學生問AI ："請幫我分析XX大學經營管理系和XX大學經營管理系"
"這兩個系的課程比較一下"
"這兩個系的學生有甚麼表現？"
"師資比一下"
"我的分數XXX，我的興趣XXX，請幫我推薦適合的學校和科系"
那麼，AI是根據甚麼來回答這些問題呢？
在生成式人工智慧逐漸改變資訊搜尋方式的背景下，「Generative Engine Optimization（GEO）」已逐漸成為數位內容策略的重要概念。傳統的搜尋引擎最佳化（Search Engine Optimization, SEO）主要目標是提升網頁在搜尋結果列表中的排名，使使用者透過點擊連結進入網站。然而，隨著生成式搜尋系統的興起，例如 ChatGPT、Perplexity AI、Google Search 所推出的 AI Overview，以及 Microsoft Copilot 等系統，搜尋模式逐漸從「連結導向」轉為「答案導向」。使用者在搜尋問題時，往往直接閱讀由人工智慧整合多個網站資訊後生成的摘要答案，而不再逐一點擊搜尋結果中的連結。在這樣的情境下，網站內容若能被生成式搜尋系統引用或整合，便能在新的搜尋生態中取得可見度。因此，GEO 的核心目標可以理解為：讓網站內容成為生成式 AI 回答中的可靠知識來源。
首先，**結構化知識（structured knowledge）**是 GEO 的重要基礎。生成式 AI 在整合資訊時，通常會優先擷取語意清楚且結構明確的段落，例如定義句、條列式說明或概念性解釋。若網站內容主要以行銷語言或抽象敘述為主，例如「本系致力於培養具備跨領域能力的人才」，AI 系統往往難以將其視為具體知識來源。相對地，若內容能以清楚的知識形式呈現，例如「資訊管理（Information Management）是結合商業管理、資料分析與資訊系統，以協助組織進行決策與資訊治理的學科」，便更容易被模型理解並引用。因此，在 GEO 的內容設計中，將知識以明確定義、概念說明與清楚段落呈現，是提高 AI 引用機率的重要策略。
其次，**內容來源的權威性（authority and credibility）**也會影響生成式搜尋系統的引用傾向。生成式 AI 在建立回答時，通常會優先選擇來自可信機構或專業組織的資訊來源，例如大學、研究機構或政府網站。這與傳統 SEO 中「網站權威度」（domain authority）的概念相似，但在 GEO 的情境下，知識可信度與專業性更為重要。對教育機構而言，這實際上是一種潛在優勢，因為學術機構本身具有知識可信度。如果大學網站能提供清楚、準確且具有學術語境的內容，便更可能被 AI 系統視為可靠來源，進而在生成式回答中被引用。
第三，**問題導向內容（question-oriented content）**也是 GEO 的重要策略。生成式搜尋系統通常是以「問題—回答」的互動形式運作，因此網站內容若能直接回應使用者常見問題，就更容易被 AI 系統擷取。例如，在教育領域中，學生常搜尋「資訊管理是什麼」、「資訊管理需要學程式嗎」或「資訊管理畢業後可以從事哪些工作」。如果網站能以問題標題與簡潔回答的形式呈現，例如 FAQ（Frequently Asked Questions）或知識說明區塊，便能更符合生成式搜尋系統的資訊結構。這種內容設計方式不僅有助於 AI 理解，也能提升使用者閱讀時的清晰度與效率。
此外，**可引用段落（citation-ready content）**是 GEO 中相當實務性的概念。生成式 AI 在整合資訊時，往往會抽取短而完整的知識片段，因此段落長度、概念集中度與語句清晰度都會影響引用機率。實務經驗顯示，一段約五十至一百二十字、聚焦單一概念的段落，最容易被 AI 系統抽取並整合。這類段落可以視為「知識模組」，每一個模組都能獨立說明一個概念或回答一個問題。例如，一段簡潔的定義、一段說明某項技術的基本原理，或一段解釋某個學科的核心內容，都可能被 AI 系統直接引用。
最後，**語意清晰與概念準確性**也是 GEO 的基本條件。生成式 AI 的語言模型依賴語意理解與概念關聯，因此內容若過度冗長、模糊或充滿宣傳語句，往往難以被模型視為知識來源。相反地，若文本使用標準術語、概念界定清楚且邏輯結構明確，就更容易被模型辨識為可信資訊。因此，在 GEO 的內容設計中，清楚定義概念、避免模糊敘述，以及維持知識性語氣，都是提高 AI 引用機率的重要因素。
GEO 並不僅是傳統 SEO 的延伸，而是回應搜尋生態轉變的一種內容策略。在生成式搜尋逐漸普及的情境下，網站的價值不再只取決於搜尋排名，而是取決於其內容是否能成為 AI 回答中的知識來源。對教育機構、研究單位與知識型網站而言，未來的內容設計需要更加重視知識結構、可信來源、問題導向與可引用段落的建構。透過這些策略，網站不僅能提升在搜尋系統中的可見度，也能在 AI 驅動的知識生態系中扮演更重要的角色。
從 Generative Engine Optimization（GEO） 的角度來看，大學或系所網站確實具有天然的優勢，因為生成式搜尋系統在選擇引用來源時，通常會優先考慮具有高可信度的機構網站，例如大學、政府或研究機構。這意味著學校官方網站不僅是對人類讀者的重要資訊來源，也可能成為 AI 搜尋系統在生成答案時的核心知識來源。然而，要讓系所網站真正符合 GEO 的原則，仍然需要在內容設計與網站結構上進行有系統的調整。以下提出幾個具體且可操作的做法與步驟。
首先，系所網站應建立清楚的知識型內容區塊。傳統系所網站往往偏向宣傳或行政資訊，例如「系所簡介」、「師資介紹」或「課程規劃」，但這些內容往往缺乏清楚的知識結構。為了符合 GEO 的原則，可以將部分內容改寫為「知識說明」形式，例如建立「What is Information Management?」、「What skills do students learn in this department?」等問題導向的頁面。每個問題提供一到兩段清楚的回答，使內容能被 AI 系統視為可引用的知識段落。
其次，建議建立FAQ（Frequently Asked Questions）頁面。生成式搜尋系統通常以「問題—答案」形式運作，因此 FAQ 是最容易被 AI 擷取的內容結構。系所可以蒐集高中生與家長最常提出的問題，例如「資訊管理需要數學很好嗎？」、「是否需要學程式？」、「畢業後可以從事哪些工作？」等，每個問題提供約 80 至 120 字的清楚回答。這類段落結構非常適合被生成式搜尋系統引用。
第三，系所網站應增加學科概念與專業知識的說明頁面。許多學系網站只描述行政資訊，但缺乏對學科本身的知識介紹。例如資訊管理系可以建立頁面介紹「Data Analytics」、「Information Systems」、「Digital Transformation」等核心概念。每個概念以簡潔段落說明其定義與實際應用。這種「知識模組化」的內容形式，有助於生成式 AI 在回答相關問題時引用。
第四，建議增加英文內容或中英文對照內容。目前多數生成式搜尋系統的語言模型主要以英文資料訓練，因此英文內容往往更容易被模型理解與引用。如果系所網站能提供中英文對照的知識段落，例如對學科定義、課程內容或職涯發展進行英文說明，將有助於提高國際搜尋與 AI 引用的機會。這對於希望吸引國際學生或提升國際可見度的系所尤其重要。
