關於警察政策的部分,近期容易成為申論題考點之處,臚列如下(亦請同學關注近期的時事議題),亦有可能成為申論題的考點:
Ch1-2 公共政策之政策分析
1.以探詢公共問題為中心的政策分析(循環圖,5動詞5名詞的階段論)
2.以解決問題之機制為中心政策分析(市場失靈、政府失靈與解決之道)
CH1-3 政府決策的模式
1.政策方案的決策途徑(6種決策途徑)
2.政治分析途徑(3種影響因素)
Ch2-1 警察權與人權之界線
CH2-2 警察權的垂直分配:中央集權與地方分權
CH2-3 警察權的水平分配:集中制或分散制
(這三章有高機率成為複合題型合併考)
1.警察、人權及秩序(界限)
2.從法制因素、政治因素、政策分析(論及集權或分權原因)
3.警察權的集中與分散(造成原因)
CH3-1 公共問題認定
1. 政策問題的結構類型(3種類)
CH3-2 政策規劃
1.理性解決問題的程序(ASSET模式)
2.評估方案可行性分析(7種)
3.理性決策思維模式在警察工作上的應用(比例原則、成本
效益分析、問題導向警政)
CH4-1政策執行
1.政策執行的方式(由上而下或由下而上)
2.巴戴克政策執行失敗的觀點(政策資源的分散、政策目標的偏離、政策機關的窘境、政策資源的浪費)
CH4-2政策評估的意涵與演進歷程
1.古巴與林肯的「回應-建構性」評估(四代論)
CH4-3警察政策的評估演進歷程
1.警察政策評估現象(研究途徑、研究設計、研究工具)
CH5-2警察政策形成面的倫理判準
1.政策分析人員的類型(2構面四類型)
2.政策分析人員價值衝突後的行動(3構面7種類)
CH5-3警察人員執行職務之倫理準則
1.警察行政中立的定義(政治中立、平等與其他法律原則)
2.警察控制街頭秩序的強制力程度(7種)
CH7-3警政理論與世界警政分類
1.雷斯曼(Leishman)的分類方式(民主、威權、社群)三大類
2.警察課責機制的比較(內:顯隱、外:專責包含,要舉例)
CH7-5各國警政策略發展趨勢(本章節於警策選、申落點最多)
1.社區警政:四大關鍵(警民互惠、指揮分權、巡邏勤務的重新定位及警力的民間化)、操作方式(CAMP)
2.問題導向警政:操作方式(SARA)、類型(執法型:熱點分析;情境型:加重考量所處環境條件,以自身條件因應問題)、三角問題分析法(被害者、場所、犯罪者)
3.電腦統計警政:核心要素(6要素)、操作方式(4步驟:情報、部署、戰術落實、追蹤評估)
4.近年警政發展趨勢(內容很多,必寫出:社區警政、問題導向警政、犯罪符號警政、熱點警政、電腦統計警政、第三者警政)
5.嚴格刑事政策取向(強制量刑、三振出局、擴建監獄、落實刑期、公布犯罪者個資)
CH8-1全球化與跨境犯罪趨勢
1.全球化趨勢下的警政問題(組織犯罪、跨境犯罪、犯罪企業化、重大危機)
CH8-3全球治理與警察政策
1.治理缺口(4種。投入正當性:a參與不足;產出正當性:b.管轄權爭議:不願合作、c.功能:專業不足、d.誘因:法制不同)
2.國際警察首長協會出被害人的關鍵需求:(7項:安可資支持發正)
CH8-4台灣警察政策環境的變遷
1.影響台灣警政環境的要素(4項:政黨、利益團體、媒體、選制)
CH8-5台灣重要警察政策議題變遷的探討
1.勤區查察制度的變遷-社區警政與家戶訪查(背景、理論、演進、實施事項)
2.集會遊行制度演進(60、70、80、90、2000年後演進)
成本效益原則舉例 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
紅帽點出 2021 年亞太區五大關鍵趨勢:智慧聯網、資訊安全、雲端原生、自動化及開放文化
作者 TechNews | 發布日期 2021 年 01 月 19 日 15:44 |
