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2026年6月13日 星期六

生成式 AI 與 AI Agent 的時代,最關鍵的競爭力

在生成式 AI 與 AI Agent 的時代,最關鍵的競爭力來自二核心能力:

1. Domain Knowledge 是否夠強

2. 是否善於使用 AI 或 AI Agent

其中,Domain Knowledge 是根本,尤其是AI/agent的使用越來越簡易(尤其是功能與效率持續增強)。一個人於自己專業領域的含金量(層級),將直接影響他能不能提出好問題、判斷 AI 回答的品質、辨識錯誤、抓出遺漏,並把結果應用到真實情境中。

善用 AI / AI Agent 則是放大器。如果一個人有很強的領域知識,又能善用生成式 AI 或 Agent,就能把自己的專業更有效率地發揮出來,例如加速分析、整理資料、產出內容、建立流程、輔助決策,甚至讓大部分工作自動化!!

以上,若有補充或是:未來更進一步的能力,是能把自己的 Domain Knowledge 整理成:

- 流程

- 判準

- 模板

- 資料結構

- 檢核規則

- Agent instructions

這樣 AI Agent 才能更穩定地執行任務,而不是每次都靠臨場下 prompt。

不過,這個補充其實不是第三個獨立核心,而是建立在最前述二個核心能力之上。因為只有 Domain Knowledge 夠強,才知道該整理什麼;也只有懂 AI / Agent,才知道怎麼整理成 AI 可以執行的形式。

所以整體可以濃縮成一句話:

AI 時代的核心競爭力 = 強大的 Domain Knowledge × 善用 AI / AI Agent 的能力。

Domain Knowledge 決定方向、品質與判斷力;AI / Agent 使用能力決定效率、規模與放大效果。


上圖是 Codex 生成的圖示,以文字/概念為主。

若要高品質(視覺)的圖示,最佳做法其實是混合流程:

1. 先用 Codex 把概念、架構、文字、版面邏輯整理正確。

2. 再用影像生成模型做視覺化風格。

3. 最後回到 Codex 或設計工具修文字、對齊、輸出成正式版。


下圖示為完成1之後,再由 Gemini 或 ChatGPT之影像生成模型生成圖示(若已良好,3 就可略了,或在2直接修改)。









2026年3月17日 星期二

AI 時代的專業價值重塑:推升「知識天花板」的關鍵戰役

以下是我最近的構想,再跟AI討論/潤飾的觀點!!
  • 主標題: AI 時代的專業價值重塑:推升「知識天花板」的關鍵戰役

  • 副標題: 為何醫學教育的評估與實證研究,將成為下一個藍海?


第一部分:引言(Hook & Thesis Statement)

核心論述:AI 帶來的不是學習的終結,而是「標準化能力」的貶值。真正的專業價值,正在向上轉移。

  • 破除迷思: 點出目前社會的普遍現象——人們驚嘆於 AI 在幾個月內就能讓人掌握過去需要數年累積的知識與技能(包含透過虛擬演練加速勝任能力的養成)。

  • 提出危機: 當所有人都能藉由 AI 輕易達到專業的「基準線」或「知識天花板」時,基礎技能將被高度商品化,導致薪資與價值的扁平化。

  • 破局立論: 宣告未來的核心競爭力不在於「誰學得快」,而在於「誰能突破現狀,將知識的天花板往上推升」。而這項任務,最終將回歸到具備研發能力與洞見的研究人員身上。

第二部分:從經驗主義到實證科學的必然轉向

核心論述:複雜的臨床應用不能單靠個人經驗,必須仰賴嚴謹的「測量工具」與「實證研究」。

  • 經驗的侷限: 探討在臨床應用中,將標準化知識應用於複雜個體時所面臨的挑戰。許多人誤以為這只能依靠「個人經驗」或「人際藝術」。

  • 工具的必要性: 犀利指出,沒有客觀、精準的評估工具與訪談框架,所謂的「深入了解個體」往往只是受限於樣本數與觀察視角的偏見。

  • 研究的價值: 要突破個人經驗的限制,唯一途徑是透過研發,創造出能精準捕捉個體特質的新工具以及臨床實證研究。這確立了「研究開發」與「實證醫學」在臨床實務中的最高指導地位。

