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張大明 Ta-Ming Chang, Richard
育睿科技 執行長 ,AVS 國際副價值工程專家
richard@abctech.pro,Line ID:ask2bigrich
Business
4.0
智能化大數據應用
—Smart and Automatic
2016/6/6,@台企會培訓平台,台北天成飯店
1
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張大明
張大明執行長,現任育睿科技執行長,資訊教育及教育科技專家,淡江大學教育
科技研究所,台灣首位4C/ID模式時實證研究發表人,國際副價值工程專家 AVS,美國
ATD會員,經濟部中小企業領袖班第十二屆結訓。有近二十年成人教育訓練實務及數位
化學習設計經驗。
自2012年起致力以教育科技創新在績效導向行動化整合訓練方案發展,包含:企
業教育訓練,高等教育或技職訓校創新教學等,陸續發展出思翱157活動設計,能夠結
合線上線下教學的評鑑實施,以及闖關幫幫忙的雲端Web App工具,可以蒐集教學與
學習脈絡的數據資料,2015年發表思翱倍力大數據服務(ALBiTER),以數據驅動教
育科技創新,配合設計與實施指引手冊給教師、教練,推出講師與課程認證服務,以及
提供企業組織績效導向的數據驅動整合訓練方案,主題式課程等,同年以「思翱夫子雲
倍力大數據創新服務研發計畫」通過經濟部小型企業創新研發計畫補助(SBIR),持續
發展資料科學創新應用:ALBiTER思翱倍力-培訓數據雲整合服務。
講師
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4C/ID-
model
2012
思翱
157
2013
闖關
幫幫忙
2014
思翱
倍力
2015
研發 設計 科技 服務
3
分享共好專業創新
育睿科技股份有限公司 since 2012
ActiveBrainCapacitytech-Learning and Performance Inc.
活動設計複雜學習 行動遊戲式 數據驅動
2010, 2013, 2015, 2016 思翱157計分板,Xtiveco v1 v2 v3 (2013,2014,2015)
ALBiTER思翱倍力—培訓數據雲
。讀書會 + ALBiTER認證。2016高徒+明師
ALBiTER Cloud & Web ApppALBiTER Cloud Big Data & Visual Charts
2016
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4
瞬時競爭策略。快經濟時代的新常態
競爭(轉變)唯快不破!
• 良性割捨,退出衰退產業
• 彈性配置資源與組織,提升靈活度
• 培養持續創新力
• 面對瞬間優勢的領導力與思維
• 瞬間優勢對個人的意義
@albiter.pro https://goo.gl/46WBEQ
BigData in HR: Why it's Here and What it Means @Bersin.com 2016
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VIKI。機械公敵 @2004
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駭客任務 The Matrix @1999
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AlphaGo vs 李世乭 @2016, March
8
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李開復:
“最大白領失業潮
來襲 4種「師」
首當其衝。”
Future…
Partner
with Code.
醫師、律師、教師,與金融 ?!
http://goo.gl/DD96tB
@ALBiTER
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你敢讓機器人開刀嗎?
天下雜誌。http://goo.gl/lO6Xwd
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不要小看科技的力量!
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學生投入 ( 時間、意願、準備度)
學教(移轉)成效
高
多
低
學習成效:科技創新
由數位內容轉為由資料驅動
以人為本 以科技為碁
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少
Level 2
Level 1
Level 3
Level 4
Level 5
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x = 學生學習成效 (時間、學習力、投入、其他)
y=
老
師
教
導
成
效
(
時
間
、
教
導
方
法
、
教
材
、
其
他
)
高
高
低
學習成效:科技創新
由數位內容轉為由資料驅動
以人為本 以科技為碁
( 社 群 ) 教 導 接 力 。 因 材 施 教 ─ 透 過 方 法 與
科 技 創 新 結 合 , 有 效 提 高 學 習 成 效
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Speed & Scale
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工業4.0 vs.
