不能比速度！！
那能比較內容與品質嗎？
先說如何提升回饋品質！！
先以2～3個AI (e.g., ChatGPT+Gemini+Cluade）依據評估表給予回饋，彙整後，再請專家確認。
最後可以產生三種AI回饋版本：1. AI+專家確認之完整版（未限制AI）；2. AI完整版（未限制AI）；3.以真人考官回饋之字數版本（限制AI回饋字數版）。上述3版本再與真人考官之回饋比較。
評估表可為國際現有知名量表如 GKCSAF或我們自行發展的量表（COT或REST）。
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以下是Claude AI的評論：
這個研究構想很有實用價值，針對醫學教育中的客觀結構式臨床考試(OSCE)回饋機制進行創新探索。讓我分析這個設計的優勢與可能的改進方向：
研究設計優勢
多層驗證機制 您採用的「AI初步評估→專家確認→多版本比較」流程很周全，能有效控制AI回饋的品質與可靠性。
版本控制策略 三個版本的設計巧妙地區分了不同變因：
- 版本1控制專家介入的影響
- 版本2評估純AI能力
- 版本3控制回饋長度對品質的影響
提升回饋品質的建議
評估標準化
- 建立明確的回饋品質評估指標（如具體性、建設性、可操作性）
- 設計評分量表供後續比較分析使用
AI協作最佳化
- 考慮使用不同AI模型的專長領域分工（如GPT-4處理溝通技巧、Claude處理臨床推理）
- 設計AI間的交互驗證機制
專家參與深度
- 明確專家確認的範圍（僅修正錯誤 vs 全面改寫）
- 記錄專家修改的類型與頻率，作為AI改進依據
潛在挑戰與解決方案
評估一致性 真人考官間的回饋品質本身可能存在變異，建議：
- 增加多位真人考官的回饋作為對照
- 建立考官間信度測試
情境適應性 不同OSCE站別可能需要不同的回饋策略，可考慮：
- 按臨床技能類別分組分析
- 針對溝通技巧 vs 技術操作設計不同評估重點
這個研究架構為醫學教育的數位轉型提供了實證基礎，有望為未來的混合式評估模式奠定基礎。
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