EMBA 教學策略再進化，全方位激發你的無限潛能！

中信金融管理學院匯聚全球最先進的EMBA課程精華，專注於培養在職專班學員的戰略思維與決策力。本校採用多元化的現代教育方法，並融合生成式AI技術，以大幅提升學習效能，讓學員在高速變革的21世紀保持競爭優勢。當今時代，批判性思維、創造力與協作解決問題能力已成為企業決策者不可或缺的核心技能。為此，本校將從教育學視角深入剖析本校最受矚目的熱門課程「AI與商業應用專題」。本次解析將以教育研究切入，涵蓋六大關鍵面向：教學方法、學習目標、認知發展理論應用、學習評估、互動設計，以及生成式AI的革新運用，全面揭示本課程如何塑造學員的專業能力與實戰競爭力。

一、教學方法：問題導向與體驗式學習及AI融合

問題導向學習（PBL）：本課程採用PBL讓學員從真實商業問題入手，透過資料研究、團隊協作和解決問題來習得知識​。PBL的特點是在有限時間內針對開放性問題尋找解決方案，這不僅培養學習者的自主學習和協作能力，也讓他們將理論直接應用於實務情境​。研究指出PBL被廣泛認為是提升批判性思維的有效途；學員在面對複雜問題時，需要分析情境、評估資訊並提出創新方案，這個過程本身就促進了高階思考能力。

行動/體驗式學習（Experiential Learning）：課程透過工作坊、模擬演練和專案實作等方式，落實“從做中學”。體驗式學習強調知行合一，引導學員將理論知識應用到實際情境中，從經驗中反思並獲取新知​。例如，課程可能設計市場決策模擬，要求學員扮演企業决策者做出策略選擇，在具體體驗後再進行反思和概念化。Kolb的經驗學習理論指出，學習是一個源於真實經驗的不斷循環過程，包括具體經驗、反思觀察、抽象概念化和主動實驗等階段​。透過循環反思，學員能將零散的經驗升華為系統性的知識。這種教學方法有助於學員深度參與學習，提升學習動機和知識遷移能力。

AI 技術融入：本課程創新地將人工智慧工具融入教學流程，增強問題導向與體驗式學習的效果。例如，引入生成式AI（如大語言模型）作為學習輔助：學員在解決問題時，可使用AI即時獲取海量資訊或尋求靈感，加速研究與頭腦風暴​。在課程實踐中，教師可以鼓勵學員將AI視為「共創夥伴」，例如先用ChatGPT產生初步的策略構想或市場分析，再由學員加以評估改進​。實踐證明，在企業策略模擬中結合AI可以提高學生決策的效率與品質——學生先利用AI完成低風險任務（如撰寫使命宣言），繼而運用AI協助產生並評估策略方案。教師引導學生批判性地審視AI的建議，例如討論「AI給出的回應是否有效？有何侷限？」等問題，以培養他們對AI結果的質疑精神​。這種人機共創的教學模式目的在強化學生的批判思考並加速決策制，同時讓學員體驗AI在現代商業決策中的實際運用，提升數位素養。

二、學習目標：從0到1的戰略自由度與市場決策影響力

課程的核心學習目標著重於培養學員能夠從零開始構建創新戰略並有效影響市場決策。為達成這一目標，課程在設計上採用了逆向設計（Backward Design）理念：也就是先明確期望的學習成果，再據此規劃教學活動和評量方式​。清晰且可衡量的學習成果是教學設計的起點和指南​。本課程的學習成果包括：

• 戰略思維與創新：學員能運用所學框架，自主地從0到1制定全新的戰略方案，這對應Bloom分類法中「創造」層次的能力。例如，給定一個全新市場情境，學生能夠提出原創的商業模式或競爭策略。這項成果培養學員的創造力，契合高等教育強調的關鍵能力。
• 系統分析與決策：學員能全面分析市場環境（如競爭格局、客戶需求、宏觀趨勢），並在此基礎上做出影響市場的決策。換言之，他們不僅要掌握分析工具，還要理解決策對市場系統可能產生的連鎖反應，展現市場決策影響力。這對應Bloom分類法的「分析」與「評價」層次，學生需評估各種選項的潛在影響並選出最佳方案。
• 策略執行與領導影響：學員應能將制定的戰略付諸實行，並有效說服相關利害關係人（如團隊成員、投資者），以推動決策落地。這體現了戰略自由度（能獨立自主地推行策略）和影響他人的領導力。如課程要求學生在模擬董事會上展示戰略計畫，成功影響「董事會」的決策，即為此學習成果的體現。

