教材的質感與學習者的回饋,不採用以往指標分數的計算公式,取而代之由國際審議小組與認證廠商共同討論,參酌廠商與學習者提出的回饋報告以作為評比加權。

「如同每個人學習有差異與需要彈性,epprobate認證也給予申請者很大的彈性!」淡江大學教育科技學系徐新逸教授補充,epprobate認證就像是國際知名的「米其林指南」的評等系統,有最中立與公正的評鑑。epprobate國際品質認證的審查除了教育專家外,並納入內容專家、業者、使用者,讓申請者在評比過程表述自己的教材;同時也可從認證審查委員所提供的專業意見中,思考教材修正的可能性。品質是一個持續改善的過程,而不是一個終點。

小標:創意教學****學生與教師的雙贏策略

研討會上半場除了介紹epprobate國際品質認證與業界邁向品質卓越之路的分享外,也邀請到台北市政府公務人員訓練處孫清泉主祕分享台北e大的的品質創新作法。下午場則由學界分享如何透過創意教學,創造學習者的樂趣,提升學習效果。國立臺灣科技大學數位學習與教育研究所黃國禎教授以「無所不在之生態探究學習環境設計」之研究案例,將蝴蝶生態教學融入到行動學習模式,提供學生個人化的學習引導。高雄市右昌國民小學蔡如珮老師以「我的數位旅遊書」為題,從生活經驗出發讓學生利用心智圖組織文章的架構,讓學生愛上寫作的創意教學。其他講者也分享了在生活中如何培養創意、發揮創意的好點子。

創意教學與epprobate國際品質認證是提升學習效果的兩項利器,在學習無所不在的知識經濟時代裡,教育單位與數位內容產業若能善用這兩項利器,不但能提升數位學習的品質,更能創造學習產品的產值。

查詢epprobate國際品質認證辦法:數位學習品質服務中心http://www.elq.org.tw/

查詢更多創新教學案例:創新學習與數位文創社群網http://learnlab.elq.org.tw

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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