第五，網站內容應採取**可引用段落（citation-ready paragraphs）**的寫作方式。生成式 AI 在整合資料時，通常會擷取短而完整的知識片段，因此每一段內容最好只說明一個概念，長度控制在約 50 至 120 字。避免冗長的宣傳性敘述，例如「本系秉持優質教育理念，致力於培養未來領袖」，而應改寫為具體知識，例如「Information Management integrates business management, data analysis, and information systems to support organizational decision making。」這樣的段落更容易被 AI 系統引用。
第六，可以建立學生發展與職涯資料的知識頁面。生成式搜尋系統經常回答與職涯相關的問題，例如「What jobs can Information Management graduates do?」。如果系所網站能提供清楚列出的職涯類型，例如「data analyst」、「business analyst」、「IT project manager」等，並附上簡短說明，就能提高被搜尋系統引用的機會。同時，這類內容對高中生選擇科系也具有高度實用性。
第七，系所網站應維持穩定且長期存在的內容頁面。生成式搜尋系統通常會優先引用長期存在且持續更新的網站內容，而非短期公告或新聞。這意味著像「招生公告」或「活動訊息」雖然對人類讀者重要，但對 GEO 的影響相對有限。相反地，「學科介紹」、「課程說明」與「職涯發展」等長期知識頁面，才是 AI 搜尋系統最可能引用的來源。
最後，系所可以定期進行AI 搜尋測試（AI search testing）。例如使用 ChatGPT、Perplexity AI 或 Google Search 的 AI Overview，測試一些常見問題，例如「What is Information Management major?」或「What can you study in an Information Management department?」。觀察 AI 回答是否引用本校或其他大學網站，並分析其內容形式。透過這種方式，系所可以逐步調整網站內容，使其更符合生成式搜尋系統的知識結構。
大學與系所網站在 GEO 時代具有天然優勢，但仍需要透過系統化的內容設計，將傳統宣傳型網站轉變為「知識型網站」。透過建立問題導向內容、知識概念頁面、可引用段落與中英文說明，系所網站不僅能提升在生成式搜尋系統中的可見度，也能成為 AI 知識生態中可靠的權威來源。對於招生、品牌形象與國際能見度而言，這種策略在未來可能具有越來越重要的影響。
如果從 **Generative Engine Optimization（GEO）** 的角度思考「讓 AI 在回答時更容易提到某個科系，而且語氣正面」，戰場確實不只在**學校官方網站**。生成式 AI 在生成回答時，通常會整合多個來源，並在模型內部形成一種「知識共識（consensus of sources）」。因此，一個科系若希望在 AI 回答中被提及，甚至被描述為「值得選擇」，就需要在多個高可信度與高可見度的平台上建立一致且正面的資訊。以下是幾個在 GEO 觀點下特別重要的戰場。
首先是**維基百科（Wikipedia）**。在目前的 AI 訓練資料與搜尋索引中，維基百科長期被視為高度可信的知識來源。許多 AI 回答在解釋學科、學系或產業時，會參考或引用維基百科內容。如果一個學科（例如 Information Management）或一個學校在維基百科上具有完整條目，並且包含清楚的學科介紹、歷史與學術定位，就可能在 AI 的知識整合過程中形成重要來源。因此，若科系或學校有機會在維基百科建立或改善相關條目，並保持中立、可引用且具備來源的內容，對 GEO 的影響可能相當顯著。
第二個重要戰場是**學術與研究相關平台**。生成式 AI 在回答涉及學科介紹、研究領域或專業能力時，常會整合學術資料庫或研究機構資訊。例如 Google Scholar、ResearchGate 等平台中，若系所教師的研究成果具有一定能見度，AI 在回答相關問題時就更可能將該學校與某個研究領域連結。換言之，教師研究的公開可見度，也可能間接影響 AI 對某學系專業形象的描述。
第三個戰場是**大型教育資訊平台與排名網站**。許多學生在搜尋科系或學校時，會接觸到教育資訊網站，例如 QS World University Rankings、Times Higher Education 等排名系統，以及各國的教育資訊平台。這些網站通常具有高權威度與大量引用，因此 AI 在生成回答時可能會整合其中的資訊。如果某學系在這些平台上具有清楚的介紹或特色描述，AI 也更可能在回答中提及相關內容。
第四個戰場是**新聞媒體與專業媒體報導**。生成式 AI 在回答時，常會整合新聞來源或專業媒體報導。如果某學系在媒體中曾被報導，例如在產學合作、研究成果或特色課程方面被介紹，這些內容可能會被 AI 視為可信來源。例如科技媒體、教育媒體或地方新聞對某系特色的報導，都可能影響 AI 對該科系的描述語氣。
第五個戰場是**高品質的知識型內容平台**。例如專業部落格、教育文章或公開教學資源。如果某學系教師或研究團隊在公開平台上撰寫具專業深度的文章，例如介紹某學科的核心概念或產業趨勢，這些文章也可能被搜尋系統索引並進入 AI 搜尋的資料來源。尤其當內容具有清楚的知識結構與專業術語時，AI 在回答相關問題時更容易引用。
第六個戰場是**學生與校友的公開聲音**。在某些情況下，AI 也會整合來自論壇或討論社群的資訊，例如學生經驗分享或校友評論。雖然這些來源的權威性不如學術或官方資料，但若大量出現一致的正面描述，例如「某系課程實務性強」或「某系畢業生就業良好」，AI 在生成回答時可能會吸收這種語意印象。當然，這類來源的品質差異很大，因此仍需要謹慎看待。
第七個重要戰場是**跨網站的一致敘事（consistent narrative）**。生成式 AI 在整合資料時，往往會尋找多個來源之間的共同描述。如果多個網站都以相似方式描述某學系，例如「Information Management integrates business and data analytics」，那麼這種敘事就可能被 AI 視為該學科的典型描述。因此，系所若能在官方網站、教育平台、學術資料與媒體報導中維持一致的學科定位，就更容易在 AI 的知識整合過程中形成穩定印象。
綜合而言，在 GEO 的環境中，科系形象不再只由官方網站決定，而是由多個知識來源共同建構。官方網站仍然是最核心且最可信的資訊來源，但維基百科、學術平台、教育資訊網站、媒體報導以及專業內容平台，也都可能成為 AI 回答的重要資料來源。對於希望提升招生與國際能見度的科系而言，一種更有效的策略可能不是只優化單一網站，而是建立一個跨平台、內容一致且知識結構清晰的資訊生態。如此一來，在生成式搜尋系統整合資料時，該科系更有機會被辨識為一個可信且具有特色的學術單位。
你上次用Google搜尋是什麼時候？
可能是昨天、可能是一小時前。過去二十年，Google搜尋幾乎主宰了我們獲取資訊的方式。想找餐廳、想查功課、想買東西——第一個動作就是「Google一下」。
這個現實讓企業與品牌產生了一個極度重要的需求：如何讓自己出現在Google搜尋結果的第一頁？