第三部分:醫學教育的藍海——「評估與驗證」的巨大缺口

核心論述:相較於基礎或臨床醫學,醫學教育領域存在著極需填補的實證與評估缺口,這是 AI 介入的最佳切入點。

  • CBME 的痛點: 點出在勝任能力導向醫學教育(CBME)中,有大量的臨床知識、溝通技能、態度與執行流程需要被評估。

  • 資源的不對等: 相比於其他醫學領域,醫學教育的實證研究相對匱乏,且目前極度缺乏大量、優質、且能應對複雜情境的評估工具。

  • 虛擬考官的崛起: 帶入 AI 的應用潛力,例如利用生成式 AI 構建虛擬標準病人或虛擬考官,以解決評估人力與標準化不足的問題。

第四部分:不可取代的護城河——心理計量與「硬核驗證」

核心論述:生成 AI 工具很容易,但證明它有效卻極度困難。這份「困難」正是研究者的絕對壁壘。

  • 黑盒子危機: 批判目前的亂象——任何人都會寫提示詞生成一份評分表,但這些 AI 產出的結果在面對高風險的臨床考核時,往往缺乏公信力。

  • 驗證的地獄即是護城河: 強調要證明這些 AI 工具具備真正的信度、效度與反應性(Responsiveness),需要極其嚴謹的心理計量模型分析。

  • 人機協作的新範式: 總結未來的研究模式:將 AI 視為提升效能的引擎(處理繁瑣運算與初步生成),而研究者則全心投入於高階的「研究設計」、「假設驗證」與「實打實的苦工」中。

第五部分:結語(Call to Action)

核心論述:重申研究人員在 AI 時代的時代使命。

  • 總結全文脈絡:AI 加速了知識的普及,但也讓「評估與驗證」的價值,尤其在醫學教育領域,空前突顯。

  • 呼籲學界與實務界:不應只停留在「使用 AI」的表層,而應積極投入資源,研發並驗證新一代的醫學教育評估工具,共同推升這塊領域的知識天花板。

2025年7月20日 星期日

給我的研究生(還有我自己)的一些提示

1. 您想學什麼:請考慮你的興趣/目標還有需求。

你的興趣/目標是你自己的,請自己列出來!也歡迎跟我分享!!

你的需求,請考量你應該具備/學習哪些核心/基礎知識/能力,才能達成你的興趣/目標。歡迎參考八大核心研究能力-欠缺這些能力,您應該無法追求興趣,達成目標。

2. 您預計投入多少時間:以未來半年為例,列出您可以投入的時間。如平均每週可投入幾個小時(或幾個半天)。

你必須要知道:一個全力投入的研究生,就跟上班一樣,每週40小時,沒有寒暑假!這時間/投入的要求只是低標!!培養專業級的競爭力,絕對耗時費力! 

3. 您的方法或與策略為何?

請列出培養核心/基礎知識/能力(或達成目標)的方法。若無好的方法,以及團隊(高手)協助,效能絕對低落。

4. 養成記錄的習慣:

記錄與修改上述3項,且定期與我討論進展與困難。

*1~3應於一個月內記錄之(新進人員),若可,請與老師分享

*至少每週記錄主要投入之學習事項/進度與困難,以及投入時間。紀錄能力/定期紀錄,也是核心能力的訓練/呈現(寫作能力與時間管理)。

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以下是我跟 ChatGPT Canvas 討論後的結果(我做一些調整/修飾):

「給我的新進研究生(還有我自己)的提示」

此文件是一份針對新進研究生所設計的基礎學習與自我管理方案,也是我自身一同回顧、計劃與成長的參考模式。本方案合併「自我探索/認識」「目標設定」、「時間管理」、「學習策略」與「總結反思習慣」之基礎元素,以下分項說明之:

【1. 為什麼是我?】 請思考:我是怎麼成為我的?我的特質是什麼?我過往的學習和經驗怎麼幫助我到現在?我的優點為何?我的不足之處為何?我所處的環境與我期待的未來有什麼聯繫?

【2. 我想學什麼?我的目標是什麼?】 請自由列出你的興趣與目標,我很歡迎你和我分享! 並思考:為了成為你想成為的那個人,需要培養哪些核心知識與技能?這是你的學習「需求」。您10年後想待的工作環境為何?有無特定明確的機構具備前述工作環境?擬成為該機構員工條件有哪些?這些條件應該跟你的學習目標一致!

