老師們,請別再用LINE群組與家長連繫
老師們,請別再用LINE群組與家長連繫

家長使用LINE群組溝通這件事情一直讓我覺得很不妥。

小女念公立幼兒園,因為我不喜歡用LINE,所以就沒加家長LINE群(理由請見下個段落)。但是外子有加,上個月他跟我講最近發生了一件事:有幾個家長抱怨有一位姓林的男孩子常常欺負別人,踢別人的書包或者是踩腳。

家長剛開始在群組上放話,引起許多家長的同仇敵愾,反而讓許多小朋友,更是定期向他們的父母回報,這位林小弟弟今天又做了什麼壞事,一些原本沒有危險性的搗亂行為,都被放大成兒童版本的傷害罪了。

前兩個禮拜的親師座談會,老師表示,那個孩子是個特殊的孩子,這學期教育局把他安置進來,他是單親低收家庭、發展較遲緩、情緒控管不好,希望其他家長多包容。初期並不希望其他的孩子知道它的特殊性,怕會取笑他,讓他更不穩定。

但還是有一個女同學的父親,不滿女兒被打頭,在群組上放話要找對方家長,並且說年輕的老師不會處理,他自己處理!

我為什麼不喜歡用LINE群組

群組聊天最大的特色,就是適合哈拉打屁,但就資訊傳遞來說相當混亂。本來群組聊天,就不適合大型團體的溝通,試想一個人一分鐘只講兩句話,三十個人就會有六十條訊息!常常過一陣子就會出現上百條,想要在一堆訊息當中,找出真的有意義,而且重要的訊息,難度相當高。

還有一種令我受不了的訊息:長輩圖!這種圖背景常常有花,並且壓上一些警世名言,下方還有「認同請分享」這個罪惡至極的一句話(笑),或者是將網路謠言製成圖,造成一定年齡層以上人士的瘋傳。長輩圖以外,還有各種問安的貼圖,安安、早安、早安安⋯⋯更是造成訊息爆炸的禍首。

除此以外,我不喜歡用LINE群,也有點所謂的「國家情緒」:因為LINE雖然是日本產,但母公司卻是韓國上市公司Naver,隨著LINE在日本台灣泰國市場的成功滲透,去年風光在美、日雙掛牌上市,而母公司NAVER在韓國政府退休年金當中,佔比2.6%(請看圖),也就是LINE用得越多,韓國人退休就會過得更舒服呢!不過我想這都是個人的選擇。

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LINE母公司NAVER在韓國政府退休年金當中,佔比2.6%。

老師們為什麼不該鼓勵家長們用LINE群聯絡

除了一開始我提到的切身例子,許多老師應該也有感覺:有時候家長之間意見不合,還在群組裡面嗆聲,到了白熱化的程度,搞得老師也很為難。或者是,明明訊息就已經多到爆炸了,還頻頻問老師:你看到我的訊息沒有?學期初就公佈了期末考考試範圍,群組裡面一直有家長問來問去,熱心的家長回答卻貼錯範圍,責任又是誰的?

某些家長喜歡宣導自己的教育理念,動不動傳一些育兒文章,其他家長不一定想看。有時候是轉貼國外學者的「偽」科學研究,那就更是誤傳。我常常覺得某些家長行為很詭異:花了大筆錢讓孩子買科學書籍或者參加科學營,但本身對於網路消息正確與否,常常連多方查證都不會。

家長們用LINE群溝通,因為其「多對多」的聊天屬性,結果常是弊多於利。

但不用LINE用什麼溝通呢?用LINE@呀!

LINE@(讀音「賴誒特」)是我建議老師對家長的溝通管道,說到這裡,馬上有人來打臉了:剛剛不是說了很多不喜歡用LINE的理由,現在又推薦LINE@是怎麼回事?

作為私人聊天,除了LINE,還有Whatsapp、Facebook、Wechat等等替代品,但是老師對家長的溝通方面,我認為LINE@一對一而且可以群體發送,這功能對老師來說比較重要。加上絕大部分家長都有LINE帳號,我個人雖然千百個不欣賞LINE,但還是認為會比一般群組聊天來的實際,而且以家長的角度來看,用LINE直接加入老師的LINE@帳號,執行上比多裝一個其他App容易得多。

LINE@有什麼好處?簡單來說,家長之間看不到彼此,大家都是跟老師一對一溝通,老師有事要公佈的時候,發一個訊息就所有家長都收到了,不用一個一個選。

(LINE@使用方法請參考這篇文章:〈老師怎麼使用LINE@和家長互動

很多老師們開始使用電子郵件或者班級部落格,和家長及學生們互動,我認為早早運用現代一點的資訊傳遞方式,減少使用紙張,本身應該是一件好事,而且科技進步之下,學生們未來的職業種類,很多都會是我們這個世代所不能想像的,跟得上時代也很重要。希望這文章對老師們有幫助。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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