2018年9月27日

大專校務研究瘋「數據」? UCAN提供優質診斷資料,從數據分析形塑人才即戰力!

全球職場進入前所未有的數位世代,無論是人才樣貌、企業用人偏好或是員工行為模式等,皆能透過大數據分析,取得客觀性的面向描述;同樣的數據風潮,不只專美於企業端的用人需求,現在的台灣大專校院也跟上這波大數據浪潮,將UCAN平台上學生施測的資料,做為分析校務方針、課程調整或學生輔導的最佳夥伴,朝向更智慧化、更實證導向的應用,大大地邁開了腳步。

UCAN平台的本質,即以客觀的量化數據為建構基礎,如:職業興趣探索、共通職能診斷、專業職能診斷、職能養成之教學能量回饋問卷、UCAN結合畢業生流向調查等,都以活化數據為核心,衍伸擴展出多元應用。順應數據分析的時代需求,UCAN平台累積逾450萬筆診斷次的資料庫,終於在多方面的同步成熟下,扮演起學生學習成效自評資料提供者的重要角色,也是目前大專校院校務研究辦公室最常取用的外部數據資料來源之一!

在本期UCAN封面故事裡,我們邀請到國立政治大學教育研究所博士、前南台科技大學副校長李坤崇以核心能力學習成效評量為主軸,淺談學校核心能力評鑑機制建置經驗;而職輔專欄,則繼續由林淑萍博士帶領大家如何解讀UCAN數據,引導人文社會學科學生結合跨域優勢在職場上找到新藍海;本期案例學校分享,則由銘傳大學分享數據在整體校務運作的應用,並帶出許多創新作法。無獨有偶,這一期的新興職涯探索,我們有幸採訪國內人工智慧晶片專家-闕壯穎博士,藉由他寶貴的經驗分享,解析台灣產業在AI人工智慧潮流下可扮演角色,以及從學校養成端,學生可以如何提前準備,從而理解這一個由數據而來、也將朝數據而前進的就業世代,如何理出一個有實質意義的人才培育方向!

107年「創新教學,聽他們說UCAN怎麼用」 應用交流研習會完美落幕!

文/UCAN計畫辦公室

UCAN計畫辦公室分別於今(107)年9/3台北、9/5台中、9/7高雄辦理北、中、南三場「創新教學,聽他們說UCAN怎麼用」應用交流研討會,邀請共9所學校具相關推動經驗的演講者,分享他們的學校案例與經驗,了解UCAN運用於教學輔導、學生學習研究、教務及課程設計等主題,進行分享與交流,以達成本研習會觀摩擴散之效益。

表1. UCAN在輔導、教務及校務研究上的應用分享學校主題一覽表

分享單位 主講人 內容主題
北區 中台科技大學 李隆盛校長 長期照顧服務員職能發展與應用
台灣大學生物產業機電工程學系 江昭皚特聘教授 培養學生跨域整合能力(智慧農業)
東吳大學研究發展處 王志傑研發長 大專校院就業職能平台之共通職能分析-以東吳大學化學系學生軟實力分析為例
淡江大學品質保證稽核處 白滌清稽核長 UCAN應用在淡江-大一生選系興趣相符度與學習成效之關聯性分析
中區 台灣大學生物產業機電工程學系 江昭皚特聘教授 培養學生跨域整合能力(智慧農業)
逢甲大學精密系統設計學士學位學程 戴國政主任 學校深度應用UCAN研究-以逢甲大學精密學程學生學習成效與教學輔助為例
東吳大學研究發展處 王志傑研發長 大專校院就業職能平台之共通職能分析-以東吳大學化學系學生軟實力分析為例
醒吾科技大學行銷流通與管理系 蔡志明主任 應用UCAN數據分析學生學習表現並回饋輔導及教學
南區 台東大學圖書資訊館 謝明哲館長 運用UCAN職能發展模組課程-建構適性、跨域、自主學習路徑
長榮大學資訊管理系 吳明泉助理教授 應用UCAN職能發展跨域整合課程-以資訊設計學院為例
淡江大學品質保證稽核處 白滌清稽核長 UCAN應用在淡江-大一生選系興趣相符度與學習成效之關聯性分析
國立成功大學
學務處生涯發展與就業輔導組
陳孟莉組長 運用UCAN數據分析學生學系表現並回饋輔導與教學

