【觀點】好師資難留?產學合作背後真相:低薪待遇差、傳統士大夫觀念難撼動
【觀點】好師資難留?產學合作背後真相:低薪待遇差、傳統士大夫觀念難撼動

2024年剛開始,高雄市政府已召開二次記者會,分別與陽明交通大學和清華大學簽署合作備忘錄(MOU),由2所大學分別籌設高雄分部,培養未來產業所需的人才,初期將著重於半導體、AI、永續等與未來國家競爭力息息相關的領域。

「產學合作」不是一個新名詞,從過去傳統的建教合作,到前幾年科技部推動的「GLORIA」(Global Research & Industry Alliance,國際產學聯盟),再到這2年依「創新條例」(全名為:國家重點領域產學合作及人才培育創新條例)所設立的研究學院,或初期俗稱的「半導體學院」(台灣大學、清華大學、陽明交通大學、成功大學、台灣科技大學、中山大學各有各的創意命名)。筆者憂心如果學院名稱成為各頂尖大學的「創新」亮點,而非思考制度與營運面上如何跳脫框架,結果恐怕又是換湯不換藥,不為創新只為「創薪」。

過去負責主政的政府部門,涵蓋了教育部、經濟部、國科會或科技部、國發會(部分出資)等,但是每個計畫都是本位思考,缺乏跨產業、跨領域、跨部會的理解,無法落實學以致用的人才培育計畫。 舉例而言,教育部不管產業發展,經濟部面對國內外經濟情勢或能源政策已傷透腦筋、無暇育才,國科會包山包海無法偏廢個別領域或產業(具競爭力的產業恐怕更有資源與能力自己做下一代的研發),國發會下的國發基金更只扮演金主的角色,而非運籌帷幄於國家長期發展。

當我們的政府部門長期欠缺橫向溝通協調的機制與文化,所謂的「不管部」政務委員就形同虛設,加上其本身既沒有人事權也沒有經費,結果一定程度可想而知了。換句話說,產學合作從來就不是這些部會的KPI (Key Performance Indicator)。如果是好幾個部會共同承擔的事,其實就是沒人需要負責的事,成敗不影響官運,自然就不會太上心了!

校園薪酬失衡,難留好師資

最近有一種現象,企業人才不足、但失業問題嚴重。有人解讀是因為台灣低薪,很多人不願屈就 。但果真如此嗎?

以正常人力供需而言,找不到人照理說企業應提高待遇才是,怎麼會低薪? 可能的原因是求職者的「skill set」(整體技能)不符合產業需求。產學合作的首要任務是縮小這個鴻溝,但學校教育不能僅是職業訓練所或補習班,同時要多著墨於培養長期人才目標如團隊合作、職業操守、主動負責、不斷學習等方面的能力。

宏觀的產學合作應該是學校培養人才的同時,又能兼顧積蓄研發能量和產業競爭力。其中最關鍵的人是老師(教授), 而老師也常是產學合作中最大的挑戰。因為大部分的教授可能一輩子都沒有產業經驗,不了解實務運作的困難,也不太關心成本的控制與生產環節的問題。對於產業高度競爭與時效性的要求,也常常與教授們選擇寧靜的校園、較緩慢的生活節奏作為其事業的初衷相違背。

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另一方面,有產業經驗的人,也不願到學校教書做研究,主要是台灣教授的待遇實在太差。這幾年頂尖大學的校長們忙著募款,有部分就是為了補貼優質年輕教授的微薄薪資,但成效非常有限。 找不到「又要馬兒好、又要馬兒不吃草」的教師將會是未來幾年大學的嚴肅議題。

教授的鐵飯碗來自升等成功成為副教授以上(Tenured Professorship),但其升等資格主要是依所發表的論文審查,其他如教學評量和產學合作的具體內容並不在升等的標準中。這是另一個產學合作缺乏教授願意全心投入的間接原因。

筆者建議教授們的收入除了傳統公務員齊頭式、不同工但同酬的給薪標準外,也可接受民間企業的股票(代表長期的合作關係和承諾),財團法人的研發產學計畫執行費且沒有訂上限(而不是區區的1、2萬元計畫主持費,想想是不是比當家教還不如)。同時,以專利發明的申請與學術論文發表做為升等考核的雙軌並行。同樣的模式也適用於教授指導的博碩士生的畢業標準,特別是鼓勵產業在職生回校進修時,多以申請專利或解決產業面臨實際問題的專案來取代論文(依「創新條例」的精神,半導體學院的研究生與教師應可率先示範實施),且可同時邀請業界主管擔任共同指導教授。

產學合作的創新與打破傳統士大夫觀念(比如以考試成績和學術論文為標準)息息相關。如果大學依舊像學術象牙塔,低薪留不住好老師,也無法吸引來自企業界有實務經驗的學者回學校教書做研究。如此以往,劣幣驅良幣的學術殿堂恐難持續下去。

責任編輯:蘇柔瑋

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免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude
免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude

在某個大雨滂沱的晚上,超級感謝有 7 位一天一 AI 的讀者來體驗我做的「會議紀錄整理師」AI 工作流。現在,我要把它免費開放給你用了!