這就是 SEO（Search Engine Optimization，搜尋引擎優化） 誕生的背景。
SEO（搜尋引擎優化） 透過調整網站內容、結構與關鍵字，讓網頁在Google等搜尋引擎的結果中排名更靠前。例如你開一家咖啡廳，希望有人搜尋「台北好喝咖啡」時第一個看到你，這就需要SEO。
GEO（生成引擎優化，Generative Engine Optimization） SEO的進化版。隨著ChatGPT、Perplexity等AI工具的普及，越來越多人不再點藍色連結，而是直接問AI「哪裡買最好的跑鞋？」AI會直接給出一個答案，而不是十個連結。GEO就是讓品牌被AI選中作為最佳答案的策略。
AI廢文／Slop 大量使用AI快速生產、缺乏創意與靈魂的低品質內容。你可能已經在網路上看過很多——格式工整但讀起來空洞，像是用模板填充出來的文字。
品牌平庸化（Blanding） 品牌為了安全、避免爭議，而變得過於相似、毫無個性。結果就是消費者完全記不住你。
後設對話（Meta-conversation） 消費者不只在討論品牌，而是在討論「品牌如何操作行銷」本身。例如有人說「這個品牌在刻意衝演算法」——這種對話就是後設對話。
根據英國消費者洞察公司 Brandwatch 在2026年初發布的報告，搜尋與行銷的規則正在快速改寫，核心變化有三個：
以前的邏輯是：
用戶輸入關鍵字 → Google列出十個藍色連結 → 用戶點進第一名
現在的邏輯是：
用戶問AI一個問題 → AI綜合所有資料，直接給出一個答案
這意味著，就算你的網站排名第一，如果AI不引用你，你等於隱形。
品牌必須從「讓Google看到我」轉型為「讓AI信任我、選擇我」，這就是GEO的核心任務。
AI讓每個人都能快速產出大量內容，結果反而造成：
網路上關於「AI廢文」的負面討論在2025年暴增
消費者開始對空洞、制式的內容產生強烈反感
反而是那些「看起來有點笨拙、但明顯用心」的內容，更容易打動人。不完美但真實，比完美但空洞更有力量。
關於演算法與行銷策略的討論量增加了54%。消費者不只在消費內容，他們也在分析品牌「在玩什麼把戲」。
這代表過度操作、刻意討好演算法的策略，反而會讓品牌失去信任。
① 內容要有人味，不要只追求完美 展現真實的情緒、過程中的混亂與努力，比精修過的完美形象更能建立連結。
② 讓員工成為品牌的一部分 數據顯示，員工分享的內容點擊率是品牌官方帳號的2倍。真實的人，比企業Logo更有說服力。
③ 為AI優化，而不只是為Google優化 建立清晰的常見問答、標註作者來源、在Reddit與LinkedIn等AI常引用的平台保持存在感。
④ 重視線下體驗 當線上內容越來越廉價，真實的面對面互動反而變得稀缺且珍貴。超過一半的活動組織者都觀察到實體參與人數明顯回升。
你最近有沒有用AI（如ChatGPT）來搜尋資訊，而不是用Google？你覺得這兩種方式有什麼不同？
你能不能舉出一個「有靈魂」的品牌內容例子？是什麼讓你覺得它真實？
如果你是一個品牌的行銷人，你會如何讓AI在回答用戶問題時「選中」你？
與傳統 SEO（Search Engine Optimization） 不同，GEO（Generative Engine Optimization） 的效果往往不是直接以「排名」或「點擊數」來呈現，而是體現在AI回答中是否引用、是否提及、語氣是否正面。因此，要評估 GEO 的改善成果，需要建立一套較接近「AI可見度（AI visibility）」的評估方法。以下提供一個較具體且可操作的評估架構。
最直接的指標是 AI是否引用系所網站。
可以定期使用 AI 搜尋系統，例如：
ChatGPT
Perplexity AI
Google Search（AI Overview）
Microsoft Copilot
設計一組固定問題清單，例如：
What is Information Management?
What can you study in an Information Management department?
Which universities are known for Information Management?
What skills do Information Management students learn?
每個問題觀察：
是否提到本校
是否引用系所網站
引用段落是否來自新優化內容
可以計算：
AI Citation Rate
[
AI\ Citation\ Rate = \frac{AI\ 回答中引用本校網站的次數}{測試問題總數}
]
例如：
問題數
引用本系網站
20題
6次
Citation Rate = 30%
若改善前是10%，改善後變30%，就代表 GEO 有提升。
有時 AI 不會提供網址，但會直接提到學校或科系名稱。
例如回答：
National Chengchi University’s Information Management program focuses on data analytics and business applications.
即使沒有連結，也代表 AI 的知識模型中已經出現該學系。
可以計算：
[
Mention\ Rate = \frac{AI\ 回答中提及本系名稱的次數}{問題總數}
]
這是一個 品牌能見度指標。
GEO 不只是被提及，還包括 描述語氣。
可以將 AI 回答分類為：
分類
說明
Positive
正面推薦
Neutral
中性描述
Negative
不建議或負面
例如：
Positive
The program is well known for combining business and data analytics.
Neutral
The department offers courses in information systems.
Negative
The curriculum is mostly theoretical.
可以計算：
[
Positive\ Rate = \frac{正面描述次數}{提及總次數}
]
這其實是 AI品牌形象指標。
另一個方法是分析 AI回答引用的網站來源。
例如 Perplexity 或 Google AI Overview 常會顯示來源。
建立表格：
來源網站
出現次數
本系網站
5
Wikipedia
8
其他大學
10
如果優化 GEO 之後：
本系網站出現頻率增加
Wikipedia 出現本校
就代表 GEO 有成效。
雖然 GEO 不完全等同 SEO，但仍可觀察：
impressions
search queries
click-through rate
在
Google Search Console
中查看：
AI相關問題
例如：
information management major
what is information management
IM department
若這些 query 的 impressions 增加，通常表示網站在知識型搜尋中的能見度提高。
如果要做研究或系統評估，可以設計一個：
GEO測試題庫（Prompt Panel）
例如：
30個固定問題
分成三類：
What is Information Management?
