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如何找到最有效率的唸書方式和順序?數學可以幫你!──《超展開數學約會》

臉譜出版_96
・2018/04/30 ・3433字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 435 ・四年級

圖論研究頂點和邊組成的圖形的數學理論。圖/Tony Hirst@flickr

「晚安,在幹嘛呢?」
「下週要考試了,都唸不完。」
我(世杰)抬頭看螢幕,遊戲「正在讀取中」的長條圖走到 3/4,心裡閃過一絲罪惡感。
「我也正要準備唸書。」我沒說謊,準備再打五場,三小時後唸書。

開始和小昭用 LINE 聊天後,我發現她很認真,每天都在唸書。如果是別人,我早就虧她「今天有去安親班嗎?」、「不,我不是說打工,是說你去上安親班,繳學費的那方。」但小昭只會讓我自慚形穢,她好上進,我好糜爛,連反省也是在遊戲讀取的空檔。

遊戲開始,MathKing 跟我走同一條路線,那是孝和的帳號。
「她每天都用唸書當藉口來拒絕你嗎?」
「我還沒約!」
我點擊滑鼠,對一隻小兵用了絕招,小兵被炸得四分五裂。
「心虛就算了,不要浪費魔法點數。」
「該怎麼幫助小昭唸書更有效率啊?」

我們在系上的電腦教室。雖然可以在家玩,但坐在旁邊並肩作戰的感覺還是比較好,照我剛剛跟小昭的說法是─—留在系上唸書。

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「她沒有接著說『改天可以一起唸』……」

孝和盯著螢幕的臉上露出「怎麼可能」的表情。

「用網路聊天很開心,但人與人深交還是需要見面啊,就像我們要坐在一起打電動。」我嘆了口氣說。
「我們只是說垃圾話比較方便。你們也說垃圾話?」
「我們說情話!見面才能看見表情,知道她說話的時候是微笑、大笑,還是嬌羞。見面才能聽見聲音,知道她的語氣是輕快的,還是不帶情感,又或是害羞。」
「你有病,一直希望對方嬌羞害羞。」我用連續技解決掉敵人,繼續說。「見面才能看見整個人,她的手托腮嗎,還是放在桌上?腿上? 我的手上?」

「這是發花癡,不是在講見面的意義了吧。見面的確有意義, 有更多資訊,就能更了解對方的心思。」

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雖然線上聊天不錯,但面對面聊當然是最好的吧。圖/pixabay

孝和從旁邊突襲,發動範圍技,我們少打多,解決掉三個對手。

「被你說得好像在測謊。」

大概是從我遊戲人物的步伐中看出了沮喪,孝和自以為不著痕跡地安慰我。
「或許她唸書得專心一個人吧。」
「你也這麼覺得嗎!?」
「我們是不是這麼覺得不重要,而是只能這麼覺得。畢竟就算這真的是藉口,你也不能怎樣。哎專心一點!」我的弓箭手角色在會戰時走到最前線,連一發箭都沒射出就領便當了。

孝和對盯著螢幕發呆的我嘆了口氣,說:「不要只會打順手球啊,你應該用數學來一場大逆轉。」

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數學唸書術

「唸書其實就是時間管理。大學以前的課業有範圍。作為第一順位,唸書的目標是:用最少時間,學懂該學的知識。得趕快唸完才能去玩。這是一個最佳化問題,目標是時間,限制是要唸的書。」

孝和跟我拉了兩張椅子坐在印表機旁,他繼續說。

「大學後,唸書變成眾多事情的其中一項,範圍又不像高中那麼固定。所以唸書目標轉變成:在一定的時間內,盡可能唸完最多書。」
「差別在哪?」這不是同一件事的換句話說嗎?
「最佳化問題改變了,要最佳化的是吸收的知識量,限制是一定的時間。大學以前唸不完就不敢睡覺,現在是最多唸到十二點, 唸多少算多少。」孝和從印表機裡拿出一張紙,在背後寫上了

