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學習樹園地

學習,就像種一棵屬於自己的樹! 你是否想過,學習就像在種樹? 一開始,我們都是一顆小小的種子,對世界充滿好奇,渴望成長。而學習,就是我們汲取養分、茁壯成長的過程。 我是蔡興正,我特別喜歡「學習樹」這個概念。這不是什麼園藝技巧,而是透過系統化學習,讓我們的職涯像一棵大樹,枝繁葉茂,屹立不搖! 可能有人會好奇,為什麼要把學習比喻成樹?學習樹的概念很簡單:學習是一個持續成長的過程。 我們不斷吸收新知識,就像樹木不斷長出新枝葉,讓自己更加茁壯、更具價值。學習並不是孤立的,而是「成群」的,每一項知識就像一片葉子,彼此相連、互相支持,才能形成完整的知識體系。 各位職場夥伴們,讓我們一起種下屬於自己的學習樹,讓它在我們的職涯中開花結果,成就更美好的自己! 》部落文章三大主題 主題一:心智圖法—發揮大腦的潛能! 心智圖是一種「圖像思考」工具,能幫助你整理思緒,提升創意與記憶力。它的運作方式像「神經網絡圖」,從主題出發,延伸出不同分支,把所有相關資訊視覺化。相較於傳統筆記,心智圖更能刺激大腦,使學習與理解變得輕鬆有趣。 其最大優勢在於「跨界連結」,能將不同領域的知識串在一起,發掘新的關聯,對職場人士而言,是提升問題解決能力與創新的好方法。此外,心智圖還能強化學習效率,幫助你快速掌握新知識,讓你思考更有條理,在職場更具競爭力! 主題二:數位工作—告別忙碌,擁抱優雅人生! 透過AI與Google APP,如Gmail、Calendar、Drive、Meet等數位工具,你能輕鬆管理行程、協同作業,大幅提升工作效率。這些工具猶如你的「數位小幫手」,讓你減少瑣碎事務,把時間留給真正重要的任務。 結合AI技術,你能更有效率地處理郵件、安排會議、搜尋檔案,讓工作流程順暢無阻。最終目標不只是提高產能,更是讓你有餘裕享受生活與美食,同時也能陪伴家人朋友,真正達到「高效工作、快樂生活」! 主題三:職涯發展—別讓你的職涯迷路了! 職涯就像一場冒險,關鍵在於「能力盤點」與「時間管理」。能力盤點能幫助你了解自己的優勢與不足,時間管理則確保你朝著理想方向前進。此外,運用工具來輔助職涯發展,例如紫微斗數,可以幫助你探索天賦、發掘潛力,找到最適合自己的道路。 職涯發展是持續的學習與探索,不斷提升自我,找到與他人相異點,發揮自己的強項,於競爭激烈的職場中持續貢獻,擁抱成就感,創造共好職場,一起成長與共享! 》課程主題...
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心智圖法為何五十年後仍有效?我從《腦力全開》重新理解了大腦的學習方式

學員常與我分享,參加完培訓、讀完一本書,當下覺得收穫滿滿,但三天後問他們學了什麼,腦袋一片空白。記了筆記,但不知道怎麼用。整理了重點,但兩週後就忘了。這不是他們的問題,是從來沒有人教過他們「怎麼學」。 吉姆·快克在《腦力全開》這本書裡有一句話,說的正是這件事:「學校教我們學什麼,但從來沒有教我們怎麼學。」 這本書的作者吉姆·快克,童年時因為腦部受傷, 一度被老師當眾說「那是個腦袋壞了的男孩」 。他花了大半人生研究大腦與學習,最後成為全球頂尖企業和演藝圈爭相邀請的腦力教練。他寫這本書,不是要你讀完記住他,而是要讓你讀完之後,把學習這件事重新拿回自己手中。 書的核心架構分成三部分:心態、幹勁、方法。這篇我想聚焦在「方法」,因為這是最直接、最可以立刻應用的部分。書中把學習方法整理成五個核心領域,分別是專注、研習、記憶、速讀與思考。 大腦不是硬碟,是肌肉 在談這五個方法之前,有一個底層觀念必須先建立:大腦具有「神經可塑性」。 這個詞聽起來很學術,但意思其實很簡單,每當你學習新東西,大腦就會建立新的神經連結。你練習得愈多,這些連結就愈強固。反過來說,長期不用的連結會逐漸弱化,這就是為什麼「用進廢退」這句話是有神經科學根據的。 書裡有一個倫敦計程車司機的研究,讓我印象很深。 倫敦的計程車駕照考試極難,申請人需要花三到四年,熟悉以查令十字地鐵站為中心、半徑十公里內的兩萬五千條街道。科學家掃描 這些司機的大腦後發現,他們負責記憶的海馬迴比一般人大得多 ,而且開計程車的時間愈長,海馬迴就愈大。大腦,是真的可以被訓練的。不是靠天賦,是靠方法和持續的練習。 五個學習方法 瞭解這個前提,這本書提出五個領域的具體方法。 1.專注,是所有學習的入口。 專注力就像肌肉,愈鍛鍊愈強健,多數人練習的卻是分心。每次拿起手機查一下、轉頭回覆一則訊息,都是在強化分心的習慣。更嚴重的是,「多工作業」會快速消耗大腦前額葉所需的葡萄糖燃料,不只讓人疲勞,還會降低整體認知效能。 吉姆·快克建議一次只做一件事,並且在行事曆上安排明確的「分心時間」,例如下午四點十五分專門處理雜事,讓大腦知道那些事有時間處理,現在可以放心專注。此外,當思緒紊亂難以靜下來時,他還介紹了一個簡單的呼吸法:用鼻子吸氣四秒、憋氣七秒、從嘴巴吐氣八秒,重複四次,幫助大腦重新聚焦。 2.研習,不是再看一遍。 傳統的反覆閱讀是最沒效率的方法之一。研...