本次活動研習會採個案分享與座談方式進行,共吸引139校、近300名教職員參加。會中除職涯輔導單位人員之外,來自教務、校務研究單位的人員出席亦達5成之多,與會老師皆熱烈投入討論,不僅交流經驗、也了解更多應用可能,吸引更多學校導入及運用UCAN!

本次教師實務工作坊講義已放置於UCAN平台【檔案下載】,亦可直接點擊網址https://ucan.moe.edu.tw/News/download.aspx,歡迎各位師長下載運用!

1107UCAN應用交流研習會()

2107UCAN應用交流研習會()

大學系所核心能力學習成效評量系統

文/國立政治大學教育研究所博士 李坤崇
整理/UCAN計畫辦公室

 高等教育中,有個很重要的一環是:學生大學四年之學習成效為各校系所之績效與責任,遂成果導向之教育理念與全面品質管理之PDCA循環概念結合,乃為大學校院校務評鑑機制持續提升學生學習成效之核心精神,主要宗旨立基於透過計畫、執行、檢核、行動所構成的循環圈為主軸,以利於推動校務改善,由上至下,形成有依可循的檢核方式。

某中部大學系所核心能力學習成效評量系統圖
資料來源:中部某大學第三期獎勵大學教學卓越計畫總考評報告書

以上圖1某中部大學為例,為達成系所成果導向教育之核心能力學習成效評量系統,採向下設計思維(詳見圖1)的方式,逐一實施。首先從系所/專業(或學程)教育目標、核心能力到能力指標(可視需要設置),再依據核心能力或能力指標來規劃直接評量、間接評量,再次以個別學生單位整合其於所在系所/專業(或學程)的核心能力評量結果,並繪製雷達圖,第四為彙整系所/專業(或學程)所有學生的核心能力評量結果(視需要繪製雷達圖),最後將此系所/專業(或學程)所有學生的核心能力評量結果直接回饋到核心能力,間接回饋到教育目標,作為PDCA循環持續改善的依據。

》兼顧主客觀評量,建置成果導向的核心能力評鑑機制

 成果導向教育的核心能力學習成效評量系統含括系所/專業(或學程)核心能力直接評量、間接評量機制。系所/專業(或學程)核心能力直接評量機制包括正式課程、非正式(活動)課程、導師評量(參酌學生核心能力量表結果及其學習檔案)、證照或檢測。間接評量機制包括外部校友、企業雇主等評量及畢業生就業率,內部的教職員及應屆畢業生,整體間接評量充分納入互動關係人。

為提升學習成效評量系統的信度與效度,建議學校或系所/專業(或學程)編製核心能力量表,另自行編製互動關係人運用的系所核心能力調查問卷,即雇主、教職員及畢業生等三類互動關係人的調查問卷。

中部某大學即善用「編製具信度、效度的評量工具」、「編製嚴謹的問卷或評量表」、「善用多元評量評估學生學習表現」、「教育部公版畢業生流向問卷」等方式,來評估升學生核心能力與師生生命力、學生學習表現,以及就業表現及其與所學關聯。

(一)編製具信度、效度的評量工具
中部某大學編製「學生核心能力量表」、「學生生命自覺量表」、「學生學習效能量表」、「教師生命自覺量表」等四個標準化的評量工具,來評估本校學生六項核心能力、學生生命自覺與學習效能,以及教師生命自覺的狀況,作為評估學生核心能力與師生生命力的重要依據。