「subject to 後面接的就是限制,要滿足這個限制條件。這稱為『受限的最佳化』(constrained optimization),這兩個問題差別在於, 最佳化的目標跟限制式剛好對調—」

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有人遊戲輸掉罵了一聲髒話,孝和被打斷,像當機一樣停了幾秒,接著說:

「給定時間內最有效率的唸書方法,我的經驗是『不同性質的科目交替唸』,才不會因為一直算數學而彈性疲乏。」
「你應該只想唸數學吧。」我盯著孝和諷刺地說。
「如果其他科有數學的一半有趣,我會考慮多喜歡它們一點。」
「竟然對數學做這種噁心的告白……很好,我要學起來。但我的話是喜歡一次唸完同性質的科目。」孝和點頭。

用「圖論」釐清唸書順序

「每個人唸書習慣不同,但我們都同意,存在一種最適合自己的唸書順序。現在,假設一位同學有七科要唸:物理、數學、化學、國文、歷史、地理、英文。他的唸書習慣是―數學前後要接物理跟化學;物理前後是化學、數學,不過物理有很多應用題,所以也可以接著國文唸;化學跟物理類似,前後可以是數學、國文、物理; 國文前後是物理、化學,也可以是歷史、地理;歷史跟地理、國文接著唸,有外國史所以也能接著英文; 地理跟歷史類似,前後可以接歷史、國文、英文;英文則只能接在歷史、地理之間唸。」

「有要求這麼多的嗎!又不是挑食,唸書還有這麼多規矩,在唸書之前他可能得先花上一倍的時間擬定唸書計畫吧。」

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我不以為然,孝和在我埋怨的同時低頭畫了一張圖:


「柯南的領結?」

「它叫做『圖論』,是用來表示關聯性的一門數學。」孝和的數青模式要啟動了。
「 圖論緣起於『柯尼斯堡七橋問題』(Seven Bridges of Königsberg):柯尼斯堡有七座橋,當地居民在橋上散步、遛狗,久而久之,他們好奇能不能在不重複的情況下,一次走完七座橋。」

現代版用google map 標示的七橋。圖 By Map data by OpenStreetMap contributors; rendering by GIScience Research Group @ Heidelberg University; produced work by Santacloud [CC BY-SA 2.5 ], via Wikimedia Commons

我又盯著孝和看。他嘖了一聲說:
「不信的話自己上網查。有人拿這個問題問數學家歐拉(L. Euler)。歐拉覺得莫名其妙,他沒去過柯尼斯堡,這也不是數學問題,幹嘛問他。」
「就算是數學問題,我還是覺得莫名其妙。」
「但歐拉很快就發現,他可以『證明沒辦法一次走完』。」

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「他去了柯尼斯堡一趟?」 孝和不以為然地冷笑了一聲。
「數學家可以抽象化問題,解決抽象問題,等同於解決了現實問題,根本不需要去柯尼斯堡走一趟。」

「我要是柯尼斯堡鄉民,才不會信一個連走都沒走過的人。」
「真相的存在,並非取決於人們是否相信。」
「再加個風景照,弄個字體,就可以把這句話做成長輩圖了。」我虧孝和,視線回到他畫的圖,每條線段旁邊寫著科目,線段跟線段的交點標上數字。再仔細看,數字剛好是點所連結的線段數目。孝和的聲音從旁邊傳來。

「這個數字稱為度數(degree),歐拉從柯尼斯堡七橋問題發展出圖論這套用點跟線來分析現象的數學領域。在柯尼斯堡七橋問題裡,每一座橋就是一條線。在我們這邊,一個科目就是一條線。線段間的連結則是根據唸書規畫。剛剛的例子是數學要跟物理或化學接著唸,所以你看數學的線段就和跟物理、化學連接。」