【3. 我有多少時間?我會如何分配?】 請估計未來半年能夠投入學習的時間,例如每週可使用幾個半天或幾個小時,並進一步配合上述目標進行時間配置。

【4. 我會如何學?我的策略是什麼?】 請列出你打算用來培養核心/基礎技能的方法,如:知識更新、讀書方法、學習工作坊、群組討論、實做與高手交流。 可依目標性質选擇其中符合的路線,例如成閱讀文獻能力,則建議進行「自讀計劃 + 討論 +報告(書面或口頭)+取得高手回饋等」。

【5. 我有養成記錄習慣嗎?】 養成「學習/記錄」習慣,可使用格式化記錄表,包含:

  • 本週學習項目與投入時間

  • 重點與困難

  • 學習成果與自我反思

  • 下週指定目標與要做的事

【6. 我有和指導者緊密從動討論嗎?】每月至少一次討論、評語與釐清困擾。這不僅是進度報告,亦是反思與解惑的好機會。

【7. 我能堅持嗎?有那些成功的關鍵?】 學習絕不是短跑/衝刺,而是經營、堅持與監測的長跑。持續執行上述第1~6項,鐵杵磨成繡花針。

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每週紀錄範例

【第____週】

  1. 本週學習目標(與學習需求對應) ■ ■

  2. 本週實際執行項目 [項目名稱] + [執行內容] + [時間投入預估(小時)]

例: ■ 閱讀《How to write a research proposal》 第1~3章,抄記重點與批注,投入2小時 ■ 與老師討論研究題目之「經典文獻回顧與評析」,投入1小時

  1. 成果與反思

  • 學習結果:

  • 成功之處:

  • 遭遇困難(例:時間分配不完善、學習方法不適合等):

  • 自我評估(一語評論,如我認為這週執行成效為___分):

  1. 下週學習計劃 ■ 預定閱讀/撰寫/執行項目 ■ 預定討論或檢核主題 ■ 本週未解決之困難,需繼續解決者


2025年7月13日 星期日

台灣碩班生英文學習的再思考:AI時代的新挑戰

# 核心議題:在生成式AI普及的今天,台灣碩班生(母語是中文)是否還需要投入大量時間學習英文?

# 現況分析

## 傳統困境

- 英文是科學文獻主要語言,過去必須費力學習

- 缺乏優質師資和練習環境

- 閱讀能力培養困難,寫作訓練更是挑戰

- 投入時間長但成效有限(若對此不確定者,可自行進行英文文獻之閱讀測驗(可使用我發展的GPT--「期刊論文閱讀或報告後,理解程度問答」):閱讀英文文獻之後,以母語撰寫文獻重點,再請生成式AI批改即可知道--您閱讀英文之效能如何?)

## AI帶來的轉變

- 生成式AI已成為閱讀英文論文的主要工具

- 可直接用母語理解和學習知識(可使用我發展的GPT:JM/期刊論文閱讀與彙整;或解惑GPT 這是他人做的)

- 學習效率大幅提升

- 但直接接觸英文的機會減少,學習英文的機會也隨之減少

## 實際使用情況(英文)

- 多數碩士畢業生後續很少精讀英文文獻,更少釐清閱讀問題

- 撰寫英文論文的機會更少(未寫作則難以精準掌握語意)

- 英文能力難以持續進步

- 投資報酬率偏低


# 不同立場的論點

## 支持繼續學習英文

1. **學術品質考量**

   - 直接閱讀原文可掌握精確概念

   - 能判斷AI翻譯準確性

   - 理解作者論述邏輯

2. **職涯發展需求**

   - 國際會議/學者交流

   - 至國外工作

   - 繼續深造

## 支持調整學習策略

1. **效率優先原則**

   - 有限時間應投入專業知識(與研究方法)學習

   - AI工具效能持續提升

   - 語言障礙逐漸消失

2. **務實考量**

   - 達到專業英文溝通層級極其困難,若未達到專業溝通層級--就意義/價值有限

   - 缺乏真實使用環境

   - 即使於碩班學習英文後,之後因使用少,容易退步

# 建議方案

## 1. 分層策略

- **學術導向**:維持較高英文能力

- **臨床就業導向**:掌握基本專業詞彙

## 2. 新素養培養

- **AI工具使用能力**

  - 有效運用AI進行翻譯

  - 判斷翻譯品質

  - 整合多種工具

- **最小必要英文**

  - 專業關鍵詞彙

  - 圖表判讀能力

  - 基本檢索能力(需要專業關鍵詞彙)

## 3. 時間重新配置

將原本學英文的時間用於:

- 深化專業研究能力

- 學習AI工具進階應用

- 培養批判思考能力

- 跨文化理解能力

# 結論

在AI時代,我們需要重新定義「國際化能力」:

- 從「精通英文」轉向「善用AI工具進行跨語言協作」

- 從「英文寫作能力」轉向「母語思考+AI輔助表達」

- 從「語言學習」轉向「工具素養+專業深化」

這不是放棄英文學習,而是在資源有限的情況下,做出更符合時代需求的務實選擇。關鍵在於認清AI工具的能力邊界,並據此制定個人化的學習策略

以上是我跟生成式AI (Claude) 對話後的結論。歡迎惠賜意見!

