共學群整體規劃概要：

    (一)學程及課程規劃：

人工智慧(Artificial Intelligence，簡稱AI) 為近年發展最快、也最熱門的領域，也因為AI技術的導入，人類從數位時代全面晉升至「智慧時代」。人工智慧模型的長處在於除了可以處理原來結構化的資料外，可以處理圖像、語音、影片或文字等非結構化資料，除了探索資料外，也可從資料之中擷取特徵來訓練模型並用來做預測。它的應用領域更是廣泛，包括科學探索、智慧製造、智慧商務、智能政府，以及人文藝術等，幾乎人類生活每一構面都受到其影響。

本共學群核心在於提升跨領域學生與教師針對人工智慧學習之共學，我們透過鼓勵學生跨院自組共學社團，藉由不同領域之學生互相切磋，提升其對「人工智慧」之實務應用能力，並思考其可能帶來的創新應用；教師部分則以整合校內「人工智慧學習」相關領域老師及課程為目標，協助非資訊背景的同學克服大數據分析、機器學習與人工智慧的進入障礙，並從技術與應用層面將「人工智慧學習」套用於商管、社科院及理工學院，從而探討人工智慧學習在各領域之間的應用與發展。

本共學群在課程安排方面之架構如圖一所示，包含一門人工智慧概論(AI)通識課程、五個微學程與一個整合學程。AI通識課程將結合本校各領域教師，帶領學生瞭解AI的技術和在各面向之應用；微學程部分計畫結合管院三門大數據分析微學程、社科院109學年下學期成立之政經大數據分析微學程、及由理工學院共同於110年度上學期成立之機器學習與應用微學程；整合學程則是以基礎與進階課程輔助修習學生之人工智慧學習技術與能力，當中涵蓋管院、社科院、理工學院各課程，期盼藉由跨院合作、資源共享，培養修習的學生具備融會貫通以及處理不同環境下的各種應用需求能力，並讓師生間相互共學合作、分享，為中山大學成為人工智慧技術和應用之領導學校而努力。

   (二)教師及學生社群規劃及發展情形：

本共學群結合本校管理學院、社會科學院、理學院與工學院等多位專業教師，除整合學生於人工智慧領域中所涉及之非結構化資料處理、數據分析、雲端運算，以及人工智慧運用等相關知識外，並提供課外工作坊交流互動與課程內容相關之專題製作訓練。從基礎學理與應用之課程出發，再以線上學習互助社團作為學習成果驗收。未來除了積極規劃既有之微學程外，也將持續邀請相關專業老師共同規劃整合課程，並透過參訪國內人工智慧相關企業，多元拓展學生於人工智慧之應用與學習視野。

（老師）

1. 透過本校不定期舉辦跨領域社群工作坊與教學技巧研習等活動，增進人工智慧學習領域之教師互動交流之機會。
2. 提升教學品質，藉由建置共學群網站，鼓勵授課教師預先上傳課程資料並全程錄影，以提供其他教師觀摩之機會，俾利課程模組延續。
3. 為了讓各微學程能夠更緊密結合，每二個月由管院召集微學程負責人及相關授課老師討論共學群規劃、活動安排等事宜，藉由四大領域教師互相分享與討論之過程，共同檢視教案設計及教學過程，以改善授課方式並提升教學品質。
4. 總結性Capstone課程透過與業界產學合作，以實際分析實務案例之方式，讓學生發揮實作與分析能力，從數據中找到業界未來的發展方向，並解決企業目前現有的困難，教師同時也透過蒐集實務案例，使之成為教材與教案。

（學生）

1. 透過初階課程，由教師引領學生走入共學群課程學習之核心，同時藉由跨領域學生多元學習過程中，鼓勵其主動探究問題以發現事實與理論，形成新的思維。
2. 建置共學群網站，透過課程期中、期末成果發表或課外工作坊之過程，蒐集學生作品並於網站內展示，以讓共學群學生相互觀摩學習。(https://colearning.nsysu.edu.tw/p/404-1306-244695.php?Lang=zh-tw)
3. 推動學生申請跨領域互助學習小組，使用網路社群及線上資源將興趣相似的同學們集合起來，並以共學群網站為中心，由老師指導並共同執行專案計畫，可望提升其實務操作與社群協作之效益。(https://bap2.cm.nsysu.edu.tw/?page_id=1268)
4. 總結性Capstone課程與工作坊提供同學實務操作之機會，藉由跨域組別之同學互相切磋，提升其對於人工智慧學習應用於各領域的思維模式與創新能力。(https://bap2.cm.nsysu.edu.tw/?page_id=3338)

