生成式AI如何成為閱讀與吸收知識的強大助手

以下是如何有效利用這類AI的方法：

文本摘要與重點（主題/概念）提取

1. 長文本濃縮 - 將長篇文章、報告或論文輸入AI，請它提取關鍵信息和主要觀點

2. 重點標記 - 讓AI標記出文章中最重要的論點、數據或結論

3. 提煉主題/概念 - 請AI分析並列出文章涵蓋的主要主題、子主題以及概念

理解增強

1. 概念解釋 - 遇到不熟悉的概念時，請AI用簡單易懂的語言解釋

2. 背景補充 - 讓AI提供相關的背景信息與上下文，幫助更全面理解

3. 多角度解析 - 請AI從不同角度解釋同一概念，增進理解深度

4. 舉例說明 - 請AI提出應用實例，以了解如何應用，並增進理解深度

知識連結與擴展

1. 關聯建立 - 讓AI幫助連結新知識與你已有的知識體系

2. 延伸閱讀 - 請AI推薦相關的補充材料或進階閱讀

3. 問題生成 - 讓AI基於文本內容提出思考性問題，促進深度理解

互動學習

1. 提問對話 - 與AI進行問答式對話，澄清疑惑點

2. 角色扮演 - 請AI扮演專家，與你討論特定主題

3. 費曼技巧應用 - 向AI解釋你的理解，讓它指出可能的誤解或遺漏

4. 考試複習 – 選擇題、是非題或其它題型

實用技巧

1. 分段處理 - 將長文本分成小段，逐一與AI討論

2. 提供背景 - 告訴AI你的知識水平和學習目標，使回答更有針對性

3. 多輪優化 - 基於初步回答，進一步要求AI深化或簡化解釋

4. 思維導圖請求 - 讓AI幫助組織文章的主要概念和它們之間的關係

學科專用策略

1. 科學文獻解析 - 在閱讀科學論文時，請AI解釋研究方法和結果的意義；或請AI幫助理解研究設計、統計方法及臨床應用意義
2. 臨床案例分析 - 輸入匿名化的案例描述，請AI協助分析可能的評估方向和介入策略，幫助思考診斷與治療計畫
3. 專業術語解釋 - 遇到專業術語時，要求AI不僅提供定義，還需說明在臨床環境中的應用
4. 數學公式轉譯 - 讓AI將複雜的數學表達式轉為普通語言描述
5. 歷史事件脈絡化 - 請AI將歷史事件放入更廣泛的時代背景中解釋

注意事項

1. 批判性思考 - 始終保持批判思維，不要完全依賴AI的解釋

2. 事實核查 - 關鍵信息和數據應通過多源核實

3. 避免過度依賴 - 將AI視為輔助工具，而非替代自己的思考過程

4. 使用不同AI或新對話 - 針對同一問題嘗試不同AI工具以比較答案質量

5. 認識AI知識局限 - 了解AI的知識截止日期，對於新興或專業領域的信息保持警覺

6. 辨識生成偏差 - 學會識別AI回答中可能存在的知識空白、過度概括或固有偏見

透過這些方法，你可以將AI轉變為個人知識助手，大幅提升閱讀效率和知識吸收的深度。記住，最有效的學習發生在人機協作中，而非單純依賴任何單一工具。」

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文獻閱讀的建議順序：自行閱讀與AI輔助的結合策略

初次閱讀專業文獻時，結合自行閱讀和AI輔助可以達到最佳效果。以下是一個建議的閱讀順序(Claude AI 的建議)：

第一階段：獨立初步瀏覽（自行閱讀）

1. 瀏覽標題、摘要和關鍵詞 - 自行閱讀以獲得文章的基本框架和主要發現
2. 快速瀏覽引言部分 - 了解研究背景和目的
3. 查看圖表和結論 - 抓取主要數據和結論