生產力4.0
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資料來源:工業局
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資料來源:工業局
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資料來源:工業局
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資料來源:工業局
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資料來源:工業局
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Gartner 分析師 Doug Laney
—Volume 資料量,Velocity 資料輸入輸出速度,Variety 資料類型,Veracity 真實性
在 2001 年發表的「3D Data Management:
Controlling Data Volume, Velocity, and Variety.」
在 2012 年 全新的定義
「大數據是大量、高速、
及/或類型多變的資訊資
產,它需要全新的處理
方式,去促成更強的決
策能力、洞察力與最佳
化處理。」
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對於大數據應用
思翱倍力:十個觀點
與省思 Q&A
以思翱倍力大數據服務為例
Do and See
Transformation
張大明 育睿科技 執行長
FB:Ta-Ming Chang
richard@abctech.pro
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大數據分析與統計學
量化研究的差異
抽樣推論 vs 全部蒐集與接納
Q1
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大數據研究屬於量化
研究嗎?
如人類學家研究態度與精神般,探索
海量資料(質化:內在,量化:外在)
Q2
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大數據分析價值到底
是什麼?
Know-Know,Know-unknown,
unknown-unknown
Q3
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大數據分析決策與商業應
用ERP, CRM最大不同?
領先指標 vs 非領先指標(落後)
Q4
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大數據研究與創新的
團隊,要有哪些角色?
程式設計師,資料科學家,視覺
圖表設計師,大數據專案經理
Q5
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視覺化圖表與一般圖
表的差異是什麼?
提供探索的View-多維度,數據外還傳達情境,
使用者 vs 專業觀點的平衡,忽動忽靜
Q6
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視覺化圖表之資訊內
涵與量與質?
在情境脈絡數據蒐集與梳理,產生的數據化圖表,一般都能呈現超過五
種以上的資訊,甚至超過十餘個,此時提供數據脈絡探索的View入口,
爾後在再往下展開適合使用者閱讀使用的次級視覺化圖表
Q7
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人類學家的俗民誌,對於
大數據專案的啟發?
不預設立場,直接對話,融入情境中,靜靜
觀察與省思,資料科學素養與敏銳度
Q8
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TB級資料應用與分析才
能稱為大數據分析嗎?
Type A. Big data 問題跟 Small data 是一樣的
Type B. Big data 問題等同一大群 Small data 的問題
Type C. Big data 問題需要靠特製系統解決
Q9
http://readata.org/three-type-problem-for-big-data-analytics/
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中小企業如何學習與
發展大數據的應用?
大數據應用如同物聯網,沒有一家公司可以獨大,這樣
的環境與生態,給予中小企業或新創公司,許多創新發
展的機會,只要用心發掘問題,就有創新的機會,先建
立大數據觀念與正確的研發流程,以及人才準備是關鍵
Q10
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資料科學家
—要有經驗的Big Data分析師是很困難的事
• 因為除了懂得分析之外,還必須能充分了解和運
用Big Data所使用的平台技術,
• 目前具備實務經驗的Big Data分析師一位難求
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IoT物聯網
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D B R - D e s i g n B a s e d R e s e a r c h
2 0 0 2 - 2 0 0 7 | 2 0 0 9 - 2 0 1 5
HOW持續在教學現場驗證教育科技與績效科技的創新
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35簡報圖片來源:網路
管理大師 彼得·杜拉克:
我們需要更聰明地學習,要提高學習與教導的方
法或許比新科學或新技術的進步更重要。
現在只要改變方法…
“思翱倍力”推動學教移轉的中心
很難的可以教得很好,又可以複製
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人才是企業推動
任何事務與創新
的基石
關鍵人才決定企
業發展高度
20% 80%
學教的移轉
Source: 張忠謀 ,tsmc (2011) & 馬堅勇 ,中小企業領袖班13th研討會 (2014)
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以問題為導向(1.學習任務)
持續的學習任務 & 即時資源與支援
(2.支援資訊 & 3.即時支援資訊 )
)
演練與學用合一 (4.部分工作演練)
由資料驅動(Data Drive)的學與教對話、互動,能深化學習
(整合 & 對話)並提高學與教的價值產出,並能有效精準回答,在學
習與教學指導情境,隨時的Why, Who, What, When, Where, How
1.深度學習
2.適性與個別化學習
3.支援回覆學員需求
4.評鑑與改善內容與流程
5.適切資源供學員選擇
美國教育部教育科技辦公室在
2012教育科技白皮書五項創新建議…
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教
育
BigData
應
用
教育創新
評鑑方
法
教的脈
絡
學的脈
絡
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Business Goal &
Transformation
LSTP
(Level 3-4-5)
Learning
Smart
Smart
Training
Training
Performance
LSTP, Learning Smart Training Performance-Design by Ta-Ming Chang
LSTP
(Level 1-2-3)
學的好 & 教的棒 -
訓練績效看的見
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Level 1
學到
賺到
得到
做到
問卷-滿意度(外)
能力自評 & 前後測
做 & 產出
績效、商業影響
效益-營收、
成本、社會責任
人到
準備度自評(內)
Input & Process
Micro
Micro
Macro
Mega
Kirkpatrick's four-level evaluation framework (update) + ROI and
Kaufman & Keller’s five levels of critical organizational concern and evaluation.