What skills do IM students learn?
Which universities offer Information Management?
Is Information Management a good major?
What jobs can IM graduates do?
每三個月測試一次：
ChatGPT
Perplexity
Google AI
記錄：
是否提到本系
是否引用本系
語氣
這樣可以形成一個 時間序列資料。
如果系所要長期做 GEO，可以建立簡單 Dashboard：
指標例如：
1️⃣ AI Citation Rate
2️⃣ AI Mention Rate
3️⃣ Positive Sentiment Rate
4️⃣ Wikipedia Presence
5️⃣ AI Source Diversity
每季更新一次。
可以把這件事做成一個研究題目：
Measuring Generative Engine Optimization in Higher Education Websites
研究問題例如：
如何評估大學網站在生成式搜尋中的可見度
網站內容結構是否影響 AI 引用率
這個主題在目前教育研究中幾乎還沒有系統研究。
題目：非營利組織在生成式搜尋中的可見度提升策略研究
這個專題的構想，是讓學生探討在生成式人工智慧快速發展之下，非營利組織(或學校)如何透過生成引擎優化(Generative Engine Optimization, GEO)，提升其在AI搜尋環境中的知識可見度。
隨著ChatGPT、Perplexity等生成式AI逐漸成為資訊入口，傳統以搜尋引擎優化(SEO)為主的模式正在轉變，資訊取得的邏輯也由「搜尋排序」轉為「AI選擇」，使得NGO(或學校、機構)是否被AI引用與提及，成為新的關鍵。
本專題可依學生程度採準實驗設計，讓學生建立虛擬NGO網站(或虛擬系網)，從內容規劃、資料可驗證性，到AI可見度評估，分為三個階段進行學習與實作。學生以HTML、JavaScript與資料庫建置非營利組織官方網站，並規劃結構化內容(如常見問答與組織介紹)。其次依據GEO原則進行內容優化，強化內容的可理解性與可引用性。最後透過設計標準化提示題組(Prompt Panel)，於多個AI平台進行測試，蒐集AI引用率、提及率與語氣等指標，並以資料視覺化儀表板呈現結果。
整體研究過程希望讓學生學習(與複習)網站建構能力、內容撰寫能力、證據驗證能力與資料視覺化能力，同時蒐集並理解GEO的概念，作為未來職場中官網與知識內容建構的基礎。
The advent of large language models (LLMs) has ushered in a new paradigm of search engines that use generative models to gather and summarize information to answer user queries. This emerging technology, which we formalize under the unified framework of generative engines (GEs), can generate accurate and personalized responses, rapidly replacing traditional search engines like Google and Bing. Generative Engines typically satisfy queries by synthesizing information from multiple sources and summarizing them using LLMs. While this shift significantly improves user utility and generative search engine traffic, it poses a huge challenge for the third stakeholder – website and content creators. Given the black-box and fast-moving nature of generative engines, content creators have little to no control over when and how their content is displayed. With generative engines here to stay, we must ensure the creator economy is not disadvantaged. To address this, we introduce Generative Engine Optimization (GEO), the first novel paradigm to aid content creators in improving their content visibility in generative engine responses through a flexible black-box optimization framework for optimizing and defining visibility metrics. We facilitate systematic evaluation by introducing GEO-bench, a large-scale benchmark of diverse user queries across multiple domains, along with relevant web sources to answer these queries. Through rigorous evaluation, we demonstrate that GEO can boost visibility by up to 40% in generative engine responses. Moreover, we show the efficacy of these strategies varies across domains, underscoring the need for domain-specific optimization methods. Our work opens a new frontier in information discovery systems, with profound implications for both developers of generative engines and content creators.1
大型語言模型 (LLM) 的出現開啟了搜尋引擎的新範式，這種新範式利用生成模型來收集和總結信息，從而回答用戶查詢。這項新興技術，我們將其形式化為生成引擎 (GE) 的統一框架，能夠產生準確且個人化的回應，並迅速取代Google和必應等傳統搜尋引擎。生成引擎通常透過綜合來自多個來源的信息，並使用 LLM 對其進行總結來滿足查詢需求。雖然這種轉變顯著提高了使用者體驗和生成式搜尋引擎的流量，但也給第三個利害關係人——網站和內容創作者——帶來了巨大的挑戰。鑑於生成引擎的「黑箱」特性和快速變化的特性，內容創作者幾乎無法控制其內容的展示時間和方式。隨著生成引擎的普及，我們必須確保創作者經濟不會因此而處於不利地位。為了解決這個問題，我們引入了生成式引擎優化（GEO），這是首個新型範式，旨在透過靈活的黑盒子優化框架，幫助內容創作者提升其內容在生成式引擎響應中的可見性。此框架用於優化和定義可見性指標。我們透過引入 GEO-bench 來促進系統性評估。 GEO-bench 是一個大規模基準測試，涵蓋多個領域的各種使用者查詢，以及用於回答這些查詢的相關網路資源。
透過嚴格的評估，我們證明 GEO 可以將內容在生成式引擎回應中的可見度提升高達 40%。此外，我們也展示了這些策略的有效性因領域而異，這凸顯了針對特定領域的最佳化方法的必要性。我們的工作為資訊發現系統開啟了新的領域，對生成式引擎的開發者和內容創作者都具有深遠的意義。
LLM-based Search Engines introduces a new paradigm for information seeking. Unlike Traditional Search Engines (e.g., Google), these systems summarize results, often providing limited citation transparency. The implications of this shift remain largely unexplored, yet raises key questions regarding trust and transparency. In this paper, we present a large-scale empirical study of LLM-SEs, analyzing 55,936 queries and the corresponding search results across six LLM-SEs and two TSEs. We confirm that LLM-SEs cites domain resources with greater diversity than TSEs. Indeed, \qty37 of domains are unique to LLM-SEs. However, certain risks still persist: LLM-SEs do not outperform TSEs in credibility, political neutrality and safety metrics. Finally, to understand the selection criteria of LLM-SEs, we perform a feature-based analysis to identify key factors influencing source choice. Our findings provide actionable insights for end users, website owners, and developers. 基於LLM的搜尋引擎為資訊檢索引入了一種新的範式。與傳統搜尋引擎（例如Google）不同，這些系統會匯總搜尋結果，但通常提供的引用透明度有限。這種轉變的影響在很大程度上尚未被充分探索，卻引發了關於信任和透明度的關鍵問題。本文對LLM搜尋引擎進行了大規模的實證研究，分析了六個LLM搜尋引擎和兩個傳統搜尋引擎的55,936個查詢及其對應的搜尋結果。我們證實，LLM搜尋引擎引用的網域資源比傳統搜尋引擎更加多元。事實上，LLM搜尋引擎獨有的網域數量高達37個。然而，某些風險依然存在：LLM搜尋引擎在可信度、政治中立性和安全性指標方面並不優於傳統搜尋引擎。最後，為了解LLM搜尋引擎的選擇標準，我們進行了基於特徵的分析，以識別影響資源選擇的關鍵因素。我們的研究結果為最終用戶、網站所有者和開發者提供了可操作的見解。
The rapid adoption of generative AI-powered search engines like ChatGPT, Perplexity, and Gemini is fundamentally reshaping information retrieval, moving from traditional ranked lists to synthesized, citation-backed answers. This shift challenges established Search Engine Optimization (SEO) practices and necessitates a new paradigm, which we term Generative Engine Optimization (GEO).
