111 高普考高考三級 工業工程 人因工程 考古題詳解

111 年・高普考・高考三級・工業工程
試題代碼 人因工程

第 一 題25 分

勞動部(職業安全衛生署、勞動及職業安全衛生研究所)與內政部(消防署),於 111 年 5 月 24 日三方簽署消防職業安全衛生合作備忘錄,共同朝向創造一個安全的消防職場文化及更安全健康的職場環境邁進。

請從消防人員(人)、工作方法(機)與工作場所(環)的角度,各別說明職業災害的預防與如何有效防止職業病,並對勞動部提出強化消防機關職業安全衛生管理機制建議的策略與作法。

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核心觀念

本題結合「人因工程(人-機-環系統)」與「職業安全衛生管理」,命題核心涵蓋以下範疇:

  1. 人-機-環系統理論(Man-Machine-Environment System):
  • 人(Human):作業人員之生理容量、心理負荷、人體計測尺寸、認知決策與疲勞。
  • 機(Machine/Method):救災工具、防護裝備之物理介面設計,以及作業程序(SOP)、搬運工法等工作方法。
  • 環(Environment):動態火場微氣候(高溫、濃煙、毒氣、噪音)、局限空間與分隊備勤環境。
  1. 職業災害與職業病之本質區分:
  • 職業災害(急性格局):外力、墜落、閃燃、坍塌、突發熱衰竭等瞬間因工傷亡事故。
  • 職業病(慢性暴露):肌肉骨骼傷病(MSDs)、心血管疾病、聽力損失、吸入有害物致癌風險,以及創傷後壓力症候群(PTSD)。
  1. 法制與管理框架:
  • 以命題當年(民國 111 年)法規為準,消防人員身分屬公務人員,適用《公務人員保障法》及《公務人員安全及衛生防護辦法》,排除於《職業安全衛生法》直接適用範圍之外(現行法已於 112 年修正《消防法》增訂職安專章,並大幅修正防護辦法,但解題仍以命題當年時空背景為準)。
  • 勞動部(職安署、勞研所)依據《職業安全衛生法》、《勞動檢查法》及 TOSHMS(台灣職業安全衛生管理系統,對應 ISO 45001)之技術量能,跨部會協助內政部消防署健全管理機制。

解題方法

本題為標準的雙核心申論題,作答策略採「系統化矩陣」切入:

  1. 第一子題(人、機、環分析):建立 3×23 \times 2 架構,即〔人、機、環〕各別對應〔職業災害預防〕與〔職業病有效防止〕。
  • 人因工程著眼於「配合人的能力與極限限制設計工作」,不可僅泛泛空談「注意安全」,必須帶出肌肉骨骼負載、熱危害耐受、認知知覺與安全文化。
  1. 第二子題(勞動部策略建議):切入點必須精準對焦「勞動部之法定職掌與核心優勢」(職安署主掌管理系統與法令指引、勞研所主掌科學研究與工程技術)。
  • 避免答成「內政部或各縣市消防局內部管理措施」,必須站在勞動部「跨部會技術移轉、輔導、研究支援與管理體系借鏡」的角色論述。

解題技巧

  1. 破題關鍵在於名詞定義:題目明確將「機」括號為「工作方法」,因此作答時「機」不可只寫消防車或破壞剪硬體,必須包含作業程序(SOP)、重物搬運方法、人因工程輔具搭配。
  2. 切忌混淆「職災」與「職業病」:火場踩空受傷是「職災」;長年背負空氣瓶導致腰椎間盤突出或吸入多環芳香烴致癌是「職業病」。兩者防制手段層次完全不同。
  3. 角色主體不可錯置:策略建議必須寫「勞動部能做什麼」,例如:勞動部無法直接對消防員進行勞檢處分,但可「提供指引、協助危害辨識、建立監測模型、提供科研技術」。

【答案】

一、從消防人員(人)、工作方法(機)與工作場所(環)說明職災預防與職業病防止

(一) 消防人員(人)
  1. 職業災害之預防(急性事故防制):
  • 生理極限與疲勞管理:建立輪替救援制度與工作-休息比例(Work-Rest Cycle)。救災高強度運動下心率極速攀升,易引發急性熱衰竭或心肌梗塞,應設定生理監測指標(如出火場後之體溫與脈搏監測),避免疲勞執勤導致注意力衰退與跌倒撞擊事故。
  • 情境警覺(Situation Awareness)與安全文化:強化危險預知訓練(KYT)與組員資源管理(CRM),降低動態高壓情境下的認知過載(Cognitive Overload),嚴格落實防護裝備(PPE)著裝互檢制度。
  1. 職業病之有效防止(慢性病變防制):
  • 肌肉骨骼傷病(MSDs)防治:消防人員常需抬舉病患與沉重裝備,應進行搬運人體工學(Ergonomic Lifting)核心肌群強化訓練,並藉由定期體能檢測篩檢腰背受損高風險人員。
  • 心理創傷(PTSD)防範:面對重大災難與死傷衝擊,應導入關鍵事件壓力減壓(CISD)與員工協助方案(EAP),落實心理健康普查與早期介入。
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第 二 題25 分

