Kursus Generative & Agentic AI
Memanfaatkan AI dalam GovUC untuk bekerja dengan lebih tersusun, pantas dan produktif
Kursus praktikal 3 hari bagi Pustakawan GovUC untuk menguasai Google Gemini, Google Connected Apps (@), Google Workspace Studio dan Agentic AI (Google Antigravity) — dibina di atas prinsip teras: AI membantu, manusia menyemak, manusia membuat keputusan akhir.
Pelan Pembelajaran 3 Hari
- 01. Pengenalan Gen AI Sektor Awam
- 02. Google Gemini & GovUC
- 03. Formula Prompting Piawai
- 04. Praktikal Prompt Engineering
- 05. AI Tugasan Harian (Docs/Meet)
- 06. Connected Apps (@Drive/@Gmail)
- 07. Workspace Studio & Automasi
- 08. Pengenalan Agentic AI
- 09. Google Antigravity IDE
- 10. AI Agent & Review Changes
- 11. Projek Mini Aliran Kerja Pintar
- 12. Pembentangan & Rumusan AI
"AI membantu mencari, menyusun dan mencadangkan. Keputusan akhir tetap dibuat oleh manusia dengan kebijaksanaan dan tanggungjawab."
Struktur Kursus & Jadual Rasmi
Maklumat penganjuran, objektif capaian, dan susunan jadual waktu yang disahkan oleh urusetia.
Maklumat Fasilitator
Ts. Julkifli bin Awang Besar
GovUC / Jabatan Digital Negara (JDN)
2 - 4 September 2026 (Secara Bersemuka)
🎯 Objektif Pembelajaran
- Menguasai fungsi Gemini dalam ekosistem GovUC (Gmail, Drive, Docs, Calendar, Tasks).
- Membina prompt tepat berpandukan formula 5 elemen (R-T-F).
- Menghapuskan tugasan berulang melalui automasi templat dan AI Flow.
- Mematuhi etika keselamatan data dan tadbir urus AI sektor awam.
👥 Sasaran Peserta & Prasyarat
Terbuka kepada semua kategori Pustakawan & penjawat awam yang menggunakan akaun Google Workspace / GovUC dalam urusan tugasan rasmi.
Sijil Penyertaan Digital DisediakanTentatif Kursus Rasmi
Checklist Pembelajaran Peserta
Tandakan kemahiran yang telah berjaya anda kuasai sepanjang bengkel ini:
Soalan Lazim (FAQ)
Memahami LLM
Asas ringkas tentang cara LLM (Large Language Model) berfungsi, apa itu token, dan bagaimana ia boleh membantu kerja harian pustakawan — dibaca sebelum digunakan dalam tugasan sebenar.
Pengenalan Ringkas
Large Language Model (LLM) ialah program komputer yang dilatih dengan sejumlah besar teks — buku, laman web, dokumen — untuk mengecam corak bahasa. Daripada corak itu, ia menjana teks baharu (jawapan, ringkasan, cadangan ayat) dengan meramal perkataan paling berkemungkinan seterusnya, satu demi satu.
LLM tidak "faham" makna sepertimana manusia faham. Ia meramal berdasarkan statistik bahasa, bukan menyemak fakta dalam pangkalan data rasmi.
LLM boleh terhasilkan jawapan yang kedengaran yakin dan munasabah, tetapi sebenarnya salah dari segi fakta — keadaan ini dipanggil hallucination. Sentiasa sahkan maklumat penting dengan sumber rasmi sebelum digunakan.
Bagaimana LLM Berfungsi
Secara ringkas, LLM memproses ayat melalui 5 peringkat berikut sebelum menghasilkan jawapan:
-
1
Tokenisasi
Ayat input dipecahkan kepada unit kecil dipanggil token — perkataan penuh atau serpihan perkataan.
-
2
Embedding
Setiap token ditukar menjadi satu set nombor (vektor) yang mewakili maknanya dalam bentuk matematik.
-
3
Attention
Model menilai token mana yang paling berkaitan antara satu sama lain, untuk memahami konteks keseluruhan ayat.