(三)共學群之永續發展及社會影響力：

人工智慧為本共學群之主軸，我們除了培育人才外，也注重於實務應用和社會責任。

1. 實務連結:

1. 強化人工智慧學習的影響力:

• 開設更多人工智慧學習的線上課程，讓全國各地的在職人士能藉由線上學習進修相關知識。(https://www.youtube.com/channel/UCAkk44tj-6OlD_Xrs4HsKWA)
• 鼓勵學生積極參與國內外相關競賽活動，透過學生社群協作與知識交換之過程，讓其踴躍呈現成果，也會將其作品展現於管院-商業大數據平台上，可望為學生未來就業接軌。(https://bap2.cm.nsysu.edu.tw/?page_id=1268)
• 結合本校各學院領域教師開設AI通識課程，激發學生對於人工智慧學習之應用。

2. 提升與本土企業產學合作之機會:

• 加強與業界合作，相關課程引進產業，提供實務資料和問題讓學生解決，以培養具實務能力的人才。(https://bap2.cm.nsysu.edu.tw/?page_id=890)

2. 強化與本土的連結，並善盡社會責任:

1. 強化人工智慧學習的影響力:

• 舉辦商業大數據高中生日，推廣計算和分析思維，有利本校招生並善盡社會責任。(https://bap2.cm.nsysu.edu.tw/?page_id=1446)，惟110年受疫情影響未舉辦。
• 鼓勵老師和學生組隊利用商業大數據平台對於商業和社會議題，進行分析並提出具體建議。
• 透過建立大學與產業間彼此交流的管道，以產學合作與諮詢顧問的方式輔導不同產業導入相關技術，也讓中山大學成為各產業人工智慧發展的智庫。
• 成立「商業大數據教育聯盟」，透過本計畫師資的教學分享，期望未來本聯盟可以帶動外校商管學院的老師其產業界對於大數據的重視，此外，與外界之交流互動交換知識與資源之同時，我們也持續積極推廣本計畫的中山管院商業大數據平台資源以及提升師生社群協作及運用軟體之動能。

(商業數據分析師資培育課程、商業大數據聯盟成立大會暨實作演練)

2. 開設人工智慧多元相關課程

• 本計畫於110年秋季開設全英文R語言的「商業數據分析實務」與納入「金融投資與程式交易」兩堂課程，期望讓外籍生以及本身具有投資理財概念的同學們也能因為修習本計畫課程，習得數據分析之技能，進而提升未來進入就業市場之競爭力。

在高度數位化的社會裡，「大數據分析」是現代企業最重要的核心能力，在企業轉型的過程中，同時具備有程式設計、機率統計和商管專業知識的經理人員將扮演最關鍵的角色，惟不少企業對於內部資料如何分析以及該進行哪方面的分析沒有基礎概念，因此為了協助企業分析內部數據、並達到學生實務應用之互補效益，管院於108年度下學期結合各相關系所的資源，開發：(a)商業大數據分析、(b)數位行銷與電子商務和(c)金融服務與金融科技這三個微學程，藉以培養跨領域的數據分析人才。

管院於108年度下學期首度與企業合作微學程，內容首先以分析技術課程強化學生AI演算與大數據分析能力，並在資料案例課程讓學生於模型建立與預測的過程中，透過教學與實際應用的方式打造AI技術實作基礎，而企業則是做為顧問諮詢的角色，與學生共同交流更多元的場域應用，學程末則有成果發表，由企業的主管出席給予學生最實質的回饋與意見交流。透過同學課程優異的表現，我們希望企業能夠提供實習機會，並且未來在招募大數據分析相關職缺時，優先考量取得該學程合格證明者。

管院於109-2的總結性課程與裕隆、台新、王道等八間企業進行數據分析合作，讓學生透過資料分析進行策略規劃與溝通，並於期末提供建議回饋予企業。本院已於10月辦理產學合作座談會，目前積極聯繫與確認110-2課程合作企業。本共學群未來除了三個管院的微學程外，新成立的其他微學程課程也會積極與業界合作，透過雙方共學與互利之模式，培育更多智慧創新跨域之人才。