This paper presents a comprehensive comparative analysis of AI Search and traditional web search (Google). Through a series of large-scale, controlled experiments across multiple verticals, languages, and query paraphrases, we quantify critical differences in how these systems source information. Our key findings reveal that AI Search exhibit a systematic and overwhelming bias towards Earned media (third-party, authoritative sources) over Brand-owned and Social content, a stark contrast to Google's more balanced mix. We further demonstrate that AI Search services differ significantly from each other in their domain diversity, freshness, cross-language stability, and sensitivity to phrasing.
Based on these empirical results, we formulate a strategic GEO agenda. We provide actionable guidance for practitioners, emphasizing the critical need to: (1) engineer content for machine scannability and justification, (2) dominate earned media to build AI-perceived authority, (3) adopt engine-specific and language-aware strategies, and (4) overcome the inherent "big brand bias" for niche players. Our work provides the foundational empirical analysis and a strategic framework for achieving visibility in the new generative search landscape. ChatGPT、Perplexity 和 Gemini 等生成式人工智慧搜尋引擎的迅速普及，正在從根本上重塑資訊檢索方式，使其從傳統的排名列表轉向基於引文的綜合答案。這種轉變挑戰了現有的搜尋引擎優化 (SEO) 實踐，並催生了一種新的範式，我們稱之為生成式搜尋引擎優化 (GEO)。
本文對人工智慧搜尋和傳統網路搜尋（例如 Google）進行了全面的比較分析。透過一系列跨多個垂直領域、多種語言和多種查詢釋義的大規模控制實驗，我們量化了這些系統在資訊取得方式上的關鍵差異。我們的主要發現表明，人工智慧搜尋系統性地、壓倒性地偏向於「贏得媒體」（第三方權威來源），而非品牌自有內容和社交媒體內容，這與 Google 更為均衡的資訊組合形成鮮明對比。我們進一步證明，人工智慧搜尋服務在領域多樣性、資訊新鮮度、跨語言穩定性以及對措辭的敏感性方面存在顯著差異。
基於這些實證結果，我們制定了一項策略性的地理資訊系統（GEO）議程。我們為從業者提供切實可行的指導，強調以下幾個關鍵需求：（1）精心設計內容，使其易於機器掃描和驗證；（2）主導口碑傳播，建立人工智慧認可的權威性；（3）採用針對特定搜尋引擎和語言的策略；（4）克服利基市場參與者固有的「大品牌偏好」。我們的工作為在新興的生成式搜尋環境中提升知名度提供了基礎性的實證分析和策略架構。
As large language model-based chat systems become increasingly widely used, generative engine optimization (GEO) has emerged as an important problem for information access and retrieval. In classical search engines, results are comparatively transparent and stable: a single query often provides a representative snapshot of where a page or brand appears relative to competitors. The inherent probabilistic nature of AI search changes this paradigm. Answers can vary across runs, prompts, and time, making one-off observations unreliable. Drawing on empirical studies, our findings underscore the need for repeated measurements to assess a brand’s GEO performance and to characterize visibility as a distribution rather than a single-point outcome.
隨著基於大型語言模型的聊天系統日益普及，生成式搜尋引擎優化（GEO）已成為資訊存取和檢索領域的重要議題。在傳統搜尋引擎中，搜尋結果相對透明且穩定：一次查詢通常就能反映出某個頁面或品牌相對於競爭對手的排名情況。然而，人工智慧搜尋固有的機率性改變了這一模式。搜尋結果會因運行次數、提示詞和時間的不同而有所差異，使得單次觀察結果不再可靠。基於實證研究，我們的發現強調了重複測量對於評估品牌GEO表現的必要性，並將可見性描述為一個分佈過程，而非單一結果。