我有點意外,兩件完全不同的事情,被數學抽象化之後竟然是相同的。

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「德國作家歌德說過:『數學家都是法國人,他們會把你說的話用自己的語言重新講一次,然後就變成截然不同的事情。』」
「我懂歌德的心情。」
「歌德少說了一件事,數學家可以把不同表象的事物,歸納成同一件事情,就像這個例子。所以數學家只要發明一套解決方法, 就可以同時解決很多問題。在這邊,歐拉發現想要一次走完全部的線段,最多只能有2 個點的度數是奇數。超過了,就無法一次走完。」

「規則這麼簡單?」
「還有,奇數點要做為起點。」
我低頭,這張圖只有兩個點的度數是 3,其他都是偶數。我伸出食指,從左邊的 3 出發,物理→數學→化學→國文→地理→英文→

歷史,哎,還真的繞完了。但如果改成從左上的 2 出發,數學→化學→物理,卡住了。

「為什麼啊?」我發問,孝和用問句回答我

「度數是 1 的點會發生什麼事?」
「走進去就出不來了。」
「度數是 2 的點?」
「可以直接穿過去,有進有出。」
「度數是 3 呢?」

我懂了,度數 3 是一進一出,會用掉兩條線,然後就變成了度數是 1 的點。

「起點是『離開不回來』,終點是『進去不出來』,所以可以用度數為奇數的點。其他點就不行。」
「不錯,你這樣跟小昭解釋,她應該就懂了。」孝和補充:「不過要注意,一種敘述可以畫出好幾種不同的圖。」他拿起筆畫了另一種圖。

「像這個同學的唸書習慣也可以畫成這樣,但如此一來奇數點太多,就無法一筆畫走完。簡單地說,敘述跟圖不是一對一(one to one),而是一對多,或是多對多……」

這根本不叫「簡單地說」,我忽略孝和的聲音,趁著圖論的知識還沒忘光光,趕快拿出手機傳訊息給小昭。

 

 

本文摘自《超展開數學約會:談個戀愛,關數學什麼事!?》,臉譜出版

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臉譜出版有著多種樣貌—商業。文學。人文。科普。藝術。生活。希望每個人都能找到他要的書,每本書都能找到讀它的人,讀書可以僅是一種樂趣,甚或一個最尋常的生活習慣。

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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行程滿檔還得喬時間開會?放心!讓 AI 幫你成為時間管理大師!
泛科學院_96
・2024/02/06 ・499字 ・閱讀時間約 1 分鐘

AI 還可以幫你排行事曆?敢有可能(Kám ū khó-lîng)?

別再只用辦公室白板的手寫行事曆來安排工作時程了!

不管是應用在管理個人的專案,還是協調管理工作團隊的時間,甚至是提供登記連結讓系統自動幫你安排時間空檔,對現在的工作者來說都是非常便利的工具。

今天影片介紹的三種工作時程管理技巧,根據我多年的授課經驗,學會之後你絕對會驚呼,這也太方便了吧。

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今天分享了三種時間管理的優化技巧,你覺得哪個工具跟操作技巧對你最有幫助呢? 

如果你有更多私藏的實用時間管理方法,歡迎你在影片留言跟我分享或者加入頻道會員或 Discord 論壇跟大家交流,我們下支影片再見!

更多、更完整的內容,歡迎上科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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天天朝九晚五心好累?明明五小時就夠啦!
peggysha
・2021/07/09 ・3155字 ・閱讀時間約 6 分鐘

在疫情期間,你的工時有沒有跟著調整,或者直接 WFH 了呢?在疫情逐漸趨緩的狀況下,不少企業已經開始思考回歸一周五天進辦公室那種朝九晚五的生活了,嗚嗚嗚,到底為什麼要一週工作五天啊,我只想躺著也有錢賺啊(等等)

Corona Working From Home GIF by MOODMAN
疫情影響下,許多人的工作型態或工時受到改變。圖/GIPHY

嘿嘿,你想問的問題,各種人資專家也想問,欸欸,那個,一週工作四天不好嗎?一天工作三小時不好嗎?說不定這樣員工還更有效率呢!

