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。