講者：andy
日期：2023-02-21
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  • 00:17 1.
    機電公司的難題
  • 00:49 2.
    關鍵是課後測驗
  • 01:16 3.
    課後測驗 ~ 實現學習五大關鍵
  • 02:01 4.
    經驗 10 倍速傳承
  • 02:35 5.
    測驗目的 ~ 引導學習重點
  • 03:15 6.
    題目設計步驟
  • 04:34 7.
    測驗怎麼設計？
  • 04:35 7.1
    講師負責出測驗
  • 05:05 7.2
    一個主題，一個測驗
  • 05:41 7.3
    測驗要 100 分才及格
  • 06:21 8.
    題目要怎麼出？
  • 06:26 8.1
    一定要會的基礎題
  • 06:41 8.2
    重要的內容
  • 07:08 8.3
    容易被忽略的內容
  • 07:26 8.4
    容易被誤解的內容
  • 07:45 8.5
    複雜或不易理解的內容
  • 08:23 9.
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測驗 ~ 10倍速經驗傳承的關鍵
長度: 09:44, 瀏覽: 20, 最近修訂: 2025-06-21
好不容易建立了很棒的知識庫，
如果在做事之前沒學會，或是遇到問題沒有習慣問，還是會做不好，只能亡羊補牢、善後 ...

擁有很棒的知識庫，
卻無法發揮預期的效益，真的很可惜。

因此，如何將記錄的寶貴經驗，
進行有效率的傳承，就變得很重要。

1. 案例背景
有一家機電維護公司，全台灣有超過 500 位工程師，
每個人每天都會面對不同的報修或維護案件，如果可以將這些經驗記錄與分享，一定是很棒的事情。

 
2. 傳統學習，效果很有限
公司為了經驗傳承，
每天在全國連線的早會中，特別安排 20 分鐘的案例分析，由副總主持，但執行起來效果似乎沒有預期的好，同樣的問題還是不斷發生 ....
 
這是可預期的結果！
原因很簡單，依據 1946 年提出的學習金字塔實驗充分解釋這樣的現象，只是聽，2 週後還記得的比例只有 5%。
 
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3. 十倍速經驗傳承 ~ 測驗
聽，是必要的，我們也可以在授課的時候，透過提問引導思考，避開單向講述的慣性讓人專注力發散的問題。

但最關鍵的還是「課後測驗」！
可以藉此實現學習的五大關鍵 ~ 專注、理解、整理、記憶、回想。
  1. 專注
    因為課後要考試，就會更認真聽

  2. 理解
    透過題目，引導學習者思考

  3. 整理
    每一個重點，就設計一個題目，測驗就相當於重點整理

  4. 記憶
    因為要測驗，就會需要記憶

  5. 回想
    答題過程就是一種回想，同時加深印象

  6. 回想 (間格式複習)
    每週 / 每月 / 每季/ 每年測驗總複習 (回訓，合併之前的小測驗)，就可以達到回想，固化所學，變成本能
 
以剛剛機電維護公司為例，
每天 1 個案例就好，一個月就 20 個，一年就有 240 個，
這些累積過去 500 位工程師 1 年來容易忽略、犯錯、誤解、混淆、 ... 的案例，
新進員工只要透過一次測驗，要求考 100 分，且只能考 3 次，
就可以「強迫」學習者一項一項的確認、學習這些珍貴的經驗。
 
經驗，就可以用 10 倍速的方式傳承！是不是超完美的策略呢！
 
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4. 測驗的目的？
可是 ... 設計題目很難耶! 

