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    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)
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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)
長度: 09:06, 瀏覽: 237, 最近修訂: 2026-09-04
主題索引
1. 分析 & 訂目標
2. 先從小目標開始 (Divide and Conquer)
3. 執行
4. 收集經驗 ~ 一切的基礎
5. 制度設計與時程規劃
6. 採取行動！
7. 附註 (1) ~ 問 ChatGPT 整理 FAQ 的範例
8. 附註 (2) ~ 用 AI 從文件中整理 FAQ的範例
9. 附圖
分析 & 訂目標
以某醫院的檢驗科為例 (以下簡稱 A)
怎樣才算是「台灣的領頭羊？」(目標 Objective)

光在辦公室喊口號是沒用的，
我們必須把這種宏大願景拆解成真正可以被衡量出來的指標。 (關鍵結果 Key Results)
  1. 專業知識庫 (查資料)
    以後只要有人在 Google 搜尋檢驗資料，結果都要導向他們的專業知識庫。

  2. AI 小幫手服務 (問專家)
    大家遇到問題，第一時間想問的是他們的 AI 小幫手，並得到經過專業認證過、且不會胡說八道的答案。

  3. 線上課程 (繼續教育)
    提供開放的線上微課程來當做教育資源，包過 PGY 相關課程、以及案例分析等專業微課程。

  4. 論壇 (討論區)
    成為全台最大的檢驗科討論群

能做到這 4 點，
從學習、解答問題到交流，提供全方位且專業的服務，
毫無疑問的，當然就是領頭羊囉。


先從小目標開始 (Divide and Conquer)
你心裡可能在想，這 4 大目標能做到其中一項就不容易了，何況是全部？
這就讓我想到馬克吐溫說過的一句名言 ~

取得領先的秘訣是先開始。
而開始的秘訣，就是把「複雜的事」分割成一件件「做得到的小事」，然後「從第一件開始」。


這句話真的是一語道破！
透過分而治之策略，就能完美填補了夢想跟現實的差距。

我們就可以把目標，
從整個檢驗科領域 (複雜的事) 改成更小的目標 (做得到的小事)

對象限縮到「PGY 新人」
聚焦在「微生物領域」
 

在可控的範圍內按部就班，
集中資源突破，會更容易成功！

理由很簡單：
  1. PGY
    這是最需要問別人和教育訓練的一群人，CP 值很高。

  2. 特定範圍
    在這個小範圍「微生物」內集中火力，一旦在微生物領域把這套模式跑通了，再進行典範轉移到其他領域，如：抽血收檢、鏡檢、血液、血庫、生化血清、微生物、免疫、分生、品保、行政庫存等。


經過上述分析，
第一階段的目標就可以調整成

成為檢驗科 PGY 在微生物領域的 NO 1 (領頭羊)


接著，再將執行成果
  1. 發表到國際期刊
  2. 參加國際競賽獲獎，例如中國附醫多次的教學創新獲得國際大獎、甚至協助提供全球教學資源。
就能成為全球的典範！


執行
每天花 10 分鐘，持續收集需求 (問題) 與整理 FAQ (透過 AI 協助)，
大約只要 3 ~ 6 個月，當重要且常見問題達到一定的覆蓋率後，接著「開放」網站服務，以下的「關鍵結果」就能水到渠成。

  1. 專業知識庫 (檢驗科微生物領域)
    有豐富的資料，就能像中國附醫教授的「沈伯伯神經影像學習園地」，Google 搜尋「神經影像」時出現在第二筆 (圖1)，自然成為國內該領域最重要的學習資源之一。

  2. AI 小幫手服務
    透過 Google 引導進入網站後，只要能清楚看到「AI 小幫手」的服務 (圖2)，立刻就會試試看問 ai，體驗到相較於 ChatGPT 的優勢 ~ 獲得經過專家認證後的精準內容，且直接對症下藥 (Q&A 先講重點)、立刻解決實際的問題！