(二)編製嚴謹的問卷或評量表
中部某大學雖已編製「學生核心能力量表」,並完備此量表之信度與效度驗證,以及常模建置,惟為避免自陳性量表潛在的代表不足,另編製「教師觀察核心能力評量表」、「職員觀察核心能力評量表」、「畢業生雇主滿意度問卷」、「畢業校友就業滿意度問卷」、「畢業生流向調查問卷」等嚴謹的工具,期透過學生、教師、職員、畢業生雇主、畢業校友等多元評估方式,來檢核學生核心能力的達成度及就業狀況。

 此外,「教學滿意度問卷」內容及信度效度一直為各界所關注,中部某大學為提升問卷信度效度,於102學度廣邀領域內測驗專家,以及學生代表、企業代表、校院系課程委員會代表共同審議。將主軸由教師為中心轉為兼顧教師、學生的成果導向設計。101年之前版本的前8題,均評量教師的教學表現,102年後的版本1-4題,評量教師的教學表現;5-8題評量學生的學習成果,9-10題為綜合評估。經103年2月起實施,Cronbach α信度係數達.87,顯示問卷信度頗佳。

(三)善用多元評量評估學生學習表現
評估學生表現最直接、人數最多者當屬授課教師,若能提升授課教師評量的信度與效度,將更正確評量學生的學習表現及核心能力的達成度。中部某大學將教學評量納入教師教學能力認證,每學期均辦理教師教學評量研習,積極提升教師教學評量知能,引導教師善用紙筆測驗、實作評量、檔案評量、口語評量及其他方式,適切於平時、期中、期末予以學生評量。

中部某大學更將核心能力評量納入課程大綱,教師評量每位學生課程的學習結果(學期成績),依課程大綱各核心能力權重,加權轉換核心能力分數後,納入核心能力雷達圖計分。

(四)教育部公版畢業生流向問卷
妥善利用教育部建置的大專校院畢業生流向問卷追蹤系統,內容為「大專校院畢業生流向追蹤公版問卷調查」。以「大專校院102學年度畢業滿1年學生流向追蹤問卷調查」為例,此問卷含括三部分(註),第1部份「就業流向」包括六題,第2部分 「就業條件」包括三題,第3部分 「學習回饋」包括四題,藉由結合學生就業表現,評估學校能力養成結果。

》結合UCAN資源,讓核心能力評量成為帶得走的競爭力!

學校在建置核心能力評量機制的過程中,在問卷開發階段,常遇到代表性不足等問題。在此十分值得一提的是,如欲提升學習成效評量系統的信度與效度,建議可參考UCAN已建置的診斷問卷及各項職能內涵,做為編製核心能力量表之參考,取得方向,節省資訊搜索所耗資源、提升評量效率。

此外,UCAN平台亦提供UCAN結合畢業生流向調查串檔報表,倘能參照使用,不僅可將學習成效評量結果延伸到畢業生進入職場的第1年,亦能對學生在進入職場、發展職涯後提供完整的建議,使學生清楚掌握該項職能需求、自我應強化哪些知識或技能,都是大專校院於學生在校期間透過核心能力學習成效評量,培養他們「帶得走」的競爭力!

﹝註﹞第1部份「就業流向」包括:(1)您目前的工作狀況為何(不包括留職停薪、育嬰假)?(2)您現在工作職業類型為何?(3)您畢業後花了多久時間找到第1份工作?(4)您現在工作平均每月收入為何?(5)請問您現在主要的工作所在地點為何?(6)您目前未就業的原因為何? 第2部分 「就業條件」包括:(1)您目前所具備的專業能力與工作所要求的相符程度為何? (2)您目前的工作內容,是否需要具備專業證照?(3)您對目前工作的整體滿意度為何? 第3部分 「學習回饋」包括:(1)您目前的工作內容與原就讀系、所、學位學程之專業訓練課程,其相符程度為何?(2)您在學期間以下哪些「學習經驗」對於現在工作有所幫助?(3)您是否為了工作或自我生涯發展從事進修或考試,提升自我專業能力? (4)您最常參與過學校哪些職涯活動或就業服務的幫助?