為確保上述學習目標得以實現，課程在進行中會逐步提升挑戰難度，使學員從基礎知識出發，逐步建立起戰略思維的自主性。課程起初教授戰略分析的基本工具（屬於較低層次的學習目標，如「理解」「應用」），隨後要求學員在開放性專案中運用這些工具來創新（較高層次的目標，如「評價」「創造」）。透過明確分級的學習成果設計，確保學員經歷從新手到熟練戰略家的轉變過程。每項學習目標都配有具體評量指標（如使用行為動詞加以描述），以確認學員已達成從0到1的能力躍升​。這種以成果為導向的設計能夠讓教學活動與評估緊密對齊，形成閉環，最終保障學員真正掌握建立戰略自由度並影響市場決策的核心能力。

三、認知發展與學習理論的應用

本課程透過精心設計的任務和支援機制，促進學習者高階認知能力的發展，包括批判性思維、系統性思考與決策能力。其教育設計體現了多種學習理論的運用：

建構主義與高階思維：課程遵循建構主義觀點，認為學習者透過活動主動建構知識。PBL和體驗式學習提供了探索和建構的環境，學員在解決複雜問題時自行發現原理並形成知識網絡。這類開放性任務要求學生分析情境、評估方案、創造解決方法，對應Bloom認知分類中的高階認知層級（分析、評價、創造。例如，在策略模擬中，學生需要評估競爭對手行為並創新應對策略，這培養了批判性思考（質疑假設、評判資訊可靠性）和創造性解決問題的能力。研究也表明，透過在PBL中嵌入培養批判思維的活動，可以有效增強學生的批判性思考技。因此，本課程大量使用案例分析、辯論和反思撰寫等活動，引導學生對所學概念進行深度思考與內化。

系統性思考：針對戰略與市場決策，課程強調系統觀的培養。學員需學會將企業、競爭者、消費者等視為一個相互影響的系統來思考問題。課程可能引入系統動力學模型或全局案例，讓學生繪製因果迴路圖、商業生態地圖等，以理解決策在整體系統中的影響。研究指出，將系統思考融入學習環境有助於培養學習者對複雜議題的整體性理解，即便背景各異的學習者都能透過系統圖等工具掌握關鍵概念​。例如，學生在分析市場戰略時發現某項決策可能對供應鏈、競爭態勢和消費者行為產生意想不到的連鎖反應，從而進一步提問、深入探究​。透過此過程，課程培養學員跳脫單點思維，以全局視角看待商業問題的能力，這對戰略制定至關重要。系統性思考亦包含目標導向規劃（如逆向思考從目標推演策略），這與戰略制定過程高度契合​。

社會互動與區域發展：課程設計融入維高斯基（Vygotsky）提倡的社會建構學習概念，強調透過同儕討論和合作來促進認知發展。團隊合作項目讓學員在交互中表達思考、挑戰觀點，從而促發更深刻的理解。合作學習有多重效益，包括提升溝通技巧、強化批判思維，以及提高學習參與度​。當學員共同解決戰略難題時，他們需要闡明自己的思路並回應隊友的意見，此過程實際上鍛鍊了推理和論證能力，即批判性思維的重要組成部分。同時，同儕支持創造了一種適度挑戰的環境（對應維高斯基所說的「最近發展區」），學員彼此拉抬學習水準，完成單憑個人難以達成的高階任務。除此之外，課程還可能運用認知徒弟制（Cognitive Apprenticeship）的理念，由導師在專案中示範專家型思維方式，透過隱性知識的顯性化來引導學生習得策略思考的思維框架。

反思與元認知：為鞏固高階思維發展，課程鼓勵定期的反思活動。例如，在每個模擬回合或專案階段結束後，讓學生寫下決策背後的思考過程、遇到的盲點以及改進方案。反思日誌和課堂討論有助於提升學生的元認知能力，即認識到自己的思考與學習方式。這與Kolb經驗學習循環中的「反思觀察」環節相呼應，能將經驗昇華為概念。透過引導學生審視自己的決策品質和思維偏誤，課程幫助他們逐步形成更嚴謹的思考習慣。例如，在生成式AI輔助的任務中，教師要求學生評估AI產出結果的可信度和適用，這實際上是在培養學員對資訊的批判性鑑別和自我監控能力。本課程結合理論與實務，營造出富挑戰但支援充足的學習環境，使學員的高階認知技能得以鍛鍊和發展。

四、學習評估：評量機制與學習成效保障

為確保學員確實達成學習目標，本課程採用了多元且連貫的評量機制，將評估活動緊密嵌入學習過程之中。評量設計遵循建構式對齊原則，即評估方式與學習目標和教學活動保持一致。

