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    教育訓練指引 (以圖書館為例)
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教育訓練指引 (以圖書館為例)
長度: 09:10, 瀏覽: 125, 最近修訂: 2026-09-03
網站

目標：
用客戶的例子，帶著學員手把手操作，完整體驗並成為組織內可執行的制度與文化。

從觀察學員操作中，尋找可以改善的地方，
如果可以回報給廠商，就能協助系統 or 手冊持續優化、共創雙贏。

包括：
  1. 系統動線、功能
  2. 手冊內容

教學策略：
  1. 展示先快速看到成果 (有目標)
  2. 接著再進行操作教學 (有方向)

課前準備：
  1. 準備環境
    學員帳號、設定可以「建立資料夾、AI 小幫手」的權限

  2. 取得文件
    用客戶的資料，比較容易引起共鳴和興趣，例如：「2. 臺北榮民總醫院圖書館「館藏資料借閱管理」規定 - 臺北榮民總醫院醫學圖書館.pdf」
    (此為網路可公開下載的資料)

  3. 請 AI 設計問題
    凸顯 AI 很厲害，可以解決日常生活中的許多問題，引起學習動機。

    AI 的提示詞，
    可以參考https://learning.xms.tw/media/7078

  4. 設計 ppt
    用 slide 比較容易做總結、凸顯重點

課中教學：
  1. 快速展示，引起學習動機 (P + E，用「例子 E」先講「重點 P」)
    1. 基礎 AI 服務
    2. 打造沒有 AI 幻覺的知識庫 (存成 FAQ)
    3. 10 倍速傳承 (AI 設計微課程+測驗)
  2. 操作 (建立初步的認知)
    1. 建立資料夾
    2. 上傳 pdf
    3. 建立小幫手
      (以上請其中一位操作就好，因為不是每個人都是系統管理者)

    4. 問 AI
    5. 存 FAQ
    6. 再問一次 (換個問法)
    7. 重複練習「問AI、存FAQ」  (產生多個 Q，成為設計測驗的來源)
  3. 重點回顧、整理
    (xms+ AI 知識庫_操作後的重點整理.pptx)
    1. 需求：有問題要問誰？
    2. 現況的痛點
      1. GenAI 鴻溝
      2. 95% 的經驗沒記錄 (隱性經驗)
      3. 內部經驗是關鍵 (Google 查的，不一定是內部做法)
      4. 為什麼展示的時候，AI 看起來很厲害？
      5. 多份文件有風險
    3. xms+AI 很厲害 (回顧前面的操作截圖)
      1. 像有經驗的人，可以「試圖理解」使用者的意圖)
      2. 沒有幻覺
    4. 解法：需求驅動 (問 AI、整理 FAQ)
    5. 記錄經驗，為什麼是寫 FAQ？
      1. 簡單、好寫、對症下藥
      2. 文件的重點索引
  4. AI 知識社群 (optional 視需求而定)
  5. 10 倍速傳承
  6. 重點整理 (ppt)
  7. 補充：數位轉型
    1. AI 會議管理 (不議、不決、不行、不追)
    2. 工作日誌 (今日事今日畢，超高效率的工作模式)
    3. 專案管理 (時間花更少、事情做更好)

課後引導：
老師講解，學生練習，這是最典型的學習方法
透過課後作業的引導，就能一回生二回熟，變成組織內可持續執行的制度與文化。

就有機會避免虎頭蛇尾，
不小心讓前面一起辛苦努力的成果，打水漂了。

每天一個課後作業，
包括：

  1. AI 知識庫
    從文件整理 FAQ (請AI整理,我們再確認)

  2. AI 知識社群 (如果前面沒教，就要依 case 討論)
  3. 10倍速傳承
重點

  1. 開門見山、快速展示亮點
    引起共鳴 & 興趣，等下教學的時候比較有方向
  2. 1.
    問 AI
    勾選「顯示 AI 思考過程」 
    將問題貼到 AI 小幫手對話欄，例如：