善用UCAN施測大數據,銘傳讓校務研究跟上潮流!

資料來源/銘傳大學
整理撰稿/UCAN計畫辦公室

不只想法,現在連大學課程也要愈來愈跟得上時代!銘傳大學自2018年起,所有入學新生都要依照所屬學院專業不同,學習不同的app設計概念或程式設計,銘傳大學前程規劃處處長王智立說,其實:

「將coding融入全校課程,就是將學生參與UCAN測驗的結果與畢業生調查之兩項工作結合後,所衍伸出來的課程調整。」

而這股善用數據管理大學的風潮,近兩年已在銘傳大學的課程、學生生活、財政等層面之校務研究(Institutional Research)受到重視。其中,與學生職能學習、職涯發展密切相關的UCAN平台也因其『大資料庫』之本質,開始被廣泛運用在校務研究中。以銘傳大學為例,大一與大三學生都會進行UCAN共通職能診斷的普測,普測結果除了讓學生知道自己的共通職能表現是否成長;學校也能將數據回饋各系所,讓系所作為開設課程或講座的參考依據。現在,銘傳各系所能有效,且與時俱進地更新課程,靠的就是UCAN平台測驗得出的大數據。


》在學時,補足能力缺口

自從使用UCAN平台後,銘傳每年都會針對職業興趣探索與共通職能結果做出報告分析,藉由平均分數與PR值比較各科系、學院和全校測驗結果。舉例來說,像是觀光學院的PR值表現中可觀察到該院學生在人際互動、團隊合作、工作責任與紀律的PR值高於全校之外,另可再進一步細看觀光學院下的休閒遊憩管理學系,幾乎每項共通職能表現都高於全校平均,讓系所老師們可以擺脫只靠過去經驗的主觀判斷,而是透過實際數據清楚掌握課程規劃方向,進一步校正課程內容。

再以資訊學院為例,UCAN的測驗結果發現該學院學生在人際互動、溝通表達等共通職能表現較弱,遂促使該院重新調整通識課程,甚至連「課程設計上、教師安排上,都盡力調整到最佳化的組合」王智立處長補充說到。

此外,銘傳前程規劃處亦將各系所的職涯進路,對應1~3種UCAN的專業職能,設定職涯進路內專業職能的加權比重後,將比對結果呈現在學生的課程地圖網站、職能指標系統中。如此,學生更能從職能指標系統中的雷達圖,清楚看到自己是否已具備未來職涯方向所需的專業職能。

有趣的是,從學生的專業職能數據來看,目前的在學學生已經相當關注職場發展。以管理學院為例,財務金融學系學生的「保險」專業職能,與風險管理與保險學系學生的「財金」專業職能,都是以往認為該領域相對次要的專業,卻都在專業職能表現中突出。根據職涯發展中心主任陳柏宇的觀察發現,這與台灣金控集團交叉行銷至今成熟有關,「銀行員要懂保險,保險員也要具備財金專業,所以學生不能只懂原有專業知識,也讓系所重新思考課程規劃」。

》畢業後,校友意見回饋校務

針對畢業校友,銘傳大學也將畢業1、3、5年的畢業生調查結果,回饋到校務研究。同時,銘傳結合UCAN共通職能8項指標,及自訂一項共通職能-國際化能力,再請畢業生自評,從中也發覺不少值得探討的現象。

以100學年度的畢業後1年的學生調查為例,發現畢業生認為自己在創新與資訊科技運用的能力比在學時期差。王智立解讀差異來自學生進入職場後,發現創意無法天馬行空,需要在有限規範下發揮;或學生以為自己對資訊科技掌握度高,然而進入職場後,面對的是更高速的資訊更新。對此,銘傳開始推動融入創意、創新、創業的三創教育;2018年大一新生也要開始養成程式設計思維,才能與產業無縫接軌。

