從多場實戰經驗，看清題目難度、出題趨勢與真正該準備的重點
作者：CCChen
一、我為什麼特別重視「2026 年第一場」這一場考試？
如果你已經關注 iPAS 一段時間，一定會發現一個規律：
「第一場，通常就是全年出題方向的定錨場。」
從我實際整理 2025 年 AI 初級四個梯次 的題目結構來看，第一場考試往往具備三個特徵：
- 題目結構最「貼近能力鑑定原意」
還不急著拉高刁鑽度，而是確認考生是否真正理解「AI 應用規劃」的基礎概念。 - 新名詞、新制度、新應用第一次被正式放進選項
不一定深，但會出現，測的是「有沒有跟上」。 - 情境題比例開始穩定化
不再只是定義背誦，而是「你能不能判斷這個場景該用哪一類 AI 方法」。
所以，2026 年第一場不是最難的一場，但一定是最關鍵的一場。
準備方式如果錯，後面怎麼補都會很痛苦。
二、2026 年 AI 初級「整體題目難度」判斷（以實際考題演進為依據）
先講結論，再說理由。
整體難度：中低偏中（但不再是「背就會過」）
為什麼我這樣判斷？
從最近幾次公告試題來看，AI 初級已經明顯告別三個時期：
- ❌ 純名詞背誦期（例如只問「什麼是監督式學習」）
- ❌ 工具導向期（只問 ChatGPT、No Code 是什麼）
- ✅ 現在進入的是「基礎概念 × 應用判斷期」
也就是說：
- 題目不會考你推導公式
- 也不會考你寫程式
- 但會不斷問你：
「在這個情境下，哪個 AI 概念或方法是合理的？」
這對只背題庫的人反而是不利的。
三、2026 年最明顯的三大出題趨勢（這段很關鍵）
趨勢一：「AI 基礎概論」不再只是定義題
我整理過最近的題目後，有一個非常清楚的變化：
AI 基礎概論，正在變成「判斷題的來源池」。
舉例來說，考的已經不是：
- 什麼是非監督式學習？
而是：
- 這個商業場景，為什麼「非監督式學習」比較合理？
- 為什麼這個情境不適合用監督式？
這代表你在讀「AI 基礎」時，一定要能回答一句話：
「這個概念，是用來解決什麼問題的？」
趨勢二：生成式 AI 不再是「工具介紹」，而是「規劃邏輯」
很多人誤以為 AI 初級考生成式 AI，就是：
- ChatGPT 是什麼
- 生成圖片、生成文字
但從最近的出題方向來看，真正的考點其實在三個層次：
- 生成式 AI 的角色定位
- 它適合輔助什麼？
- 不適合拿來取代什麼？
- 生成式 AI × 企業流程
- 為什麼不能「直接全自動」？
- 為什麼要有人在迴圈？
- 生成式 AI 的風險與限制
- 幻覺
- 隱私
- 上下文錯置
這些題目，幾乎一定是情境題。
趨勢三：No Code / Low Code、Agent、MCP 不是要你會用，而是「知道怎麼選」
這一點我想特別提醒。
AI 初級考的不是「操作熟不熟」，而是：
- 什麼時候用 No Code 合理？
- 什麼情況下反而不適合？
- Agent 架構是為了解決哪一類問題？
如果你準備時只停留在：
「這是什麼工具」
那在考場上會非常吃虧。
四、題型分析：你實際在考場會遇到哪些題？
1️⃣ 單一概念理解題（約 25～30%）
特徵：
- 題目短
- 選項容易混淆
- 常用「最不符合」、「何者錯誤」
應對方式：
- 不求背完整定義
- 只要抓「核心用途」與「典型誤用」
2️⃣ 情境判斷題（約 40%～45%｜主流題型）
這是目前 AI 初級的主戰場。
題目特徵：
- 有角色（企業、部門、團隊）
- 有目的（提升效率、降低風險、輔助決策）
- 問你「哪個做法最合理」
這類題目，沒有在理解的人，靠直覺很容易選錯。
3️⃣ 觀念比較題（約 20%）