5年後(AI功力/即時翻譯效能大增後)-這議題(如何選擇)應會更明朗!!

2025年5月2日 星期五

ChatGPT 幫我介紹本人....!!

介紹本人研究、研究生涯、還有一些觀點....

詳ChatGPT 的 My GPTs (請點選/連結):

我的職涯--研究旅程(研究為主、教學還有臨床)問答

為何「您需要」考慮選擇「研究生涯」!!??

生成式AI的研究構想

這些 GPTs 有不同主題,皆有套餐(重點提示),也可以自行點餐(提問)或追問。

您也可選擇語音模式,若有 ChatGPT 會員,但須有點耐心,因為ChatGPT聽中文雖然正確性高,但有點慢。

或有疏誤,但皆可跟我釐清!!

上述 My GPTs 主要取材於我的部落格貼文(已>1000篇,故幾乎無人看得完,有興趣者看看目錄或分類說明後,再說...),還有取材自最近的研究計畫,當然也沒有人想看我已發表的超過250篇論文....

Have fun!!

2024年12月6日 星期五

如何確認一位學者的主要專長? 甚至國際排名

1.從研究結果探究,查詢最近10~15年著作,主要核心成果/專長(方法學)為何?

2.從研究計畫探究,查科技部計畫,最近10~15年,主要核心專長/主題為何?

以我而言,皆以「應用心理計量學」為主,各應用領域/研究對象,只是表象(這只需閱讀與測試,短時間即可熟悉)。

主要專長,需要超過10年以上的功力,才純熟。至少有3個多年期計畫,發表過10篇論文以上。

這主要專長,應是年輕學者所需考量/長期投入者(意即一位學者終生應只有1~3個主專長-否則沒有10年功力//10篇論文,不算主專長)!!

另一種新方式為:至 

 
查詢,如可在 psychometrics 查到我在世界上的排名(也可查到在國內的排名)。
還可查到城市/大學層級之學者排名

這是「出國念博班」或是「擔任博後」的重要參考資訊!


最近還有 ScholarGPS® ,主要功能包括:

1. 龐大數據庫:收錄3000萬學者、5.5萬機構的資料,包含2億份學術著作和30億次引用。

2. 分類系統:將研究分為14個領域、177個學科,以及35萬個專業領域。

3. 主要用途:
- 尋找專家學者
- 評估學術表現
- 機構對標分析
- 人才招聘參考

適合學術界、企業、政府部門等各類組織使用,可根據需求進行客製化分析(如分析全球OT研究人員之專長與排名)。

還有:「研究計畫」可說是研究人員主動/精心規畫之研究構想!

若能查詢得到研究人員多年的研究計畫主題與走向,即可確認該員的長期研究主題、走向、甚至成果。

政府研究資訊系統 GRB」可查詢研究人員所主持或共同主持之研究計畫,所以一位超過10年的研究人員,其長期研究主題、走向、甚至成果皆可被快速掌握!

該系統還提供 word cloud 以呈現研究主題,還有共同主持人(含合作強度/計畫篇數),訊息豐富!!

熟悉以上概念與檢索方式,30分鐘以內應可查清一位研究人員多年的學術成果/專長/國際排名,非常犀利

*更新/彙整既有貼文(最早是2021年貼文)!


2024年12月1日 星期日

一流大學與一流科系---含博班生基礎知識與核心能力養成

分成三部分說明:一、「創立一流大學的理念」我覺得這與創立一流科系/博士班息息相關;二、基礎學科對於OT博班生/後續研究生涯的重要性;三、還有那些基礎與核心能力,以支持博班生以及後續職涯的學術、研究及專業發展

一、陳力俊/創立一流大學的理念

2024-11-29 05:18 聯合報/ 

「搞清楚知識結構就知道基礎學科的重要。所有知識大致分成文科和理科,文科的基礎部分是文史哲,還有人類學跟考古,它們是第一層的學科;社會科學在十九世紀仿照自然科學研究的方法,是從文科發展出來的第二層學科,後來又分成社會學、政治學和經濟學,在此基礎上又發展出來第三層的管理科學、法學等。」

「知道追蹤與應用科技,必須要有一流的工學院;工學院的學生入學的前一、二年,一定要到理學院選數學、物理、化學、生物等基礎學科,因此需要一個一流的理學院。因為一流的工程師必須有深厚的理科基礎,並且未來還需要很多目前不能決定的新興科系,都要從基礎科學延伸出來。」