職涯紫微:很多人缺的不是能力,而是對自己的理解﹙25+﹚

工作三四年後,最可怕的不是找不到工作。 而是每天都有工作,卻不知道自己正在往哪裡走。 小楊就是這樣。 三年前他踏入職場,第一份業務工作做得還不錯,但績效壓力慢慢把熱情磨光了。後來他轉成打工模式,時間換薪水,收入還行,但每天做著單調的工作,年過二十五之後,他開始問自己:「這樣下去,真的是我要的嗎?」 另一位小于的狀況也差不多。 她在美甲和行政工作之間換來換去,工作不難找,但總感覺踩不到地。換了幾次之後,她說:「我很想充實自己,但我不知道從哪裡開始,也不確定自己有什麼能力。」 這種感覺,你熟悉嗎? 在職場摸爬滾打三四年,其實是一個很關鍵的時間點。你已經有一些真實的工作經驗,也開始知道自己喜歡什麼、不喜歡什麼。這個時候重新梳理一下自己,比剛出社會時更有感,也更有方向。 先理清這三件事 個案來找我,通常都是對未來方向感到模糊。這時我會先借助「黃金三角」,幫他們把思路梳理清楚。 三個問題,你也可以自己問自己: 第一個問題:你對什麼有興趣? 興趣是一個人願意長期投入的動力來源,不一定要熱情燃燒,但至少不排斥、能做下去。 第二個問題:你的能力強項在哪裡? 每個人都有自己擅長的事,只是自己有時反而看不清楚。可以從過去被人稱讚的經驗裡,找找線索。 第三個問題:你重視什麼? 有人重視穩定,有人重視自由,有人重視成就感。這個答案沒有對錯,但會影響你對工作的選擇。 這三個問題,在不同的人生階段,答案可能會不一樣。不是答一次就算了,而是值得定期回來想一想。 東方智慧,也可以幫你找方向 我有兩張西方的職涯證照,GCDF 全球職涯發展師與 SCPC 國際職業策略規劃師。但在諮詢的過程中,我也借用東方的智慧,也就是紫微斗數,來幫個案做更深的探索。 這兩年裡,我持續整理命盤資料,並與實際職涯諮詢案例交叉驗證,希望找到更適合職涯探索的應用方式。每年接近百位的諮詢經驗,讓我對紫微斗數在職涯方向上的應用,還蠻有把握的。 有人會問:命盤這種東西,真的有用嗎? 我的答案是:它是一面鏡子,不是答案。它幫你看清楚自己的特質,但怎麼走,還是你自己決定。 小于的案例:從特質出發,找到方向 回到小于。 我把她的命盤拉出來,看到一組很有意思的組合。 行動力強、反應快、不服輸——做事衝勁十足,但有時候太直接,容易跟人摩擦。同時她責任感很重,對自己要求高,事情交給她,一定會做到底。另外她還有一種天生的領導氣質,適合成為團隊裡...