在元宇宙世代潮流、5G5\mathrm{G} 低延遲的快速網絡下,延展實境(Extended Reality, XR)豐富的視覺內容與人工智慧(Artificial Intelligence, AI)大數據的高速處理之整合,可運用在智慧醫療與智慧防災的模擬訓練,其開發設計的核心是以人為本。

請從人機互動設計中使用者介面(User Interface, UI)與使用者體驗(User Experience, UX)觀點與設計原則,提出如何增進虛實融合,提高訓練成效?

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核心觀念

本題的核心在於將「新興互動科技(XR、AI、5G)」與傳統「人因工程(Human Factors Engineering)」之「人機互動(HCI)」、「使用者介面(UI)」及「使用者體驗(UX)」設計原則相互整合,評量考生是否能掌握以下關鍵理論與模式:

  1. 以人為本設計流程(Human-Centered Design, HCD,如 ISO 9241-210):設計必須基於使用者的任務需求、人體測計、生理與認知能力限制,透過迭代設計與實證評估達成。
  2. 多模態感知與自然使用者介面(Natural User Interface, NUI):利用視覺、聽覺(3D 空間音訊)、觸覺(力回饋/震動回饋)的多通道整合,減輕單一感知通道的負荷(符合 Wickens 多資源理論,Multiple Resources Theory)。
  3. 認知人因與情境意識(Situational Awareness, SA):應用 Endsley 的情境意識三層次模式(知覺 →\rightarrow 理解 →\rightarrow 預測),配合認知負荷理論(Cognitive Load Theory),降低外在認知負荷,促進高壓力情境下的決策效能。
  4. 生理人因與動暈症防制(Cybersickness / Simulator Sickness):基於感覺衝突理論(Sensory Conflict Theory),在 5G 低延遲技術下優化動態光子延遲(Motion-to-Photon Latency),消弭前庭系統與視覺回饋不一致。
  5. 訓練遷移理論(Transfer of Training):探討模擬系統的「物理擬真度(Physical Fidelity)」與「心理/認知擬真度(Psychological Fidelity)」如何有效轉化為真實世界的操作績效。

解題方法

本題為典型的「系統性應用申論題」,切入點應避免停留在資訊科技層面的空泛描述,必須以「人因工程分析架構」進行結構化剖析:

  1. 輸入層(介面 UI 設計):從人機互動感知通道切入,探討如何透過自然手勢、空間化資訊、力回饋與視線追蹤,達到直覺式的「虛實空間無縫對齊」。
  2. 處理層(體驗 UX 設計):從認知與生理人因切入,探討如何調控認知負荷、提升臨場感(Presence)、建立高階情境意識,並消除動暈症以保障訓練耐受度。
  3. 產出層(訓練成效與遷移):結合 AI 大數據即時監測與 5G 低延遲特性,探討自適應難度調整(Scaffolding)、客觀績效量測與行動後檢討(After Action Review, AAR),並緊扣題目所指之「智慧醫療」與「智慧防災」領域給出具體例證。

解析與論述結構分析

本題要求從 UI 與 UX 兩大觀點出發,增進虛實融合並提升成效。申論展開時應區分兩者職能,並融入智慧醫療與防災情境:

  1. 使用者介面(UI)面向之深層考量:
  • 空間化介面(Spatial/Diegetic UI):在混合實境(MR)中,操作介面不應遮蔽關鍵視野,應採用世界座標鎖定(World-locked)或情境內嵌式顯示,使醫療解剖標記或火場逃生箭頭自然依附於實體環境或病患人體。
  • 多模態介面整合:醫療觸診與手術縫合需要精確的阻抗力與紋理回饋;防災搜救需要方向性聲音指引與警示音訊。UI 需達成跨感官的同步對齊。
  1. 使用者體驗(UX)面向之深層考量:
  • 心理擬真度大於過度物理擬真:在醫療手術與火災搶救訓練中,重點是讓學員產生「真實面對危機的心理決策壓力與情境意識」,而非僅追求無意義的超高多邊形視覺渲染。
  • 生理舒適性與安全感:頭戴式裝置(HMD)重量配重、散熱、視野角(FOV)與刷新率需控制得宜,避免前庭-動眼反射不相符導致學員噁心、頭暈而中斷訓練。
  1. AI 與 5G 在人因閉迴路中的角色:
  • 5G 確保運算延遲低於人體生理感官閾值(動態延遲小於 20 ms20\text{ ms})。
  • AI 扮演「動態任務難度調節器」,透過學員眼動凝視點、心率變異度(HRV)即時分析認知壓力,動態調整模擬複雜度,維持在最佳學習區間(Flow State)。