-
4
Lapisan Berulang
Vektor diproses berulang kali merentasi berbilang lapisan rangkaian neural, memperhalusi pemahaman konteks setiap kali.
-
5
Ramalan
Model meramal token paling berkemungkinan seterusnya, satu demi satu, sehingga satu jawapan lengkap terbentuk.
Tentang Token
Token bukan semestinya satu perkataan penuh. Perkataan panjang atau kurang biasa selalunya dipecah kepada beberapa sub-perkataan. Contohnya, perkataan "kepustakawanan" mungkin dipecah oleh model kepada token seperti "ke" + "pustaka" + "wanan" — bukan satu token tunggal.
Token penting untuk difahami kerana tiga sebab:
- Had context windowSetiap LLM ada had bilangan token yang boleh ia "ingat" dalam satu perbualan. Ayat/dokumen yang terlalu panjang boleh melebihi had ini dan menyebabkan maklumat awal tercicir.
- Kos penggunaanKebanyakan perkhidmatan AI mengenakan bayaran mengikut bilangan token yang digunakan — input dan output. Lebih banyak token, lebih tinggi kos.
- Kecekapan Bahasa Melayu berbanding Bahasa InggerisModel global kebanyakannya dilatih dengan teks Inggeris dalam jumlah jauh lebih besar. Akibatnya, ayat Bahasa Melayu selalunya dipecah kepada lebih banyak token berbanding ayat Inggeris dengan maksud yang sama — bermakna had context window dan kos digunakan lebih cepat untuk teks Melayu.
Anggaran kasar sahaja, berdasarkan kadar lazim ~4 aksara Bahasa Inggeris bagi 1 token. Bilangan token sebenar berbeza mengikut model AI dan lebih tinggi untuk teks Bahasa Melayu.
Contoh Aplikasi untuk Pustakawan
Enam contoh tugasan harian di mana LLM boleh membantu — setiap satu disertakan perkara yang perlu diberi perhatian.
Katalog & Metadata
Cadangkan kata kunci, subjek, atau ringkasan huraian untuk rekod katalog baharu berdasarkan kandungan bahan.
Khidmat Rujukan
Bantu cari sudut carian awal atau susun semula soalan pengguna kepada istilah carian yang lebih tepat.
Ringkasan Bahan Penyelidikan
Ringkaskan artikel atau laporan panjang kepada perenggan pendek untuk bantu faham cepat.
Komunikasi dengan Pengguna
Bantu draf e-mel, notis, atau jawapan pertanyaan rutin dengan nada yang sesuai secara pantas.
Terjemahan Ringkas
Terjemah teks pendek antara Bahasa Melayu–Inggeris untuk kegunaan dalaman yang pantas.
Latihan Literasi Maklumat
Jana contoh soalan, senario latihan, atau bahan pengajaran untuk sesi literasi maklumat pengguna.
Peringatan Ringkas
- ⚠️Jangan masukkan data sulit atau peribadi pengguna ke dalam mana-mana alat AI awam.
- ⚠️LLM bukan pengganti penilaian profesional pustakawan — ia alat bantu, bukan pembuat keputusan akhir.
- ⚠️Sentiasa sahkan fakta penting dengan sumber rujukan rasmi sebelum digunakan atau dikongsi.
Alat AI Lanjutan
2 tugasan praktikal alat AI tambahan yang digunakan sepanjang kursus — NotebookLM (sintesis dokumen & pembentangan) dan Google Workspace Studio (automasi tanpa kod). Ikut arahan kerja langkah demi langkah di bawah. Kandungan konsep sama juga terselit dalam modul berkaitan.
NotebookLM — Sintesis Dokumen & Pembentangan
Tool Google yang menjana ringkasan, slide deck dan infografik berdasarkan sumber yang anda upload sendiri (grounded/RAG) — bukan sembang AI umum yang menjawab daripada ingatan model semata-mata.
- 1. Buka notebooklm.google.com, log masuk dengan akaun Google/GovUC.
- 2. Klik "Create New", upload satu dokumen kerja (Doc/PDF/teks) — bukan sulit.