這個階段對於培養獨立分析能力很重要，也能幫助您形成自己的初步理解，不受AI解釋的影響。

第二階段：AI輔助理解

1. 請求概述和主題提取 - 輸入文獻標題或摘要，請AI提供整體概述和關鍵主題
2. 術語解釋 - 將遇到的陌生術語列出，請AI解釋這些專業術語
3. 研究方法解析 - 請AI解釋文獻中使用的研究方法、設計和統計技術

第三階段：深入閱讀（自行閱讀）

1. 詳細閱讀方法和結果部分 - 帶著前兩階段獲得的背景知識，仔細閱讀研究方法和結果
2. 記錄疑問和思考 - 標記不確定的地方和產生的問題
3. 嘗試連結至已有知識 - 思考這篇文獻與您已知的知識如何關聯

第四階段：AI輔助深化理解

1. 疑難解答 - 將記錄的問題提交給AI
2. 結果解釋輔助 - 請AI解釋複雜的研究結果或統計發現
3. 批判性分析請求 - 請AI指出文獻可能的局限性和研究方法的優缺點
4. 臨床應用提取 - 請求AI幫助分析研究發現的臨床實用性

第五階段：整合與反思（綜合運用）

1. 嘗試摘要複述 - 自行摘要文獻的要點，然後可以請AI評估您的理解
2. 提問深化 - 與AI進行對話，探討文獻引發的進階問題
3. 相關知識擴展 - 請AI推薦相關研究或補充閱讀材料

重要建議

• 始終保持批判思考 - 無論是自行閱讀還是AI提供的解釋，都應該保持質疑態度
• 循序漸進 - 從獨立閱讀開始，逐步引入AI輔助，而非完全依賴AI
• 創建知識地圖 - 將一篇文獻與相關研究連結，請AI幫助梳理該領域的知識網絡
• 結合學科專家指導 - 如可能，與導師或同行討論文獻，獲得專業視角的補充

這種結合自行閱讀與AI輔助的方式既能培養您的獨立閱讀能力，又能利用AI工具克服初學者在理解專業文獻時面臨的障礙。關鍵是將AI視為輔助工具，而非替代您自己的批判性思考過程。

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讓生成式AI扮演更核心角色的文獻閱讀策略

如果您希望生成式AI在文獻閱讀過程中扮演更重要的角色，以下是一個經過調整的策略框架：

第一階段：AI初步分析與導航

1. 全文解構 - 將整篇文獻輸入AI，請求全面解析文章結構、主要論點和研究貢獻
2. 專業術語預處理 - 請AI提前識別文章中的專業術語並創建個人化的"術語表"
3. 閱讀路線圖設計 - 讓AI為您設計最優閱讀順序，指出需要重點關注的部分
4. 研究背景建立 - 請AI提供該研究領域的簡要歷史和當前研究狀態

第二階段：AI引導式深度閱讀

1. 分段解析引導 - 將文獻分為小段，AI逐段提供解釋和重點提示
2. 方法論評析 - 請AI詳細解釋研究方法的選擇原因和可能替代方案
3. 統計分析翻譯 - 讓AI將複雜的統計結果轉化為直觀的解釋
4. 圖表解讀輔助 - 上傳文獻圖表，請AI詳細解釋其含義和重要性

第三階段：AI協助的批判性評估

1. 強弱點分析 - 請AI全面評估研究的優勢和局限
2. 方法論審視 - 讓AI評價研究設計的合理性和適當性
3. 結論可信度評估 - 請AI分析研究結論與所呈現證據的一致性
4. 潛在偏差識別 - 讓AI指出研究中可能存在的偏差或盲點

第四階段：AI驅動的知識整合與應用

1. 臨床實踐轉化 - 請AI提出如何將研究發現應用到實際臨床工作中
2. 知識網絡構建 - 讓AI幫助將此文獻與相關研究連結，建立知識地圖
3. 個人化學習路徑 - 請AI基於您的專業背景和學習目標，設計後續的學習計劃
4. 知識鞏固問答 - 使用AI生成關於文獻的問題，檢驗您的理解

