1. 案例定位

以原書 ORID 範例示範如何把 Copilot 的採用報告從事實一路轉成行動。

2. 學習目標

能區分客觀資料、主觀反應、意義判讀與決策行動。

3. 案例情境

原書假設組織有 1,500 名員工,其中 45% 參加第一輪 Copilot 培訓,並用 ORID 分析採用進度。

4. 開始資料

ORID 階段 原書示例
Objective 1,500 名員工中 45% 參加初始 Copilot 培訓
Reflective 對低參與感到擔心與挫折
Interpretive 可能反映阻力或焦慮,現有溝通未產生共鳴
Decisional 舉辦 targeted listening sessions,依障礙重新設計 awareness campaign

5. 分析方法

先做 Objective,再依序 Reflective、Interpretive、Decisional,不讓情緒或推論混進事實欄。

6. 計算結果

1,500 × 45% = 675 人參加;未參加者 = 1,500 − 675 = 825 人。

7. 結果分析與管理解讀

45% 是事實;「阻力/焦慮」是解釋假設,仍需 listening sessions 等證據驗證。

8. 人工智慧提問詞

依 ORID(Objective, Reflective, Interpretive, Decisional)分析此培訓資料,清楚標示哪些是已知事實、哪些是推論,再提出下一步驗證方法。

9. 思考/假設情境

問題: 若第二輪出席率提高到 60%,出席人數是多少?

參考解答: 1,500 × 60% = 900 人,比第一輪 675 人增加 225 人。

10. 資料說明