(圖/ 國立中正大學)
從「情境編碼」到「提示工程」，3PBL 的實戰路徑
黃正魁教授進一步說明，3PBL 的實踐是一套完整的學習循環：
1. 情境編碼： 學生在真實的商業情境中，學習整合跨領域知識，建構問題解決的雛型。
2. 概念驗證： 透過實作驗證想法的可行性，同時小心避免累積「技術債」。
3. 提示工程： 有技巧地運用 Prompt Engineering，引導AI工具（如 ChatGPT、Claude、Gemini 等）提供跨領域洞察，成為激發創意的來源。
必備的AI工具庫，打造數位經理人的競爭力
為有效執行3PBL，熟悉AI工具至關重要。黃正魁教授建議教育與學習者應熟悉三大類工具：
● 生成式AI工具： 如 ChatGPT、Claude、Felo Search (用於精準搜尋)、Perplexity、NotebookLM (用於知識管理) 等，用於內容生成與資訊統整。
●程式設計環境： 如 VS Code、Cursor、Windsurf，並具備 Python、Java 等基礎語法能力，以實現更靈活的數據分析與自動化。
● AI代理人： 如 AutoGPT、Dify、Manus，能協助處理複雜、多步驟的任務。
(圖/ 國立中正大學)
結語與展望：培育具備人文關懷的數位經理人
黃正魁教授總結，AI的快速發展不是威脅，而是管理教育轉型的催化劑。未來成功的「數位經理人」，將是那些能善用AI工具、具備跨領域知識整合能力，並且擁有深厚人文關懷與創新思維的人才。透過 3PBL 教學模式 與 AI 工具 的結合，我們方能共同迎接AI時代的挑戰，發掘其中的新機遇。
國立中正大學企業管理學系（所）以培養具備前瞻視野、創新思維與社會責任之管理人才為宗旨。透過理論與實務並重的課程設計，與時俱進的教學方法，致力於成為台灣頂尖、國際知名的企業管理教育與研究機構
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(文/ 張永康)
