Researching Programs
When to use this skill
- 當使用者說「幫我比較 NUS vs NTU 的 AI 碩士」
- 當需要針對特定學校的碩士學程做深度調查
- 當需要比較不同國家/學校的課程差異
- 當需要評估學程是否符合特定職涯目標(如 MLOps、AI Infra)
Workflow
1. Plan
- 確認目標學程清單(學校 + 科系 + 學位名稱)
- 確認評估維度(課程、師資、研究、產業連結、費用、校友)
- 確認使用者的職涯目標以對齊評估方向
2. Collect
- 爬取官方學程頁面:課程大綱、必修/選修比例、畢業要求
- 查詢師資背景:Google Scholar、DBLP、研究主題
- 查詢排名數據:QS、THE、CSRankings(AI/ML 細分排名)
- 查詢產學合作:企業贊助實驗室、業界導師、實習管道
- 查詢校友動態:LinkedIn 校友頁面、畢業生就業報告
3. Validate
- 交叉比對至少 2 個來源(官網 + 第三方排名/評論)
- 確認數據年份(學費、入學要求可能每年更新)
- 標註「未經驗證」的資訊(如論壇口碑、非官方數據)
4. Analyze
- 按評估維度建立比較矩陣
- 標註每個維度的權重(依使用者職涯目標調整)
- 識別差異化優勢與劣勢
Instructions
- 永遠從官方來源開始,再補充第三方資料
- 課程比較要精確到必修課程名稱,不是只比較「有 AI 課」
- 師資比較聚焦在與使用者目標相關的研究方向
- 費用必須包含學費 + 生活費 + 隱藏成本(保險、書籍、簽證)
- 排名只做參考,重點在「這個學程能否幫你到想去的地方」
評估維度清單
- 課程結構(必修/選修/專題/實習)
- 核心課程與職涯目標對齊度
- 師資(研究方向、h-index、產業經歷)
- 排名(QS AI、CSRankings ML/AI)
- 入學要求(GPA、IELTS/TOEFL、GRE、工作經驗)
- 學費 + 生活費(折合台幣)
- 獎學金機會
- 產學合作(企業實驗室、實習保障)
- 畢業生就業率與薪資中位數
- 學制長度(1 年 vs 1.5 年 vs 2 年)
Output template
## 學程研究報告:<School> <Program Name>
### 基本資訊
| 項目 | 內容 |
|------|------|
| 學校 | ... |
| 學程 | ... |
| 學制 | ... |
| 學費(國際生) | ... |
| 入學要求 | ... |
| QS AI 排名 | ... |
### 課程結構
- 必修:...
- 選修(AI Infra 相關):...
- 專題/論文:...
- 實習:...
### 師資亮點
| 教授 | 研究方向 | 產業連結 |
|------|---------|---------|
| ... | ... | ... |
### 校友出路(前 5 年)
| 公司類型 | 比例 | 代表企業 |
|---------|------|---------|
| ... | ... | ... |
### 與職涯目標對齊度
- 🟢 高度對齊:...
- 🟡 部分對齊:...
- 🔴 缺口:...
Error handling
- 若官方網站資訊不完整,標註「資料缺失」並列出需要進一步確認的項目
- 若排名數據衝突(QS vs THE vs CSRankings),列出所有來源並說明差異原因
- 若學程太新(<3 年),標註「校友數據不足以做統計推論」
Resources
evaluating-career-roi— 學程財務 ROI 計算benchmarking-alumni— 校友職涯追蹤scanning-job-market— 目標市場職缺需求