同時,該調查還結合雇主滿意度調查,檢驗學生能力是否符合業界期待、大學課程是否有進一步改善的必要。同時也是應用統計與資料科學系專任副教授的王智立指出:「各系所在設計課程時,會請畢業校友和業界代表擔任課程諮詢委員,期望大學教育能更貼近產業需求,」如同該系課程近年已整合產業意見,將大數據結果融入課程。

從銘傳的實際經驗可得知,UCAN施測所得的數據應用範圍十分廣泛,無論將數據做同期、跨期比較,或將在學時期數據串連分析畢業後的數據,都是大學發展校務研究時可以考量的方向。

*完整的應用案例,請參考UCAN平台經驗分享專區:https://ucan.moe.edu.tw/News/share.aspx

我讀中文系,我的未來無限寬廣! ─淺談如何應用UCAN平台大資料,協助學生前進職場藍海

文/美國俄亥俄州立大學心理學博士
林淑萍 整理/UCAN計畫辦公室

在我就讀心理研究所期間,常常被問到的一個問題就是:「妳讀心理系,將來有什麼出路?」我想,當時我的困擾,一定也是現在許多就讀中文系的同學所面臨的困擾。

另外一方面,父母可能會想:孩子是學中文的,到底能做什麼?將來的出路除了當老師,還可以做什麼呢?現在少子化、流浪老師多,究竟我的小孩該怎麼辦?

其實不僅是中文系,大部份人文或社會學科的學生都可能面臨類似的處境。因此,在大學裡從事職涯輔導的教師們,最經常遇到的學生問題,就是他們對未來出路的疑惑與不了解。基於上述現象,如何輔導人文社會學科學生就業出路,也成了職輔工作上很重要的一環。

不同於電機系、電腦系、會計系…這類以「專業取向」出路設置的科系,人文或社會學科相較之下,因為沒有專業導向的就職市場,所以學生的就業出路也相對性地朝向多元與廣度發展。根據教育部大專院校就業職能UCAN平台近幾年的施測資料分析顯示,以某校中文系學生為例,其就業出路以「政府公共事務」、「個人與社會服務」、「休閒與觀光旅遊」、「行銷與銷售」、「司法、法律與公共安全」以及「藝文與影音銷售」為主,然以這樣的多元廣度,雖看起來涵蓋多種職涯類型,但藉由Holland職業性向碼(實用型R、調查型I、、藝術型A、社會型S、企業型E、與事務型C)進行分析後發現,這一類的工作多為接觸人與服務人為主的「社會型S」的工作。從這樣的角度下瞭解,其實系所對學生將來就業出路的輔導,已經有一個大方向指標。

》如何解讀UCAN施測資料,瞭解後續應用方式?

若以某大學中文系一年級生為例,就學生既存的UCAN施測資料,瞭解如何應用,提供系所教學規劃與職涯輔導上的協助,提供以下淺見:
該中文系在UCAN施測所得資料訊息如下:
  • 施測對象:一年級學生,共48人。
  • 職業興趣:在16種職涯類型中,前四高得分的類型分別為:休閒與觀光旅遊 (全國PR值59%),個人與社會服務 (全國PR值58%),行銷與銷售 (全國PR值55%),藝文與影音傳播 (全國PR值54%),六種興趣何倫碼,學生的排名前三興趣碼為S(社會型)、A(藝術型)、C(事務型)。
  • 共通職能:
    所測得分為溝通表達3.54(全國PR值42%)、持續學習3.57(全國PR值42%)、人際互動3.97(全國PR值49%)、團隊合作3.79(全國PR值41%)、問題解決3.59(全國PR值48%)、創新3.56(全國PR值46%)、工作責任及紀律4.00(全國PR值50%)以及資訊科技應用3.77(全國PR值45%)。
  • 專業職能:落點為「個人與社會服務」14人、「休閒與觀光旅遊」12人、「行銷與銷售」9人、「司法、法律與公共安全」7人、與「藝文與影音銷售」6人。

就上述資料,該中文系可以朝幾個方向規劃,提供學生學習與就業輔導:

