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講者:tcsu
日期:2022-04-06
觀看: 4593
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列印日期 : 2026/09/27
台灣數位訓練課程
知識庫
AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘,打造沒有幻覺的 AI 知識庫
翻轉教室 2.0 ~ 上課同步錄影出高品質的教材
長度: 05:52,
瀏覽: 4594,
最近修訂: 2026-09-21
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播放影片: https://learning.xms.tw/media/1220
主題索引
1.
上課時錄影
2.
主題式循環
3.
推動
熟悉了系統的線上與實體課程後,接下來馬上就會面臨教育訓練的典型問題
線上教材來源
錄製教學影片真的很不容易!
即使有豐富的教學經驗,也常因為不習慣面對電腦「講課」,無法像站在講台上自在地侃侃而談,更因為可以「重來」,想要講得更好而不斷 NG 重錄 ... 耗時又耗力。
實體課程參與度不高
有時候內容就是艱深、沒興趣、時間又很長 (1 小時以上) ...,讓講台上的老師挫折、學生學習效果也不好。
上課時錄影
其實解法很簡單 ~
就是在教室一邊上課一邊錄影 (用 EverCam 或 xms+ 線上錄影功能),上完課就同時完成教學影片。
這樣的教材品質一定不好,能用嗎?
這是許多人聽到後的第一個反應。
實務上的確如此,
但只要稍作調整,推動主題式循環的授課模式,就能立馬突破!
不僅可以
提升現場教學的品質
,更能在上課的同時,
錄影出高品質的教材
。
主題式循環
什麼是主題式循環?
這是台灣數位學習科技推動翻轉教室 2.0 其中的主要策略之一,主要流程如下:
講解 5 ~ 10 分鐘
除了解決專注力無法持久的現象外
(註)
,因為老師要將內容重新構思、整理成更明確、獨立的主題,教材內容的品質就會因此提升。
附註:
MIT 2014 年發表一篇分析報告 (
Learning from MOOC mistakes, one click at a time
),從近 700 萬次的閱讀紀錄中發現,大部分的學習者看影片不會超過 6 分鐘,雖然這些數據主要取決於影片內容,例如追劇,連續 6 小時還能繼續專注,但短教材通常更能符合人類的大腦學習。
提問
在每一個主題結束,針對較困難的內容進行提問。
因為要設計問題,老師就必須更深入思考教學內容,進而再次改善教材內容,
學習者則因為提問,更打破了學習金字塔的魔咒 ~ 只是聽,只有 5% 的效果。
補充
若學生的回答不是很理想,老師就可以進行補充,針對不容易理解的觀念,從老師講解、提問互動到補充,就有多次從不同角度去理解的機會,大幅解決聽不懂的問題。
在這個循環的授課過程中,就能錄影出高品質的教材,因為
分主題,教材就更有結構。
提問,幫助老師設計教材時深度思考,再次提升品質。
EverCam 或 xms+ AI 會自動分段建立索引,教學影片結構清楚,方便直接跳到特定主題強化學習。
推動
以下就用 OKR 的技巧,透過具體、可執行的策略與方法來,推動就很容易!
目標:
建立公司採用「主題式循環」授課模式。
關鍵結果:
設計公司的 ppt 模版,包含:
主題轉場頁
重點整理頁
QA 頁
有 2 位老師 (兩門實體課) 的 ppt 符合模版規範,並完成上課錄影
重點
1.
向老師說明授課方式
邀請老師一定要看這部影片,這很重要,因為認同就容易推動,教學方式如下:
講解時,請學生不要發問
有時候同學的問題很可能在接下來的講解就會說明到,而且聽完主題有更完整的概念,想清楚再問也會更有深度。這樣就可以不被打斷,一氣呵成講述完整的主題與錄影,聽完主題後再提問。
提問與補充
學習者就會更專注,因為老師會隨機提問,且提問過程剛好可以讓學生的大腦稍作休息,預備進入下一個主題,學習就會更有節奏與效率。
2.
提供教材內容的範本
如何幫助老師做到分主題 + 提問呢?
只要有標準化的「規格」,就容易遵循與檢核,以附件的 ppt 範本為例
如果是 1 小時的授課內容,至少要有 5 張 ppt 不同底圖 (例如:藍底) 的主題
每一個主題結束前,要有重點整理 (彙整與快速回顧) + 要問的題目 (3 題)
因為有標準,即使看不懂內容,也可以清楚檢核,有 5 個藍底 + 重點整理 + 測驗,就過關。
附件:
主題循環_教材範例.pptx
3.