Point 5 Strategy
Level 1-Reaction, Satisfaction, and
Planned Action
Level 2-Learning
Level 3-Application
Level 4-Business Impact
Level 5-ROI、CSR
Vision &
Mission
1
2
3
4
5
0心到
( 進 入 策 略 )
6
Readiness
老手+
老手
中手+
中手
新手+
新手
Level 0-Level 0
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大數據研
究方法
大數據專
案團隊
學教脈絡
理論模式
學習分析
方法論與
演算法
學教脈絡
視覺化圖
表
企業內部練兵 學習 & 外部資源
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刀譜
屠龍刀
耍刀的你
• Handbook
• Cloud & Web App
• Trainer Program 42
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設計思考
─持續改善:設計本位研究Design Based Research
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ALBiTER Mind Map
 P1 設定目標
 P2 擬定計畫
 P3 闖關式教學設計
 P4 實施闖關式教學
 P5 產生倍力大數據
 P6 持續螺旋式學習
Designed by Ta-Ming Chang & Roger Lo , 2015/9/4ABC.LSTP redoubles Big Data T+D Service Guide for Instructor
A L B i T E R ─ 推 動 學 教 移 轉 中 心 的 六 項 動 力
ABC.LSTP redoubles Big Data T+D Service Guide for Instructor
1
2
3
4
5
6
你感受過這樣的動力感覺嗎?
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 P>, E< | P<, E> | P>, E>,前者題目太簡單,中者題目太難,後者學習最多,再觀察小組,學員的闖關
 看P泡泡大小,泡泡大為前提,E> | E <,前者表學習最多,後者學習沒效果,再觀察小組,學員的闖關
 看P泡泡大小,泡泡大為前提,R> | R <,前者表對資源&支援需求多(投入學習動機強),後者則少,再觀察小組,學
員的闖關
 看P泡泡大小,泡泡大為前提,S> | S<,前者表參與社群多(評分、支援投入多),後者則少,再觀察小組,學員的
闖關
整合學與教脈絡大數據應用的教育創新:以思翱倍力大數據服務為例(張大明,羅志傑,蕭舒方)@2016 46
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您是否在意與落實組織中平日練兵(功)
,如在挑戰的生存環境?!
如果有人…,能把很難的把我們教得很好。
如果有好方法技術…,複製這樣的經驗與歷程,
那我們必定強大!
Lesson Learn
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http://datasci.tw/
7/17(日)
地點 : 中央研究院人文社會科學館 7/14-7/17
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勞動部勞動力發展署
產業人才投資方案
生產力4.0巨量資料應用班第01期
上課地點:開南商工/開南台北111A教室
上課時間:7/30-9/17
週六 09:30~12:30,13:30~17:30
授課講師:張大明
6/25 物聯網中的大數據
,中小企業商機無限
兆豐銀行
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ALBiTER
®
思 翱 倍 力 — 培 訓 數 據 雲
A A T e a m B u i l d e r
.pro
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