今天來跟你分享,一天一AI PRO 設計出的 AI 工作流,到底可以幹嘛,並且讓你試用看看。

首發就是「會議紀錄整理師」,這是我自己最常用的工作流之一。有了它,會議上我都可以集中精神發表意見,之後 AI 再幫我統整即可!

除了省時省力、釐清待辦,我還多做了一點巧思:區分出討論項目與決議。那些會議上討論過的,但根本沒結論的事情,我請 AI 幫忙抓出來。

這個工作流可以到一天一AI PRO 的官網下載,裝進你的 ChatGPT 和 Claude。具體怎麼做?往下看圖卡吧。

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AI會議紀錄怎麼做?「會議紀錄整理師」自動整理逐字稿

會議紀錄整理師是什麼?

每次會議我會取得同意後錄音,一結束就把逐字稿丟給 AI,呼叫「會議紀錄整理師」技能來做紀錄。逐字稿的錯字多、內容散亂、缺乏說話者資訊,通通沒關係,這個技能可以通過一串設計好的流程,區分是哪種會議(進度追蹤、規劃討論、解題決策)來決定紀錄的重點,最後產出會議紀錄通知信+留存版的完整紀錄文件。

AI整理會議紀錄最大亮點:自動區分討論、決議與待辦

最有感的亮點:區分出討論項目與決議

看完「會議紀錄整理師」整理的紀錄,第一印象一定是「很清楚、有結構」。但細看會發現,它除了幫你列清楚待辦事項,也會提醒你會議缺失的資訊,例如沒指定負責人、沒確定截止日期、哪些是拍板的決定、哪些決議沒討論完、哪些人的意見有衝突。

同件事反覆討論怎麼整理?AI只抓最後拍板結論

結論回掃:同件事來回討論,AI 只認最後的拍板

開會常常一個議題反覆討論,前面說「先用 A 方案」,後面又改口「還是 B 好」。一般 AI 整理會把兩個都列出來,會搞不清楚到底選了哪個。「會議紀錄整理師」有「結論回掃」機制:以最後一次明確確認為準,早期被推翻的版本會被歸類到「否決了什麼」,不會讓過時的決策混淆你。

與會者有誰?例行會議可以沿用團隊設定

與會者有誰?例行會議可以沿用設定

第一次使用,直接貼逐字稿就能跑。AI 遇到不認識的人名或職稱,會在結尾列出來問你:「這位是誰、負責什麼?要不要記下來?」你回覆後,它就建立你的團隊記憶檔。下次再開相同主題的會議會自動沿用,提高會議紀錄裡名字、職稱、待辦事項隸屬的正確性。

ChatGPT、Claude怎麼安裝「會議紀錄整理師」?

下載後怎麼用?

註冊登入一天一AI PRO 官方網站,找到「會議紀錄整理師」的立即下載按鈕,下載 zip 檔。Claude 網頁版的用戶,從Setting→Skills→右上方Add選擇→Upload skill→上傳 zip 檔。ChatGPT 網頁版的用戶要是付費版:開一個新對話→選擇「工作」標籤→在對話框上傳 zip 檔→輸入「幫我安裝到個人雲端技能」。完成設定後,重整頁面、開新對話,在對話框輸入「/」或是「@」輸入「會議紀錄整理師」就能把技能呼叫出來,再把會議逐字稿貼給它就行了。

AI會議紀錄還能怎麼用?散會前確認、累積成專案進度報告

散會前就做紀錄、同專案紀錄能做成進度報告

我在每個會議結束前,都會速跑紀錄,現場確認與會者的理解都一致。同一個專案的會議紀錄累積起來,還可以變成專案進度簡報給主管看:這個月做了哪些決策、還有哪些待辦沒完成、風險有沒有被處理掉。

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延伸閱讀:
一天一AI PRO上線!6組專家工作流,讓ChatGPT、Claude不再每次從頭教

AI又唱反調?每月10分鐘做記憶健檢,4招讓ChatGPT、Claude認得現在的你

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