建立老師授課及教材設計指引
建議可以寫成一份 SOP,以後照著做就很容易,例如
授課流程
PPT 設計原則 (分主題、重點整理、Q&A)
如何上傳影片
...
4.
上課前 5 天,請講師提供 ppt
提前很重要,因為
因為老師要提前備課,初步備課後又還有 5 天的時間調整,品質就會更好。
如果不合規格,還有緩衝時間,可以請老師調整。
建議透過專案開工作執行,好處是系統會自動提醒,也方便追蹤。
5.
上課錄影
一鏡到底,過程中不要中斷錄影,因為只要中斷,繼續上課時比較容易忘記錄影,重要內容可能就沒錄到了。
如果錄到一些不重要的內容呢?
沒問題,因為 EverCam 剪接非常方便,且有音軌、畫面縮圖、快轉等方便快速定位的工具,剪掉不要段落就超簡單。
6.
上傳教材
上完課,一定要記得上傳到面授課程,除了讓學員複習之外,也可以變成線上課程,讓無法參加實體課程的人,可以透過線上來學習。
延伸閱讀:
從面授到線上課程 ~ 快速導覽
7.
建立測驗
透過 AI 將每一個主題的題目,直接設計成選擇題。
或是在 xms+ 開啟「自動設計測驗」的功能,
線上錄影完成後,AI 就會自動設計測驗。
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複製檢核清單
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關閉
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1.
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工具很簡單,但錄教材卻不簡單
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5.
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02:54
6.
學習特性分析
03:37
7.
翻轉教室 2.0 ~ 上課同步錄影 + 提問
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8.
錄好的教材,可以用在那裡?
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9.
PPT 設計小技巧
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10.
The end
位置
知識庫
AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘,打造沒有幻覺的 AI 知識庫
資料夾名稱
AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘,打造沒有幻覺的 AI 知識庫
上傳者
蘇德宙
單位
台灣數位員工
建立
2022-04-06 16:44:08
最近修訂
2026-09-21 11:20:29
長度
05:52
引用
7
知識庫
AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘,打造沒有幻覺的 AI 知識庫
1.
快速入門
1.1
AI 人工智慧之道
1.2
60 分鐘就上手 ~ 從 AI 知識庫到 10 倍速傳承
1.3
問&答,是打造企業 AI 知識庫唯一實務可行的方法!
1.4
問,真的很重要!!
2.
需求、現況與突破
2.1
需求:有問題要問誰?
2.2
GenAI 鴻溝 ~ 95% 企業 AI 投資零回報
2.3
為什麼 AI 展示時都很厲害,但實際導入後卻常常令人失望
2.4
隱性經驗危機,AI 巧婦難為無米之炊
2.5
知識管理的 3 大痛點 ~ 經驗進不去、維護困難、找不到
2.6
突破 ~ 什麼都先問 AI 就對了
2.7
寫 FAQ ,是紀錄經驗最簡單、有效的方式
2.8
寫 FAQ 案例:RD 一人踩坑、全體免疫
3.
生成式 AI 的根本限制與風險
3.1
生成式 AI 的 5 個根本限制
3.2
AI 幻覺 (hallucination) 與可能的風險
3.3
避免 AI 幻覺 ~ 不讓 AI 生成、直接輸出 FAQ 內容
4.
打造沒有 AI 幻覺的知識庫
4.1
30 分鐘,建立基礎的 AI 知識庫
4.2
每天 10 分鐘,打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
4.3
有記錄到的這麼少,甚至還寫錯,真的值得做嗎?
4.4
AI 知識社群
4.5
AI 知識社群,執行流程 ~ 寫了,就不要浪費
4.6
AI 小幫手 or 知識社群,要選哪一個?
4.7
推動,很困難?「小行為 + 即時激勵」就對了
4.8
輔導方案 ~ 導入 xms+ AI 知識庫
4.9
教育訓練指引 (以圖書館服務為例)
5.
應用 (1) ~ 用 AI 提升業績 20%
5.1
用 AI 帶動團隊業績提升 20%
5.2
向 AI 學習!
5.3
向 AI 學習的案例:官網價格比較低,為什麼要向你們買比較貴的?
5.4
提升業績案例 (1) ~ 連鎖超商的水餃促銷
5.5
提升業績案例 (2) ~ 連鎖超商泡麵促銷
6.
應用 (2) ~ AI 驅動的學習革命
6.1
70-20-10 學習法則,要很久才能累積經驗
6.2
記錄經驗,可以很簡單、有效率!
6.3
設計測驗,確保學習效果最有效的方法!