    (換成客戶的例子)
    我預約了一本書，圖書館通知我到了，但我出差八天才回來，還能借嗎？


    就可以看到完整的思考過程與費用。

    xms+ AI 會像有經驗的人類，
    嘗試理解使用者的問題並主動思考。

    例如，從紀錄可以看出 AI 的處理過程：
    1. 試著理解使用者想問什麼，例如「預約日到期後保留天數」
    2. 鑽進我們剛剛上傳的那份圖書館規定裡，抓出了這段底層規則「逾期七日」，分析並找出和問題有關的文件
    3. 進行「出差八天」和「七天的寬限規定」交叉比對，依據文件的「原則」，解析後回答
    並顯示整個過程用了多少 token 以及費用。

  3. 2.
    解析 AI 的回應
    開啟原始 pdf，解釋內容：

    「本館將以電話及電子郵件通知讀者，逾七日未到館借閱者，
    將取消其預約並通知次一預約者。」
  4. 3.
    存成 FAQ
    換標題：
    例如「我預約了一本書卻超過取書的期限，還能借嗎？」

    標題調整為一般性的問法，但仍保留核心主體，
    之後類似的問法，都可以找得到。
  5. 4.
    再問一次 AI
    AI 不需要再啟動那顆昂貴的 AI 腦袋去重新看 PDF，
    而是直接把剛存好的 FAQ 顯示出來

    這不但 100% 消滅了 AI 產生幻覺的機率，
    而且 token 運算成本也直接掉到了幾乎是 0
  6. 5.
    隱性經驗說明 (ppt)
    Google 查的，不一定是你們內部的做法
    例如，逾期 7 天的寬限期

    如果沒有內部資料，AI 無從參考，再厲害都沒用

    1. 需求驅動策略，問 & 答的過程中記錄經驗
    2. 為什麼是用 FAQ 來記錄經驗？


  7. 操作教學
    一步一步讓學員自己操作、體驗
  8. 6.
    教學技巧
    引導學員依照手冊操作：

    上完課後，
    引導學員去參考更詳細的手冊：
    萬一卡住，就思考我們可以改善什麼


  9. 10 倍速經驗傳承 (10 分鐘)
  10. 7.
    將 FAQ 設計成微課程
    透過 AI 將每一個 Q 都設計成一個測驗題目
    藉此引導學習者，逐項、仔細地檢視前輩們多年來累積的經驗。

    詳細說明請參考：
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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
2026-08-25 06:43:00
最近修訂
2026-09-03 08:55:25
長度
09:10
  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
  1. 1.
    快速入門
    1. 1.1
      AI 人工智慧之道
    2. 1.2
      60 分鐘就上手 ~ 從 AI 知識庫到 10 倍速傳承
    3. 1.3
      問&答，是打造企業 AI 知識庫唯一實務可行的方法！
  2. 2.
    打造沒有 AI 幻覺的知識庫
    1. 2.1
      需求：有問題要問誰？
    2. 2.2
      GenAI 鴻溝 ~ 95% 企業 AI 投資零回報
    3. 2.3
      為什麼 AI 展示時都很厲害，但實際導入後卻常常令人失望
    4. 2.4
      AI 幻覺 (hallucination) 與可能的風險
    5. 2.5
      隱性經驗危機，AI 巧婦難為無米之炊
    6. 2.6
      30 分鐘，建立基礎的 AI 知識庫
    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
    9. 2.9
      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%
    11. 2.11
      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
    13. 2.13
      推動，很困難？「小行為 + 即時激勵」就對了
    14. 2.14
      輔導方案 ~ 導入 xms+ AI 知識庫
    15. 2.15
      教育訓練指引 (以圖書館為例)
  3. 3.
    生成式 AI 的根本限制、風險與對策
    1. 3.1
      生成式 AI 的 5 個根本限制
    2. 3.2
      知識管理的 3 大痛點 ~ 經驗進不去、維護困難、找不到
    3. 3.3
      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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