AI 課學完回公司卻用不起來?也許你少了一雙拖鞋

我最近在跟一些企業和學員交流時,常聽到類似的困惑:上課聽講師介紹各種好用的 Prompt 時,總覺得這些方法能立刻解決手邊的難題。但隔天回到辦公室,面對雜亂的客戶資料和 Excel,卻不知道該從哪裡下手。 最後,大部分人還是默默按下了 Ctrl + C 和 Ctrl + V,回到原來的作業方式。 其實我自己當員工時也有過這種經驗。課程上的案例永遠乾淨漂亮,但真實工作卻充滿了各種手動的雜訊。我私下戲稱,此為「放煙火」﹙沒對講師不敬的意思,自己也是講師啊!﹚,當下覺得很震撼、很有希望,但散場之後只留下一地灰燼。 知道怎麼做,和真正做到,是兩回事 我自己也有在公司內推動專案的經驗。那時候才發現,光是自己學會還不夠,更難的是讓它真正融入日常工作流程。課堂上的案例條件設定清楚,出錯機率低;但職場的情境複雜得多,變數也多。 一旦 AI 在 實際作業中給出錯誤結果,學員往往不知道如何判斷、如何修正 ,整個應用就此中斷。這不是學員的問題,而是課程與工作流之間,本來就存在一道沒人幫你接起來的斷層。 這也是「諮詢」與「進入工作流」最本質的差別:AI 只是告訴你流程該怎麼走,這叫諮詢,但距離真正動起來,還差最後一哩路;只有當 AI 直接進入系統、幫你把事情做完,才叫真正的落地。 我在實際授課後發現,學員在課堂上能操作單一工具,但回到職場後,卻很難自行把工具串連成完整的工作流。舉個例子:用 NotebookLM 把三萬則 Line 群組訊息摘要成三百則重點,這個動作學員在課堂上做得到;但摘要好之後,這份內容要怎麼進到下一個環節、怎麼變成一封報告信或一份會議紀錄?這個「接續」的動作,沒有人示範過,學員就卡在那裡了。 比起「教 AI」,不如直接在第一線「共作」 員工原本有一套跑順了的工作流程,導入 AI 之後,必須建立一套新流程。但新流程在初期不會馬上節省時間,反而帶來額外的摩擦與壓力。舊的做法熟悉、快速、不容易出錯;新的做法陌生、需要摸索,偶爾還會卡住。 這個過渡期,才是 AI 導入最容易失敗的地方。 沒有人陪著走過這一段,員工很自然地就退回原來的做法。這正是我想參與的原因。 為了解決這個斷點,我最近開始嘗試一種新的合作模式,我稱之為「共作(Co-working)」。 我選擇回到自己最熟悉的角色,直接成為那間公司的專案成員之一,進到客戶的辦公室,跟著同仁在日常的業務流程裡一起摸索、一起解決問...

與其淺挖九口井,不如深掘一口井

我在就業服務站講職涯能力探索的課程,台下坐的是正在找工作的民眾。 時間有限、學習成本有限,求職的壓力卻很真實。很多人投了一堆履歷,卻沒有下文。 每次上課,我都會問同樣的問題:現在這個階段,你覺得自己應該學更多東西,還是把現有的能力磨得更深?是強化優勢,還是補強弱點? 台下通常安靜幾秒。 這個問題沒有標準答案,但值得每個人在自己的情況下認真想一想。 我會接著問另一道問題來幫大家思考:一家蛋糕店生意岌岌可危,如果你是老闆,你會怎麼做? 選項一:擴大產品種類,提供更多元化的選擇。  選項二:專注提升蛋糕的品質和口味的深度。 這不是一道有標準答案的題目。但透過這個問題,我想讓大家思考一件事:在提升自己的工作能力時,你選擇的是「廣」還是「深」? 我在一部談富者思維的影片裡,看到一句話,當時停了下來:「 在一個一米寬的路上,做出100米深的存在。 」 這句話,值得想很久。 廣撒的代價,你看到了嗎? 我在課堂上見過一種常見的狀況:學員經常會分享,我啊!這個也學,那個也碰,每樣都懂一點,每樣都不精。 更精確來說… Excel 學一點、AI 學一點、簡報學一點、行銷學一點; 書買了一疊、講座報了幾場、YouTube 滑了不少,但真正拿得出來的核心能力,卻說不上來。 表面上看起來很充實,實際上是在100米的範圍內,只挖了1米深。 影片裡提到三個關鍵,我覺得很值得放在職涯的脈絡裡來看。 第一是專注與深入 。選定一個領域,集中資源深入研究,才能形成其他人難以超越的優勢。 第二是避免分散。 一個定位不清的人,旁人看了會覺得「什麼都想做,但什麼都不精」。這種印象一旦形成,很難扭轉。 第三是資源效益。 開發新技能需要時間和精力,這些都是有限的。與其把資源分散在不熟悉的領域,不如把現有的優勢繼續往深處走。 江振誠怎麼選人、怎麼用人 說到「深耕」,我想到江振誠在《工作美學》裡分享的一個故事。 RAW 的總監,面試時只有20歲,毫無工作經驗。但她有一項讓江振誠印象深刻的能力:組織規劃。 她能 清晰列出整個團隊當天的工作與班表 ,規劃每個人的運作流程,幾點幾分誰該做什麼,全部有條有序。就是這項突出的技能,讓她錄取,也讓她在六年後成為公司職階第二高的人。 江振誠的廚房裡,有人專精切配,有人專精火候。真正高效的團隊,不是每個人都會做全部事情,而是每個人把自己的專業做到極致,再組合在一起。 這讓我想到...