新冠疫情帶動遠端工作模式興起,消費者對服務品質與使用體驗的要求也與日俱增,全球企業皆面臨加速轉型的壓力。當科技在現今社經環境下扮演越趨重要的角色,科技發展只會持續前進。若要成功迎接轉型浪潮,世界領先開放原始碼軟體解決方案供應商紅帽公司亞太區技術副總裁 Frank Feldmann 指出未來一年亞太區五大關鍵趨勢,建議具前瞻思維的企業可以根據這些趨勢,重新規劃數位轉型策略。
5G、物聯網與邊緣運算:智慧聯網三要素
亞太地區將持續推動 5G 建設。目前已有 9 個市場推出 5G 商用服務,如韓國、日本和中國等,而另有 12 個市場已正式發布相關計畫。5G 普及將帶動物聯網(IoT)與邊緣運算的發展,提供超低延遲與高頻寬網路,更有效率地支援廣布於世界各地的終端裝置。舉例而言,5G、IoT 與邊緣運算可應用於智慧車隊管理,其中邊緣裝置可監控車輛中的關鍵系統,透過 5G 網路發送警報、追蹤貨物運送狀況、規劃路線,同時讓車輛與 IoT 裝置間的通訊更順暢,避免彼此相互影響。
紅帽預測2021年將有更多亞太區企業與政府透過 5G、IoT 與邊緣運算技術,更緊密地互相連結並提升效率。上述三種技術已有諸多新興應用情境,包括藉由分析感測器資料支援預測維護與品質控管、使用擴增實境系統進行遠端操作、以個人化聯網體驗提升客戶與供應商的參與感。
資訊安全對混合雲重要性逐日攀升
客戶及員工都希望商務應用程式與服務具備高度可用性、可隨選即用且無須擔憂資安問題。紅帽建議企業擁抱混合雲,以便更輕鬆迅速地在地端、公有雲或私有雲等多樣化環境中執行工作。紅帽《2021全球技術概覽》(2021 Global Tech Outlook)[1]研究報告指出,在受訪的亞太區企業中,77% 計畫在未來 12 個月採用一個以上的雲端平台(無論私有雲或公有雲),高於 2020 年的 53%。根據調查結果,企業在混合雲環境中執行應用程式的前三大原因為提升資料安全性、獲得 IT 敏捷性與降低資料隱私顧慮。
企業持續布局混合雲的同時,資安仍會是重要考量;上述調查中近半數受訪者表示資安是未來一年的首要投資項目。資安挑戰主要因其涵蓋層面多元且複雜,如終端裝置、網路與資料安全性,而克服資安挑戰的方法之一即是使用開放式安全自動化架構,透過自動化工作流程統整各項安全措施,企業便可以在安全環境中獲得更高的可視性,更快識別風險或補救網路攻擊。
雲端原生將帶動容器發展
雲端原生應用程式可在短時間內因應變化,更快速、穩定且頻繁地發展新功能,同時降低風險。當越來越多企業透過混合雲提升應用程式的擴充性與可用性,若同步擁抱雲端原生發展,將能更有效率地在任何雲端上建置與執行反應靈敏、可擴充且高容錯的應用程式。
容器是徹底發揮雲端原生應用優勢的重要技術,不僅能將應用程式與執行(runtime)環境獨立打包,輕鬆在不同環境中移動亦保有完整功能。透過容器,開發者可以將應用程式更鬆散地打包成微服務,更順利發布與更新應用程式,無須等到特定時間才一次發布大規模更新。由於企業已體認到容器對加速創新的好處,《2021全球技術概覽》報告顯示,45% 受訪的亞太區企業預計在12個月內將過半工作負載容器化。
自動化日趨重要
隨著客戶對速度的需求越加提升,IT 架構更是日新月異且技術堆疊越趨複雜;此外,企業在新冠疫情期間還須支援遠端工作模式。為了回應這些需求,亞太區企業逐漸轉向擁抱自動化技術,以降低複雜性和經營成本,同時提高生產力。然而企業需要擬定涵蓋整個企業的完整自動化策略,而不是建立自動化穀倉(silo),才能充分發揮自動化的效益。
越來越多企業將自動化結合人工智慧與機器學習技術,以自動取得更多深度分析資料並據此優化商務流程。有些亞太區銀行已使用機器人流程自動化(RPA)來審核信用卡申辦作業、將付款流程自動化與驗證索賠。由於 RPA 能增強與模仿人類的判斷模式與行為,複製可規則化的人類動作,因此有能力縮短上述工作的時間。