解題技巧與評分關鍵

  1. 名詞精準度決定高分:閱卷委員看重專業詞彙,文中務必出現 NUI、Transfer of Training、Cognitive Load、Situational Awareness、Cybersickness、Multimodal Feedback、Fidelity 等人因專有名詞。
  2. 避免科技盲點(陷阱):切忌花費大量篇幅純粹介紹 5G 頻寬規格或 AI 深度學習神經網路架構,考卷是「人因工程」,一切技術論述都必須回歸到「以操作者(醫師、消防員、受訓者)為核心」的心智模型與生理反應。
  3. 連結實例化:論述 UI/UX 原則時,隨時舉出「腹腔鏡微創手術血管辨識」或「濃煙密布建築物搜救逃生」等實例,展現融會貫通的能力。

【答案】

一、以人為本(HCD)的核心設計理念

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第 三 題25 分

醫生從某位病患胸部 X 光片中觀察到可疑的病灶,懷疑該病患是否染上 Covid-19,請以訊號偵測理論(Signal Detection Theory, SDT)為基礎,說明醫生會有哪些判斷結果?

Covid-19 屬高度危險之傳染疾病,該醫生之判斷標準傾向保守或冒險?該傾向同時會帶來哪些決策效應?

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核心觀念

本題評量**人因工程(Human Factors Engineering)中的訊號偵測理論(Signal Detection Theory, SDT)**於醫療決策情境之實務應用。核心觀念涵蓋:

  1. 訊號偵測理論架構(SDT Framework): 在充滿不確定性與雜訊(Noise)的環境下,人類感官與大腦進行二元決策的認知歷程。觀察者的決策取決於兩個獨立指標:
  • 敏感度(Sensitivity, d′d'):觀察者區分「雜訊(Noise, NN)」與「訊號+雜訊(Signal + Noise, S+NS+N)」的知覺能力,計算公式為: d′=Z(H)−Z(FA)d' = Z(H) - Z(FA)
  • 反應偏誤/判定標準(Response Bias / Decision Criterion, XcX_c 或 β\beta):決策者偏向回答「有訊號」或「無訊號」的主觀門檻(Likelihood Ratio): β=fS+N(Xc)fN(Xc)\beta = \frac{f_{S+N}(X_c)}{f_N(X_c)}
  1. 決策刺激—反應矩陣(2×22 \times 2 Matrix):真實狀態(有染疫 vs. 未染疫)與判斷結果(判定有 vs. 判定無)交織出的四種結果:命中(Hit)、漏報(Miss)、假警報(False Alarm)、正確拒絕(Correct Rejection)。
  2. 損益矩陣(Payoff Matrix)對決策標準的影響:當漏報(Miss)的代價遠高於假警報(False Alarm)時,最適決策標準會產生偏移。

解題方法

本題為人因工程之典型實務申論題,切入點分為兩大層次:

  1. 第一部分:建立醫療情境之 SDT 決策矩陣
  • 訊號(Signal):病患感染 Covid-19 於 X 光片呈現之病灶特徵。
  • 雜訊(Noise):未感染者之正常肺部紋理或其他非新冠病灶(如普通肺炎、偽影)。
  • 橫軸列出真實狀態(染疫 SS、未染疫 NN),縱軸列出判斷結果(診斷陽性「有」、診斷陰性「無」),定義四種組合。
  1. 第二部分:依據疾病嚴重度評估判斷標準與決策效應
  • 判定標準傾向(保守 vs. 冒險): 最佳判定門檻公式為: βopt=(P(N)P(S))×(V(CR)−C(FA)V(H)−C(Miss))\beta_{opt} = \left( \frac{P(N)}{P(S)} \right) \times \left( \frac{V(CR) - C(FA)}{V(H) - C(Miss)} \right) 其中 C(Miss)C(Miss) 為漏報的代價(病患重症死亡、造成院內及社區大流行),C(FA)C(FA) 為假警報的代價(進一步核酸檢測、短暫隔離)。因 Covid-19 屬高危險法定傳染病,C(Miss)≫C(FA)C(Miss) \gg C(FA),分母極大使得 βopt<1\beta_{opt} < 1。 在 SDT 定義中,β<1\beta < 1(門檻值 XcX_c 向左偏移、降低判定門檻、積極傾向回答「有訊號/陽性」)屬於冒險/寬鬆準則(Liberal / Risky Criterion)。
  • 決策效應推導: 當門檻 XcX_c 左移時,直接引發四項機率分佈變化,並帶來相應的實務醫療衝擊。

選項分析(申論題各項決策結果深度剖析)