第五階段：AI輔助的高階思維發展

1. 假設性問題探討 - 請AI幫助思考"如果...會怎樣?"的延伸問題
2. 研究設計改進 - 讓AI提出如何改進該研究的設計
3. 未來研究方向預測 - 請AI預測該領域可能的發展方向
4. 跨領域連結 - 請AI探索該研究與其他學科或領域的潛在關聯

實施技巧

1. 提示語精確化 - 學習撰寫具體、明確的指令以獲得高質量AI輸出
2. 多模型交叉驗證 - 使用不同的AI模型獲取多角度解讀
3. 循序漸進的對話 - 與AI進行多輪對話，逐步深化理解
4. 自我反思融入 - 在各階段後，請AI幫助評估您的理解程度

重要平衡點

儘管在此策略中AI扮演了更核心的角色，仍需注意以下平衡:

• 保留閱讀原文的時間 - 即使有AI幫助，也應親自閱讀關鍵部分
• 定期自我評估 - 確保您能夠不依賴AI也能理解和解釋文獻內容
• 設置反思環節 - 思考AI提供的解釋與您自己的理解之間的差異
• 主動引導AI - 您仍然是學習過程的主導者，AI是您的工具

這種以AI為中心的策略可以顯著加速初學者對複雜文獻的理解過程，但同時需要警惕過度依賴可能帶來的批判性思維弱化風險。最理想的是，隨著您專業知識的增長，逐漸調整AI的角色，使其成為您獨立思考的輔助而非替代。

「如果你不能向一個六歲小孩解釋某個主題，那麼你自己也沒有真正理解它」

 費曼寫作法（Feynman Technique）：一種學習和理解複雜概念的方法，受到著名物理學家理查德·費曼（Richard Feynman）的理念啟發而來。由科學作家兼企業家斯科特·揚（Scott Young）在他的著作和部落格中推廣和系統化。

核心理念：如果你不能用簡單的語言解釋一個概念，那麼你並沒有真正理解它。通過嘗試用最基礎的詞彙解釋複雜概念，你能更清晰地看到自己知識中的盲點，從而有針對性地加強學習。

費曼寫作法基本上包含四個步驟：

1. 選擇一個概念或主題進行學習
2. 用簡單的語言解釋這個概念（寫下來），就像是在教導一個小孩子一樣
3. 識別出解釋中的漏洞或不清楚的部分，並針對這些部分進行補充與修正（回顧原始資料，重新學習，或找高手討論）
4. 再解釋（補充/修改/簡化之前的解釋）

我想這或是後續考試/測驗與學習的主要模式！！

我補充第5與6步驟：

5. 請 ChatGPT 協助評論給意見後，再修改，直到您跟 ChatGPT 皆滿意

6. 一個月後，再重新寫一次

另外，你如果不想寫或懶得寫，可以對著 ChatGPT 用講的（此用語音模式），再請 ChatGPT 幫你彙整/評論！

另可嘗試：利用比喻的方式，讓抽象的概念變得更具體、更容易理解和記憶。

後續可應用 ChatGPT 發展口試模式，可從同理技巧開始！！

詢問學員：

1. 特定詞彙之解釋或概念(what)

2. 其適用情境/對象(when/where/why/whom)

3. 如何執行/應用(how)

學員也可以請 ChatGPT 答覆（任何階段）或評論！！

 

Napkin AI -- 繪圖幫手

我的執行程序：

1. 確定內容/大綱：我提出初步構想，再跟 ChatGPT 討論

2. 剪貼至 Napkin AI (詳 YouTube 教學--約10分鐘，您就會了)