6.4
用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
6.5
AI 驅動的翻轉教室 3.0,打破聽課只有 5% 吸收率的魔咒
6.6
翻轉教室 2.0 ~ 上課同步錄影出高品質的教材
6.7
將「現場操作教學」變成高品質的線上課程!
6.8
學習的 5 大關鍵 ~ 理解、整理、刻意練習、回想
7.
採取行動 ~ 導入系統與建立制度
7.1
ABC 行動指南
7.2
冰山在融化 ~ 組織成功變革的 8 個步驟
7.3
做,就對了
7.4
導入企劃書 (1) ~ 分階段策略
7.5
導入企劃書 (2) ~ 深耕人才發展,邁向頂尖 (成為台灣領頭羊、全球典範)
7.6
導入企劃書 (3) ~ AI 驅動的學習革命,翻轉教室 3.0 (邁向頂尖大學)
7.7
為什麼傳統的激勵方法,效果不好?
8.
知識管理 (1) ~ 記錄經驗
8.1
寫文件,很難!
8.2
已經有文件了,為什麼還要寫 FAQ?
8.3
文件看不到重點 vs. FAQ 對症下藥
8.4
不同的經驗,適合的紀錄方式也不同 (因地制宜)
8.5
完美的結合 ~ 文件 + FAQ
8.6
收集經驗,讓 AI 來幫你快速整理
9.
知識管理 (2) ~ 維護資料
9.1
維護資料,很困難!
9.2
ISO 的文件規範,很理想,但是 ...
9.3
AI 驅動的維護資料 ~ 什麼都問 AI 就對了!
9.4
依據 AI 統計資料,持續維護與優化知識庫
9.5
維護案例 (1) ~ 改善「過時」的流程
9.6
維護案例 (2) ~ 改善「不完整」的流程
10.
知識管理 (3) ~ 寫 FAQ
10.1
FAQ 怎麼寫?
10.2
QBS ~ 寫成一個 QA 還是分拆多個?
10.3
降低寫 FAQ 的門檻:AI 輔助與 PREP 結構應用
10.4
寫 1 個 QA 要花多少時間? (含寫作技巧)
10.5
寫 FAQ (1) ~ 快速、高品質的標準化流程
10.6
寫 FAQ (2) ~ 問題,要怎麼描述? (原則與步驟)
10.7
寫 FAQ (3) ~ 內容,先講重點就對了 (PREP)
10.8
寫 FAQ (4) ~ 分領域 or 補前提
10.9
寫 FAQ (5) ~ 排版,可以畫龍點睛! (凸顯重點、增加可讀性)
10.10
寫 FAQ (6) ~ 案例練習 (下標題、排版)
11.
知識管理 (4) ~ 寫文件
11.1
文件:用「重點」來整理就會簡單很多
11.2
寫操作手冊
11.3
案例分析:從「經驗」提升到「能力」層次
11.4
從案例分析到行為變革
12.
操作教學
12.1
[操作] 建立 AI 小幫手 (1) - 基礎 AI 服務
12.2
[操作] 建立 AI 小幫手 (2) - 打造沒有 AI 幻覺的小幫手
12.3
[操作] AI 知識社群
12.4
[操作] 用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
12.5
[操作] 翻轉教室 3.0 ~ 線上錄影、AI 重點整理、設計測驗
12.6
[操作] 依據 AI 統計資料,持續優化知識庫
12.7
[操作] AI 會議管理
12.8
[操作] 案例分析 (1) ~ 問題處理
12.9
[操作] 案例分析 (2) ~ 重點整理
13.
Q&A
13.1
AI 人工智慧之道 ~ 打破砂鍋問到底!
13.2
Google 查得到的、ChatGPT 都可以回答的,還要問嗎?
13.3
現在已經有很多文件了,可以直接給 AI 用嗎?
13.4
紀錄經驗很難?
13.5
AI 為什麼會胡說八道?
13.6
AI 胡說八道,可以解決嗎?
13.7
要如何避免 AI 胡說八道?
13.8
不讓 AI 生成,那要如何回答問題?
13.9
大家都不想寫 Q&A ...
13.10
寫錯怎麼辦?
13.11
寫錯,會留下證據 ...
13.12
FAQ 怎麼寫?
13.13
推動很困難?
13.14
用文件記錄經驗,為什麼不會成功?
14.
補充 (1) ~ 數位轉型
14.1
AI 會議管理
14.2
專案 / 工作管理
14.3
職能知識庫
14.4
工作日誌 ~ 結合職能 + 專案管理的超強便利貼
15.
補充 (2) ~ 其他應用
15.1
打造「學習型組織」的指南
15.2
護理臨床經驗,可以 10 倍速傳承