人工智慧綜合應用能力（AI-PAC）之系統性架構：從技術整合到情境實踐

本研究旨在回應AI時代對「能整合技術、跨域知識並解決真實問題」之複合型人才需求，系統性建構「人工智慧綜合應用能力（AI-PAC）」（Artificial Intelligence Practical Application Competency, AI-PAC）理論框架。研究採文獻探討與概念歸納法，彙整工程、資訊、金融與醫學等領域對綜合應用能力的關鍵論述，並對照AI技術流程與應用特性進行構面整合。研究發現，現有能力架構多偏重單一工具與技能或抽象素養描述，對「從理解、實作、整合、數據、部署與責任」的全鏈結能力界定仍不一致。據此，本研究將「人工智慧綜合應用能力（AI-PAC）」定義為：學習者能理解人工智慧的核心理論與技術原理，熟練運用技術與相關工具進行實務操作，並能結合不同學科知識與專業情境，進行數據蒐集、處理、分析與模型建構，同時在系統部署與應用過程中展現創新思維並貫徹倫理責任，以系統性方式分析、設計並解決真實世界的複雜問題，進而創造新價值的複合性能力。」進一步將此能力分為五大核心構面：「AI技術理解力」、「AI技能實作力」、「跨域整合能力」、「數據判讀分析力」與「創新與倫理素養」。結論指出，AI-PAC可作為高等教育與技職教育課程設計、教學實施與評估之操作性依據，亦能提供人才培育與選拔的共同語言，強化教育與產業銜接並支持AI的負責任發展。