一、 活動時間：114年11月24日 13:10~16:10

二、 活動地點：經營大樓 401 教室

三、 活動目的：本次講座以「設計研究概述」為主題，由衛萬里教授（銘傳大學商品設計系教授/主任/前理事長）主講，旨在為博士班學生提供深入的研究方法論指導與職涯心態建設。活動的目的包括：
1.釐清學術職責與策略：分享講者個人在學術界的經驗，藉此強調學術生涯中「表現」的重要性，並鼓勵參與者主動規劃研究方向。
2.深化研究方法論基礎：深入解析博士研究必須具備的本體論、知識論與方法論的邏輯結構，並詳細講解歸納法（質性）與演繹法（量化）的研究循環。
3.掌握量化驗證邏輯：著重探討虛無假設與對立假設的設定，以及顯著水準與風險閾值在不同情境研究中的意義與應用。
4.應對 AI 時代的挑戰：分析知識的時效性與 AI 科技對設計專業的衝擊，提醒學生須具備將資訊轉化為知識與智慧的能力。

四、 活動內容：
衛萬里教授首先透過分享個人跨領域的職涯歷程，包括在校期間選修大量工程學相關課程，以及攻讀博士的經驗，強調知識累積與職涯規劃的重要性。衛教授也指出，雖然他具有深厚的產業與學術背景，但今天的知識可能在三到五年內就會過時。
接著，教授深入探討學術研究的哲學與方法論，首先區分了知識的累積層次：從資訊（Information），進階到需要方法論（Methodology）才能轉化而成的知識（Knowledge），最終達到智慧（Wisdom）的境界。教授提到AI目前擅長處理資訊，但將資訊轉化為知識仍是博士階段必須學習的能力。
教授指出博士階段的學術貢獻必須在三個層面做出論述：本體論（研究對象的本質與結構）、知識論（如何獲知這個世界）和方法論（用什麼方法來獲知）。教授提醒，研究應從命題出發，確立研究問題與研究對象，才能建構方法。研究主要涉及歸納法和演繹法這兩種邏輯推理，質性研究多用於歸納，而量化實證研究則多用於演繹。
衛萬里教授也講解到量化研究的核心--顯著水準，並簡要介紹虛無假設與對立假設，教授更強調必須釐清信效度的關係，並介紹了效度的四個層面：表面效度、內容效度、建構效度和效標效度。
最後，教授指出當前的設計教育必須轉變，應直接讓學生在學校裡做到（Do it），而不是只讓他們找 AI 可找到的資訊。

五、 執行單位：大同大學設計科學研究所
六、 活動聯絡人/連絡電話：藍姿昀 0984320278
七、 參與人數：教師：1人、學生：11人、行政人員：1人、校外：1人
八、 滿意度調查成果
發放問卷數：14份、有效問卷數：14份
整體成效：4.5 /5
質化回饋意見：本次講座為參與者提供了深入且實用化的量化研究方法論指導，特別是對於顯著水準與風險管理的結合，讓參與者對統計邏輯的應用有了更清晰的認識。衛萬里教授透過具體案例解釋顯著水準的設定必須與研究命題的嚴重性與可接受的錯誤率相符，為學生提供了一個倫理與風險並重的判斷框架。同時，教授強調博士研究必須在本體論、知識論與方法論上做出貢獻，為剛起步的學生確立了嚴謹的學術目標。
九、 執行成效：
本次講座有效提升了參與者對於設計研究中實證方法論的理解深度與批判性思維，對於準備進行量化分析的博士生具備實質幫助。具體執行成效如下：
1. 強化實證研究的邏輯基礎：參與者對歸納法與演繹法的循環、信效度的關係，以及假設檢定的邏輯有了紮實的掌握，有助於未來進行嚴謹的實驗設計。
2. 釐清統計與風險的關係：透過 p 值與風險的類比，參與者理解到統計結果的解讀必須納入實務情境考量，而非盲目追求 p<0.05 的數值，認識到顯著水準的選擇是基於利益關係與可接受的損失的合理交集。
3. 確立學術發展的策略：教授分享了多種學術工具與審查經驗，也提醒參與者應專注於習得將資訊轉化為知識的能力，並保持「不恥下問」的學術態度。
4. 提供具體研究方法指引：介紹了包括 AHP（層級分析法，常用於評估決策）和 QFD（品質機能展開，常用於工程設計）等具體量化研究方法的應用場景。