形成性評量（Formative Assessment）：在課程進行中，透過持續的形成性評量來促進學習改善。教師以多樣方式即時收集學員的學習狀況，例如課堂提問、小組報告、階段性作業提交等，從中診斷理解誤區並提供反饋。研究強調，評量應服務於改進學生表現的目的​。因此，本課程在每個PBL循環或專案里程碑後，導師都會給予具體反饋和建議，幫助學員修正思路、深化策略。嵌入式評量被廣泛運用，即將評估無縫融入日常的學習活動中​。例如，在決策模擬討論時，導師觀察各組討論過程並評量其分析深度與團隊合作情形；這種實時觀察與指導為學生提供立即的矯正機會，同時不干擾學習流程。

總結性評量（Summative Assessment）：在課程結束或主要單元完成時，進行總結性評量以衡量學習成果達成度。本課程將專案報告、策略提案簡報、模擬績效等作為主要的總結性評量工具。例如，要求學員提交一份完整的戰略計畫書，內容涵蓋市場分析、創新策略設計與預期影響，並進行口頭簡報接受評委（導師和同儕）的質詢。教師將根據明確的評分細則（rubrics）來評價學生在各項學習目標上的表現​。評分標準涵蓋關鍵指標，如資料分析的嚴謹性、策略創造的創新性、決策理由的論證說服力、以及問答環節中反應的敏捷度等。透過這種結構化的方式，可以客觀評定學生是否真正具備“從0到1建立戰略並影響決策”的能力。

多元評量與全方位證據：為獲得對學習的全面瞭解，課程採取多元評量策略，包括定性與定量相結合的方法​。首先，在評量形式上，除了上述報告和簡報，還可能包括個人反思日誌、同儕互評、教師問答等。例如，讓學員撰寫學習反思，闡述他們如何應用所學理論做出決策，從中評估其元認知和批判反思能力。再如，進行團隊同儕評鑑，讓組員互相反饋各自在專案貢獻中的表現，以評估合作及領導能力。這些不同角度的評量為學生學習提供了多重快，避免僅以單一測驗論斷學習成效。其次，在時間安排上，評量分散於學習前、中、後各階段​。課程開始時可安排診斷性測驗（例如戰略知識背景測試）瞭解學生起點；過程中透過階段性成果檢查和反饋促進進步；結尾再以總結性評量檢核成果達成。最後，在評量主體上，鼓勵多方參與評量：除了教師評分，還包括學生自評與同儕評量。PBL環境中特別重視學生的自我評估能力，透過讓學生對自己在團隊中的表現、決策質量進行評價，培養其批判審視自身的習慣。同儕評量則提供了來自夥伴的獨特視角，如團隊合作中的貢獻度與溝通能力往往由組員最有發言權。這種360度評量機制確保評估結果更全面公正，也向學員傳達了多種能力皆重要的價值取向。

真實性與學習導向：本課程評量的設計注重真實性（Authentic Assessment），即評估內容盡量模擬真實世界中策略工作的要求。例如，讓學生分析當前市場上的真實企業案例並提出決策建議，或在模擬競賽中和「對手團隊」競逐市場份額。真實化的評量使學生感受到所學與現實緊密相連，提升學習的意義感。同時，評量不僅是檢驗，更是學習的一部分。教師在評量過程中提供反饋指導，使評量成為促進進一步學習的動力，而非僅是終點。比如，在期末專案簡報後，導師針對每組的戰略方案給出改進建議，讓學生有機會根據反饋修訂方案並再次呈現。這種做法將評量轉化為學習契機，強化了學生對知識的內化和對能力的鞏固​。嚴謹而靈活的評量機制為本課程的學習成效提供了有力保障，確保學員確實獲得了戰略思維與決策影響力方面的核心能力。

五、互動與應用：團隊合作、決策模擬與市場洞察

本課程高度強調互動學習與實踐應用，透過團隊合作、決策攻防模擬和市場需求挖掘等活動，培養學員將所學知識靈活運用於實際情境的能力。

團隊合作學習：課程中的許多任務以小組形式進行，學員組成戰略團隊共同面對挑戰。這種協作式學習讓學生在分享觀點、分工協調中學習。研究表明，協作學習能改善溝通技巧並增進批判思考，同時提高參與度與投入感​。透過團隊合作，學員學會從不同視角審視問題：一位組員提出創新點子，另一位則質疑其可行性並提出數據分析，經由討論碰撞，他們最終產出更成熟的決策。課程可能設計決策攻防演練，例如讓兩組學生分別扮演競爭對手，互相展示策略並即席回應對方的質疑。在這種模擬博弈中，學員需要迅速評估他組策略的影響並調整自身方案，訓練快速批判思考與團隊應變能力。同時，競賽元素的引入也提升了學習趣味和動力。實踐經驗顯示，在競爭式模擬中，學生五人一組經過數週的對抗學習，學會了在團隊內部共同決策，並發展出談判、問題解決、團隊合作和適應變通等關鍵職場能力​。這些軟技能的培養對學員日後在真實商業環境中施展影響力大有裨益。