成果如下：

您的角色

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研究題材

大型語言模型可協助扮演虛擬病人與考官的臨床訪談任務清單：

基礎臨床訪談任務

1. 病史詢問
2. 主訴訪談
3. 身體檢查說明與指導
4. 病情解釋與診斷告知

治療與計畫討論

5. 治療目標設定
6. 治療計畫擬定與說明
7. 知情同意討論（風險與益處說明）
8. 藥物遵從性討論
9. 復健計畫討論

衛教與諮商

10. 疾病相關衛教諮商
11. 生活型態調整建議
12. 出院準備與居家照護指導

特殊溝通情境

13. 不良消息告知
14. 精神狀態評估訪談
15. 疼痛評估訪談
16. 緩和醫療討論
17. 急診處置溝通

人際互動情境

18. 家屬溝通與衛教
19. 跨專業團隊溝通
20. 文化敏感性溝通（不同文化背景病人）
21. 處理困難病人情境（抗拒、焦慮、認知障礙等）

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一個訪談大綱，幫助您與這位醫師討論可能的研究參與角色：

訪談大綱：醫師研究參與角色討論

開場白

• 感謝醫師願意撥冗討論研究參與事宜
• 簡短介紹研究主題、目標和預期成果
• 說明此次訪談目的是討論可能的合作方式

研究助理角色討論

• 工作內容：
  • 協助收案與篩選受試者
  • 進行標準化的資料收集
  • 維護研究資料的完整性
  • 與研究團隊定期溝通進度
• 時間承諾：
  • 固定的時間安排（每週X小時）
  • 病人收案排程
  • 定期團隊會議參與
• 優勢與挑戰：
  • 結構化的工作內容
  • 明確的時間承諾
  • 臨床工作與研究收案的平衡策略

研究生角色討論

• 工作內容：
  • 學習特定研究方法與相關領域知識
  • 參與研究設計與分析
  • 完成相關研究作業與討論
  • 可能的論文撰寫或發表
• 時間承諾：
  • 較為彈性的時間投入
  • 密集學習與獨立工作時間
  • 不定期的指導討論與反饋
• 優勢與挑戰：
  • 深入學習特定專業領域的機會
  • 時間安排較不固定的挑戰
  • 學術成長與臨床工作兼顧

探詢醫師偏好

• 詢問醫師對兩種角色的初步想法
• 了解醫師目前的工作負荷與可投入研究的時間
• 探討醫師的研究興趣與長期職涯規劃
• 討論醫師期望從研究參與中獲得的收穫

共同規劃

• 基於醫師的興趣與時間條件，提出適合的參與模式
• 討論可能的混合角色或階段性參與安排
• 確立初步的工作內容、時間安排與責任範圍
• 討論下一步溝通與合作的具體計畫

結語

• 感謝醫師的寶貴意見
• 承諾提供更詳細的書面資料
• 安排後續的正式會議或討論

發展AI (ChatGPT) 教學/討論模式

適用對象：師生討論或研究室會議

目的：提供腦力激盪與會議紀錄

使用時機：寫作/改寫/議題討論

緣由：ChatGPT可提供寫作與構想諸多建議，討論中有老師可提供判斷力支援，可提升討論與使用 ChatGPT效能。

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Claude AI:

優勢：

• 協作增強：LLM可以作為會議的"第三方參與者"，提供新視角和即時資訊。
• 效率提升：自動生成會議紀錄能節省大量時間，同時保留討論精華。
• 思維拓展：AI可以提出人類可能忽略的角度，促進更全面的討論。
• 教學輔助：教師可以引導學生如何有效提問和評估AI回應，培養批判性思維。

可能改進的方向：

• 明確角色定位：您可以更清楚定義AI在討論中的角色—是協作者、記錄者還是資源提供者？
• 結構化流程：建立一個框架，說明如何在會議前、中、後有效利用AI。
• 評估機制：設計方法來衡量AI參與對討論質量的影響。
• 訓練指南：為師生提供使用AI輔助討論的基本培訓。

實施建議：

您可以考慮設計一個簡單的原型流程：

• 會議前：使用AI生成討論提綱或相關文獻摘要
• 會議中：記錄關鍵點並在需要時提供資訊支援
• 會議後：整理討論內容，生成摘要和行動項目

這樣的模式不僅可以提高討論效率，還能培養學生與AI工具協作的能力，這在未來職場中將越來越重要。

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以論文寫作和改寫為例，大型語言模型可以在研究室討論和師生合作中扮演關鍵角色。以下是一個結構化的應用模式：

