108年新課綱上路2年多,作為升學重要評分及錄取依據的學習歷程檔案,竟然發生教育部「公版模組」出包,導致全國共81校、7854位學生,2萬5210筆資料遺失,讓受損的學生、學生家長以及學校哀鴻遍野。國民黨團今(27)上午召開記者會,痛批教育部嚴重失職,一名委外工程師得手滑,就讓學習歷程資料消失,令人不可思議,也讓學生和家長完全無法接受。國民黨團質疑這麼重要的教育政策,外包出去就沒有責任?國教署是否有派監管人員?有沒有組成工作小組監管外包業務?教育部資科司到底有沒有在管理資安問題?國民黨團主張:一、一周之內提出行政懲處名單。二、公開平台招標合約找出弊端。三、提出具體方案確保學生權益。
首席副書記長萬美玲表示,實在難以置信教育部在公版模組中,居然會把攸關學生升學依據的「教育歷程檔案」搞到遺失,108年新課綱上路之後,教育部設置了6組模組,這次出包的竟然是「公版模組」,也是使用率最高的模組,將近400所學校使用,這讓受到損害的學生、家長和學校對於教育部的信心蕩然無存。按照國教署對外說明,共有81校、7854人、25,210筆資料遺失,萬美玲指出,今天上班日,受到損害的學校忙著統計損失。可議的是,如此重要的學習歷程檔案,教育部竟然沒有備份,看不到資安管理,一名委外工程師手滑,就讓學習歷程資料消失,令人不可思議,也讓學生和家長完全無法接受。
萬美玲表示,在出事的前2天,學校就已經接到教育部、國教署或是委外廠商通知,近期因進行系統維護作業,不要將教育歷程檔案資料上傳,萬美玲質疑,是否這時廠商就已經發現資料遺失的狀況?試圖將檔案救回?最後發現無法將檔案救回,只好對外公布檔案遺失?過去這3天,教育部應該知情,卻沒有具體作為,無法掌握遺失檔案名單、數字,對於資安維護完全沒有作為,事發後教育部長道歉一點也不誠懇,責任全部甩鍋委外廠商,根本完全失職!
萬美玲表示,行政院長蘇貞昌看到教育部出包,才喊著要「教育資安總體檢」,難道在108課綱實施之前,學習歷程資料上傳之前,教育部都沒有測試過嗎?都沒有先進行資安檢查嗎?1年花費3千2百多萬委託給暨大處理資料,結果卻是讓學生辛苦做出的學習歷程成果,老師逐一認證的辛苦,家長花時間陪伴學生完成,瞬間化為烏有,這讓學生、家長和老師如何能接受?因此,國民黨團主張:一、一周之內提出行政懲處名單。二、公開平台招標合約找出弊端。三、提出具體方案確保學生權益。
副書記長鄭正鈐表示,系統備份已經是資訊時代,使用資訊設備該有的基本常識和動作,一般人在使用電腦存取重要資料,都會進行備份動作,避免發生斷電或是電腦當機意外時,造成檔案流失。但是教育部竟然對如此重要的學習歷程檔案,連備份的工作都沒有,一根手指頭就讓25,210筆資料遺失,還要求學生重新上傳學習歷程檔案,萬一連學生都沒有備份呢?鄭正鈐痛批教育部螺絲掉滿地、漫不經心、推卸責任。鄭正鈐指出大學聯招牙醫系要求在甄試時,學習歷程必須佔10%,其他各科系也要求必須佔2成分數,這是多大的比重,顯現學習歷程多麼重要,鄭正鈐要求教育部在最短的時間要釐清責任,找出補救措施,公開招標合約。鄭正鈐也同時要求教育部正視數位落差的問題,不要讓資源相對不足的縣市學生,因為數位落差而造成相對學習弱勢。
副書記長同時也是本會期教育委員會召委李德維表示,無論教育部如何解釋、強調學習歷程檔案如何委外處裡,但是受國會、家長監督的是教育部,而不是委外廠商;之前奧運國手因為搭經濟艙,體育署長下台負責,那麼81校、7854人、25,210筆學習歷程檔案遺失,教育部誰要下台負責?如何補救?以後還會不會更嚴重?教育部必須給所有的學生、家長和學校一個答案,否則將會影響108年度課綱的公信力完全毀掉。李德維指出,教育部網站公布學生在申請大學的學測成績佔50%、學習表現佔50%,其中在學習表現中,學習歷程佔了非常重要的比重,四技二專甚至要求不得低於40%。教育部必須對外保證不再出錯、出包,必須要有人對此事負責,不要再一推二五六,不要再推給委外廠商,教育部長潘文忠必須負責,無論是次長、國教署長該懲處、下台,都不要逃避。