學過心智圖卻一直用不順?可能是這幾個地方卡住了

課程中,一位學員興奮地拿著手機給我看:「老師,你看,我把這篇文章丟進 AI,它直接幫我整理成心智圖了!」 接著他笑著問我:「那我們還需要學心智圖嗎?AI 不就幫我們做好了?」 我看了一下那張圖。 放射狀的線條,每條線上掛著一句話,結構整齊,看起來很有條理。 但那不是心智圖。 那是條列式筆記換了一個外形。 AI 做的事情,是把段落拆成句子。它沒有經過你的消化、提煉與判斷,沒有思考「這個概念屬於哪一層」,也沒有決定哪些內容重要、哪些內容可以捨棄。 整張圖看起來很完整,但如果我把圖收起來,再問一句: 「你能用自己的話說出這篇文章在講什麼嗎?」 多數人會停頓幾秒,然後默默把圖重新打開。 這個場景,其實說明了很多人學完心智圖之後真正卡住的地方。 不是不會畫。 而是不知道心智圖真正的價值,從來不在那張圖,而在畫圖時發生的思考過程。 為什麼畫了還是記不住? 很多人學心智圖之後,還是習慣把句子整段抄進去,只是換成放射狀排列。畫出來的東西,本質上還是條列式筆記,只是形狀不同而已。 問題出在一個觀念的差距。我們從小學到的筆記方式,幾乎都是 Note Taking,重點是把外界的資訊原封不動保存下來。一點、二點、三點,資訊抄完就覺得學完了。大腦做的不是消化,是搬運,把自己的頭腦當成影印機在用。 心智圖做的是另一件事:Note Making。把資訊透過自己的大腦重新消化、分類之後再寫下來。它強迫你在記錄之前,先想清楚:這個概念屬於哪一層?跟哪個主題有關?用什麼關鍵詞才能代表它的意思? 這個「 先消化再下筆 」的動作,才是學習在發生的時候。 我在課堂上常看到一個現象:學員在畫心智圖的過程中,常常會突然說「欸,原來這兩件事是有關係的」。這個領悟,是單純抄筆記給不了的。 四個核心元素,以及你最可能有誤解的地方 心智圖法有四個核心原則,缺一個效果就會打折。每一個元素背後都有一個常見錯誤,對照看看自己中了哪一條。 ❶關鍵詞 :每條線上只寫一個詞,不寫句子。詞性以名詞為主,次要是動詞,必要才是形容詞與副詞。 惠普(HP)企業事業處總經理曾說過一句話:「把形容詞都拿掉,只要告訴我主詞、動詞和受詞就好!」心智圖的關鍵詞邏輯跟這句話一模一樣。最常見的錯誤是把整句話寫上去,例如「要注意時間管理的重要性」。 這樣寫,大腦根本不需要思考,只是在抄。正確做法是逼自己提煉:這句話的核心是什麼?「時間管理」四個字就夠了...