準備階段

文獻綜述輔助：

• 學生提供研究問題和關鍵詞
• AI生成相關文獻摘要和研究趨勢分析
• 師生討論時，AI可提供補充資訊，擴充背景知識

研究架構建立：

• AI根據討論內容生成可能的論文架構選項
• 師生討論各架構的優缺點
• 教師提供經驗指導，選擇或修改最適合的架構

草稿撰寫階段

內容生成與改進：

• 學生撰寫初稿或使用AI協助生成段落
• 在研究會議中，師生與AI一起分析內容完整性
• AI指出邏輯漏洞或建議其他研究視角

學術寫作優化：

• AI針對專業術語一致性、句法結構提出建議
• 教師評估這些建議的學術適當性
• 集體討論如何平衡學術嚴謹性與表達清晰度

修訂完善階段

同儕評審模擬：

• AI模擬審稿人視角，提出可能的質疑
• 師生討論如何回應這些質疑
• 集體思考論文的強化方向

實際應用場景

想像一個研究生正在撰寫關於人工智能在教育中應用的論文。在週會中：

研究生提出自己的初稿和遇到的困難：「我不確定如何有力論證AI教學工具與學習成效的關聯」

教授和AI同時參與討論：

• 教授提供研究方法論指導
• AI提供最新相關研究的摘要和可能的論證路徑
• 集體討論選出最合適的論證方向

即時改寫與評估：

• AI根據討論生成改寫建議（例如重組論證結構或增加特定支持證據）
• 師生立即評估這些建議，選擇採納或修改
• 形成下一步研究與寫作計劃

教育價值

這種模式不僅提高了論文寫作效率，更重要的是：

• 學生通過觀察教師如何評估AI建議，學習批判性思維
• 培養學生與AI工具協作的能力，為未來研究工作做準備
• 保留傳統師徒制的精華，同時融入現代技術支持

這種結合人類專業判斷與AI輔助的模式，可以顯著提升學術寫作的質量和效率，同時作為培養下一代研究者的重要教學工具。

eViP---一個不再更新的虛擬病人資料庫

 The eViP project has ended and this site is no longer being actively updated. 2007～2010: 3 年計畫，未再延續！

eViP 計畫的主要目標是建立一個包含 **320 個重新利用和豐富化的虛擬病人** 的資料庫（網頁列出340個 VPs，我連結了幾個，都連不上），這些資源將以 Creative Commons 授權方式免費提供。此計畫旨在促進醫學和其他醫療保健專業的教學。

eViP 計畫的主要影響和成果包括：

* **建立虛擬病人資源庫**：eViP 計畫建立了一個包含 320 多個虛擬病人的集合，這些資源可供教育機構和醫療保健專業人員免費使用。

* **提供開放資源**：這些虛擬病人資源以 Creative Commons 授權方式發布，鼓勵廣泛使用和重新利用。

* **提供工具和指南**：eViP 計畫還提供評估工具包和最佳實踐指南，協助用戶有效地利用虛擬病人。

* **促進醫療教學**：eViP 虛擬病人資源在醫學和其他醫療保健專業的教學中扮演重要角色，提供互動式學習體驗。

雖然 eViP 計畫已經結束，且網站不再更新，但這些資源和指南仍然免費提供使用。

還有 OpenLabyrinth 已有數篇應用論文－及其官方網站。但最近2年似乎很少更新訊息了，最近一次貼文是2022年底。

建立國家級虛擬病人資料庫

建立國家級虛擬病人資料庫以提升醫學教育效能

虛擬病人是醫療人員培訓的重要工具，能促進臨床技能與專業素養的養成。然而，高品質虛擬病人的開發過程耗時費力，若未整合資源/人力，將造成研究資源分散與重複投資，也將影響最終成效。