自我檢討評估與改善機制

三、亮點特色

教師及學生相關計畫成果亮點特色：

本共學群相關課程不斷擴充教學設施和課程教材，讓所有科系的同學都能使用現代的分析方法和豐富的數據資源，累積科技時代下必備的資訊力。管院自107年於校內開始推廣商業大數據，課程宣傳過程，我們積極將現有的成果推廣至校內外師生與業界，並也成功將「商業大數據」成為中山管院的亮點之一。管院過去除了辦理高中生「商業智慧日體驗營」，更陸續每年籌辦產學合作座談會，以吸引業界對商業大數據之重視。本院將持續累積現有的資源，將過去成果統一呈現於我們的推廣平台與頻道，並積極逐步將中山管院商業大數據拓展至本校其他學院，以達到跨域之實質效果。此外，針對校外師資之培育，本院自今年暑期推動「商業大數據聯盟」，藉由分享中山管院的教學經驗，同時也聚集有興趣共同發展商業數據分析的學校，一起討論聯盟的發展與後續活動規劃。期望未來聯盟之成立，除了能夠邀請更多他校老師進行開課分享與合作外，也能夠確實地將學生訓練成商業數據分析能力的專業經理人，讓他們能夠具備帶領企業數位轉型的基礎知能。(活動資訊:商業大數據聯盟成立大會暨實作體驗)

商業大數據分析課程自開辦至今積極培育跨域人才，我們於第一門共同課程課餘時間，每週定期有助教會議，協助同學排除修課時所遭遇的程式語言問題，另也結合本院線上資源互助學習，鼓勵同學跨域組成學習團隊，積極與指導老師規劃一系列的課程和活動，透過互助方式互相學習。

  鼓勵學生跨域修習數位創作技能之措施：

1. 第一門基礎課程須取得Datacamp線上課程相關證書：

本計畫第一門基礎課程每學期選課踴躍，考量課程必須建立篩選機制，因此選課初期會先要求學生必須取得Datacamp線上課程相關證書，除了奠定學生進入正式課程前即有數位程式正確概念及清晰思考邏輯，證書之取得也為學生未來履歷加分。

2. 學程登載於畢業證書：

學生修習微學程課程，其學分得納學系選修學分，計入畢業學分數，取得微學程學生除取得學程證明外，並得於學位證書附註其通過微學程，得證明其受過學校相關專業規劃課程之培育。(目前已累積80人次同學通過本計畫微學程，已取得微學程修課證明)。

3. 課外時間開設線上研討會及工作坊：

為強化學生頻繁使用程式語言於日常生活，110-1學期由卓雍然老師帶領兩組線上資源社團同學所組成之跨域讀書會，透過指導之過程，鼓勵學生自行規劃活動及產出創作成果，透過學生親自於線上演講並與觀看者互動，引導參與者透過瀏覽器就可以在雲端做深度學習或是透過工具以資料視覺化的方式呈現資料，並也讓所有學過R的同學，都有機會能進一步學習、應用人工智慧技術。

(活動資訊:雲端深度學習2.0 、 R:Shiny 工作坊)

4. 管院線上互助社團補助：

本計畫執行單位管理學院為鼓勵本院生藉由跨系所同學之互補、互助，並積極利用線上課程及開源軟體，針對同學自行籌組之互助社團給予相對補助(課程補助金、召集人補助金、指導老師補助金)，109-2學期共有三組程式語言線上互助社團、110-1學期則有四組程式語言社團提出申請(詳見互助社團補助專區)。

5. R語言課程助教時間：

第一門基礎共同課程雖採跨域分組之模式，惟課程中也有多項個人作業、組別作業須完成，因此本計畫於課外時間辦理每周一次的助教互助學習，對於程式語言有任何學習障礙的修課同學皆可於助教時間踴躍提問並與助教互動討論。

本學年度共一組同學報名參加資訊軟體相關競賽，也獲得第一名之殊榮。

此外，本計畫積極培育跨域人才，我們於第一門共同課程課餘時間，每週定期有助教會議，協助同學排除修課時所遭遇的程式語言問題，另也結合本院線上資源互助學習，鼓勵同學跨域組成學習團隊，積極與指導老師規劃一系列的課程和活動，透過互助方式互相學習。