問 AI 要摘要,你永遠只得到摘要

前陣子準備課程時,我把三份關於 AI 與職場轉型的研究報告丟進 NotebookLM。新增來源、按下「簡介文件」,不到幾秒鐘,一份整理好的摘要就完成囉! 實話,第一眼看到時還有點驚艷。以前可能要花一兩個小時閱讀的內容,現在幾分鐘就能看到重點摘要,不可思議。 但看完之後,我卻停了下來。 因為我發現一件有趣的事。 那一刻我開始思考, 如果 AI 只是幫我把三十頁濃縮成三頁,它真的有幫助我思考 嗎? 我重新看了一次摘要。沒有錯,它整理得很好。但問題是,我真正想知道的事情,卻只能一知半解,AI 整理速度驚人,但人腦,卻慢的可以,還來不及跟上這樣進化的速度。 後來我才發現,問題從來不在 NotebookLM,而是我只是隨意點選了「重點摘要」,沒有主動詢問,只有被動等待答案的餵養。 當你只問 AI:「重點是什麼?」它回答你的,也只會是重點。但 真正有價值的,往往是那些沒有直接寫在資料裡的問題 。 NotebookLM 的底層邏輯 在說提問之前,先把 NotebookLM 的運作方式理解清楚。它跟一般生成式 AI 有一個很關鍵的差異:它不是憑空生成答案,而是先在你上傳的材料裡找到相關段落,再根據那些段落來回答你。每句回應都附有引用出處,答案有所本,不會憑空捏造。 我在課程裡常說這句話:ChatGPT 不用給資料,就給答案。NotebookLM 則是, 不給資料,不給答案。 正因為如此,它能給你什麼,完全取決於你怎麼問它。你給的方向越清楚,它的回應就越有價值。 一句模糊的「幫我摘要」,對它來說等同於「你覺得什麼重要就說什麼」。 三種提問方向,從不同角度切入 於是我不再請它幫我摘要,除非是學習新知,反而是慢下來,開始問自己:關於這份資料,我真正想知道的是什麼?同一份資料,換個問題,答案完全不同。 找共識 :「這三份報告針對中階主管在 AI 時代的角色轉型,有沒有共同強調的方向?」這個問法讓 AI 做跨文件的比對工作,不只是摘要單篇,而是幫你找三份資料的交集。交集出現的地方,通常就是最值得關注的趨勢。 找分歧 :「關於 AI 是否會取代中階管理職,三份報告的立場有什麼不同?」這是很多人不會問的角度,但我覺得它最有價值。分歧的地方才有思考的空間。不同報告對同一問題給出不同答案,背後可能是立場不同、研究方法不同,或產業背景不同。讓 AI 把各方立場整理出來,閱讀就從「接受資訊」升級為「評估...

職場那些讓你懷疑人生的工作,AI直接幫你帶走

系列文章|AI 不是來取代你的第 1 篇,共 6 篇 你一週裡,有多少時間是在「真正工作」?根據相關研究,白領工作者每週有三到四成的時間,花在整理報表、回覆重複詢問、轉發郵件這些幾乎不創造價值的事情上。微軟的調查更直接:64% 的工作者感到時間和精力嚴重匱乏。 AI 能做的,就是把這些時間還給你。 ❙ 動手,不是學技巧 很多人一聽到「學 AI」,第一個想到的就是提示詞(Prompt)。但這其實是個誤區。卡在「我還沒學好技巧」這個坎的人,往往一直沒有真正開始。第一步不是學技巧,而是先動手試試。只要敢跟 AI 互動一次,你會發現它比想像中好懂,時間也真的會被還回來。 把 AI 當作「水電」來用:許多人以為用 AI 需要成為專家,必須了解它背後怎麼運作。AI 專家程世嘉指出,生成式 AI 的基礎設施已經完備,它的存在就像「水與電」一樣。你不會因為想喝牛奶而去養一頭牛,也不會為了用電而去重新發明電網。不需要去上艱澀的程式課程,只要把它當作打開水龍頭一樣,大膽地把日常遇到的問題丟進去,你就會發現時間立刻被省下來。 把試算表丟給 AI 做分析、讓 AI 寫第一版會議紀錄、把你要查的問題直接問 AI,這些都是今天就能做到的事,不需要任何訓練,不需要開什麼課程。你只需要打開工具,試一次。 ❙ 讓 AI 聽懂你在說什麼:提示詞的四要素 很多人試了 AI 之後,得到的第一個印象是:「它講的東西不對」、「答非所問」、「一本正經的胡說八道」。這個感受很真實,但問題不在 AI,而在指令。AI 本質上是個超強的語言模型,你說模糊,它就猜;你說精準,它就準。 為了避免 AI 答非所問,有個簡單的四要素框架可以直接套用: 分派角色:告訴 AI 它今天要扮演誰。同樣是「幫我看這份合約」,請一個「有 20 年經驗的法務顧問」看,和請一個「助理」看,產出的深度完全不同。角色設定得越具體,AI 的視角就越專注。 指定輸出格式:告訴 AI 你要的是什麼形式。「幫我整理重點」和「用三欄表格整理,欄位是:條款名稱、風險等級、建議行動」,後者讓 AI 不會漫無邊際地講,你拿到的東西也能直接用。 舉例說明(Few-shots):如果你有理想中的範本,直接貼給 AI 看。給 2 到 5 個例子,往往比解釋半天更有效。你說「我希望語氣像這樣」然後貼一段,AI 立刻懂,不需要再來回修改三次。 說清楚你要它做什麼:把任務本...