二、依據基礎學科的重要性原則,職能治療(OT)博士班的基礎學科應結合該領域的核心學術需求和跨學科發展特性。以下是職能治療博士班的基礎學科建議分類(博班生/新進研究人員至少需擇一或二深入/長期鑽研,但勿大於三項[必難以專精/持續]):

# 1. **生命科學(Life Sciences)**

   - **解剖學(Anatomy)**:理解人體結構。

   - **生理學(Physiology)**:探討人體系統運作機制。

   - **神經科學(Neuroscience)**:研究大腦、神經系統及其與行為的關係。

   - **生物力學(Biomechanics)**:分析人體動作及功能。

   - **病理學(Pathology)**:認識疾病的致病機制。

# 2. **心理科學(Psychological Sciences)**

   - **心理學(Psychology)**:涵蓋認知心理學、發展心理學、健康心理學、心理計量學等。

   - **行為科學(Behavioral Science)**:探索人類行為模式。

   - **精神病理學(Psychopathology)**:理解精神健康與障礙。

# 3. **社會科學(Social Sciences)**

   - **社會學(Sociology)**:探討社會與文化對人類行為/健康的影響。

   - **人類學(Anthropology)**:研究人類文化與生活方式。

   - **社會政策與公共衛生(Social Policy & Public Health)**:理解健康政策、健康促進及社會資源。

# 4. **基礎科學(Basic Sciences)**

   - **統計學(Statistics)**:用於研究設計、資料分析與解釋。

   - **研究方法(Research Methods)**:專注於量化與質化研究方法。

   - **基礎物理學與化學(Physics and Chemistry)**:提供輔助理解生物力學與材料科學。

# 5. **職能治療核心學科(OT Core Disciplines)**

   - **職能科學(Occupational Science)**:研究人類的職能及其對健康的影響。

   - **活動分析與職能模式(Activity Analysis & Occupational Models)**:深入探討活動的特性與應用。

   - **復健科學(Rehabilitation Science)**:結合多學科的知識以促進功能恢復。

# 6. **應用科技與新興學科(Applied Technology & Emerging Disciplines)**

   - **輔助科技與人工智能(Assistive Technology & Artificial Intelligence)**:探討科技如何促進職能參與。

   - **環境科學(Environmental Science)**:理解物理與社會環境對個體的影響。

   - **自動化與感測技術(Automation & Sensor Technology)**:研究其在復健與職能評估中的應用。

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這些基礎學科形成OT博士生的基礎知識,也包括進階研究能力和應用技術,為學生提供深厚的學術基礎,以支持其未來在研究與臨床應用中的領導角色。

對我而言,應是心理學之「心理計量學」(我在「新近研究研究人員」時才開始投入)... 這基礎就讓我闖蕩學術界一輩子了!!


三、職能治療博士班學生的訓練,除了基礎學科知識外,應著重培養多方面的基礎與核心能力,以支持其學術、研究及專業發展。以下是建議需要培養的能力(以下 1~8 各大項能力對一位研究人員幾乎都需要,只能慢慢養成,終身學習!!不求皆專精,但至少及格。3~5年功力或10年磨一劍絕對必要;但仍難與20~30年功力者相提並論):

# **1. 研究能力(Research Skills)**

   - **研究設計與方法學(Research Design and Methodology)**:掌握量化與質化研究方法,包括實驗設計、問卷開發、訪談技巧等。

   - **數據分析(Data Analysis)**:熟悉統計分析工具(如SPSS、R、Python)及質性分析軟體(如NVivo)。

   - **系統性文獻回顧與證據統合(Systematic Review & Meta-Analysis)**:能夠檢索、評析並整合相關文獻。

   - **倫理與研究法規(Research Ethics & Regulations)**:熟悉人體研究倫理、隱私保護及相關法規。

# **2. 學術寫作與表達能力(Academic Writing & Communication Skills)**

   - **學術論文撰寫(Academic Writing)**:撰寫高水準的研究論文,適合發表於國際期刊。

   - **學術簡報與演講(Academic Presentation)**:具備清晰有力的學術表達能力,參與國際研討會。

   - **申請研究經費的能力(Grant Writing)**:熟悉撰寫研究計畫書與經費申請書的技巧。

# **3. 批判性思維(Critical Thinking)**

   - **文獻批判(Critical Appraisal)**:運用工具(如Crowe Critical Appraisal Tool, QAREL)評析研究的質量與效度。