有影嘸影?所以說,到底工作幾個小時最好?

一天八小誰說的?工業革命惹的禍!

說到這減少工時嘛,我們首先得來看看咱們原本的工時到底是怎麼來的,其實,這一切都是福特汽車公司的陰謀!(指) 

工業革命之後,在廠房工作成了大多數勞工的日常,一開始呢,大家一週可是要工作六天的,只有禮拜天因為信仰的關係,定為了休息日。(上帝都休,你敢不休?)

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到了 20 世紀,由福特領頭的一些廠商提出了「一週五天、一日八小」這種工作方式,為什麼呢?因為週休二日能讓員工有更多機會花錢,花錢幹嘛呢?花錢買我們的產品啊!這些消費有助經濟成長、不會降低生產力,還非常適合輪班制度,一日三班就能讓生產線永遠不斷,於是乎,這制度就沿用了下來。

1913年福特汽車生產流水線。圖/wiki

神啊!讓我少工作一天吧!

問題是,現在可都 21 世紀了啊!我們為什麼還要用這種工時系統呢?英國的工會聯盟(Trade Union Council, TUC)就發話了,他們在工作環境改善報告中提出,如果大家可以選擇的話,有八成的人都希望可以少工作一天。

但想歸想,如果真的變成每週上四天班,又會如何呢?

來自奧克蘭大學商學院(University of Auckland Business School)的高級講師 Helen Delaney 便曾在 2018 年試驗了這件事,實驗的對象主要來自一間紐西蘭信託公司「Perpetual Guardian」中的員工。

結果發現,唉呀,這少工作一天可真是好處多多啊,不僅工作效率依舊,團隊合作跟工作的投入程度都增加了。另一方面,為了在四天內做完所有工作、好好享受假期,有不少員工會嘗試運用創新的小技巧來提高工作效率,像是將流程自動化啦、改變會議方式啦、加裝新的 app 啦等等。

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不過呢,這種轉變也不是全無壞處的,有些人就覺得只有四天能工作,會讓他們的壓力暴增,也有些人會在四天內加班,等於是總工時沒啥變化,花在工作上的時間還是一樣多。

Hard Work GIF by memecandy
工時減少一天後,有人為了享受假期而提高工作效率,也有人感覺壓力增加。圖/GIPHY

一天只要上五小,快樂工作沒煩惱?

好吧,既然工作四天壓力大,那讓我們換一下,一樣工作五天,但工時稍微少一咪咪怎麼樣?矽谷智庫的資深顧問方洙正(Alex Soojung-Kim Pang)非常推崇這種概念,還為此出了一本書《用心休息》。

他認為,比起工作超長時間,很多成功人士更著重於提高每天的高度專注時間,(簡單來說就是重質不重量啦XD),他們一天基本花費 4~4.5 個小時高強度工作,進而達到他們的目標。

哇塞,一天只要五小時是不是聽起來很讚?加州的電商「Tower Paddle Boards」跟德國數位顧問公司「Rheingans」也覺得聽起來很讚,所以他們嘗試用了這種方式。

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Tower Paddle Boards 早在 2015 年就採取了每天工作五小時的制度,員工從早八一路工作到下午一點,中間完全不休息,時間到就打卡走人。結果怎麼樣呢?公司的 CEO──Stephan Aarstol 表示非常滿意,因為員工們都很想要擁有悠閒的下午,會自己在時間內加倍努力地工作,最後甚至讓產能增加了 50%!

