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| 題 名 | 人工智慧綜合應用能力(AI-PAC)之系統性架構:從技術整合到情境實踐 |
|---|---|
| 作 者 | 呂昇翰; 張明文; 賴銀奎; 戴建耘; | 書刊名 | 臺灣教育 |
| 卷 期 | 756 2025.12[民114.12] |
| 頁 次 | 頁126-143 |
| 分類號 | 312.83 |
| 關鍵詞 | 人工智慧綜合應用能力; 能力框架; AI教育; AI素養; AI核心能力; AI-PAC; |
| 語 文 | 中文(Chinese) |
| 中文摘要 | 本研究旨在回應 AI 時代對「能整合技術、跨域知識並解決真實問題」之複 合型人才需求,系統性建構「人工智慧綜合應用能力(AI-PAC)」(Artificial Intelligence Practical Application Competency, AI-PAC)理論框架。研究採文獻探 討與概念歸納法,彙整工程、資訊、金融與醫學等領域對綜合應用能力的關鍵論 述,並對照 AI 技術流程與應用特性進行構面整合。研究發現,現有能力架構多 偏重單一工具與技能或抽象素養描述,對「從理解、實作、整合、數據、部署與 責任」的全鏈結能力界定仍不一致。據此,本研究將「人工智慧綜合應用能力(AIPAC)」定義為:學習者能理解人工智慧的核心理論與技術原理,熟練運用技術 與相關工具進行實務操作,並能結合不同學科知識與專業情境,進行數據蒐集、 處理、分析與模型建構,同時在系統部署與應用過程中展現創新思維並貫徹倫理 責任,以系統性方式分析、設計並解決真實世界的複雜問題,進而創造新價值的 複合性能力。」進一步將此能力分為五大核心構面:「AI 技術理解力」、「AI 技能 實作力」、「跨域整合能力」、「數據判讀分析力」與「創新與倫理素養」。結論指 出,AI-PAC 可作為高等教育與技職教育課程設計、教學實施與評估之操作性依據,亦能提供人才培育與選拔的共同語言,強化教育與產業銜接並支持 AI 的負 責任發展。 |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。