   - **問題解決(Problem-Solving)**:分析並解決研究或臨床實踐中的挑戰。

   - **創新思維(Innovative Thinking)**:提出新穎的研究問題與方法。

# **4. 教學與指導能力(Teaching & Mentoring Skills)**

   - **教學技巧(Teaching Techniques)**:能有效教授職能治療專業知識及技能。

   - **學生指導能力(Mentoring Skills)**:協助指導碩士生、實習生完成研究或專業學習。

# **5. 專業領導與管理能力(Leadership & Management Skills)**

   - **團隊合作(Teamwork)**:與跨領域專業團隊合作,提升研究或臨床效能。

   - **計畫管理(Project Management)**:規劃與執行研究計畫,包括時間、資源與進度管理。

   - **領導能力(Leadership Skills)**:在學術、臨床或社區環境中發揮領導作用。

# **6. 技術應用與跨學科能力(Technical & Interdisciplinary Skills)**

   - **資訊科技與數位工具應用(Digital Literacy)**:熟悉文獻管理軟體(如EndNote, Zotero)、生成式AI(如 ChatGPT)、資料分析工具及學術網絡平台。

   - **跨學科合作能力(Interdisciplinary Collaboration)**:整合醫學、心理學、社會科學等領域的知識。

# **7. 專業倫理與文化敏感度(Professional Ethics & Cultural Competency)**

   - **職業倫理(Professional Ethics)**:理解並遵守職能治療專業的倫理原則。

   - **文化敏感性(Cultural Competency)**:能夠在多元文化背景下進行有效溝通與服務。

# **8. 自主學習與終身學習能力(Self-Directed & Lifelong Learning Skills)**

   - **自我管理能力(Self-Management Skills)**:包括時間管理、壓力管理及學術工作規畫。

   - **持續學習(Continuous Learning)**:掌握新知識、新技術,保持專業的與時俱進。

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這些基礎與核心能力不僅幫助博士班學生在學術研究中取得成果,也使其能在未來的職業生涯中,成為具備領導能力與影響力的專業人士。

上述知識與能力的養成之道,主要透過「論文準備/學以致用」與「(國際)高手交流/自暴其短」養成。這需要準備多時,才能寫出一篇稿件,也才有機會讓國際級學者修理/磨練。毫無捷徑!

以上與 ChatGPT 協作,詳: https://reurl.cc/O5knvv 

以上博班生必學的核心能力,跟本人多年來倡導的八大核心研究能力諸多相似!詳: https://reurl.cc/L57q63 

以上可以用聽的,NotebookLM 協助製作的英文 Podcast


2024年11月29日 星期五

善用多種 AI 以優化研究流程

優化的研究流程:

1. 初步方向發想:

   使用 ChatGPT 進行腦力激盪,提出研究構想的雛形。透過其語言處理能力,可以快速探索潛在的研究議題或框架。

2. 文獻檢索與確認:

   - 使用  Perplexity 進行初步文獻檢索,獲取關鍵資訊及其引用文獻(必看)。 

   - 在檢索過程中,將結果與傳統資料庫(如 PubMed 或 Scopus)對照,確保檢索結果的全面性和準確性。這有時間時再投入。

3. 文獻彙整與摘要:

   - 利用 NotebookLM 對檢索到的文獻進行摘要,快速獲取研究的核心內容。

   - 同時標記關鍵細節或有疑慮的部分,於利後續核查。

4. 構想修正與迭代:

   - 基於文獻整理的內容,重新審視研究構想。再次利用 ChatGPT,進一步改善研究方向與假設。

   - 若研究方向發生重大改變,可返回第2步重新檢索相關文獻,確保新的方向基於充分的文獻支持。

5. 語言修飾與結果表達:

   - 在構想基本成熟後,使用 ChatGPT 提供文本修飾建議,以提升學術語言的專業性與可讀性。

   - 針對其修飾內容進行批判性審查,確保每句文字符合學術標準,並且不誇大。

6. 交叉檢查與確認:

   - 在每個階段進行交叉檢查,例如由 Perplexity 提供的文獻是否經得起學術標準的檢驗,NotebookLM 的摘要是否捕捉到關鍵資訊。

   - 保持對最終研究構想的查核,確保AI工具自動化處理的結果符合預期並確保品質。必要時找高手確認!

