東海大學校長張國恩是電機博士，取得學位後卻轉進教育領域，是國內最早投入數位學習的專家之一，更是台灣教育界E-Learning系統的奠基者。談到近年熱門的「資訊跨域」，他強調，跨域不是綑綁多個不同專業，而是從本門思考如何與數位結合創造AI應用，才是資訊跨域的價值。
「跨域」是近年高教熱門的議題，未來世界議題都是「混合型」的，不可能緊靠單一專業就能解決，就像商業可能和資訊有關，科技和法律有關，融合不同領域知識找出應用方案，才能真正解決問題。在各種跨域選項中，「資訊」一直很熱門。隨著大數據、AI、互聯網等技術發展，各行各業都面臨不同程度的數位轉型壓力，期待未來人才具備「資訊跨域能力」，也就成為社會的共識。
但資訊跨域到底是什麼？
有些人期待，學校可以針對熱門應用領域，集結相關專業科目，整併出一個學程，如金融科技、智慧醫療等學程，讀完學程，也成為相關領域的「資訊跨域人才」。
跨域三階段：本門專業→專業跨域→跨域應用
在我眼中，資訊應用人才其實分成三個階段：本門專業→專業跨域→跨域應用，以數位應用人工智慧（AI）來說，就是從「AI」到「AI plus」到「Plus AI」三階段。
第一個階段「AI」，是指專門的AI技術專家，出身資訊專業背景，研究人工智慧和大數據。任何科技發展，都需要這樣的本門核心專家領頭，來建立技術的基礎架構與內容。
第二階段「AI Plus」，是本門專家以自身專業出發，思考怎麼把AI技術應用在其他領域中。這時，思考應用面還是以「AI」為核心，由資訊專業人士發起與主導，其他領域的人輔助。
第三階段「Plus AI」，則反過來，是各行各業的專家開始思考，若製程、服務、產品需要AI化，需要哪些數位技術支援？這時，思考層次就跳脫「技術本位」，而是從「應用需求」出發，考量在現有產品與服務中，AI可以優化哪些部分，AI專家又怎麼來與自己合作。
任何創新、技術，都是推動改變的起點，但應用才是讓創新發揮價值。
這也是許多學生面對「資訊跨域」的迷思，覺得要成為資訊人才，最好是讀資訊或理工相關科系。如果你還停留在AI或AI Plus階段，可能沒差，但如果想走到Plus AI階段，就不一樣了。在Plus AI階段，最重要的是「以需求為導向的創新」，這時，最懂企業或消費者需求的人，不就是非資訊或理工出身的你嗎？
尋找適用的科技，解決產業問題
好的創新，絕對不是做出產品之後，才開始尋找商機，一定是針對現有社會需要，思考怎麼與相關科技結合。當你抱持「尋找適用的科技，來解決自身產業問題」的態度，所有的跨域就不會是資訊掛帥，而是共同合作了。
我長期投入數位學習系統的發展，最困難的部分，是怎麼讓教材有效地以數位化呈現，讓學生可以方便使用，並從中找到學習盲點。
程式撰寫一開始可能非常重要，但隨著系統一代一代發展，就不再是最重要的問題。反倒是，當我得到成果數據後，該怎麼進一步資料分析，找出其中有意義和有價值的部分，作為下一階段改善的依據；這時，更需要教育專家帶領資訊專家一起優化系統，才能讓系統發揮最大效益。
比起傳統理工名校，我認為，綜合型大學會是更好的跨域人才培育基地。
過往，許多學校推出的跨域學程，還是在理工領域中繞來繞去。如電機X資訊X機械，仍是特定產業問題導向，停留在「AI Plus」的階段。但以國際趨勢來說，數位應用絕對是在非理工領域需求更大、機會更多、應用更廣；這時，一所大學擁有的科系愈多，就愈有機會去串聯不同領域的人，找出「Plus AI」的新可能。
這也正是「資訊素養」或「AI思惟」的本意，資訊跨域人才的本質，而「知道怎麼運用資訊做創新」，就是目前教育界所強調的「素養」能力，也是台灣高教推動「資訊跨域」的最有發揮點的地方。