學習輔導
該中文系一年級學生,在其職業興趣探索施測結果顯示,大部份的學生屬於服務人(社會型S)為導向的工作,其中又以有創意(藝術型A),與實際操作(事務型C)為主。細看他們的職業興趣導向,他們有興趣的職業類型分別以「個人與社會服務」、「休閒與觀光旅遊」、「行銷與銷售」、「司法、法律與公共安全」與「藝文與影音銷售」為主。因此,在中文專業科目教授之外,針對學生的職涯興趣傾向,建議可輔導學生透過跨域修課、或藉由職涯講座課程、個別職涯輔導資源或實習等活動安排,幫助學生了解自己,發展自己,精進自己,準備進入職場。

職涯輔導個別服務
除了團體的資訊提供與分享以外,系所一個重要的職涯發展輔導工作是提供學生一對一的服務。系所可以由既定的導師系統、校方的資源(職涯中心與諮商中心)為學生提供客製化與個別化的專業職涯服務。

辦理講座
參考學生的檢測結果,可以進行各種講座的安排,例如「我的興趣在這裡:知道我興趣專業類型」、「我的就業出路」等1小時至2小時的講座,幫助學生具體知道自己的生涯專業取向與出路類型等等。另外,許多大學執行安排「業界講師」的課程,也是相當值得借鏡的。

專業出路的實習
就學生興趣探索與專業職能診斷結果,系所可以幫助學生媒合恰當的實習單位,或鼓勵學生進行與興趣相關的專業打工或志工、服務學習活動等。

教學規劃
該校中文系一年級的學生,其共通職能的平均數除了工作責任及紀律、人際互動與問題解決能力約居於全國平均數,其他5項共通職能的能力均低於全國平均。建議可以將較低的5項能力,包含:溝通表達、持續學習、團隊合作、創新與資訊科技應用等共通職能的養成,納入專業課程、通識課程,甚至大學服務學習課程中的重點項目,使這些能力的養成結合該系所學生核心能力的學習。尤其針對溝通表達、團隊合作能力的養成,對於學生將來就業出路以「社會型S」為主的職涯類型有密切關係的能力。

》結合校務資料深度分析,激發主題式跨域課程設計

當整體外在環境步入講求科際整合、跨域人才的年代,人文社會學科跨界融合科技、資訊或設計等領域也是時勢所趨。未來,當系所疆界逐漸弭除,如何迸出主題式的創新跨域課程設計也將成為人文社會學科領域裡,刻不容緩的趨勢。

未來,結合校務研究發展的趨勢,學校可以利用校務資料,諸如學生在學時的學習歷程數據、畢業生流向調查等資料,佐以UCAN診斷資料,同時利用UCAN資料庫建置的常模進行參照比較等,深化校方資料分析方向。透過長期追蹤人文社會學科學生的興趣及能力變化,結合平台上提供的各項職涯類型裡各項能力內涵、職業資訊,發掘更多元的跨域可能性!

註:以上為專家學者觀點,並不代表本計畫辦公室立場。

從AI人工智慧預見重要的職涯能力─技術、思維,以及用失敗找答案的競爭力─

口述/見臻科技營運長 闕壯穎博士
採訪撰稿/UCAN計畫特約記者 陳昕彤

「人工智慧」悄然進入日常生活的產業結構,已不是未來,而是現在就要儲備的競爭力。本期UCAN新興職務系列,有鑑於人工智慧在多項技術應用之大幅進展,遂積極邀請人工智慧晶片產業專家闕壯穎博士就「人工智慧」的主流趨勢,從科技發展、產業人才能力需求和能力培育三大方向,深度探討AI人工智慧將預見哪些的能力。

圖:人工智慧晶片專家闕壯穎博士,與我們分享最貼近實務的AI人工智慧人才工作樣貌!
(圖片來源,闕壯穎博士)

》人工智慧興起三要素:資料、硬體、演算法

“人工智慧(AI, Artificial Intelligent)近年來興盛有三個因素,包括:資料量、硬體運算能力、以及最後的演算法。”