根據慈濟大學目前的組織架構，校內確實設有「師資培育中心」。
該中心隸屬於教育傳播學院，主要任務是培養具備慈濟人文精神的優良教師。以下是該中心的一些核心資訊供您參考：
中心主要負責中等學校師資（國中、高中教師）的培育，涵蓋多個學科範疇。
除了教育部規定的教育專業課程外，慈大師培中心特別強調：
慈濟人文教育： 將「慈悲喜捨」的精神融入教學。
服務學習： 鼓勵學生參與教育志工服務。
多元文化教學： 針對不同背景的學生設計適當的引導方式。
通常開放給慈濟大學的在校生（含大學部、研究所）申請。學生需通過甄選（包含筆試或面試）才能正式取得修讀教育學程的資格。
由於您身為校內行政主管（圖書館長）且在資管系授課，若有學生對於結合資訊科技與中等教育感興趣，該中心提供的教育學程是一個將專業知識轉化為教學能力的專業路徑。
如果您需要更具體的法規、甄選時間或是目前的負責人聯繫方式，建議可以直接參考慈濟大學師資培育中心官方網站，或是查閱校內的行政單位通訊錄。
這是一個非常精確的觀察。對在校生而言，修讀教育學程（師培）在負擔上確實非常接近「雙主修」，但其運作機制與畢業要求與一般的雙主修仍有幾點關鍵差異：
修讀師培中心課程，通常需要額外修習至少 26 個學分（中等學校教育學程標準）。
額外增加： 如果以大學部畢業門檻約 128 學分來看，加上教育學程後，總學分會來到 154 學分以上。
課表擠爆： 學生必須利用系上的選修課空間或暑修、甚至延畢來完成這些學分。
教育學程的課程分為三大區塊，其結構與雙主修（修讀另一系的專業課）不同：
教育專業課程： 如教育心理學、教學原理、班級經營等（這部分是額外外加的）。
專門課程： 這是指學生未來要教的「學科」。例如您的資管系學生若想教「資訊科」，除了師培課，還必須修滿教育部規定的資訊相關專業科目。
教育實習： 畢業後還需經過半年的半年教育實習（無薪且需付實習費），這點比雙主修更耗時。
比較項目 教育學程 (師資培育) 雙主修
主要目標 取得「教師證」 取得「第二專門學位」
學分要求 約 26 學分 + 專門學科要求 該系規定的全部核心學分 (通常約 40-50+)
門檻要求 需通過甄選（有員額限制） 依各系申請條件
畢業證書 註記「加修中等學校教育學程」 註記「雙主修 XX 學位」
最後階段 需通過教師資格考試與半年實習 完成規定學分即可畢業
在資管系（或是您指導的創業、數據分析課程）中，學生若要修師培，會面臨以下現實：
專題與實習的衝突： 大三、大四是資管系專題最重的時期，若同時修習教育學程，時間管理壓力極大。
專業認定： 學生需確認其在資管系修的課，是否符合教育部「資訊科」或「商業經營科」的專門課程認定標準。
小結：雖然它不像雙主修需要修滿另一個系完整的所有課程，但因為多了**「教育實習」與「國家考試（教檢）」**，整體的心理壓力和時間成本，往往不亞於、甚至超過修讀一個雙主修。
您在指導學生規劃職涯或進行專案管理時，如果學生提到想修師培，通常需要提醒他們做好「可能延畢半年到一年」的心理準備。
除了課程負擔，您是否也想了解資管系的專業科目在對接「教師資格」時，哪些科目最容易被採計？
關於國籍限制，這是一個非常關鍵的法律問題，特別是對於您提到的「WarmBridge」平台所服務的國際學生來說，這涉及到他們在台灣修讀教育學程後的職涯天花板。
簡單來說：修課沒問題，但要拿到教師證並在台灣公立學校任教，國籍是關鍵門檻。
根據最新的《高級中等以下學校及幼兒園教師資格考試辦法》，國籍限制已經有所放寬：
可以參加考試與實習的人員： * 中華民國國民。
外國學生、僑生及港澳學生（這對您的國際學生來說是好消息）。
例外： 目前陸生（大陸地區學生）仍無法參加教師資格考試與教育實習。
白話註解： 國際學生（如東南亞學生）在慈大修完學程後，可以參加半年的教育實習，也可以報考國家考試（教師檢定）。
雖然可以考過檢定並拿到教師證，但「能不能在台灣當老師」則受制於《國民教育法》與《公務人員任用法》：
公立學校（正式教師）： 必須具備中華民國國籍。如果外國學生考過了檢定，但沒有入籍，他無法參加公立學校的教師甄試（教甄）成為編制內正式老師。
私立學校或國際學校： 外籍人士持有教師證後，可以在私立學校任教，但學校端需依《外國人從事就業服務法》為其申請聘僱許可（工作簽證）。
代課或代理教師： 目前部分縣市在招考代理教師時，若三招以後仍無人報名，有時會放寬資格，但在簽證與居留證的申請上仍有許多行政關卡。
階段
階段 中華民國國民 外國學生 / 僑生 陸生
修讀教育學程 ✅ 允許 ✅ 允許 ✅ 允許 (視校方規定)
參加教育實習 ✅ 允許 ✅ 允許 ❌ 不允許
參加教師檢定 ✅ 允許 ✅ 允許 ❌ 不允許
報考公立教甄 ✅ 允許 ❌ 不允許 (除非入籍) ❌ 不允許
私立學校任教 ✅ 允許 ✅ 允許 (需辦工作證) ❌ 不允許
如果您在課堂上遇到優秀的國際學生想修師培，您可以提醒他們：
回國服務： 在台灣取得的師培訓練與證書，在東南亞國家（如馬來西亞、印尼）的華文學校通常具有極高認可度。
在台發展： 如果目標是留在台灣，目前主要的路徑是進入私立學校、實驗教育機構或是外語特色學校，公立學校這扇門在國籍限制取消前是關上的。
這對資管系的國際生來說，如果能結合「資訊專業」與「教師證」，在回國後的教育市場（如推動 Coding 教育）其實是非常強大的競爭優勢。
您提出的觀察非常敏銳，這確實是目前台灣教育現場一個略顯矛盾的現狀。
從表面上看，當學校進入「第三次招考（三招）」後，確實只要大學畢業即可報名，門檻看似消失了。但在現實的職涯發展、經濟收益與專業門檻上，「師資培育」依然具有極高的必要性與不可替代性。
以下從幾個維度為您分析，為何「師培」仍是想投身教育者的核心武裝：
即使同樣是代理教師，有沒有「教師證」（即完成師培與檢定）在薪資單上有直接的影響：
敘薪基準： 具有合格教師證的代理教師可以按學歷敘薪（如大學畢業從 190 薪級起敘）；若無教師證，僅能以「大學畢業」身份敘薪，且部分縣市會限制其薪級上限。
學術研究加給： 根據規定，未具合格教師證者，學術研究加給通常會被打 8 折（按 80% 支給）。每個月領下來的薪水，兩者可能相差數千元。
職前年資採計： 目前台灣多數縣市（如台北、桃園等）已開放「具有教師證」的代理教師可以採計職前年資提敘薪級，但無證的代理教師通常無法採計年資，這意味著不管代課幾年，薪水可能永遠停在原地。