本題為申論題,醫生依據 SDT 面臨的四種判斷結果剖析如下:

  1. 命中(Hit):
  • 定義:病患實際染上 Covid-19,醫生觀察 X 光片後判定染疫(正確接受)。
  • 本題涵義:成功辨識出新冠病毒造成的肺部浸潤或毛玻璃狀病灶,病患得以及時收治、隔離與治療。
  1. 漏報/失誤(Miss):
  • 定義:病患實際染上 Covid-19,醫生卻判定未染疫(統計學之型二錯誤,Type II Error / 偽陰性 False Negative)。
  • 本題涵義:將潛在感染者的可疑病灶誤判為正常或非傳染性雜訊,導致確診者回歸社區,釀成重大防疫破口與病情延誤。
  1. 假警報(False Alarm, FA):
  • 定義:病患實際未染上 Covid-19,醫生卻判定染疫(統計學之型一錯誤,Type I Error / 偽陽性 False Positive)。
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第 四 題25 分

不懂人因工程會有什麼弊害?人因工程與科技有何關係?並說明為何「善用人因工程,以創造新的利潤」是贏家的策略?

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核心觀念

本題旨在測驗考生對「人因工程(Human Factors and Ergonomics, HFE)」基本哲學、跨領域定位及現代競爭價值的全方位理解。核心觀念包含:

  1. 人因工程的定義與忽視代價:人因工程核心為「配合人的機械與工作(Fitting the task to the human)」。忽視人因將引發人機失配,導致生理創傷(如累積性創傷病 CTDs、肌肉骨骼傷病 WMSDs)、認知失誤(人為失誤 Human Error)、安全事故及經濟損失。
  2. 人因工程與科技的互動關係:科技為「賦能工具(Enabler)」,人因工程為「調節與引導架構(Design Driver)」。兩者為互為表裡、人機共生(Human-Technology Symbiosis)之關係。
  3. 人因工程的策略價值(從成本中心到利潤中心):現代製造與服務業中,人因工程不僅是被動的「工安防弊」,更是主動的「價值創新(Value Innovation)」,藉由降低隱形成本、提升生產力、優化使用者體驗(UX)進而創造溢價與超額利潤。

解題方法

本題為典型之「三段式申論問答題」,配分通常為 20 至 25 分。解題切入點應採「層次化架構」:

  1. 第一部分(弊害):採「個人/生理層面」、「系統/作業層面」、「組織/企業層面」之三層架構循序論述,避免零散列舉。
  2. 第二部分(與科技關係):從「科技推動人因演進(Tech-push)」與「人因導引科技落地(Human-pull)」雙向論證,並點出人機協同之本質。
  3. 第三部分(贏家策略與創造利潤):運用工業工程之「成本效益」與「競爭策略」視角,從「節流(消減隱形成本)」與「開源(產品差異化與溢價)」兩個維度具體說明人因如何轉換為利潤。

選項分析

本題為高考三級申論題,非選擇題,無選項分析。三項命題子題之作答配比建議分配如下:

  • 第一子題(不懂人因之弊害):佔分約 30%,需列舉具體病徵與工程失誤指標。
  • 第二子題(與科技之關係):佔分約 30%,需深入論述技術與人性的交互作用。
  • 第三子題(贏家策略與創造利潤):佔分約 40%,為論述深度與鑑別度所在,需結合現代產業實例與競爭優勢理論。

解題技巧

  1. 破題精準,大小標題層次分明:閱卷委員閱卷時間有限,作答務必採用「主標題 →\rightarrow 分項條列 →\rightarrow 關鍵名詞粗體或英文標註」之格式。
  2. 融入工業工程專業語彙:加入如「累積性創傷病(CTDs)」、「情境意識(Situation Awareness)」、「易用性(Usability)」、「動作經濟原則(Principles of Motion Economy)」等專有名詞,展現科班專業度。
  3. 善用對比架構:說明利潤策略時,將「傳統思維(將人因視為被動成本/安衛開銷)」與「贏家思維(將人因視為主動投資/策略資產)」做對比,論點立體分明。

【答案】

一、不懂人因工程之弊害

人因工程之核心理念在於「使工作配合人(Fitting the Job to the Worker)」。若設計者或管理者缺乏人因工程概念,將人的身心限制置於設計之後,會帶來多維度的負面衝擊:

  1. 個人與人體生理層面:
  • 職業性肌肉骨骼傷病(WMSDs / CTDs):不良的工作姿勢、靜態肌力負荷過大或重複性動作,極易引發腕道症候群、肌腱炎、下背痛等累積性傷害。
  • 身心疲勞與壓力積累:不良的照明、噪音、眩光或繁重的認知負荷,造成視覺疲勞、聽力受損、心理倦怠與工作滿意度低落。
  1. 人機系統與作業層面:
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