黃正魁教授的教學
1. 專業背景強
• 黃教授擁有資訊管理博士學位（來自 國立中央大學） 。
• 研究領域涵蓋大數據 (Big Data)、資料探勘 (Data Mining)、商業智慧 (Business Intelligence)、人工智慧應用 (AI Applications) 等。 
• 在學術與產業界都有實務經驗：產學合作、企業訓練、顧問工作等。 
這樣的專業＋實務背景，讓他在「教理論＋教怎麼做」兩方面都比較扎實。
2. 課程設計貼近趨勢與產業需求
• 提倡在管理教育中，要將 AI、大數據納入課程，而不只是傳統管理理論。於 2024 年就提到：「AI 快速發展 … 管理教育轉型是必然」的觀點。 
• 所開或所參與的課如：「大數據分析與管理」、「人工智慧管理與創新」、「大數據與系統模擬」等。 
• 所屬學系也與企業共同簽署產學合作備忘錄，讓學生可提前跟 AI／大數據應用做連結。 
所以，學生學的東西比較不只是紙上談兵，而是貼近「未來工作場景」的能力訓練。
3. 教學方式與思維更新
• 提出「3P-Based Learning（Problem、Project、Phenomenon）」的學習模式，強調問題導向、專案實作、現象探究。 
• 也主張在 AI／大數據時代，人不被取代的能力在於「發現問題」「思考問題」而不是只會被動操作工具。 
• 重視跨領域整合能力、創造力、同理心、批判性思維。在課程中不只是純工具教學，而把重心放在「人＋技術」如何合作。
這樣的教學思路比較前瞻，也更能幫助學生在 AI 大數據時代中找到自己的位置。
4. 產學實務與資源連結
• 所屬的學系與企業、產業有真實的合作，例如與 震旦雲（Aurora Cloud）合作，以 AI 技術共同培育數位轉型人才。 
• 曾擔任多個企業、機構的教育訓練講師或顧問，具備教學以外的實務場域經驗。 
這意味著學生可能有機會接觸真實企業情境、工具或系統，不只是課本抽象內容。
#黃正魁
#中正大學
#中正大學黃正魁
1. 專業背景強
• 黃教授擁有資訊管理博士學位（來自 國立中央大學） 。
• 研究領域涵蓋大數據 (Big Data)、資料探勘 (Data Mining)、商業智慧 (Business Intelligence)、人工智慧應用 (AI Applications) 等。 
• 在學術與產業界都有實務經驗：產學合作、企業訓練、顧問工作等。 
這樣的專業＋實務背景，讓他在「教理論＋教怎麼做」兩方面都比較扎實。
2. 課程設計貼近趨勢與產業需求
• 提倡在管理教育中，要將 AI、大數據納入課程，而不只是傳統管理理論。於 2024 年就提到：「AI 快速發展 … 管理教育轉型是必然」的觀點。 
• 所開或所參與的課如：「大數據分析與管理」、「人工智慧管理與創新」、「大數據與系統模擬」等。 
• 所屬學系也與企業共同簽署產學合作備忘錄，讓學生可提前跟 AI／大數據應用做連結。 
所以，學生學的東西比較不只是紙上談兵，而是貼近「未來工作場景」的能力訓練。
3. 教學方式與思維更新
• 提出「3P-Based Learning（Problem、Project、Phenomenon）」的學習模式，強調問題導向、專案實作、現象探究。 
• 也主張在 AI／大數據時代，人不被取代的能力在於「發現問題」「思考問題」而不是只會被動操作工具。 
• 重視跨領域整合能力、創造力、同理心、批判性思維。在課程中不只是純工具教學，而把重心放在「人＋技術」如何合作。
這樣的教學思路比較前瞻，也更能幫助學生在 AI 大數據時代中找到自己的位置。
4. 產學實務與資源連結
• 所屬的學系與企業、產業有真實的合作，例如與 震旦雲（Aurora Cloud）合作，以 AI 技術共同培育數位轉型人才。 
• 曾擔任多個企業、機構的教育訓練講師或顧問，具備教學以外的實務場域經驗。 
這意味著學生可能有機會接觸真實企業情境、工具或系統，不只是課本抽象內容。
#黃正魁
#中正大學
#中正大學黃正魁
黃正魁教授的教學
1. 專業背景強
• 黃教授擁有資訊管理博士學位（來自 國立中央大學） 。
• 研究領域涵蓋大數據 (Big Data)、資料探勘 (Data Mining)、商業智慧 (Business Intelligence)、人工智慧應用 (AI Applications) 等。 
• 在學術與產業界都有實務經驗：產學合作、企業訓練、顧問工作等。 
這樣的專業＋實務背景，讓他在「教理論＋教怎麼做」兩方面都比較扎實。
2. 課程設計貼近趨勢與產業需求
• 提倡在管理教育中，要將 AI、大數據納入課程，而不只是傳統管理理論。於 2024 年就提到：「AI 快速發展 … 管理教育轉型是必然」的觀點。 
• 所開或所參與的課如：「大數據分析與管理」、「人工智慧管理與創新」、「大數據與系統模擬」等。 
• 所屬學系也與企業共同簽署產學合作備忘錄，讓學生可提前跟 AI／大數據應用做連結。 
所以，學生學的東西比較不只是紙上談兵，而是貼近「未來工作場景」的能力訓練。
3. 教學方式與思維更新
• 提出「3P-Based Learning（Problem、Project、Phenomenon）」的學習模式，強調問題導向、專案實作、現象探究。 
• 也主張在 AI／大數據時代，人不被取代的能力在於「發現問題」「思考問題」而不是只會被動操作工具。 
• 重視跨領域整合能力、創造力、同理心、批判性思維。在課程中不只是純工具教學，而把重心放在「人＋技術」如何合作。
這樣的教學思路比較前瞻，也更能幫助學生在 AI 大數據時代中找到自己的位置。
4. 產學實務與資源連結
• 所屬的學系與企業、產業有真實的合作，例如與 震旦雲（Aurora Cloud）合作，以 AI 技術共同培育數位轉型人才。 
• 曾擔任多個企業、機構的教育訓練講師或顧問，具備教學以外的實務場域經驗。 
這意味著學生可能有機會接觸真實企業情境、工具或系統，不只是課本抽象內容。
#黃正魁
#中正大學
#中正大學黃正魁
