Matthew Belloni談《K-Pop獵魔女團》是Sony的悲劇,我來做成互動式個案討論!

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互動式個案討論:《K-Pop獵魔女團》是Sony的悲劇

我一直嚐試能超越文本限制、更能反映真實世界複雜性的教學方法。傳統的哈佛式個案,開發時間太長,很難滿足學習者的需求。而且面對複雜商業環境時,傳統個案討論的固定敘事與線性討論流程,有時難以捕捉決策當下的多重可能性。

我這幾天讀了Matthew Belloni 撰寫的商業評論,成了我實踐全新教學想像的催化劑。這篇文章不僅僅是報導,它拋出了一個問題:在疫情期間,Sony Pictures將潛力巨大的動畫 IP《K-Pop 獵魔女團》賣給 Netflix,這個在當時看似「合理」的避險決策,為何事後證明是一場巨大的策略悲劇?

Belloni 的文章之所以吸引我,不在於計算Sony錯失了多少億美金,而在於它揭示了當代娛樂產業的核心矛盾:短期生存的現金流 vs. 長期發展的 IP 價值。

這就很適合拿來設計成個案教學——探索「為何」而非僅僅是評判「對錯」。傳統的課堂討論能做到這一點,但往往受限於單一教師的引導路徑。我一直在想:我們能否創造一個環境,讓每一位學習者都能成為自己的引導者,探索不同思維路徑所帶來的可能性?如果我們不從「策略失誤」這個結果論出發,而是回到決策當下,從不同的思維框架切入,會看到什麼樣的結果?

我本來就已經使用Gemini的GEM做了一支叫做《真知灼見》的分析師,它能將個案資訊以多重分析框架進行剖析,然後提出多個讓我可以向下探索的選項。

它針對Belloni的文章,一開始提出三條思考路徑:

  • A) 決策的詛咒:我們該用「後見之明」審判過去,還是回到「決策當下」的迷霧中?
  • B) 策略的囚徒:索尼是「賣掉了一部電影」,還是其「軍火商」商業模式的必然犧牲品?
  • C) 價值的盲點:索尼是否從未真正「看見」《Kpop 獵魔女團》的價值,而僅僅將其視為一部「高風險動畫」?

當你選擇了任一條路徑,它會繼續帶你展開討論。之後會進行至少五輪的問答討論,最後它會總結此次討論的結果。

這樣線性的對話雖然令我深刻,卻違背了我「探索多重可能性」的初衷。於是我提出了關鍵要求:「將每一個選項的後續所有可能性,都展開成一個完整的樹狀結構。」這是一個龐大的工作,需要 AI 不僅理解每個節點的邏輯,還要為每個分支創造出合理且具啟發性的子選項。Gemini 不負所望,產出了一幅完整的「對話地圖」。

有了完整的邏輯樹,我接著指示 Gemini:「將這張地圖,轉換成一個用戶可互動的單頁式網頁應用程式。」Gemini 迅速生成了包含 HTML, CSS, JavaScript 的完整程式碼。這是一個可運作的雛形,雖然簡陋,但已經將抽象的思維地圖,變成了可觸碰、可點擊的產品。

接下來,我身為這個產品的個案教師,對這個原型提出了一系列詳細的改良指令,而 Gemini 則扮演著高效的開發者與內容創作者。我要求為每個選項補充更詳盡的說明、為專業術語(如「軍火商」)提供註解、並在首頁增加產業結構變革的比較圖表,確保使用者有足夠的背景知識。

  1. 互動體驗: 我指示加入可折疊的區塊、麵包屑導航列、返回按鈕,並修復了所有互動 Bug。
  2. 多媒體整合: 我要求嵌入 YouTube 影片,提供更多元的觀點與情境。
  3. 實用工具: 我提出了「筆記功能」的需求,要求能讓使用者隨時記錄、編輯、刪除並匯出自己的想法。
  4. 視覺設計: 我提供了一個參考網站的風格,要求 Gemini 模仿其設計語言,提升整體的專業感與沈浸感。

經過數輪密集的修改,最初的文字腳本,最終演化成現在所見,一個內容豐富、互動流暢、且具備實用功能的數位個案模擬器。整個過程,從一個想法到一個成熟的產品,只花了極短的時間。

這個開發流程,為個案教學帶來了三個革命性的好處:

  1. 議題掌握的時效性 (Timeliness):傳統商業個案的撰寫與出版週期極長,往往個案發生數年後才能進入課堂,早已錯失了其當下的時代意義。而這樣的開發方式 框架讓我們能在時事發生的幾天、甚至幾小時內,就將其轉化為一個結構完整的互動式個案。今天的新聞頭條,明天就能成為課堂上的思維演練教材。
  2. 架構建構的速捷性 (Agility):最大的瓶頸——程式開發與內容結構化——被 AI 高效地完成了。這讓身為教學者的我,可以將 90% 的精力專注於最核心的價值創造:提煉洞見、設計提問、優化學習體驗。這種敏捷性讓我們可以快速地針對不同學習目標,客製化或開發全新的個案。
  3. 未來的可擴展性 (Scalability):這次打造的單頁網頁,其核心是一個名為 `analysisMap` 的 JavaScript 物件。這個物件就是整個個案的「大腦」。這意味著它是一個可重複使用的模板。未來,我只需要抽換這個「大腦」裡的內容,就能迅速生成一個關於 Tesla 定價策略、Nvidia 晶片戰爭、或任何其他商業議題的全新互動個案,而無需重寫整個應用程式。它可以擴展成一個龐大的數位個案庫。

這次與 Gemini 的協作,說明在 AI 時代,教育者的角色不再只是知識的傳授者,更是學習體驗的設計師與提問的藝術家。我們能將 AI 強大的生成與建構能力,與人類專家的領域知識、批判性思維與教學洞察力相結合,創造出過去無法想像的個人化、沈浸式、高效率的學習體驗。我自己也很難相信,原本只是從一則商業評論出發的簡單想法,最終卻是見到了一個未來教學模式的全新起點!

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