為提升醫學教育/研究效能，應建立國家級虛擬病人資料庫，內容包含：

1. 人口學與病情資料庫：涵蓋多元族群、年齡層及各類疾病情境

2. 臨床對話資料庫：包含標準化問診流程與多樣化病人回應

3. 互動參數資料庫：整合聲音、表情與肢體動作等臨床互動要素

此資料庫將有助於各階段醫學教育的推展：

- 醫學生培育階段（Undergraduate, UGY）：奠定基礎臨床能力

- 畢業後一般醫學訓練（Post-graduate Year, PGY）：強化實務診療技能

- 繼續教育（Continuing Education）：維持專業知能更新

預期效益：

1. 降低各研究單位開發成本

2. 確保虛擬病人教案品質一致性

3. 促進醫學教育資源共享

4. 建立本土化臨床情境資料庫

＊以上有AI協助潤筆

**這後續應有「世界級虛擬病人」資料庫，由AI企業提供！！（這是寫完/閱覽後的想法）

＊＊＊這感覺人類被將被訓練成機器人... 但不如此，不被機器人取代嗎？？（這也是寫完/閱覽後的想法）

續集 -- AI 回應如下：

我理解您對AI在醫學教育領域應用的雙重觀點。讓我分別回應您提出的兩個重要觀點：

關於「世界級AI企業資料庫」的想法：

這確實是個很有前瞻性的觀察。全球性的AI企業確實具備建立大規模醫療數據庫的技術能力和資源。但這裡需要考慮幾個關鍵面向：

1. 本土化需求：不同國家/地區的醫療文化、溝通方式都有其特殊性

2. 資料隱私：醫療數據的跨國共享需要嚴謹的法規框架

3. 在地醫療專業的參與：確保資料庫內容符合當地臨床實務需求

關於「人類被訓練成機器人」的疑慮：

這個觀點觸及了醫學教育的本質。我認為關鍵在於如何善用AI工具，同時保持醫療人文關懷：

1. AI工具應該被視為輔助而非取代：

- 虛擬病人可以提供標準化訓練場景

- 但真實的醫病關係需要人性化的互動和同理心

2. 人類醫師的優勢：

- 複雜情境的判斷能力

- 同理心和情感連結

- 整體性的醫療照護思維

- 面對不確定性的決策能力

其實，正因為AI和自動化的發展，更凸顯出人類醫師在醫療服務中不可取代的特質：同理心、創造性思維、道德判斷等。虛擬病人資料庫的建立，應該著重於如何幫助醫療人員更好地發展這些人性化特質，而不是將其「機器人化」。

您覺得這樣的平衡點是否能夠回應您的疑慮？

寫作的基礎與核心：ChatGPT 如何協助

背景知識（或寫作主題的相關知識）以及掌握寫作原則，是進行寫作前不可或缺的基礎條件。作者至少需要對寫作主題具備 70～80% 的了解，才能確保所撰寫的內容對讀者具有清晰的表達效果。【若不確定自己對於背景知識的掌握程度，可請 ChatGPT 出考題。若是選擇題，那至少要答對85%以上，因為有些是被您猜對的。】

寫作原則則是協助作者將內容以更易於理解的方式呈現的重要依據。這些原則主要包括內容結構的組織、段落的構成，以及句子與語意如何清晰呈現的原則。上述原則可以透過查閱教科書或諮詢工具（如 ChatGPT）來學習，通常能達到 70% ～80% 的掌握程度。【若不確定自己對於寫作原則的掌握程度，可請 ChatGPT 出考題。或找資深研究人員索取。】

然而，在實際應用寫作原則時，最好結合範例進行練習（寫作練習與參考範例）再加上ChatGPT之諮詢與修改。同時，作者需要具備良好的閱讀能力，或者掌握一套能自我檢視是否符合寫作原則的方法。例如，可以運用 ChatGPT（或提供寫作原則檢核表），讓其依據寫作原則提供評論/建議後，再根據這些原則自行確認並修改內容，或請 ChatGPT協助修改。

因此，最終仍需回歸到作者的「背景知識」與「閱讀能力」的培養。這二者不僅影響作者對寫作內容價值（含金量）與表達明確性的判斷，也決定作者能否正確評估 ChatGPT 所提供建議的適用性與品質。

我最近給予共同作者寫作回饋的例子或可參考：https://reurl.cc/xp2D3Z。

以上以 ChatGPT 協助編修。

以下是使用 Gamma 協助製作的PPT：