命題要如何佈局，選項要如何設計才夠完整、有深度、鑑別度 ... 單單想到這些就下不了筆了。其實，這些在企業的應用，可能都想太多囉。
 
教育訓練的目的，
是教會員工而不是像學校一樣，還有「名次」
因此，測驗不是要測程度，目的應該轉變成透過題目來引導學習的重點，幫助學會！

而且大家都很忙，無法像學校還有老師批改、互動 ...
因此，通常不需要出變化題，只要將「重點」變成問題直接問出來就好!
這樣就可以大幅降低出題的門檻，也達到訓練目的。
 
5. 設計測驗的技巧
題目設計最直接的方式，就是將重點用「問的」！
  1. 抓出重點，題目大概就出來了
  2. 選項，答案就是重點 + 其他錯誤選項隨便列就好

以這段內容為例：
大量的心理學與腦科學的研究都指出，
當學習的內容對自己產生「意義」時，是讓大腦可以記住的關鍵！

 
這時候題目就可以這樣設計：
----
Q. 讓大腦可以記住的關鍵是什麼？
1. 想辦法讓學習的內容對自己產生「意義」 (O)
2. 拼命劃重點
3. 先背起來比較快，之後再理解就好
 
參考流程 ：
  1. 抓出重點
    你希望學員學會什麼？ 以上面的內容為例，就是
    「怎樣才能記住？ 產生意義。」
     
  2. 設計題目
    怎樣才可以讓學習者更有印象？ 將重點當題目，並且用「用問的」。
    例如：
    讓大腦可以記住的關鍵是什麼？
    可以如何幫助大腦更有效地記住呢？
      
  3. 設計選項
    用選擇題就好，將「答案」設計成選項。
    例如：
    想辦法讓學習的內容對自己產生「意義」

    接著，再補上 1~2 個其他常見的錯誤或容易誤解的選項。
    例如：
    拼命劃重點
    先背起來比較快，之後再理解就好

經過這 3 個步驟，
我們就可以快速設計出實用的題目囉，只要多練習，一點都不困難！
 

6. AI 出題
可是這還是很難耶 ... 
還好，有 AI！

xms+ AI 提供多種設計題目的方式，彈指之間就能完成，例如：
  1. 課程教材
    從教材內容挑選重點來設計測驗 or 將文件下方整理的每一個 FAQ，設計成選擇題。

  2. 案例分析
    依據不同的案例格式，設計成課程 + 題組測驗的形式。

  3. 資料夾 FAQ
    將資料夾內整理的 FAQ，依照期間，設計成回想課程 + 測驗。

相關說明，
可以參考：「設計測驗，用 AI 就很簡單」。
重點
  1. 測驗，怎麼設計?
  2. 1.
    誰要出測驗?
    當然是講師囉!
    因為只有他知道重點在哪裡，有經驗知道哪些是一般人容易忽略的地方。
     
    可是 ... 要怎麼請講師出測驗呢?
    方法很簡單，就是上課前除了要講師提供教材之外，還要再給 5 個題目!
     
    講師會同意嗎?
    通常都會，因為不好意思拒絕，也沒有拒絕的理由。
  3. 2.
    每個主題，一個測驗
    下圖是 EverCam 教學的三個主題: 基礎、教材設計和進階，我們建議，每完成一個主題就出 5 題左右的測驗，好處包括:
    • 剛學完，藉由測驗加深印象，如果都全部上完才測驗，很容易就忘記。
    • 分主題後，單一測驗的題目數量不多，測驗時的負擔也較小。
    • 按部就班，確保基礎學會，進階就會更順利。
  4. 3.
    測驗，100 分才及格
    確保學員會逐項確認每一項經驗 (題目)，這在嚴謹的工作環境 (如: 醫療、實驗、操作貴重儀器等) 尤其重要!!
     
    做法很簡單，就是測驗要 100 分才算通過，而且只能測 3 次。
    第一次通常考不到 100 分，但如果只剩下最後一次，就會一題一題很仔細地確認、查資料 (企業內的線上課程通常是 open book)，這時候經驗就可以更有效率的傳承!
     
    如果還是不過關呢?
    很可能是因為態度或能力的問題，就可以藉此評估是否適合從事這項技能的工作，尤其是嚴謹的工作特性更要注意，以免產生嚴重的問題。
  5.  
     
