為什麼要關注通過率？
通過率是衡量考試難度最直觀的指標。了解各場次的通過率和趨勢，可以幫你合理安排備考強度，避免輕敵或過度焦慮。
2025 年（114 年）初級通過率數據
2025 年是 iPAS AI 應用規劃師改制後的第一年，共舉辦四場初級考試。以下是各場次的實際數據：
| 場次 | 考試日期 | 報考人數 | 到考人數 | 到考率 | 通過人數 | 合格率 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 第一場 | 03/22 | 1,349 | 1,226 | 91% | 694 | 56.6% |
| 第二場 | 05/03 | 約 2,100 | — | — | — | 約 57.8% |
| 第三場 | 08/16 | — | — | — | — | 約 30～35% |
| 第四場 | 11/01 | — | — | — | 1,605（累計） | 38.6% |
關鍵觀察
- 第一場合格率最高：56.6% 的合格率算是相對友善的，但後續場次明顯下降
- 報考人數快速成長：第二場報考人數比第一場增長 56%，顯示市場關注度持續上升
- 難度逐場提升：第三場合格率驟降至 30～35%，考生反映題目難度明顯增加
科目一是最大殺手
初級考試最令人意外的數據是：科目一「人工智慧基礎概論」第一場的及格率僅 37%。
這跟多數人的預期相反——大家通常以為「基礎概論」會比較簡單，但實際上：
- 題目涵蓋範圍超出官方教材，出現教材中沒有的概念
- 部分題目考得很細，需要真正理解而非表面記憶
- 非資訊背景的考生在這科特別吃虧
相比之下，科目二「生成式 AI 應用與規劃」的及格率相對較高，可能因為生成式 AI 是近年熱門話題，考生接觸較多。
中級通過率
中級的數據較少公開，但根據多方來源：
- 整體及格率約 20%
- 難度顯著高於初級
- 需要具備一定的技術背景（程式、統計、機器學習）
中級的及格標準也比初級嚴格：平均 70 分，且單科不低於 60 分。這意味著不能靠某一科的高分來拉平另一科的低分。
通過率對你的備考有什麼啟示？
初級考生
- 不要輕敵：雖然第一場有 56% 的合格率，但後續場次已降到 30% 左右
- 科目一要花更多時間：這是及格率最低的科目，建議分配至少 60% 的準備時間
- 選擇考試場次：如果時間允許，早場次的難度通常較低（但這不是絕對的）
中級考生
- 預留充足準備時間：20% 的及格率意味著你需要比初級多花 2～3 倍的時間
- 技術基礎不可少：沒有程式和統計基礎直接考中級，風險非常高
- 善用抵免制度：如果你有初級機器學習工程師證書，可以抵免科目三
提升通過率的實戰建議
- 做完所有公開考古題：官方有公告 114 年各梯次的歷屆試題，這是最有價值的準備資源
- 錯題反覆練習：利用錯題本功能，把答錯的題目練到全部答對
- 模擬考至少三次：在時間壓力下做題，跟自己在家慢慢做的感覺完全不同
- 不要只讀官方教材：考試範圍會超出教材，需要額外閱讀 AI 相關資源
- 關注最新趨勢：科目二會出近期 AI 發展的題目，平時多關注 AI 新聞