  3. 線上課程 (檢驗科微生物領域)
    只要有設計出「符合需求」的課程名稱，例如「PGY 訓練」(基礎) 與「案例分析」(臨床經驗) 等，各大醫院負責 PGY 的老師自然就會引導學生前來學習，因為能減輕老師授課負擔外，又能提高學習成效。

  4. 論壇
    關鍵的 20% 通常就能滿足 80% 的需求 (80-20 法則)，其他的就可以透過 xms+ 提供的「AI 知識社群」提供大家交流並持續收集需求、增加覆蓋率與正確率。


收集經驗 ~ 一切的基礎
第一步當然是上傳已經有的相關文件，建立基礎的 AI 服務，
接著就能透過以下方式開始收集並整理 FAQ 囉。
  1. 用 AI 從現有文件整理
    無論是 notebookLM、ChatGPT (註2) 或是更方便的 xms+ AI 直接在文件下方的「整理 FAQ」功能 (燒自己的 token)，就能快速將文件的重點整理成 FAQ。

  2. 問 ChatGPT (註1)
     問 ChatGPT，就可以得到很多 PGY 常問的問題，再由專家認證整理成「PREP + 圖片」的回應。

  3. 從內部收集
    先從內部 PGY 開始，收集真實碰到的問題

  4. 透過論壇持續收集
    有了上面的基礎後，就可以開放對外，持續收集。 


制度設計與時程規劃
如何有系統的按部就班執行呢？
設計出符合 ABC 精神的制度和符合 SMART 原則的「階段性小目標」，是成功的關鍵，可以有效避免落入虎頭蛇尾的窘境。

參考的制度如下：

每天下班前 30 分鐘
微生物檢驗領域的資深同仁，依據 PREP 架構，寫 3 個 FAQ  (來源可能是請 AI 生成 or 論壇等)

持續一週，主任請團隊喝下午茶
連續兩個月，請團隊吃 Buffet 大餐


這就是一個符合 ABC 精神和 SMART 原則的制度
說明如下：

  1. ABC 精神
    每天下班前 30 分鐘 (Anchor moment 清楚的提示)
    寫 3 個 FAQ (New Tiny Behavior 很小的行為)
    主任請客 (Celebration 慶祝一下)

  2. SMART 原則
    每天下班前 30 分鐘 (Specific 明確 + Time-bound 期限)
    寫 3 個 FAQ (Measurable 可衡量 + Achievable 能力可及 + Relevant 有相關)

依據上述制度落實，時程規劃如下：
  1. 一個月後
    先開放內部使用，從做中持續改善

  2. 兩個月後
    開放 Internet 使用，持續收集經驗 (QA)、打造檢驗科的動態大腦

  3. 一年後
    成為全台灣檢驗科做重要的專業諮詢中心、發表成果到國際會議



採取行動！
這是日本經營之聖「稻盛和夫」的名言 ~

想，都是問題
做，才有答案
站着不動，永遠是觀眾


Just Do It
就讓我們開始動手吧！

沒有奇蹟只有「累積」 (聚沙成塔，大海不捐細流)
只要方向正確、持續改善，就一定能達標，獲得舞台和滿滿的成就！



附註 (1) ~ 問 ChatGPT 整理 FAQ 的範例
兩個步驟
  1. 問 ChatGPT AI
    例如，prompt 可以這樣問寫：
    「檢驗科的pgy，在微生物檢驗的過程中，最常遇到哪些問題呢 請將每個問題和處理方式，用 Q&A 的形式整理」 (圖3)

  2. 調整 FAQ
    改寫成 PREP 並寫得更具體

以 ChatGPT 提供的這個 QA 為例

調整前：
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調整後： (可以善用系統的「AI 修飾」功能輔助)
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附註 (2) ~ 用 AI 從文件中整理 FAQ的範例
流程如下：
  1. 上傳文件