    題目，要怎麼出?
  6. 4.
    一定要會的基礎
    如下圖，EverCam 錄完後的存放位置，如果不知道，就無法繼續後面的操作，這是一定要會的基礎。
  7. 5.
    重要的
    以 EverCam 為例 (如下圖)，
    因為大部分的錄影軟體，每次錄影都會錄成新的檔案，再用編輯工具合併，因此自動接續的功能是特色，和別人不一樣，因此就變成題目，做完測驗後，印象就更深刻!
  8. 6.
    容易忽略的
    教學影片，索引的標題很重要，因為可以快速找到想看的主題!
    但一般客戶常常會忽略，就透過測驗來提醒囉。
  9. 7.
    容易誤解的
    就可以透過題目、選項來提醒!
    很多客戶，都以為 .ecm 上傳後就可以閱讀，還有不知道 wmv 只能在舊的 ie 才可以閱讀 ...
  10. 8.
    複雜 or 不容易理解的
    Learning by asking question，測驗 (問問題) 甚至是一種更好的學習，尤其是複雜的問題。
    例如，上傳到網站需要具備一些背景，相對難度較高，就將重點用選項的方式來呈現，讓做測驗也是學習。
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      測驗目的 ~ 引導學習重點
    • 03:15 6.
      題目設計步驟
    • 04:34 7.
      測驗怎麼設計？
    • 04:35 7.1
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      一個主題，一個測驗
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      題目要怎麼出？
    • 06:26 8.1
      一定要會的基礎題
    • 06:41 8.2
      重要的內容
    • 07:08 8.3
      容易被忽略的內容
    • 07:26 8.4
      容易被誤解的內容
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    位置
    1. 知識庫
    2. 人工智慧之道 ~ 打造不會胡說八道的 AI 知識庫
    資料夾名稱
    人工智慧之道 ~ 打造不會胡說八道的 AI 知識庫
    上傳者
    蘇德宙
    單位
    台灣數位員工
    建立
    2025-03-25 20:20:36
    最近修訂
    2025-06-21 07:42:46
    長度
    09:44
    1. 知識庫
    2. 人工智慧之道 ~ 打造不會胡說八道的 AI 知識庫
    1. 1.
      第一章、人工智慧之道
      1. 1.1
        生成式 AI 的 5 個根本限制
      2. 1.2
        AI 人工智慧之道 ~ 寫 FAQ 就對了！
      3. 1.3
        AI 人工智慧之道 ~ 打破砂鍋問到底！
      4. 1.4
        一本正經、胡說八道的結果 ~ GenAI 鴻溝
      5. 1.5
        降低寫 FAQ 的門檻
    2. 2.
      第二章、需求 & 解法
      1. 2.1
        需求 ~ 有問題要問誰？
      2. 2.2
        每天10分鐘，3 個月內打造專屬的 AI 知識庫
      3. 2.3
        用 AI 進行 10 倍速經驗傳承
      4. 2.4
        突破知識管理和教育訓練，收集經驗是關鍵！
      5. 2.5
        導入 xms+ AI 的效益
    3. 3.
      第三章、打造 AI 知識庫，每天只要 10 分鐘！
      1. 3.1
        從零開始，3 個月內打造專屬的 AI 知識庫
      2. 3.2
        從現有資料，打造 AI 知識庫
      3. 3.3
        AI 幻覺 ~ 不確定性、胡說八道、遺漏重要資訊、 ...
      4. 3.4
        AI 幻覺 (hallucination) 的風險
      5. 3.5
        AI 胡說八道的特性，要如何避開？
      6. 3.6
        為什麼是寫 Q&A？
      7. 3.7
        已經有文件了，為什麼還要寫 FAQ？
      8. 3.8
        只有文件的 AI 知識庫，不會成功！
      9. 3.9
        寫 FAQ 很麻煩耶 ...
      10. 3.10
