【觀點】小孩僅睡6小時、軍事化生活…AI世代下的人才養成,台灣教育走偏了哪一步?
【觀點】小孩僅睡6小時、軍事化生活…AI世代下的人才養成,台灣教育走偏了哪一步?

最近我跟台灣的一些同事討論事情的時候,發現他們都有一些焦慮感,這些焦慮感可以分為幾個方向。

第1個方向是,如果這位同事是年輕的家長,他的焦慮感在於能否把小孩子送到私立學校,是否能夠抽到籤?如果沒有辦法抽到籤,那麼將來對小孩升大學就會有「很嚴重」的影響。當我繼續追問,才發現這可能跟108課綱有一定的關係。

108課綱是台灣最新的教育課程改革,目的是培養學生的自主學習能力和多元素養,強調跨領域學習和實作能力。然而,這些改變也帶來了一些挑戰和不確定性,進而影響了家長對教育選擇的考量。

108課綱訂定了一些多元的評量方式,私校通常擁有較豐富的資源,能夠更好地滿足這些需求。私校在課程設計和教學方法上有更多的自主權,可以更靈活地適應和實施108課綱的新要求,並提供更多「針對性的輔導和支持」,這樣父母就不需要疲於奔命、幫小孩「package」(打包),或猜測升好大學有哪些必要的條件及資源。

「錯中學」的成長應用題

另一件在辦公室熱烈討論的是關於「公文式教育」,這項教育法起源日本,指的是將幼兒園、小學到大學等教材重新架構,並強調自學與個別化學習。

台灣有些小孩每天只睡6個小時,甚至連吃飯和寫功課的時間都在車上完成,這讓大家對小孩公文式教育的過度需求、父母軍事化的操練、期待小孩成為人上人的心態有所顧慮。

我做了一個調查,問大家小時候有上公文課或補習班嗎?這些厲害的 AI 工程師告訴我:即使有,對他們的能力沒什麼幫助,太浪費時間了。

這讓我發想:這些小孩有時間玩嗎?他們有時間去追求他們的興趣嗎(不是父母的興趣)?他們有做白日夢放空的機會嗎?他們有時間可以把一本小說好好地看完嗎?

如果他們提早被「packaged」了,失去了摸索、磕磕碰碰、最後找到他們天賦(calling)的機會,那對未來人生事業還會有想像的空間嗎?

如果他們的時間,分分秒秒被父母安排,沒有任何發自內心學習的動力及自律,那長大後,就需要一個全職祕書吧!

還有所謂的公文式教育,很重要的一部分是反覆練習,透過不斷重複練習來提高解題速度和準確性。但這對小孩的邏輯分析及創造力,有什麼幫助?

kid learning school
圖/ pixabay

當然,另一個讓同事們有深深憂慮感的是最近大肆報導的軟體工程師都要失業了,他們都會被AI 工具(例如被AI虛擬工程師Devin取代)。事實上,我們的工程師每個人都搭配了微軟(Microsoft)的Copilot,對他們的coding速度有很大的幫助,人機合作,也能找到更好的解方,尤其是複雜的問題。

我相信人的自學力及創意,終將比任何 AI 工具多走一步,做出更佳的判斷。所以或許世界上不需太多的so-so(一般般)軟體工程師,但有全格局的概念、不斷自我學習成長,又善用AI 工具的優秀工程師,不但被需要,也是炙手可熱的。

非本科生也能當AI操偶師

最後回到那位非常焦慮,要去幫小孩去私校抽籤的同事。我問他如果運氣好,小孩子進了私校,packaged 進了頂尖大學,然後呢?他毫不猶豫地回答:當然是去台積電啊!我聽完就徹底崩潰了。這就是我們對整個 AI 世代的期望及唯一的選項嗎?

在我的想像中,AI 世代將在一個全新的百工百業下(是的,很多工作都是重新創造的),靈活地利用 AI 工具人機協作,創造出新的產品以及更好的生產力和效率,給人們更多的自由及空間。

現在的 AI 工具有很大包容性,任何人都可加入。即便是一位非科技的人,遇到需要解決的問題,若他對語言的掌握力高、擁有強烈的好奇心、會問問題、具有自學能力和想像力、充滿熱情及努力不懈的追求,加上良好的人文素養,都可以找到新的機會、新的定位。

但我們現在的教育環境,是否能培養出這樣的世代呢?

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責任編輯:蘇柔瑋

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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