立委林奕華表示,教育部發生如此低級錯誤、離譜至極、令人氣憤,7854名學生的權益在哪裡?教育部雖然亟欲彌補遺失檔案對策,但對於學習歷程檔案的信任度能夠彌補嗎?林奕華指出,108課綱最大的特色在於學習歷程檔案,尤其與升學成績掛在一起,備受重視,但是對於學習歷程檔案的系統管理,卻是倉促上路,邊做邊修改,過去就發生上傳容量、學生文字檔2M、影音5M不足,後來才放寬,以及課程代碼無法銜接,導致無法上傳,延後上傳截止時間,甚至上傳之後檔案無故消失等等,教育部的做法卻是哪裡出問題,就處理出問題的部分,根本沒有整體檢討。
林奕華質疑,現在教育部淪為外包中心嗎?這麼重要的教育政策,外包出去就沒有責任?國教署是否有監管人員?有沒有組成以教育人員為主的工作小組監管外包內容及相關運作?教育部資科司到底有沒有在管理資安問題?全國高中生的學習歷程、學習成果全部收在一個系統裡,多麼重要的事情,竟然倉促上路,邊做邊修改,之前完全沒有測試過、試辦過,把現在的高三學生當白老鼠;而且教育部到現在根本沒有把問題講清楚,到底是哪個廠商、哪個環節出錯,造成學習歷程檔案遺失?學生權益如何彌補?林奕華進一步提醒教育部,學習歷程檔案會做為高三生明年申請入學之用,會從現在的中央資料庫上傳到招生報名平台,系統更為複雜,現在系統建置進度到哪裡?進行測試了嗎?6月大考中心遭駭客入侵,2千多筆學生資料外洩,教育部螺絲鎖緊了嗎?任何一位學生的權益遭受損害,都是政府承擔不起的責任!
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我先洗白一下,顧機台要有文 (懂專業)、有武 (你的體力跟專注力要點滿啊),可說是文武兼顧、百中無一的人才 ... 問題是這份工作很無聊啊。
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很無聊啊。
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「無不無聊當然是一個主觀見解」。就像是我朋友說跑步很無趣,但就是有人 (包括我) 可以跑出自己的見解。但 ... 這是顧機台啊啊啊啊,這可能就比站夜哨要有趣一點吧 ... 。
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據說台積電有五萬名員工,我不知道這些員工數是怎麼分佈的。當然可能一大部分的待遇非常好,但 ... 不談專業,也不是人人都可以做台積電的工作 ... 。所以我們也不用太羨慕台積電的工作內容?(薪水可以羨慕一下啦。)
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AI結合製造業 生產變得更智慧
04:092019/06/30 工商時報
工研院人工智慧應用策略辦公室副主任周大鑫
以往人工智慧(AI)迫於技術限制,無法實現許多應用,但現在的AI已成為世界各國大舉搶攻的當紅科技。工研院也看準此一趨勢,在製造業製程中融入AI,除了讓生產變得更智慧,還能傳承老師傅的經驗,讓技術不斷層!
我國製造業出口值占整體出口總值的七成,然而隨著東南亞國家崛起,台灣製造廠商面臨劇烈競爭,過去的大量生產與低價競爭已非決勝關鍵。從前製造業倚賴人力,多數時候需要靠人來判斷,當AI導入製造業應用,有些人擔心AI會搶走人類飯碗,但其實AI結合製造業,並不會奪走人類的工作,反而在追求客製化、快速生產的世代下,製造業透過AI的深度學習技術,可大幅精進機器視覺、大數據分析,讓機器協助人做出更正確的決策,賦予製造業更多智慧與彈性、擺脫削價競爭,實現少量多樣的生產模式。
AI導入製造業的應用,多以優化製程參數、檢測良率和設備故障預診斷居多,舉例來說,半導體和電子產業已有廠商將AI導入製程,利用AI的深度學習,增進品質、效率及降低成本。此外,半導體和電子業若無預警停機,恐使產線停擺、造成重大損失,所以AI的設備故障預診斷應用相形重要,此技術能即時監控、預先知道設備狀況,趁早維護設備,避免機台無預警當機。
提升品質、傳承工藝
AI導入製造業應用,可為台灣產業帶來兩大效益。除了上述透過優化製程參數、提升檢測良率或設備故障預診斷之外,如今製造業越來越少資深工程師,也越來越少年輕人願意投入,傳承成為令人頭痛的問題,以前開發新產品時,都以嘗試錯誤累積經驗,現在藉由AI有效配比參數,協助有經驗的員工決策,可以縮短新產品開發時間,強化台灣產業競爭力。未來,AI如果能進一步將老師傅的經驗數位傳承,給予沒有經驗的員工建議,讓年輕人迅速完成工作,並累積這些經驗進一步完整學習與分析,成為企業資產,升級台灣製造業。