沉浸式決策模擬：課程引入模擬（Simulation）作為核心教學工具，為學員提供逼真的練習場域。透過商業模擬遊戲或情境角色扮演，學生得以在零風險的環境中試驗各種決策，體驗不同行動所導致的後果​。例如，一個常見的商業模擬是讓學生經營虛擬公司，在動態市場中制定策略（定價、研發、行銷等）並與同儕競爭績效。這種體驗讓學生切身感受到決策的複雜性和連鎖效應，有助於鞏固課堂所學的原理。模擬活動之所以效果顯著，部分原因在於其即時反饋機制：學生在模擬中做出決策後會立即看到結果（例如利潤升降、市場占有率變化等），從而進行反思和持續改進​。例如，如果某組因產能不足錯失市場需求而導致業績下滑，這立刻成為教材般的經驗教訓，促使他們分析原因、調整策略。在後續回合，他們可能改用AI工具預測不同市場的需求​，並據此優化供應與行銷資源配置，以避免再次犯錯。通過這種循環試誤與調整，學生學會將理論應用於複雜多變的情境，培養出敏銳的決策制定與問題解決能力。

市場需求挖掘與應用實戰：為提升學員對市場的洞察力，課程包含實際的市場調查與需求發掘任務。這可以採取「行動學習」的模式，讓學生直接走入現實環境蒐集資料。例如，學生團隊受命為一新產品制定市場進入策略，他們需進行顧客訪談、競品分析、數據研究等，挖掘真實的市場需求痛點。這種實戰調研鍛鍊了學生的系統性思考（從市場、生態系統角度理解問題）和同理心（站在客戶角度思考）的能力。學生再將一手調研結果運用到策略制定中，確保方案貼近市場脈動。課程鼓勵學生在此過程中應用課堂學過的分析模型（如SWOT分析、波特五力等）來結構化地理解資訊，並藉助生成式AI快速整理大量調研資料或模擬市場反應。例如，學生可利用AI對訪談內容進行文本分析以找出關鍵趨勢，或者模擬「虛擬客戶」對概念產品的反應，以預判市場接受度。藉由將田野調查與人工智慧模擬結合，學習者在真實與虛擬環境中反覆打磨自己的洞察與決策，深化對市場的理解。此外，這類應用實戰任務也提高了學習者的職場準備度，使他們畢業前即累積了寶貴的實務經驗和項目成果。

總體而言，通過上述高度互動和應用導向的學習活動，學生得以在實際情境中綜合運用知識、技能與態度。他們不僅鞏固了課堂理論，還磨練了領導、協作、溝通等軟技能。在安全的模擬環境中反覆試驗和協作，讓學習者建立信心，鍛鍊策略思維的敏捷度與靈活性。研究強調，模擬式的體驗學習工具能夠顯著提升高等教育中學生的協作學習成效，使課堂更加互動且引人入勝​。本課程正是以此為依歸，透過真實感與挑戰性的練習，全面強化學習者的戰略應用能力。

六、生成式AI在教育中的應用：強化學習體驗的創新實踐

本課程前瞻性地將生成式AI融入教與學的各個環節，以提升學習體驗和效果。生成式AI（如大型語言模型ChatGPT等）能根據訓練數據模式產生新內容，包括文字、圖像、建議等​。在教育場景中，這帶來了諸多機會：

個人化學習與即時支援：生成式AI擅長快速處理海量資訊並生成回覆，可用來充當學習者的智能助理。學生在自學或專案中遇到困難時，可以即時向AI提問以獲取相關知識點的解釋或範例，這相當於隨身的輔導老師。AI能夠提供即時反饋和多樣化的資源，例如為不同比背景的學習者調整解釋難度或語言，滿足個別化需求​。這對於戰略課程中特別有價值——學員背景各異，AI可以針對初學者補充基礎概念，對進階者提供延伸閱讀，使每個學生都能在自己的水平上得到支援。同時，AI還可幫助頭腦風暴：例如學生在構思新商業策略時，讓ChatGPT產出多種創意方案供參考，激發思維靈感​。透過善用AI的這些能力，課程實現了學習經驗的個性化和創造力的加速，學生普遍反映使用AI輔助使他們更有效率地完成任務，並開拓了思路​。