        寫 FAQ 的好處
      11. 3.11
        FAQ：怎麼寫？
      12. 3.12
        有記錄到的這麼少，還值得做嗎？
      13. 3.13
        寫下來是錯的，要怎麼辦？
      14. 3.14
        打通任督二脈 ~ 建構 AI 知識庫的同時，進行 10 倍速的經驗傳承
      15. 3.15
        執行流程 ~ 建構 AI 知識庫 + 10 倍速經驗傳承
      16. 3.16
        輔導方案 ~ 導入 xms+ AI 知識庫
    4. 4.
      第四章、快速入門 ~ 執行 & 操作
      1. 4.1
        建立 AI 小幫手，3 分鐘搞定！
      2. 4.2
        依據 AI 統計資料，持續改善的操作流程
      3. 4.3
        寫 Q&A，抓住 3 個關鍵就很簡單！
      4. 4.4
        從互動中，整理 Q&A (邊做邊紀錄)
      5. 4.5
        從 AI 的回應中，整理 Q&A
      6. 4.6
        每天只花 10 分鐘，時間真的夠嗎？
      7. 4.7
        PDCA 持續改善 (含案例)
      8. 4.8
        Q&A 執行時的常見問題
    5. 5.
      第五章、記錄經驗 ~ 可以很簡單、有效！
      1. 5.1
        學會「問」，超級重要！！
      2. 5.2
        向 AI 學習！
      3. 5.3
        FAQ 怎麼寫？
        1. 5.3.1
          寫 FAQ (1) ~ 快速、高品質的標準化流程
        2. 5.3.2
          寫 FAQ (2) ~ 問題，要怎麼描述？ (原則與步驟)
        3. 5.3.3
          寫 FAQ (3) ~ 內容，先講重點就對了 (PREP)
        4. 5.3.4
          寫 FAQ (4) ~ 前提，有時候很重要
        5. 5.3.5
          寫 FAQ (5) ~ 排版，可以畫龍點睛！ (凸顯重點、增加可讀性)
        6. 5.3.6
          寫 FAQ (6) ~ 案例練習 (下標題、排版)
      4. 5.4
        表達框架
        1. 5.4.1
          表達框架 (1) ~ PREP 先講重點就對了
        2. 5.4.2
          表達框架 (2) ~ SCQA 提案就要這樣寫
        3. 5.4.3
          表達框架 (3) ~ 改變方程式 (Why & How + Action！)
      5. 5.5
        整理技巧
        1. 5.5.1
          ChatGPT 好的回應，就存起來不要浪費！
        2. 5.5.2
          問題不清楚的，怎麼整理 FAQ？ (用猜的、反問)
        3. 5.5.3
          寫工作日誌，一兼二顧 ~ 提高工作效率 + 記錄經驗
      6. 5.6
        寫文件
        1. 5.6.1
          文件：用「重點」來整理就會簡單很多
        2. 5.6.2
          操作手冊 (1) ~ 設計原則
        3. 5.6.3
          操作手冊 (2) ~ 流程 & 案例練習
    6. 6.
      第六章、知識管理 ~ 挑戰與突破
      1. 6.1
        知識管理的需求、挑戰與突破
      2. 6.2
        打通任督二脈：邊做邊記錄、下次照著做
      3. 6.3
        用 AI 實現「邊做邊記錄、下次照著做」
      4. 6.4
        突破 (1) ~ 經驗，進不去？
      5. 6.5
        突破 (2) ~ 知識過時、不完整、重複？
      6. 6.6
        突破 (3) ~ 找不到資料？
    7. 7.
      第七章、推動與執行策略
      1. 7.1
        訂目標 ~ 符合 SMART 原則就對了
      2. 7.2
        如何設計目標？
      3. 7.3
        把義務，化為無痛的習慣
      4. 7.4
        推動，成功方程式 (制度 X 負責人)
      5. 7.5