開放的企業文化與技術現代化相輔相成
由紅帽公司贊助並於 2019 年 11 月發布的研究報告指出[2],80% 的亞太區企業領導者將改變企業文化與技術現代化並列為數位轉型的重要因素。與數位轉型息息相關的企業文化包括適應力、包容力(inclusivity)、透明度與協作能力,這些皆與開源的原則不謀而合。致力改變公司文化並將基礎架構與應用架構現代化的企業,能在短期內開發與交付新應用程式、迅速回應客戶需求,並有效控管維護成本。
亞太區企業逐漸體認到心態轉變是數位轉型的原動力,因此我們預計未來一年有更多企業擁抱開放原則、流程與企業文化。這些努力有助企業培養協作能力,激勵員工分享想法,在工作上展現最佳的一面,進而加速創新,並靈活地回應客戶與業務要求。
2020 年的全球重大事件促使企業專注於維繫企業存續的短期目標。當商業環境不斷發展,亞太區企業必須採用靈活、敏捷及可擴充的技術解決方案,為未來做好準備。展望 2021 年,企業在擬定或改善數位轉型計畫時,若能納入 5G、邊緣運算、混合雲與自動化等趨勢的發展,將有助其獲得更高成效。
資料來源:https://technews.tw/2021/01/19/red-hat-2021-trend/
成本效益原則舉例 在 小人物職場 Facebook 的最佳貼文
📌如何應用 MECE 分析法 ? MECE 在本質上就是邏輯思考,幫助我們面對問題時,可以將思維結構化,釐清問題的本質
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👉問題:如何提升公司的利潤 ?
在沒有使用 MECE 分析法的狀況下,通常就會做出「提高產品售價」、「多賣一些產品」、「減低產品的生產費用」等等的結論
接著就會討論那要漲價多少 ? 或是哪些部分還能減少生產費用 ?
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🔍上述提出的答案也許正確,但卻少了邏輯性的論述以及全面的思考,例如:漲價是全面性或是針對哪些客戶 ?
結果反而出現客戶減少、採買不到原料等等的其他問題
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👉回到問題本身,我們應該先檢視利潤的組成,其中包含了收入、支出。收入包含了商業客戶、個人客戶,支出包含了營業成本、營業費用、稅額
🔍繼續往下分別展開,個人客戶可以用年齡區分,例如:20~29、30~39、40~49…,只要把握彼此獨立、不能遺漏的原則即可
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📍常見的錯誤是獨立項目的彼此關係「 不平行 」,以個人客戶舉例來說,如果我們同時使用性別、年齡,那就會發生 20 歲女生同時存在 20~29 年齡區間以及女性區間的重疊錯誤
我們應該先拆男性、女性,再往下拆年齡,或是先拆年齡,再往下拆男性、女性
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🎯我自己常用的分類項目,包含數字 ( 營收、年齡 )、時間 ( 短/中/長期、季節 )、計算公式 ( 營業額、流量 )、效益 ( 內部/外部、個人/公司 )
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📍MECE 分析的練習方式,就是不斷的使用,只要是問題就可以先分類,一開始一定會不習慣,但這是訓練邏輯思考的好方法
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