線上課程的學習方式，可能要換了

■ 線上課程的盛行與氾濫

這幾年，由於自媒體的盛行，
線上課程也相對地發展迅速
類型也越來越多

但隨著課程越來越多元
手法其實就是出自那幾家流派

有的課程靠名單與漏斗
慢慢篩出願意付高價的人
有的靠低價與促銷
讓人覺得先買再說

很多用戶也是越買越多
但都沒有時間去看

最後都忘記自己有買啥課
感覺買了課就等於有學
就默默躺在帳號裡

■ 線上課程造成的反噬心態

其實用戶買後不看 不問
對賣方最好，不用維護，
用戶自己也知道自己懶惰，
日子一久了
當初花了幾萬塊的課程
其實也沒這麼痛了
低價課程更沒感覺

但等到有一天
用戶想到真的要用到這些知識時

有很大的機率
忘了是自己根本沒有看

只會有一個感覺
我買了一堆課
好像都沒甚麼用

■ 實際上的學習事實

本身我也買過很多線上課程
從2023年開始，不下20門課
有語言的、心理的、醫學的、命理的
也是沒有完全聽完
但大部分的都有看影片上完課
並且作筆記
事實上是不論你有上還是沒上
只要不是你的工作上用到
都會忘記，
但差別就是在於
我記得我有寫筆記
我知道我應該是有學過這個，我可以回去看一下影片內容

■ AI的普遍與線上課程

2025年左右，
生成式AI開始慢慢普及在大家的生活中

現在用AI在輔助工作上的用戶
也越來越多

因此也出現了一種
可以同時符合

人性的懶惰與
求知慾的工作型態

用AI來幫你上線上課程

讓AI來理解課程內容
來針對用戶需求提供資訊

用戶只要將課程內容
公開給AI
AI就能夠轉化並提供用戶客製化的內容

直接讓用戶用於工作中或是其他目的

不需要慢慢鋪陳學習

■ AI的直接投餵跟傳統學習的細嚼慢嚥

當然有人會說
學習的過程
才是最有價值的經驗

這點倒是不否認

但或許以現在的環境來說
或許也是改變思維的一種契機

例如:
學習管理人與經營關係
40歲的人生經驗分享給20歲的人
這種情況，直接給答案
基本都是沒有太大幫助的
都要本人親自踏過才理解
箇中難處

但像程式語法
現在軟體工程師
只要先學一種程式了解程式語法
透過AI
基本上大部分程式語言的相關產品都能開發

像G蛋會C跟Python
但現在也是可以幫公司開發Android跟iOS的APP
且我對Java不熟
甚至我都不知道我的 AI 是用C#還是Swift開發iOS的APP的

所以以現在環境根本不太需要去理解各個程式語言的語法

■ 電子書可能更適合 AI 輔助學習

如果未來的學習方式
會越來越常透過 AI 查找與使用教材
那線上課程以電子書的形式提供
說不定會更適合這種需求

尤其是文字可以直接擷取
章節也整理清楚的電子書或網頁講義
有幾個很實際的優勢

1. 少了把影音整理成文字的工夫

以知識講解為主的內容
如果本來就有完整文字
就省下語音轉寫、從畫面抄錄資訊的過程
比較容易直接交給 AI 查找與處理

2. 製作與更新比較容易

文字教材少了錄音、剪輯與影片輸出的工作
尤其是程式或軟體操作的課程
功能變了、範例需要修正
可以直接修改對應段落，標示更新版本

學員之後把新版教材交給 AI
也比較方便依照修正過的內容繼續使用

3. 自己讀、交給 AI 讀，都方便

想完整理解，可以照章節慢慢讀
臨時需要某個觀念，也可以直接搜尋

自己找不到或看不懂的地方
就把相關內容交給 AI
請它換個例子解釋
或整理出現在需要看的段落

4. AI 回答之後，方便回去核對

AI 給了答案
還可以要求它列出依據的章節與段落
再自己回去看完整上下文

確認這個方法有沒有前提
有哪些限制
是不是適合自己的情況

5. 教材可以直接接上實作

像程式碼、設定值與操作範例
文字教材可以直接複製出來

再和自己的程式碼、錯誤訊息放在一起
請 AI 協助比對
看看做法差在哪裡
有沒有漏掉步驟
或是使用條件根本不同

這樣從教材到實際使用
中間就少了重新抄寫與整理的工夫

6. 忘記之後，還能繼續拿回來用

過幾個月忘記了
可以帶著新的問題回來查
換了專案
也可以重新找出適合這次需求的內容

只要教材本身有值得參考的經驗與案例
就能在第一次學習之後
繼續成為工作時用得到的資料

需要看動作、觀察操作過程的內容
影片仍然很有幫助
影片若有完整逐字稿與範例附檔
也能用類似的方式搭配 AI

但對原本就能用文字、圖表與程式碼說清楚的知識
電子書或網頁教材
確實值得重新考慮

■ 看過會忘，需要的時候還能用

過去買了一門課
我們常常想著
什麼時候才有時間把它看完

但如果教材本身能讓 AI 讀取
或許以後想到的會是
我現在遇到的問題
這份教材裡，有沒有能派上用場的內容

看過的東西還是會忘
但需要的時候
能不能找回來、理解它，再用到工作裡
可能比課程總共有幾個小時，更值得在意

這也是我覺得
電子書在 AI 普及之後
反而值得重新考慮的原因