        改變 or 推動新制度，可以很簡單！「小行為 + 即時激勵」就對了
      6. 7.6
        改變 or 制度設計，要符合 ABC 原則
      7. 7.7
        組織成功變革的 8 個步驟
      8. 7.8
        大家的意願低 (可能因為忙、累)，如何設定目標才能 3 個月完成？
    8. 8.
      第八章、應用
      1. 8.1
        AI 時代，很多人也都在胡說八道 ...
      2. 8.2
        傳統 AI 應用的風險，以護理衛教為例
      3. 8.3
        資訊單位的 AI 小幫手
      4. 8.4
        3 個月，打造 AI 智慧護理衛教服務
      5. 8.5
        護理臨床經驗，可以 10 倍速傳承
      6. 8.6
        醫師案例報告，小改變大效果 (1) ~ 微調「重點整理」 ( take home message)
      7. 8.7
        醫師案例報告，小改變大效果 (2) ~ 使用「重點分析」
      8. 8.8
        每天 10 分鐘，3 個月提升團隊業績 20%
      9. 8.9
        AI 知識社群
    9. 9.
      第九章、PDCA 持續改善，打造更優質的 AI 服務
      1. 9.1
        優化 AI 知識庫 ~ 改善「過時」的問題
      2. 9.2
        優化 AI 知識庫 ~ 改善「不完整」的問題
      3. 9.3
        優化 AI 知識庫 ~ 改善「重複」的問題
      4. 9.4
        優化 AI 知識庫 ~ 以新增 FAQ 為例 (無法回答時)
      5. 9.5
        優化 AI 知識庫，同時進行教育訓練的案例
      6. 9.6
        不滿意的，就改善
      7. 9.7
        都找不到的，就先補 Q&A
      8. 9.8
        找不到 FAQ？就補上去囉
      9. 9.9
        無法回答的，就調整內容
      10. 9.10
        同義詞，找不到怎麼辦？
      11. 9.11
        優化 AI 知識庫 ~ 以新增 FAQ 為例 (AI 答非所問時)
      12. 9.12
        優化案例 (1) ~ 從現有文件中整理 FAQ
    10. 10.
      第十章、案例分析
      1. 10.1
        AI 「彙整」多篇參考資料時，內容可能不夠精準 (解法：建立 FAQ)
      2. 10.2
        有找到相關的文件，但無法依據現有的內容回答 (解法：建立 FAQ)
      3. 10.3
        系統中沒有任何相關資訊 (解法：建立 FAQ)
      4. 10.4
        有正確解答，但缺少重要的圖片資訊。(解法：建立 FAQ)
    11. 11.
      第十一章、10 倍速經驗傳承
      1. 11.1
        70-20-10 學習法則
      2. 11.2
        教育訓練，超高 CP 值的投資
      3. 11.3
        線上課程設計，10 分鐘就上手
      4. 11.4
        測驗 ~ 10倍速經驗傳承的關鍵
    12. 12.
      第十二章、設計測驗
      1. 12.1
        設計測驗，用 AI 就很簡單！
      2. 12.2
        AI 設計測驗 ~ 資料夾的 FAQ
      3. 12.3
        AI 設計測驗 ~ 案例分析
      4. 12.4
        AI 設計測驗 ~ 一般文件
      5. 12.5
        AI 設計測驗 ~ 課程
    13. 13.
      第十三章、我有問題 (Q&A 對症下藥)
      1. 13.1
        寫文件，為什麼這麼困難？
      2. 13.2
        閱讀文件，抓不到重點怎麼辦？
      3. 13.3
        一定要照著做嗎？差一點還好吧
      4. 13.4
        可以直接用現有的資料上 AI 嗎？因為還要寫 FAQ 很麻煩耶。
      5. 13.5
        AI 小幫手會問外面的 ChatGPT 嗎？
      6. 13.6
        寫好的 FAQ，可以用在哪？
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