像是倉庫人員,本來每個包裹要包他個五分鐘,工時一改變,他們只需要不到三分鐘就能包好,在時間限制下,大家會開始使用創造性思考來增加產能。

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縮短每日工時後,員工主動在時間內加倍努力地工作。圖/GIPHY

又能午睡又能高效產出,這應該是完美工作法了吧?嗯……也不全是。從 Rheingans 公司的結果看來,這方法還是有些缺點的。

雖然五小時工作法在 Rheingans 公司裡依然正常發揮,提升了效率、讓員工能在工作/生活間取得平衡,但是,對於公司氛圍來說,卻是有害無益,畢竟,大家都忙著工作,誰有空陪你喝咖啡講屁話,久而久之,團隊文化、員工歸屬感等等,就在無形中被犧牲掉了。

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五小時特權,不是人人能擁有

除了上面這種願意第一線嘗試的公司之外,有些學術研究也有類似的發現,像是英國雷丁大學亨利商學院(University of Reading’s Henley Business School)策略人資管理的副教授 Rita Fontinha 便在自己的研究中指出:縮短工時雖然有助於提升員工的生活品質與團隊成效,但也會帶來許多壓力。有趣的是,有些員工雖然加了很多班,卻對自己的工作十分滿意。因此,綜合考量各個情況,Fontinha 認為,公司其實應該給員工多一點工作時間調配的彈性。

牛津大學賽德商學院(University of Oxford’s Saïd Business School)副教授 Jan-Emmanuel de Neve 的研究也得到了類似的結論,那就是,雖然一天只工作五小時能提高效率跟員工的幸福感,但效率提升也可能被要求做更多工作(慣老闆你懂的),那原本的幸福也變得不幸福了嗚嗚。

除了工作時幸不幸福、快不快樂這種奢侈的煩惱,有些阻礙更「實際」一點,像是工廠生產線、電話客服等等需輪班的職位,其實還是用八小時制更方便一些;此外,有些工作不需要高度專注,也不要求你多有創意,這種機械化的工作,也較適用原本的八小時班制。

Line Production GIF
工廠生產線與客服等比較機械式的工作,八小時制的工時更便於排班。圖/GIPHY

所以說,到底怎樣工作比較好啦?

唉呦,說來說去都是有利有弊,到底怎樣最好?你或許可以參考利物浦的行銷公司「Agent」的方式,他們 2016 年時曾在《BBC》的邀請下,施行了每天工作六小時的實驗,也碰到了上面說到的難題。

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後來,他們便改用新式的「兩短三長」工作法,給員工一些彈性,讓他們自己從一週裡面挑出兩天縮短工時,四年多來,看起來成效依然不錯,算是目前看起來 CP 值最高的工時分配方法。

以上說了這麼多的工時調整方法,你最中意哪一種呢?唉,說了這麼多,也得老闆同意才行對吧,身為社畜的我,還是先洗洗睡好了。

參考資料:

  1. Bellet, C. S., Neve, J. D., & Ward, G. (2019). Does Employee Happiness Have an Impact on Productivity. SSRN. DOI: 10.2139/ssrn.3470734
  2. Fontinha, R., Easton, S. & Van Laar, D. (2019). Overtimeand quality of working life in academics and non-academics:the role of perceived work-life balance. ResearchGate. DOI: 10.1037/str0000067
  3. Delaney, H. Perpetual Guardian’s 4-day workweek trial: Qualitative research analysis. 4 Day Week Global.
  4. Taylor, M. (2021). The perfect number of hours to work every day? Five. WIRED.
  5. PRIDAY, R. (2018). The science behind the success of a four-day working week. WIRED.
  6. Cobie, N. (2021). Forget a four-day work week. How about seven? WIRED.
  7. Wiginton, K. (2021). Your ability to focus may be limited to 4 or 5 hours a day. Here’s how to make the most of them. The Washington Post.
  8. Elegant, N. X. (2020). ‘The old ways of working are outdated’: Unilever is experimenting with a 4-day workweek. Fortune.
  9. A future that works for working people. TUC.

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peggysha
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曾經是泛科的 S 編,來自可愛的教育系,是一位正努力成為科青的女子,永遠都想要知道更多新的事情,好奇心怎樣都不嫌多。