2026年1月7日 星期三

開始學習「翻轉教學」

Gemini Pro: 

翻轉教學(Flipped Classroom)的核心理念是將「知識傳授」與「知識內化」的順序對調。傳統教學在課堂上講課、回家做作業;翻轉教學則是讓學生課前先自主學習基礎知識,課堂時間則用來進行高階的討論與互動

以下是翻轉教學的主要原則與核心架構:

1. 翻轉教學的四大支柱 (F-L-I-P)

根據翻轉學習網絡(Flipped Learning Network)的定義,成功的翻轉教學應具備以下四大要素:

  • F:彈性環境 (Flexible Environment) 教學者需彈性調整學習空間(如小組併桌)與時間安排,容許學生以不同的步調學習,並接受課堂中因討論而產生的「秩序感混亂」

  • L:學習文化 (Learning Culture) 從「教師中心」轉向「學生中心」。課堂時間不再是老師一個人的表演,而是學生透過與同儕討論、解決問題來建構知識

  • I:有意圖的內容 (Intentional Content) 教師需精挑細選適合自學的內容(如製作 10-15 分鐘的精簡影片),將寶貴的課堂時間留給最需要老師引導、最困難的核心概念

  • P:專業教育者 (Professional Educator) 老師的角色從「講台上的聖賢」轉變為「身旁的引導者」。教師需具備高度專業,能即時觀察學生的困難並給予回饋,而非只是放影片給學生看


2. 實施流程與學習階段

翻轉教學通常分為三個階段,將布魯姆教育目標分類(Bloom's Taxonomy)重新配置:

階段學習活動認知層次 (Bloom)
課前 (Pre-class)觀看影片、閱讀教材、完成基礎線上測驗記憶 (Remembering)、理解 (Understanding)
課中 (In-class)進行個案討論、專題實作、小組辯論或解題。應用 (Applying)、分析 (Analyzing)、評鑑 (Evaluating)
課後 (Post-class)針對弱點補強、完成進階延伸任務或反思筆記。創造 (Creating)

3. 教學設計的核心原則

  • 自學必須發生: 翻轉成功的關鍵在於學生是否落實課前自學。教師需設計誘因(如課前小考、加分機制)來確保進度。

  • 以終為始: 先決定課堂活動(如想解決什麼臨床問題),再回頭設計課前教材。

  • 即時回饋: 利用資訊工具(如 Google 表單、Slido)收集學生課前的問題,讓老師在課堂一開始就能針對多數人的盲點進行說明

重要觀念: 翻轉教學並不只是「拍影片」,也不等於「老師不用教」,而是將老師的專業價值發揮在最需要引導的「知識應用」與「思維對話」上



2026年1月1日 星期四

懶人讀論文... 權充一下2025年的年度報告之一:生成式AI的衝擊之一:大幅提升/改變論文閱讀、報告、測驗方式與效能!!

1. 挑好論文之後...

傳送到 NotebookLM

請彙整研究目的

請彙整研究結果

2. 若有興趣深入閱讀...

請彙整研究方法

也可以依據NotebookLM的建議,點選/探究NotebookLM提出的議題

請彙整研究限制

請彙整結論與注意事項

3. 若想評析論文...
上傳評析表... 請 NotebookLM 評析(建議評析特定章節即可,以免負擔過大)

4. 若想再回味..
就讓 NoteboolLM 生成 video 或 Podcast...

5. 若想自虐或考驗他人...
就讓 NoteboolLM 生成測驗

圖的來源: nano banana 依據下述敘述生成

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以下是 Gemini 針對這上述五個步驟進行評論與優化建議:

1. 初步篩選:效率至上 (Step 1)

流程: 上傳論文 -> 彙整目的 -> 彙整結果

優點: 許多論文的 Abstract 寫得並不完美,或者結論藏在 Discussion 深處。利用 NotebookLM 基於 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 的特性,它能直接從全文中提取核心,比只看摘要準確。

  • 建議: 在詢問「研究結果」時,可以追加指令:「請列出具體的統計數據(如 p-value, effect size)或關鍵數據支持」。這能避免 AI 給出過於模糊的定性描述(例如只說「效果顯著」但沒給數據)。

2. 深入理解:方法論與批判性思考 (Step 2)

流程: 彙整方法 -> 探究議題 -> 彙整限制 -> 結論與注意事項

優點: 這裡最聰明的一步是**「依據 NotebookLM 的建議,探究議題」**。NotebookLM 生成的 Suggested Questions 往往能抓到文中容易被忽略的邏輯轉折或潛在矛盾,這能幫助讀者跳脫自己的慣性思維。

  • 關鍵補充: 閱讀「限制 (Limitations)」時,建議同時詢問:「作者提到的限制中,有哪些可能會直接影響到結論的推廣性 (Generalizability)?」 這能幫助你快速判斷這篇論文的應用價值。

3. 深度評析:專家模式 (Step 3)

流程: 上傳評析表 -> 請 NotebookLM 評析特定章節

優點: 這就是所謂的 In-Context Learning (上下文學習)。你不再是問 AI「這篇好不好?」,而是給它一把尺(評析表,如 CASP Checklist, CONSORT, 或自定義的 Rubric),讓它去量測論文。

  • 關於負擔過大: 你的直覺很準。與其整篇丟進去,不如針對 Methodology (方法學)Discussion (討論) 進行評析。

  • 策略建議: 評析表不僅可以是通用的(如「是否有對照組」),更可以是個人化的(如「是否符合我目前研究的 theoretical framework」)。

4. 鞏固記憶:多感官學習 (Step 4)

流程: 生成 Audio Overview (Podcast) 或 Video

優點: NotebookLM 的 "Deep Dive" 語音生成是對話式的(兩個主持人討論),這比單純朗讀更有助於理解脈絡。它能把生硬的學術語言轉化為口語邏輯。

  • 注意: Audio Overview 有時會為了「好聽」而簡化過多細節,或者過度演繹某些觀點。它適合作為「回味」或「預習」,但不適合用來引用數據。

  • 也可指定重點,以聚焦。

5. 後設認知:自我測試 (Step 5)

流程: 生成測驗

優點: 看懂不代表記得住。讓 AI 出題考你,能有效將短期記憶轉化為長期記憶。

  • 玩法升級: 可以要求它生成 「情境題」 而非單純的選擇題。例如:「如果臨床上遇到一位類似條件的個案,根據這篇論文,我應該優先考慮哪種介入策略?」


總體評價與盲點提醒

這套「懶人讀論文法」其實一點也不懶,它是一套結構化極強的知識管理流程

唯一需要注意的盲點是:

NotebookLM 目前主要針對「單一來源」或「已上傳來源」進行封閉式回答(Grounding)。這意味著:

  1. 缺乏橫向對比: 它很難主動告訴你「這篇論文的觀點與 2024 年某篇主流研究相悖」(除非你也上傳了那篇主流研究)。

  2. 幻覺檢查: 雖然有引文標註,但在解讀複雜圖表或數學公式時,仍需人工核對原文。