一、案例定位

AI chatbot 支援災難救援 frontline workers 的 emotional support。

二、學習目標

計算 adoption 與 stress reduction 情境。

三、案例情境

All Hands and Hearts 部署 Wysa 24/7 self-help/emotional support chatbot。原書指出 25% workforce 使用,stress levels 降低 70%。

四、開始資料

指標 原書資訊
Workforce usage 25%
Stress reduction 70%
Availability 24/7

五、分析方法

追蹤 adoption、pre/post stress score、escalation、privacy safeguards。

六、計算結果

教材示範:若 workforce 400 人,約 100 人使用。

七、管理解讀

高 reduction claim 仍需理解量表、樣本與自選偏誤。

八、AI 提問詞

根據匿名 pre/post survey 計算 stress change。

九、思考/情境變動

若 100 使用者中 80 完成 follow-up,completion rate?

**參考解答:**80%。

十、資料說明