🎓 AI 時代的學術典範轉移：行銷與流通管理系「AI 雙軌賦能」教師培訓計畫

> 管顧提案版 — 更深度的策略框架

一、專案背景與顧問觀察

產業遊戲規則已被重寫

數位行銷端：

從 SEO 全面升級為「生成式引擎優化（GEO）」

RMN（零售媒體網路）結合 AI 自動優化顛覆傳統廣告投放

「人機共創」與「自動化行銷工作流（A2A, MCP）」成為核心配備

智慧物流端：

從被動運送轉向「彈性物流（Elastic Logistics）」與「預測性分流」

AI 機器人（Cobots）、數位孿生（Digital Twin）、即時碳足跡追蹤

核心主張

不只是教老師「使用工具」，更要協助老師完成「教學思維的範式轉移」——將 AI 從「作弊防範的威脅」轉化為「認知升級的超級副駕駛（Co-pilot）」。

評估重點轉向

從「結果（Output）導向」→「過程（Process）導向」

> 評估學生如何與 AI 協作、如何下指令、如何除錯，而非只評一份精美的報告。

二、T-A-V 教師 AI 核心學習路徑

| 層面 | 說明 | |------|------| | Try（主動提問與實驗） | 引導學生將 AI 當作「博學的實習生」，大膽生成提案與物流路線初稿 | | Adjust（深度對話與調校） | 培養「批判性思維」與「提示工程（Prompting）」，在人機互動中不斷校正 | | Verify（事實查核與判斷） | 強調人類的「終極把關責任」，針對法規、個資、綠色物流標準進行嚴格驗證 |

三、課程規劃方案

方案 A：1 日精準速成營（6 小時）

高節奏、趨勢定調、現成教案工具箱、教學方法反思

方案 B：2 日深度共創工作坊（12 小時）

結合「70-20-10 學習法則」

完整工具鏈實作、一對一顧問指導

產出系上專屬的 AI 整合課程大綱

四、關鍵成效指標

| 指標 | 目標 | |------|------| | 課綱重構率（Build）| 30 天內至少 50% 核心課程完成 AI 融入式大綱修改 | | AI 助教覆蓋率（Use）| 90 天內每位教師建立至少 1 個專屬 AI 教學助理（GPTs）| | 學生人機協作力提升（Impact）| 次學期學生期末專案 100% 導入人機協作歷程紀錄表 |

與實作優化版的差異

| 維度 | 實作優化版 | 管顧提案版 | |------|-----------|-----------| | 定位 | 工具實作導向 | 策略思維導向 | | 深度 | 工具體驗 + 基礎教案 | 產業趨勢 + 範式轉移 | | T-A-V | 學生學習歷程 | 教師教學框架 | | KPI | 3 門課 / 3 個 GPTs / 1 個作業 | 50% 課綱 / 90 天 GPTs / 100% 歷程紀錄 |

相關連結

[[AI知識傳播與教育]]

[[AI教師培訓提案大綱]]（實作優化版）

[[模板/提案書模板]]