沉浸式模擬與虛擬案例：生成式AI也被用來構建沉浸式的學習情境。例如，課程可以利用AI動態生成市場情境或案例細節，使模擬更貼近現實又保持多變。教師可能設定某些參數，讓AI產生不同的市場新聞、客戶反饋或競爭者行動，學生需即時應對這些由AI生成的事件。這種做法類似於擁有一個智能模擬劇本主持人，能隨機應變地提供挑戰，防止學生僅僅針對預設劇本練習。此外，生成式AI可以扮演模擬中的互動角色。例如，它可模仿成為一位難纏的投資人或合作夥伴，與學生進行對話，學生需要說服它接受自己的策略建議。AI具備自然語言對答能力，使這類角色扮演既逼真又可大規模運用，不受真人志願者數量限制。通過與AI角色的對話，學生練習了商業溝通和說服技巧，並從AI的回應中了解自己方案的說服力，這對提升決策影響力非常有幫助。

輔助教學與內容創作：對教師而言，生成式AI同樣是強大的工具。教師可用AI來產生課程內容和資源，例如根據課程主題讓AI撰寫案例場景、設計討論問題，甚至生成小測驗題目​。這也減輕了教師備課負擔，使教師能將更多精力投入指導和與學生互動。同時，AI產生的素材可以經教師修改後用於課堂，增加教學的豐富度和趣味性。例如，教師可讓AI創造一個假想的市場危機新聞，作為PBL的開端材料，挑戰學生制定緊急應對方案。此外，AI還能協助評閱學生作業的初步工作，透過自然語言處理快速篩查學生報告中的關鍵內容，供教師參考，從而更高效地給出反饋。

AI素養與倫理教育：在運用生成式AI的同時，課程亦注重培養學生的AI素養與負責任的使用態度。學生需要理解AI的運作原理與侷限：例如大語言模型是基於機率預測文字，可能給出看似權威但實則錯誤的資訊（所謂“幻覺”現象）​。因此，教師會反覆強調，AI提供的是輔助而非絕對正確的答案，學生必須對AI生成內容進行批判性評估。課程專門安排討論讓學生分享他們使用AI的經驗，辨識其中的優劣​。例如，有學生可能發現ChatGPT在某戰略問題上的建議不切實際，課堂討論便引導大家思考其中原因（也許是因為缺乏最新市場數據）。這樣的活動提高了學生對AI的認識，促使他們形成質疑AI結果、核實事實的良好習慣。綜合來看，AI在課程中的應用不僅強化了學習體驗，也成為培養學生新時代技能的一部分——學生學會如何有效且道德地與AI協作。正如教學專家所指出的，學生和教師都需要培養生成式AI素養，包括評估AI產出可靠性、了解其倫理社會影響等​。本課程藉由實踐讓學員逐步掌握這些素養，成為對AI技術的明智使用者與決策者。

結論

從教育學角度分析本課程，本課程的架構充分融合現代教學法與新興科技，以全面培養學習者的戰略思維和決策影響力。問題導向與體驗式學習為學生提供了在真實問題中建構知識的平台，增進了批判性思維與創新能力。同時，清晰的學習目標與對齊的評量機制，確保教與學圍繞核心能力發展展開，讓學員逐步從基礎知識邁向高階應用，真正實現從0到1的突破。課程透過高階認知理論的應用，設計挑戰性任務並提供支援，使學生的批判思考、系統觀念和決策信心都得到鍛鍊提升。多元且持續的學習評估手段則為學習成效提供了及時反饋與保障，營造出持續改進的學習文化。在學習活動方面，團隊協作、模擬演練與實地調研等交互環節，將課堂知識與現實世界緊密連結，培養了學生的實戰技能和團隊領導力。最後，生成式AI的創新運用為課程帶來了前所未有的機會，既提高了學習效率和體驗豐富度，也推動學生適應人工智慧時代所需的新技能。然而，需要強調的是，技術永遠是為教學目標服務的，課程團隊在實踐中不斷反思調整，確保AI的運用強化而非取代了關鍵的思維訓練。總的來說，該課程架構在理論與實務的交織下，為學習者打造了一條通往戰略專業人才的成長路徑：通過有效的教學方法、明確的學習目標、扎實的評量和豐富的實踐，加之AI科技的賦能，學員得以習得戰略自由度並煥發出對市場決策的影響力，為未來在競爭激烈的商業環境中取得成功奠定了堅實基礎。