人機共創
運用生成式AI開發管理學教學個案之專業指南
個案開發的新典範：從獨立創作者到人機協作
🤔 啟發提問
傳統耗時數年的個案開發是追求品質的唯一途徑嗎？當AI不再只是工具，而是「夥伴」，我們的角色會發生什麼根本性的轉變？
🚀 核心講述
闡述傳統個案開發如「手工業」的痛點，引出生成式AI帶來的革命性變革。定義核心角色轉變：從「作者」演進為「個案架構師」。
🎯 反思與挑戰
作為教學者，我們該如何駕馭這位新夥伴，而不是被其取代？
本指南的目標、受眾與結構
🗺️ 啟發提問：如果這是一張尋寶圖，它將帶我們找到什麼？誰最需要這張地圖？
🎯 目標 (點擊卡牌)
我們的目標
- 學習「工作流程」與「品質控制」
- 掌握「有效Prompting」
- 辨識「AI侷限性」
- 升級「互動式教具」
👥 受眾
🏗️ 結構
教學個案的類型學：為學習目標選擇正確的載體
🏎️ 啟發提問：給學生一輛F1賽車去翻山越野，會發生什麼事？選擇錯誤的工具，是否比工具本身不好更致命？
強調選擇正確「個案類型」是首要的策略性決策。類比不同個案為不同功能的交通工具，混淆類型將導致目標失焦。
類型一：哈佛商學院 (HBS) 經典個案
🤔 啟發提問：如何讓學生真正學會「決策」，而不是紙上談兵？
教學目標: 訓練綜合分析、決策制定、論證能力。
類型二：哈佛商業評論 (HBR) 情境個案
💬 啟發提問：管理的難題，有多少是數據問題，又有多少是「人性」問題？
特徵: 虛構但真實、聚焦人性與組織動態、附有專家點評。
教學目標: 訓練問題診斷、情境感知、多元視角思考能力。
類型三：媒體改編 (Media Adaptation) 教學計畫
🎬 啟發提問：學生愛看的電影、戲劇中，是否隱藏著最生動的管理學教科書？
特徵: 現成敘事、理論應用為核心、低開發成本。
教學目標: 提升理論應用於情境的能力，激發初階學習者動機。
（此處為拖曳配對互動示意動畫）
挑戰：為你的目標選擇最佳載體
協作流程(一)：資訊的結構化
🌪️ 啟發提問：面對幾萬字的訪談稿，你會痛苦地劃重點，還是交給AI夥伴在幾分鐘內完成？
展示AI如何將非結構化的原始資料，轉化為一份帶有主題章節的編年史研究報告。強調AI在「綜整」與「結構化」上的超凡能力。
協作流程(二)：敘事風格的轉化
🎭 啟發提問：一份「提供答案」的報告，和一份「提出問題」的個案，其靈魂差異在哪？
核心任務是將「報告體」轉化為HBS風格的「個案體」。展示AI如何模仿風格，但也暴露其「惰性簡化」與「細節遺失」的缺陷。
協作流程(三)：鉅細靡遺的打磨
💎 啟發提問：當AI的初稿「看起來像」但「內容空洞」時，人類專家的價值是什麼？
展示人類專家如何透過關鍵的「品質控制介入」，補充遺失的細節、確保敘事的完整性與張力。
協作流程(四)：互動教學工具的開發
💡 啟發提問：一份靜態PDF，和一個互動網頁，哪一個更能點燃學習的火花？
展示AI如何根據自然語言指令，將個案轉化為包含HTML, CSS, JS的互動網頁原型。AI極大降低了教學創新的技術門檻。
模式演進：從探索式提問到指令式建構
🌉 啟發提問：如果第一次合作是摸著石頭過河，第二次我們能否直接搭一座橋？
比較《業安科技》的探索模式與《影石Insta360》的指令式建構模式。後者從一份詳盡的「規格書」開始，大幅提升效率。
體驗共創：從文本到策略模擬器
🎮 啟發提問：與其讓學生「分析」決策，不如讓他們親自「扮演」決策者？
目標是將HBR情境個案「遊戲化」。展示AI如何扮演「情境設計師」與「前端工程師」，將兩難困境轉化為互動模擬器的原型。
鉅細靡遺的打磨：穿越「使用者體驗的迷霧」
🧭 啟發提問：一個能跑的程式，就是一個好的教學工具嗎？
展示四次關鍵迭代：修正「假互動」、修正「非人性化」引導、修正「隧道視野」、注入最深層衝突。
課程整合：AI作為「整合引擎」
🧩 啟發提問：如何將一部10集的戲劇，與一整個學期的管理學理論，進行完美的「對位」？
人類專家進行頂層教學設計，AI則扮演「整合引擎」，將課程大綱、戲劇字幕、教科書理論三者連結，自動化生成每週的完整教學包。
教學資產的放大：AI作為「多元格式生成器」
蒲公英 啟發提問：一份精心準備的講義，它的生命週期只在課堂上嗎？
AI可將同一份核心教學內容，快速轉化為「學生複習重點」、「社群宣傳文案」、「多語言教材」等多種格式。
整合方法論：四種人機協作模式
🗺️ 啟發提問：面對下一個專案，你該如何選擇最適合的模式？
你的新角色：「個案架構師」的核心能力
🏗️ 啟發提問：在AI時代，寫作本身或許不再是核心技能，那麼，什麼才是我們不可或缺的核心價值？
- Context is King (提供清晰脈絡)
- Role-play (定義AI角色)
- Instruction must be Specific (指令需具體)
- Persist with Iteration (持續迭代)
倫理考量與學術誠信：不可逾越的紅線
⚖️ 啟發提問：當AI能寫出以假亂真的文本時，我們如何守護學術的原創性？
強調獨立驗證、透明揭露，並重新定義「原創性」在於問題、框架、敘事與教學設計的創新。
結論與未來：從內容生產者到體驗設計師
🚀 啟發提問：當AI接管了大部分的「生產」工作，教學者的未來在哪裡？
展望AI在管理教育中的未來潛力：個人化學習路徑、大規模情境模擬、即時案例生成。AI是催化劑，將迫使我們回歸教育的本質。
感謝您的閱覽
這是一趟人機協作的探索之旅