人 → AI → 人
責任分工- 人：定義任務與目標
- AI：協助或執行
- 人：審查產出並負責
資訊
高影響的 AI 產出在使用前一定要經過人的審查。平台上的自動回饋與建議都只是參考，不取代人的判斷。
學習循環
- 1學習
以任務為導向的單元內容，附不計分的自我檢測 - 2實作
使用擬真的會議紀錄、資料集與 Notebook 練習 - 3評量
前測與後測由伺服器評分，讓學習成果可以被看見 - 4應用
把所學轉成自己工作的 Use Case 或 Canvas
任務導向
課程以真實工作任務為單位設計，而不是以工具功能為單位。練習檔案都是教學用的模擬資料。
驗證與責任
課程反覆練習區分事實、分析與未知，核對來源與數字，並在把 AI 產出交出去之前完成覆核。
課程進階原則
課程分為基礎、核心、進階與架構四級。學習路徑提供建議順序；先修課程是建議，不會強制。
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