闕壯穎博士開宗明義指出人工智慧發展升溫的關鍵指標。人工智慧一詞於1956年就已被John McCarthy提出,並確立以「只要經過一代的努力,和人類具有同樣智慧的機器將會出現」做為人工智慧的研究方向;此後的數十年間,AI研究便以實現這一句話為發展目標。

然而,人工智慧的發展過程並不像科學家們所想像的樂觀,一直到21世紀初,全球資料與資訊出現爆炸性的成長之外,硬體運算方面也在nVIDIA帶頭生產繪圖晶片(GPU)之後,不僅提供演算法(Algorithm)充足的驗證環境,更對人工智慧研究領域注入了一劑強而有力的成長激素,最後在Hinton 教授2006年提出成功訓練多層神經網路之後,終於在2012年史丹佛大學ImageNet圖像識別競賽中,以16.42%失誤率一戰成名。

“人工智慧就在資料量、硬體運算能力、演算法三者相輔相成的關係下,解決了過去被視為無法解決的問題,也在實現了商務應用。”

不過,人工智慧技術會振翅高飛,ImageNet是幕後的成功推手。它是開放給電腦視覺研究者使用的圖像辨識測試數據庫,使研究人員能夠很容易地取得圖片訓練演算法。闕博士認為,任何「有志在人工智慧上提出的創新事業,可以在『如何找出一個有自我掌控能力數據集(dataset)』的思考點上進行;不僅可避開大公司資源獨佔,更會是可行性較高的研發策略。」

有一間以AI應用聞名的以色列創新公司LawGeex,便是應用AI技術審查律師事務中重複性較高的合約審查工作,像是一般活躍量約在2~4萬的企業保密協議(NDA)審核庶務,改由監控概念取代傳統關鍵字搜尋,不僅大幅降低時間成本,也因此掌握到大量的B2B數據。同樣的原則也在「見臻科技」的AI產品模組中出現。「見臻」以提供視線追蹤晶片模組為企業解決方案(eye-tracking solutions,又稱眼球追蹤裝置或是眼動儀),適合運用於虛擬實境(VR)或擴增實境(AR)、醫療照護、消費者行為分析…等商務場域。在見臻的模組中,使用人工智慧中的機器學習技術為演算法,並以先進的半導體製程來做運算單元,達成業界中最長使用時數(battery life)、最小版型(form factor)、最精準的視線追蹤解決方案,不僅取得不同人種的眼睛影像數據集,也避開了大公司壟斷,取得數據力量的發展藍圖。

》想成為AI工程師?三件不可不懂的事

1.AI晶片製程的層級性
台灣的產業環境在人才培育上,其實:

“還少了一種看全面性問題的人,一種需要同時具備系統觀與策略型思考的人才。” 

主晶片製程具有層級性,從最底層的晶片往上算起,第二層是硬體語言(assembly language)主要負責程式轉成邏輯運算,第三層為函式庫(Libraries)主掌數據的運算功能,再更上去一層是AI函式庫,像是nVIDIA的CUDA DNN就是專門為類神經網絡架的library;最後才能接近到較為表層的軟體框架(俗稱:Framework)、軟體架構設計(俗稱:Software Architecture)之後,才能浮出一般社會大眾較為熟悉的程式設計師,撰寫各式各樣功能需求的演算法(Algorithm)。

2.全面性的問題點出自於哪裡?
Framework。全球Framework由Tensorflow和Caffe所壟斷,它是一個使用於機器學習的開源軟體庫,支援深度學習各項演算法,全球有大量的軟體工程師在Tensorflow和Caffe上撰寫AI程式,已非常習慣使用大公司所提供的函數庫環境,早已綁住了程式設計師的使用者行為,要做到使用者「無感」移轉,在有限的資源下貿然從事,成功機率頗為艱難。

3.要有掌握資料自有的策略思維
台灣AI人工智慧的發展方向應從需求少但很專精的小眾開始耕耘,做到一個對數據有自我掌控能力的裝置的發展策略,如:監視鏡頭的圖像就是不需要和外界溝通、能自我定義輸出的執行策略。

》踏入AI世代不可或缺的職涯能力是什麼?