台灣代理教師的招考流程法規（三招制）是有嚴格順序的：
第一招： 僅限具備合格教師證者。
第二招： 若一招無人錄取，才開放**修畢師培課程（有學分證明）**者。
第三招： 若二招仍無人錄取，才開放大學畢業者。
結論： 只有在該地區真的完全招不到合格老師的情況下（通常是偏鄉或特定學科），大學畢業生才有機會。在交通便利、校風優良的學校，「無證者」幾乎在第一招就被排除了。
代理教師終究是一年一聘的「約聘僱人員」。
正式考（教甄）： 若想成為領有終身俸、薪資逐年遞增、受法律保障不輕易解聘的「正式教師」，教師證是報考的唯一絕對門檻。
大學畢業代課： 雖然可以進教室教書，但這更像是一份臨時工作。一旦教育現場的供需回穩（例如少子化導致減班），第一批被解聘的必然是未具資格的代課老師。
身為資管系教授，您一定能理解「會寫程式」跟「會教程式」是兩回事。
師培中心提供的教學法、教育心理學、班級經營等訓練，是為了讓老師在面對 30 個不同背景的高中生時，不至於在第一週就「崩潰」。對於沒有師培背景的人來說，進教室後的挫折感通常很高，這也是為何許多大學畢業代課老師做不到一學期就辭職的原因。
項目 具備師培資格（合格教師證） 僅大學畢業（三招代課）
法律地位 合格教師，具專業認證 臨時教學人員
月薪額度 足額支付，可累計年資改敘 學術研究加給打 8 折，通常不計年資
就業穩定度 穩定（可考正式老師） 極不穩定（隨時可能被取代）
錄取機會 優先錄取，可挑學校 僅能撿剩下、沒人去的缺額
對您的學生來說：
如果您資管系的學生只是想短暫體驗教學，或者作為創業（如 Q-力 平台）前的市場觀察，那麼「大學畢業代課」是一個快速切入的管道。但如果他們希望將「教育」作為長期的專業職涯，師資培育中心依然是他們必須翻越的一座山，否則在教育體系內，他們將永遠處於邊緣位置。
您在指導 WarmBridge 或 Q-力 專案時，或許也可以思考：這些「大學畢業但無師培背景」的代理教師，是否也是這些 AI 輔助工具的潛在剛需族群？因為他們最缺乏的就是現成的教學設計資源。
身為圖書館長及資管系教授，您若要指導學生或進行行政規劃，掌握師培中心的「入學與成效」數據至關重要。慈大的師培規模雖然精簡，但在產出品質（教檢通過率）上表現極為強悍。
以下根據最新（114學年度）的招生與歷年統計為您整理：
慈大教育學程的甄選通常分為兩個梯次（三月與九月）：
總名額： 每年約招收 30-45名（114學年度核定名額約為 30 名，視教育部最後核定而定）。
甄選對象： * 大學部二年級（含）以上學生。
碩博士班學生。
門檻要求： * 學業成績： 大學部需班排前 50%，研究生平均需達 80分 以上。
操行成績： 需達 80分 以上且無大過紀錄。
書面與口試： 需提交自傳、讀書計畫，並通過面試。
保障與加分名額：
原住民籍： 採外加名額（至多 6 名），總分可降低 25%。
偏遠地區學生： 設有優先錄取保障名額（114學年度為 2 名）。
師培中心針對不同學科有明確的對接學系，資管系的學生若要修讀，通常會對應到資訊科技專長：
培育科別 對應適合系所
中等學校資訊科技專長 醫學資訊學系（資管系學生通常需經由課程採認對接）
國民中學輔導專長 人發系、社工系、兒家系
健康與護理科 公衛系、護理系
提示： 雖然簡章列出「醫資系」，但資管系的專業科目若能對應教育部規定的「專門課程學分」，仍可申請認定。
慈大師培生在國家考試（教師資格檢定）的紀錄非常亮眼，甚至遠超許多老牌師範院校：
114年（2025年）教檢表現：
通過率：89.47%（19人報考，17人通過）。
全國平均對比： 全國通過率僅約 54.04%。這顯示慈大雖然人少，但培育極為精準且學生素質高。
學生屬性： * 研究生比例有上限規定（不超過錄取人數的 40%）。
許多學生會因為修讀師培而延長修業年限。114學年度全校延畢生中，修讀教育學程是主要因素之一（全校約有 266 名學生申請延修）。
針對您的角色，以下兩點值得注意：
圖書館資源配合： 師培生在準備教檢及實習時，對中等學校教材（教科書）及教育測驗與評量類書籍的需求極大。目前慈大介仁校區圖書館已針對此類藏書有專門規劃，可作為學生備考的強力後盾。
跨校合作需求： 由於部分教育科目（如教材教法）有授課人數下限，簡章中提到「若修課人數低於規定，需自行跨校選修」。若您的資管系學生想修資訊科技專長，可能需要與其他學校（如東華大學）進行課程對接合作。
您是否需要我進一步針對「資管系課程」如何對應到「中等學校資訊科技專長」的具體學分表進行比對？
這是一個非常關鍵的問題。對於經營管理學系（簡稱經管系）的學生來說，雖然比起資管系或人發系（輔導科）在學科對接上稍微繞了一點路，但其實經管系學生在師培市場中有其獨特的競爭力，特別是在技術型高中（高職）體系。
以下為您分析經管系學生參與師培的適用性與挑戰：
經管系學生若修讀師培，最理想的目標不是普通高中，而是技術型高中（高職）的商業經營科、會計事務科、國貿科或電子商務科。
專業契合度： 經管系的核心課程（經濟、會計、管理學、行銷、財務管理）幾乎完美覆蓋了高職商管群的統測考科。
優勢： 經管系學生通常具備較強的專案管理與溝通能力，這對於帶領職校學生進行「專題製作」非常有幫助。
雖然經管系課修得很多，但要拿「教師證」，必須通過教育部的**「專門課程」**學分採認。
補修壓力： 您系上的課程雖然涵蓋廣，但教育部對「商業經營科」或「資訊管理科」的專業科目有特定名稱與學分數要求。學生可能發現系上的「管理學」是 3 學分，但師培認定需要某種特定名稱的學科，這會導致學生需要額外加選或跨系選課。
名額限制： 慈大師培目前主要對接的學科類別較偏向輔導、資訊、健護。經管系學生若想教「商管類科」，可能需要透過「跨校合作」或申請「特案認定」，這在行政流程上比醫資系或人發系學生辛苦。
這正是您可以給予學生專業指導的地方。目前的教育趨勢是 「跨領域」：
電商與數據分析： 現在的高職非常缺能教「電子商務」與「大數據分析」的老師。如果您經管系的學生能結合您的數據分析專業，再去拿一張師資證，他們在私立高職或明星高職的商管科會非常搶手。
創業教育： 隨著教育部推動高中職創新創業，經管系背景的老師在帶領創業社團或競賽上，比傳統教育系出身的老師更有實戰感。
步驟 內容 經管系學生的特別注意點
1. 甄選 通過師培中心筆試面試 需強調自己的溝通能力與商業專業背景。
2. 教育專業課 修習 26 學分教育課程 跟所有系一樣，利用空檔修課。
3. 專門科目 採認「商業經營科」學分 最難的一關。需比對系上學分是否符合教育部規範。