  2. 生成 FAQ
    參考的提示詞：
    根據這份文件，幫我出 10 個「情境式、推論式」使用者問題與解答。
    問法要自然，像一般使用者真的會問的問題。

  3. 整理 FAQ
    改寫成 PREP 並寫得更具體

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附圖

圖1：Google 搜尋「神經影像」，第二筆就是「沈伯伯神經影像學習園地」
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圖2：網站服務有清楚的引導
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附件:
    評語
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      1. Q1.
        每一家檢驗科的做法可能不一樣，開放的資訊可以符合其他單位的需求嗎？
      2. Q2.
        寫 1 個 QA 要多久？
      位置
      1. 知識庫
      2. 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
      2026-08-13 22:36:09
      最近修訂
      2026-09-04 09:17:25
      長度
      09:06
      引用
      2
      1. 知識庫
      2. AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘，打造沒有幻覺的 AI 知識庫
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        7. 2.7
          每天 10 分鐘，打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
        8. 2.8
          AI 知識社群
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          從討論互動中紀錄 QA (寫了，就不要浪費)
        10. 2.10
          用 AI 帶動團隊業績提升 20%
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          提升業績案例 (1) ~ 連鎖超商的水餃促銷
        12. 2.12
          提升業績案例 (2) ~ 連鎖超商泡麵促銷
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          推動，很困難？「小行為 + 即時激勵」就對了
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          知識管理的 3 大痛點 ~ 經驗進不去、維護困難、找不到
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          突破 ~ 什麼都先問 AI 就對了
        4. 3.4
          避免 AI 幻覺 ~ 不讓 AI 生成、直接輸出 FAQ 內容)
        5. 3.5
          AI 人工智慧之道 ~ 打破砂鍋問到底！
      4. 4.
        AI 驅動的學習革命
        1. 4.1
          記錄經驗，可以很簡單！
        2. 4.2
          70-20-10 學習法則，要很久才能累積經驗
        3. 4.3
          設計測驗，確保學習效果最有效的方法！
        4. 4.4
          用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
        5. 4.5
          AI 驅動的翻轉教室 3.0，打破聽課只有 5% 吸收率的魔咒
        6. 4.6
          翻轉教室 2.0 ~ 上課同步錄影出高品質的教材
        7. 4.7
          學習的 5 大關鍵 ~ 理解、整理、刻意練習、回想
      5. 5.
        數位轉型
        1. 5.1
          AI 會議管理
        2. 5.2
          專案 / 工作管理
        3. 5.3
          職能知識庫
        4. 5.4
          工作日誌 ~ 結合職能 + 專案管理的超強便利貼
      6. 6.
        如何記錄經驗？
        1. 6.1
          寫文件，很難！
        2. 6.2
          只有文件，不夠！
        3. 6.3
          已經有文件了，為什麼還要寫 FAQ？
        4. 6.4
          不同的經驗，適合的紀錄方式也不同 (因地制宜)
        5. 6.5
          紀錄經驗，寫 FAQ 就對了
        6. 6.6
          文件 + FAQ，互補、截長補短
        7. 6.7
          文件看不到重點 vs. FAQ 對症下藥
      7. 7.
        維護資料
        1. 7.1
          維護資料，很困難！
        2. 7.2
          ISO 的文件規範，很理想，但是 ...
        3. 7.3
          AI 驅動的維護資料 ~ 什麼都問 AI 就對了！
        4. 7.4
          維護案例 (1) ~ 改善「過時」的流程
        5. 7.5
          維護案例 (2) ~ 改善「不完整」的流程
      8. 8.
        記錄經驗 (1) ~ 寫 FAQ