另外,台灣擁有優秀的製造與資通訊人才,以及豐富的半導體和光電產業的製造能力,有助我國製造業者切入AI應用。然而,製造領域廣泛,台灣的製造跟資通領域之間有巨大的鴻溝,台灣的製造業者96%是中小企業,人力集中於製造和生產管理,很少資通訊人才,製造業的資通訊基礎建設也不夠,很多設備無法聯網,沒有足夠的資料量做數據分析,導致雙方的概念有落差,無法密切溝通跟合作,這是國內製造業者導入AI應用時最大的問題。
協助製造業導入AI
為了幫助製造業消彌鴻溝,順利導入AI迎向智慧製造,工研院鎖定未來AI應用與商機,在智慧製造研發布局上,針對設備業者和製造工廠規畫兩條策略,帶動AI開發創新應用技術。
策略一、加速中小企業導入AI設備:藉由製造設備將AI擴散到中小企業,讓具有AI跟資通訊功能的設備(即控制器、工具機或機器人)落實到工廠,不僅提高設備的附加價值,也能消彌製造跟資通訊領域的鴻溝。目前工研院已針對電子產業,開發AI應用模組設備,當設備啟用時就能啟動智慧化功能,針對光電半導體的研磨製程,本院也結合感測資訊技術進行研磨製程診斷,讓設備能知道砂輪的研磨狀況,在加工缺陷出現前,調整設備來維持最佳加工效率。
策略二、人機協作的系統方案導入製造產線:針對製造工廠的需求,將解決方案導入生產系統及供應鏈管理。舉例來說,工研院已針對PCB、半導體、金屬加工等多項產業,開發出結合AI的AOI檢測設備模組,利用AI深度學習如何分類瑕疵後,有助提升瑕疵判別能力,進而提高檢測產能與降低製程成本。如果將AI檢測結果與製程資訊結合分析,可進一步得到詳細的瑕疵產生原因,可協助工程人員快速且明確地解決不良品問題。
整體而言,現今製造業面臨急單、少量多樣的挑戰,業者必須更頻繁變動產線內容,來因應客製化生產需求,而透過AI的深度學習與數據分析,可以讓機器變更聰明,有益增進製造品質,以及承先啟後工藝經驗,將製造智慧化,協助業者滿足市場迅速變化的要求。
資料來源:https://www.chinatimes.com/newspapers/20190630000267-260204…
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台積電#助理 工程師 #面試請大家多多支持-上影片的時間不固定Youtube☛(實況全片)https://bit.ly/2VQ9Bv4(戶外精華影片)https://bit.ly/2DdGGcTIG ... ... <看更多>
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各位前輩好
小弟私大電機畢
出外工作四年近五年 29Y 老家宜蘭
無背景單親 結婚買房都得自己賺
現職封測老二測試產品工程師
年薪700K左右
一月至今面了QCT工程技術員 & GG 模組副工程師
QCT: N+15 *13 做二休二
地點:竹科(三月底遷至竹北昌益園區)
前三年會給 600美金/年 的股票
無分紅 7.8月考績打完
年底會有 1. 0.5~1.5m
2. 調薪
3. 分股票
(視考績給 可能只有調薪 也可能都有)
粗估年薪80~85 (分股票未算,不知怎麼分)
工作內容:幫工程師上機修機PM trouble shooting 全包
好處:外商福利 有生活 回家近 離女友也近
缺點:$$比GG少 似乎幾年前有資遣一票人(怕)
GG: 剛面玩HR 滿有信心的
而且當初跟主管聊有拿到口頭offer
HR說0工作經驗為36K
但是信誓旦旦的跟我說第二年一定破百
我有工作經驗所以無法給我一個準確的答案
粗估 N*14+分紅
年薪先以HR所說 第二年破百
預估大概會是總共25~28個月
年薪大概落在110~120
地點:中科
每個月會有一周輪值大夜(依人手而定)
其他都是日班
工作內容:日班PM 大夜trouble shooting
聽EE朋友說大概都8點下班
優點:錢 就是錢
缺點:無生活 毫無生活 離家非常遠
喔對了 是擴散製程那邊的設備
想請大大們給點意見跟想法
畢竟版上QCT的文章真的沒看過幾片QQ
謝謝!!
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