邁入成立第十個年頭，跨國數位媒體與廣告科技集團 PressLogic 於 2026 年 11 月宣佈成立全新人工智慧教育與能力發展平台「PL:ACADEMY」。該平台以「拓展人類能力」（Expand Human Capability）為核心旨宗，期望協助企業、學校與社群將前沿技術轉化為可持續的核心競爭力。
從工具指令轉向思維建構：AI 教育的新範式
隨著生成式人工智慧（Generative AI）、大型語言模型（LLMs）以及 AI Agent 技術的快速發展，科技應用的門檻顯著降低。這項全新成立的教育平台強調，未來的教學不應停留在記憶固定的提示詞指令或單純的軟體操作，而是必須從機制理解與邏輯判斷出發。
創辦人暨行政總裁 Ryan Cheung 表示，人工智慧的核心價值並非取代人類，而是透過科技拓展人類的知識、判斷力與創造力。這套學習架構致力於引導學員掌握技術背後的運作邏輯，進而能在多變的環境中獨立分析問題並做出適當決策。
三大聚焦領域：連結企業實戰與學校教育
該教育平台以集團自 2016 年成立以來累積的經驗為基礎，將數據分析與內容製作等實務轉化為模組化課程，並針對三個主要對象規劃推廣方向：
- 企業端：幫助團隊從零散的工具操作，過渡到組織層面的流程優化與跨部門協作，建構可重複推動的創新機制。
- 學校端：為不同階段的學生提供主題工作坊與職涯分享，著重於培養資訊素養、批判性思考以及科技倫理觀念，協助年輕一代適應未來的職場轉型。
- 社群端：舉辦公開交流活動，普及科技知識，降低大眾接觸前沿科技的門檻。
給家長與老師
面對快速更迭的人工智慧浪潮，許多家長與教育工作者容易陷入「是否該讓孩子趕快學習各種熱門 AI 工具」的焦慮中。然而，從產業與教育發展的最新趨勢可以看出，純粹的介面操作技能隨時可能被新的軟體介面所取代。
在 STEM 與程式教育的引導上，家長與老師可採取以下策略：
- 培養提問與審視能力：鼓勵孩子在獲得 AI 產出的解答時，進行交叉比對與邏輯查驗，養成批判性思考的習慣，而非照單全收。
- 關注問題拆解思維：引導學生將複雜問題拆解為數個子任務，學習如何將生成式工具視為協作夥伴，而非直接拿來完成作業的快捷鍵。
- 建立負責任的科技素養：指導孩子理解資料隱私、智慧財產權與資訊安全的重要性，建立健康的數位學習態度。
學習小教室
- 生成式人工智慧（Generative AI）：一種能透過學習巨量資料後，自主產生文字、圖像、聲音或程式碼的演算法技術。例如常見的對話機器人或 AI 繪圖工具。
- 大型語言模型（LLMs, Large Language Models）：利用深層神經網絡訓練的 AI 系統，具備理解自然語言上下文並進行對話、摘要與翻譯的能力。
- AI Agent（人工智慧代理人）：具備自主規劃與執行能力的 AI 系統，不僅能回覆問題，更能根據目標自行分解步驟並調用軟體工具完成複雜任務。
- 運算思維（Computational Thinking）：指利用拆解問題、模式識別、抽象化與演算法設計等步驟來解決問題的思考過程，是程式學習與科技應用的基礎能力。
常見問題
PL:ACADEMY 與一般以軟體操作為主的 AI 課程有何不同？
該平台強調「意義建構」與邏輯判斷，而非單純教導工具按鈕或記憶提示詞，重點在於培養學員理解技術運作機制與解決實務問題的能力。
學生在中小學階段應該如何準備 AI 時代的競爭力？
應優先奠定運算思維與批判性思考能力，學習如何精確提問並驗證 AI 產出的資料，養成負責任的資訊素養。
AI Agent 與傳統聊天機器人有什麼主要差異？
傳統聊天機器人主要依據指令產出單次對話，而 AI Agent 具備自主規劃與執行能力，能自行拆解任務步驟並串接工具完成複雜流程。