常見比較組合：
- 監督式 vs 非監督式
- 規則式系統 vs 機器學習
- 生成式 AI vs 傳統分析模型
- 自動化 vs 人在迴圈
重點不是差異清單，而是「使用時機」。
4️⃣ 制度／治理／倫理概念題（比例不高，但容易失分）
這類題目：
- 不深
- 但很多人「沒讀」
像是：
- AI 治理
- 風險控管
- 人在迴圈（Human-in-the-loop）
通常就是 1～2 題，但常成為關鍵分數差。
五、以多場實戰經驗整理的「5 個考試準備實用建議」
建議一：不要再問「會不會考這個」，而是問「它解決什麼問題」
我自己的讀書方式有一個原則：
如果一個名詞，我說不出它解決什麼問題，那它就還沒準備好。
建議二：情境題，一定要練「為什麼不是其他選項」
不是只記正確答案。
請強迫自己回答：
- A 為什麼不行？
- B 錯在哪？
- C 哪個假設不成立？
這是 AI 初級最常用的陷阱設計。
建議三：生成式 AI，不要背功能，請背「限制」
我觀察到一個現象：
考生越熟 ChatGPT，反而越容易被生成式 AI 的題目騙。
因為考題常常是從「限制」出發，而不是從「能力」。
建議四：用「白話」重新寫一次概念，比看十遍教材有用
我自己在準備時，一定會做一件事：
把一個 AI 概念，用「非 AI 人」也聽得懂的方式寫出來。
寫不出來，代表你還沒懂。
建議五：最後兩週，不要再補新東西，專心做「概念整合」
AI 初級最後拉分的，不是你多背了幾個名詞，而是：
- 你能不能在腦中快速判斷
「這題在考哪一層概念」
這是一種整合能力，不是題庫數量。
結語：AI 初級，其實並不是終點，而是你「能不能跨進 AI 世界」的門票
我一直認為，iPAS AI 初級考試的真正價值，不在那張證書本身，而在於：
它逼你第一次，用「規劃者」而不是「使用者」的角度看 AI。
如果你準備這一場考試時，開始能回答這個問題：
「如果今天我不是使用者，而是負責規劃 AI 的人，我會怎麼選？」
那麼，不管你之後走向中級、走向實務，還是跨到其他領域，
你已經站在一個很不一樣的位置了。
祝你準備順利，也期待在下一場考試後，
我們能用「已經合格」的身分，再來回顧一次。
—— CCChen
作者資訊:
作者：CCChen（陳正健）
數位轉型顧問與AI應用規劃講師
嘉義 AI 創新應用團隊成員
iPAS AI 應用規劃師（初級＋中級）合格
iPAS 淨零碳規劃管理師（初級）合格
iPAS 食品品保工程師（初級）合格
iPAS 品牌企劃師（初級）合格
資策會-生成式AI能力認證
資策會-人工智慧工程素養能力認證
金融研訓院 永續發展基礎能力測驗合格
台灣⼈⼯智慧學校 AI 素養級認證(AIATCL)
微軟國際認證MCF AI-900、DP-900、AZ-900、SC-900 證照
ADCT Google Gemini AI 通識素養課程認證
Google Cybersecurity Professional 認證
經濟部產發署 產業AI人才培訓完訓(第11310016號)
勞動部勞動力發展署CAP 淨零碳排規畫人員初級結訓(職能級別第3級)
金融研訓院 永續發展基礎能力測驗合格
擅長 AI 策略、AI 導入規劃、資料分析、跨領域整合
研究 AI 搜尋可見度（GEO）、AI 教學內容優化與 iPAS 考試輔導
文章以專業、結構化、多來源引用為原則，所有內容均以官方文件、產業資料與 RAG 技術比對後撰寫，以確保可信度。
致力推動AI教育, 樂齡AI, 社區AI應用推廣, 讓更多人學會AI.
最後更新日期：2026-1-8