7. 自動化流程探索(可選進階):

   若研究工作頻繁且重複性高,考慮透過工具的 API 將檢索、摘要和修飾過程串聯起來,建立一個自動化的工作流程,進一步減少手動操作的時間成本。

---

工具特點強調:

1. Perplexity:

   - 提供快速檢索並連結引用文獻,適合建立方向和擴展知識。

   - **改進建議**:搭配學術資料庫使用,以避免偏倚或資料覆蓋不足的問題。

2. NotebookLM:

   - 擅長根據資料生成摘要,適合快速整理重點。

   - **改進建議**:摘要結果需與文獻全文對比,避免忽略上下文或過度簡化內容。

3. ChatGPT:

   - 多功能性強,適用於構想生成、提供評論與修飾文字。

   - 改進建議:對其回應須保持批判性,確保符合學術標準。批判力不足者,宜找高手確認。

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預期成果:

- 整體效率與成果提升達 **5~6 倍**。

- 減少資料處理時間,將更多精力集中於研究設計與批判性分析。

- 提升研究文字表達的專業性與清晰度。

- 維持學術嚴謹性的同時,讓工具真正發揮輔助研究的潛力。

這樣的流程既保留了工具的核心優勢,也融入了更高的嚴謹性和可靠性,適合學術研究者作為長期工作的框架。

以上內容由 ChatGPT 協助生成!我的效率提升至少5倍!!

2023年10月10日 星期二

天花板與自由度--臨床人員與研究人員的比較

我約大三時,看出臨床治療師【升遷/薪水】的天花板,最近數年亦可看出其【成就/貢獻】之天花板,更可看出【緣由何在】!! 

自由度是主要緣由之一。

臨床人員的自由度實在有限!!這自由度亦影響臨床人員衝破天花板限制的機會。

所以我大學畢業後,很快選擇出國念研究所【當時國內無OT研究所】,後續走上學術研究!! 幾乎沒有蹉跎,所以很早【不到40歲】就升到正教授!!

學術研究強調自由,有時間/自由,才能發揮!! 所以我選擇臺大,因臺大提供教授最多時間/最高自由度的環境!!

我的天花板在哪? 那就看我的能耐與選擇【已非魚缸/環境的限制】... 尤其我早升正教授,具備充分/絕對的時間/自由!!

下圖可看到我的天花板... 還有努力空間!!


Source: expertscape

上述或許有些抽象,容後再修!!

2023年8月18日 星期五

期刊論文與英文 閱讀能力 等級

表一:研究生 期刊論文與英文 閱讀能力 等級特徵

等級可理解論文內容之特徵英文閱讀特徵相對應學位
初級能理解論文的基本概念能理解基本的英文句子和常見的單詞。-
基礎級能理解論文的主要觀點,但可能對某些專業術語、概念或研究方法感到困惑能理解簡單的英文段落,但可能需要查詢某些單詞的意思大學新生/大二學生
中級能夠理解論文的大部分內容,包括研究方法和結果。【研究方法是研究所課程重點之一】能夠流暢地閱讀大部分的英文內容,但可能對某些專業術語或複雜的句子結構感到困惑大學高年級學生
進階中級能夠完全理解論文,並能夠評析論文之優/缺點能夠理解專業術語和複雜的句子結構,但可能需要花更多的時間來理解某些段落

【很厲害的】碩士班學生

高級能夠不僅理解論文,還能夠對其進行深入的分析與評析能夠流暢地閱讀和理解大部分的英文論文,包括專業術語和複雜的句子結構博士班學生
專家級能夠從多個角度評價論文,並能夠與自己的研究進行整合能夠快速地閱讀和理解英文論文,並能夠對其進行評價和分析博士後研究員/初級教授
大師級能夠對論文進行深入的批評和分析,並能夠提出創新的觀點和建議。英文閱讀能力達到母語者的水平,能夠輕鬆地閱讀和理解任何英文論文。資深教授/領域專家

這個表格提供一個大致的分級和相對應的學位,但實際上每個人的學習進度和能力不同。然而對於大學生,分級太少【區辨力有限】,學生晉級之難度過高

 

表二:大學生期刊論文與英文閱讀能力等級特徵

等級論文內容特徵英文閱讀特徵
1級可理解論文的標題和摘要,但對主要內容和結論有困難。能理解基本的英文句子和常見的單詞,但對專業/研究方法術語感到困惑。
2級能夠理解論文的摘要、簡介和結論,但對研究方法和結果的細節有困難。能夠閱讀一般的英文段落,但可能需要查詢某些專業/研究方法單詞的意思。
3級能夠理解論文的大部分內容,但對某些專業/研究方法術語或複雜的理論有困難。能夠流暢地閱讀大部分的英文內容,但偶爾需要查詢專業/研究方法術語。
4級能夠完全理解論文,包括其研究方法、結果和結論,並能夠進行基本的評價。【這是研究所課程重點之一】能夠理解專業術語和複雜的句子結構,並能夠流暢地閱讀大部分的英文論文。
5級能夠對論文進行深入的分析與評析,並能夠與其它文獻進行比較和連結。【這是博士班課程重點之一】英文閱讀能力接近或達到母語者的水平,能夠輕鬆地閱讀和理解任何英文論文。【這需要孰悉研究方法始能達成】