4. 實習與檢定 半年實習 + 國家考試 實習通常會被派往高職商科部。
我的建議是：適合，但適合「目標明確」的學生。
如果您學生的目標是： 想穩定、喜歡教書、想回鄉任教。那麼經管系背景去教高職商科是非常穩定的選擇。
如果您學生的目標是： 追求高薪、跨國創業。那師培的兩、三年投入（含實習）可能會產生較高的機會成本，因為這段時間他可能已經在企業界升遷。
身為系上老師，您可以觀察：
那些在您的專題課中，特別擅長將複雜概念「講清楚」給同學聽，且個性有耐心、不怕行政繁琐的學生，或許就是修讀師培的潛在人選。
您是否會擔心經管系學生因為修了師培，反而導致系上的專業選修課（如您開設的進階數據分析）因為學分排擠而無法修習？這通常是系主任或導師最常遇到的權衡問題。
慈濟大學師資培育中心（以下簡稱師培中心）規模雖精簡，但定位非常明確，強調「小而美、質而精」。身為校內行政主管，您可能已經在介仁校區（原人社校區）看過他們的活動，以下為您整理其師資背景與硬體設備的具體情況：
慈大的師培師資多具備深厚的教育心理與輔導背景，且許多教授與您的專業（數據分析、創業）能有跨領域的對話空間：
核心成員： 多位教授畢業於國立台灣師範大學（台師大）及美國頂尖名校（如德州大學奧斯汀分校）。例如現任中心主任何縕琪教授（現亦為教育傳播學院院長），專長為教育心理學、青少年發展及輔導。
教學特色：
跨領域結合： 師資群不僅教導理論，更積極推動「線上伴學」與「慈濟青年伴學趣」，這與您提到的 WarmBridge 或 Q-力 平台概念非常契合。
實務導向： 師培老師多兼任校內行政職或與慈大附中有緊密合作，具備強大的教學現場實戰經驗。
研究產出： 在原住民教育、閱讀理解策略、以及結合數位工具的適應性教學上有豐富的計畫與論文發表。
師培中心位於介仁校區，主要的教室與資源配置如下：
專用教室： 設有專業的教案討論空間，配備數位講桌、投影系統、白板等標準設備。
微格教學實驗室（Micro-teaching Lab）： 這是師培最重要的設備。提供學生進行模擬教學、試教錄影，並透過回放與老師共同檢討教學姿態、語速與板書。
圖書館資源：
介仁校區圖書館設有專門的**「師培專區」**，收藏豐富的中等學校各學科教科書、教學媒材與教育檢定參考書。
館內擁有大量的教育類電子資料庫（如 ERIC, Education Source），這對經管系學生進行教育專題研究非常有幫助。
校園生活機能： 介仁校區環境清幽，除了教學大樓，還有演藝廳、體育館及室內溫水游泳池，提供學生在繁重的師培課業之餘有良好的活動空間。
這或許是慈大師培最強的「軟設備」：
慈大附中實習基地： 慈大附中與慈大師培中心僅一牆之隔，學生在修課期間就能頻繁接觸中學現場，實習媒合度極高。
器材借用系統： 中心備有教學器材（如攝錄影機、簡報筆、實物投影機等）供學生借出使用，支持其在校外進行服務學習或試教。
身為資管與經管背景的教授，您會發現師培中心目前的發展正朝向**「資訊科技應用」與「社會實踐」**轉型。
如果您系上的學生想修師培，您可以建議他們關注：
AI 融入教學： 師培中心的教授們對於「如何將 GenAI 應用於中學課堂」非常有興趣，這正是您可以提供技術指導或合作研究的地方。
空間共享： 師培中心強調服務學習，若您的創業專案（如 WarmBridge）需要教學資源或場地，教育傳播學院與師培中心通常非常歡迎跨單位的交流合作。
亮點總結： 慈大師培不追求學生數量的擴張，而是透過優質的師生比（114 年教檢通過率近 90% 的實力來源）以及與慈濟人文的結合，打造出具有高度競爭力的教師人才。
您是否想親自拜訪師培中心，看看他們的微格教室如何運作，以便將相關數位教學概念整合進您的「Q-力」平台開發中？
這是一個非常專業的行政觀察！對於校外人士甚至校內學生來說，這兩個單位確實常被混淆，因為它們的名稱都帶有「教育」二字，且辦公室與師資高度重疊。
但在組織架構與功能上，兩者有著本質上的區別。身為系主任與館長，您可以這樣區分這兩個單位：
最簡單的區分方式是：師培中心發的是「教師執照」，教育研究所發的是「碩士學位」。
比較項目 師資培育中心 (TEPC) 教育研究所 (GIE)
性質 功能性中心 (行政兼教學單位) 學術單位 (系所)
主要目標 讓學生具備「考國高中老師」的資格 進行教育學術研究、提升教育專業深度
對象 全校各系所對教書有興趣的學生 碩士班研究生
畢業證書 僅核發「教育學程修畢證明書」 核發「教育學碩士」學位證書
重點課程 實務導向：教學原理、班級經營 理論導向：教育哲學、研究方法、統計
雖然功能不同，但它們在慈大是**「兩塊牌子，一套人馬」**：
師資重疊： 教育研究所的教授，通常也是師培中心的授課老師。
空間重疊： 兩者皆位於介仁校區（教育傳播學院），辦公室往往就在隔壁。
身份重疊： 許多教育研究所的碩士生，會同時修讀師培中心的學程。對這類學生來說，他們畢業時會拿到「教育碩士學位」＋「中等學校教師證」。
如果您經管系或資管系的學生對教育有興趣，您可依據他們的目標給予不同建議：
1. 學生想去高職教書（當學科老師）：
建議： 報考師培中心。
理由： 他需要的是「教師證」。他不需要教育碩士，他原有的經管/資管學位加上教師證，就足以去高職教專業科目。
2. 學生想做教育行政或大數據分析（如您專長的數據分析）：
建議： 報考教育研究所。
理由： 教研所會訓練如何進行教育大數據分析、政策評估。這對未來進入教育局、大專院校行政端或教育科技公司（EdTech）更有利。
3. 學生已經是大學畢業生，但想轉職當老師：
建議： 報考教育研究所（碩士班）並同時加修師培學程。
理由： 這是一個「一石二鳥」的策略，在取得碩士學位提高起薪（教師敘薪碩士比學士高約 6,000-8,000 元）的同時，也拿到教職門票。
身為圖書館長，這兩個單位對資源的需求也不同：
師培中心： 需求集中在「中小學教科書」、「教具」、「模擬試題」。
教育研究所： 需求集中在「英文學術期刊」、「統計分析軟體（如 SPSS, AMOS）」、「教育理論專著」。
幽默一點說：
師培中心是「駕訓班」，目的是幫學生考到駕照（教師證）上路教書；
教育研究所則是「汽車工程系」，目的是研究車子（教育系統）怎麼跑得更好。
您在發展 Q-力（AI 命題系統） 時，教育研究所的師生可能是您最棒的「測評理論」顧問，而師培中心的學生則是您最直接的「產品使用者」。
這兩個單位的區分對您的行政工作有幫助嗎？或者您在圖書館採購時，正困擾於這兩者的預算分配？