對於AI軟體設計工程師的核心競爭力,闕博士以工匠vs.工具的關係來譬喻:
  1. 工具:也就是程式語言,要了解當下有哪幾個主要的程式語言及其相關優勢,有利於加速進入工程師的工作領域。
  2. 了解工具的使用方法:使用程式語言寫出需要的程式,而之中最重要的能力是要有能力掌握寫程式語言的邏輯思考歷程(logical thinking process)。
  3. 最熟悉的工具:選一個你最有心得的程式語言,然後,專注深耕。

對學習者來說,邏輯思考歷程是最為關鍵,這個習慣雖無法用量化方式檢測出來,卻是能在未來職涯的旅途中,透過一次又一次的練習,持續進化問題答案的搜尋品質。一旦遇到實務問題,從失誤到搜尋資料、再到找到答案的邏輯歷程,就是凸顯自己與其他人不同的隱形力量,翻轉AI人工智慧的人才樣貌。

有鑑於此,闕博士勉勵所有大專校院學生,應多在大專校院的學習過程中,儲備六個成為AI人才的好習慣:

1. 打造斜槓競爭力
與其要求自己專心在單一領域,不如改變思維,先建立一組有核心優勢的專業,然後再以自己的核心優勢延伸到各種不同的領域,給自己更多換位思考的機會,使多元領域的知識能在原本的核心優勢上,帶出更多的延伸優勢。

2. 邏輯思考
邏輯思考對每個人的幫助是很大的,可以賦予我們直接面對到問題的本質,提高尋找答案的品質。

3. 找答案的能力
這項是台灣人才非常缺乏的能力,不喜歡自己去找答案,,太急著把答案硬塞入自己手上的問題,其實,以為有效率的外表下,失去的是激發想像力的深層問題。

4. 80分就要開始的勇氣?
台灣傳統的技術研發人員,很容易有非要做到100分才對外露面偏執傾向,然而這樣的偏執卻很可能遇到”其實使用者跟你想的不一樣”的窘境。同樣的議題,若是換成以色列的研發團隊,會在開發專案執行到80分時候,就放到市場上試煉的,無論正評或負評,都會回饋到產品最後一哩的研發流程,成為重要校正指標。這樣的模式,闕搏是稱它是一種:用失敗找答案的競爭力,能夠讓產品研發過程,更早一步取得使用者意見,共創實用價值!

5.團隊合作(teamwork)
若職涯發展越往硬體端靠近的話,你會發現AI晶片的世界裡團隊合作是無比的重要,往往一個開發專案,就必須和不同領域的資深工程師推展專案進程。然而,這樣的工作邏輯,是和台灣目前強調成績排名、把同儕當競爭對手的學習環境大相逕庭。以過去在AMD經驗,一個新開發專案上上下下,至少要經過五種工程師,包括:演算法設計工程師(Architecture Engineer)、RTL硬體設計工程師、整合工程師(Synthesis Engineer)、APR工程師完成之後,還需經驗證工程師(Verification Engineer)的再三修改、驗證,直到整個程式迴圈(loop)都不會出錯,才能交到產品工程師(Product Manager)與量測工程師的手上,與客戶進行功能校對。如果不及早習慣團隊合作的學習模式,熟悉高度跨領域的溝通氛圍,其實關起門來自己埋頭苦幹,不僅拖累了專案,也容易影響到外界對你工作能力的評價。

6.深化通識能力
 AI人工智慧是一場機器往生命演化的產業歷程,除了技術硬底子的學習之外,領導力、英語(之後還有第二外語)、藝術涵養、人文素養、推己及人的感受力,都將是在AI世代中,將超越科技融合人性根本需求的重要底蘊,雖隱藏在肉眼最難察覺之處,卻擁有極大的創新能量。