- 3. Taip prompt (lihat kotak di bawah) untuk kenal pasti tema utama & tindakan.
- 4. Semak rujukan muka surat/bahagian sumber yang diberi — sahkan setiap dakwaan dengan dokumen asal.
- 5. Di panel Studio, klik "Slide Deck" → pilih "Presenter Slides" → guna prompt custom fokus kepada masalah, ciri utama & impak.
- 6. Di panel Studio, klik "Infographic" → pilih orientation Landscape → Generate.
- 7. Semak & sahkan kandungan slide/infografik berbanding nota asal sebelum guna.
Ringkasan 3 tema utama + rujukan sumber yang boleh disahkan semula, 1 Slide Deck (Presenter Slides), dan 1 Infografik (Landscape) — semua disemak berbanding nota asal.
Sahkan fakta penting sebelum digunakan secara rasmi — walaupun grounded pada sumber sebenar, NotebookLM masih boleh tersilap pada perkara kecil.
Google Workspace Studio — Bina Flow Automasi
Platform automasi tanpa kod berasaskan Gemini — tukar penerangan tugasan berulang jadi aliran kerja automatik merentasi Gmail, Calendar, Sheets, Chat dan lain-lain.
- 1. Buka studio.workspace.google.com (pastikan akaun edisi Business/Enterprise dengan Gemini diaktifkan).
- 2. Klik "New Flow" — pilih salah satu: Describe it with AI / Guna Template / Start from Scratch.
- 3. Bina Starter (pencetus) — cth: "apabila borang menerima respons baharu".
- 4. Tambah Steps tindakan (cth: Ask Gemini ringkaskan, log ke Google Sheet, notifikasi Chat).
- 5. Semak Variables yang dihantar antara Steps.
- 6. Klik "Test Run" untuk uji flow sebelum diaktifkan.
- 7. Klik "Turn on" jika Test Run berjaya.
1 flow aktif dengan Starter + Steps berfungsi (Ask Gemini → Log Sheet → Notifikasi Chat), berjaya Test Run sebelum diaktifkan (Turn on).
Langkah AI (AI steps) akan dibuang secara automatik apabila flow dikongsi kepada orang lain; Steps yang perlukan kelulusan akan minta pengesahan pemilik baharu semasa flow itu disalin (copy).
12 Modul Pembelajaran Infografik AI GovUC
Pilih mana-mana modul di bawah untuk membuka halaman infografik penuh, pecahan konsep, fakta rasmi Google, tadbir urus dan kuiz ZEP secara fokus tanpa limpahan skrin.
Rujukan & Dokumentasi Rasmi Google
Akses kepada dokumentasi sah, manual rujukan Google Workspace, dan panduan keselamatan data.
Prompt Library Penjawat Awam
Koleksi prompt teruji serta Pembantu AI Interaktif untuk menjana prompt berstruktur mengikut formula 5 elemen piawai.
🤖 Pembina Prompt Pintar
Masukkan perkara penting tugasan. AI menjana prompt profesional berformula piawai.
Contoh Prompt Siap Guna
Aktiviti & Latihan Praktikal Kursus
Latihan berpandu langkah demi langkah untuk menguji dan mempraktikkan kemahiran AI secara langsung dalam GovUC.
Sesi Soal Jawab & Chat Box Q&A
Ajukan soalan kepada fasilitator secara langsung. Soalan disegerakkan secara automatik ke Google Sheet dan dipaparkan dalam aliran chat live.
Tanya Soalan Kepada Fasilitator
Soalan anda akan disegerakkan terus ke Google Sheet fasilitator dan dipaparkan dalam aliran chat live.
Maklum Balas & Penilaian Peserta
Bantu kami menambah baik mutu penyampaian latihan dengan memberikan pandangan, penilaian dan cadangan penambahbaikan anda.
Borang Maklum Balas Kursus
Sila lengkapkan maklumat di bawah selepas tamat sesi pembelajaran.
Akses Fasilitator & Admin
Zon pengurusan tertutup. Sila masukkan PIN keselamatan untuk membuka Studio Kawalan.
admin123