        1. 8.1
          FAQ 怎麼寫？
        2. 8.2
          QBS ~ 寫成一個 QA 還是分拆多個？
        3. 8.3
          降低寫 FAQ 的門檻：AI 輔助與 PREP 結構應用
        4. 8.4
          寫 1 個 QA 要花多少時間？ (含寫作技巧)
        5. 8.5
          寫 FAQ (1) ~ 快速、高品質的標準化流程
        6. 8.6
          寫 FAQ (2) ~ 問題，要怎麼描述？ (原則與步驟)
        7. 8.7
          寫 FAQ (3) ~ 內容，先講重點就對了 (PREP)
        8. 8.8
          寫 FAQ (4) ~ 前提，有時候很重要
        9. 8.9
          寫 FAQ (5) ~ 排版，可以畫龍點睛！ (凸顯重點、增加可讀性)
        10. 8.10
          寫 FAQ (6) ~ 案例練習 (下標題、排版)
        11. 8.11
          向 AI 學習！
        12. 8.12
          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？
      9. 9.
        記錄經驗 (2) ~ 寫文件
        1. 9.1
          文件：用「重點」來整理就會簡單很多
        2. 9.2
          寫操作手冊 (1) ~ 設計原則
        3. 9.3
          寫操作手冊 (2) ~ 流程 & 案例練習
        4. 9.4
          經一事長一智，寫案例分析
        5. 9.5
          從案例分析到行為變革 (真實案例分析：不仔細看沒 follow 規格)
      10. 10.
        採取行動 ~ 導入系統與建立制度
        1. 10.1
          ABC 行動指南
        2. 10.2
          為什麼傳統的激勵方法，效果不好？
        3. 10.3
          冰山在融化 ~ 組織成功變革的 8 個步驟
        4. 10.4
          做，就對了
        5. 10.5
          導入企劃書 (1) ~ 策略
        6. 10.6
          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. 10.7
          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)
      11. 11.
        應用
        1. 11.1
          打造「學習型組織」的指南
        2. 11.2
          課程小幫手
        3. 11.3
          護理臨床經驗，可以 10 倍速傳承
        4. 11.4
          醫師案例報告，小改變大效果 (1) ~ 微調「重點整理」 ( take home message)
        5. 11.5
          醫師案例報告，小改變大效果 (2) ~ 使用「重點分析」
      12. 12.
        操作教學
        1. 12.1
          [操作] 建立 AI 小幫手 (1) - 基礎 AI 服務
        2. 12.2
          [操作] 建立 AI 小幫手 (2) - 打造沒有 AI 幻覺的小幫手
        3. 12.3
          [操作] AI 知識社群
        4. 12.4
          [操作] 用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
        5. 12.5
          [操作] 依據 AI 統計資料，持續改善的操作流程
        6. 12.6
          [操作] 翻轉教室 3.0 ~ 線上錄影、AI 重點整理、設計測驗
        7. 12.7
          [操作] 案例分析 (1) ~ 問題處理
        8. 12.8
          [操作] 案例分析 (2) ~ 重點整理
      13. 13.
        Q&A
        1. 13.1
          Google 查得到的、ChatGPT 都可以回答的，還要問嗎？
        2. 13.2
          現在已經有很多文件了，可以直接給 AI 用嗎？
        3. 13.3
          紀錄經驗很難？
        4. 13.4
          AI 為什麼會胡說八道？
        5. 13.5
          AI 胡說八道，可以解決嗎？
        6. 13.6
          要如何避免 AI 胡說八道？
        7. 13.7
          不讓 AI 生成，那要如何回答問題？
        8. 13.8
          大家都不想寫 Q&A ...
        9. 13.9
          能紀錄下來的經驗有限，真的有用嗎？
        10. 13.10
          寫錯怎麼辦？
        11. 13.11
          寫錯，會留下證據 ...
        12. 13.12
          FAQ 怎麼寫？
        13. 13.13
          推動很困難？
        14. 13.14
          AI 小幫手 or 知識社群 (討論區)，我該如何選擇？
      14. 14.
        課程目標與簡介 (07-01 14:00)
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