*一般大學生,甚至畢業生,大多卡在第3級;畢業後,可能不進則退。

以上主要由 ChatGPT提供。第5級基本上極少數大學生可達成。

2023年8月16日 星期三

資料檢索功力的層級--PubMed 檢索

資料檢索是研究人員的「基本功力」,也是「效率」的指標!

一位研究人員一輩子不可能投入太多的研究題材,所以常用的檢索策略以及檢索原則會跟著研究人員一段很長的時間。

以下簡述檢索功力層級,以及檢核表,可供研究人員/學生確認自己的功力與瓶頸。

表:檢索功力層級
層級*
效能
說明
A
完整、精準

(下方「檢索功力檢核項目」至少熟練 10 項)
檢索策略繁複,如系統回顧之檢索策略、
使用絕大多數相關詞彙(自然語彙、專業詞彙and/or MeSH)、
能排除不相關文獻以提升效能
B
大致完整但不甚精準
或簡單且頗精準
(會遺漏部分重要文獻)

(下方「檢索功力檢核項目」至少熟練 項)
熟悉主要檢索概念與技術(如MeSH, text word, truncation, quotation, limit等)、
設定檢索領域(如 title, author, affiliation等)、
熟練布林邏輯 (OR, AND, NOT)
使用一些常用詞彙(自然語彙、專業詞彙and/or MeSH
C
不佳
key words(常用自然詞彙)檢索為主、
偶爾使用布林邏輯 (AND) 或限制(limit)
*AB二級皆可至少再細分各二級,但暫毋須提出。


檢索功力檢核項目
1. 熟悉常用資料庫所收錄期刊之特質,也就是熟悉搜尋那一個(些)資料庫
2. 能夠找到檢索策略之教學資料(如線上教學媒體)以及範本(如系統性回顧論文 [e.g., Cochrane library] 所列之相關用詞與檢索策略),以學習、查詢及精進檢索策略
3. 熟悉特定領域之檢索(如 title, author, affiliation等)
4. 熟練布林邏輯 (OR, AND, NOT) 之應用
5. 熟悉MeSH 概念且應用於檢索策略中(for PubMed & Medline)
6. 熟悉相關字詞之檢索技術(如truncation [切截])
7. 熟悉如何儲存、重複使用及修改檢索策略
8. 熟悉如何將資料庫之論文輸入至書目資料管理軟體(如Endnote)
9. 已使用 PubMed NCBI 設定定期接收有興趣領域或學者之最新文獻
10. 熟悉至少二種資料庫之檢索方式(至少上述之B級)
11. 熟悉 Endnote(或其它書目資料管理軟體),以有效管理書目資料以及輸出(引用)
12. 已建立興趣領域/model scholars之詳盡檢索策略

以上請惠賜意見(尤其是檢核項目,可修改、添增)!

上述內容是2013的貼文。10年後了.....

ChatGPT 建議之等級與釋例:
等級能力描述檢索技巧職能治療檢索策略/例子
1基礎檢索使用基本的關鍵字進行檢索occupational therapy
2進階檢索使用 Boolean 運算符 (AND, OR, NOT) 進行檢索occupational therapy AND stroke
3專家檢索使用切截字 (truncation) 和檢索欄位設定occup* therap*[Title/Abstract] AND stroke[MeSH Terms]
4專業檢索使用 MeSH (Medical Subject Headings) 進行檢索Occupational Therapy[MeSH] AND Stroke Rehabilitation[MeSH]
5專家檢索+結合所有技巧並使用 filter 進行檢索occup* therap*[Title/Abstract] AND stroke[MeSH Terms] AND (Review[ptyp] AND "last 5 years"[dp])
  1. 基礎檢索: 在這個等級,使用者只需輸入基本的關鍵字進行檢索。例如,輸入 "occupational therapy" 來找到有關職能治療的文獻。

  2. 進階檢索: 使用者開始使用 Boolean 運算符來組合不同的關鍵字。例如,搜尋 "occupational therapy" 和 "stroke" 來找到有關職能治療對中風患者的文獻。

  3. 專家檢索: 使用者使用切截字來擴大檢索範圍,並指定檢索欄位。例如,搜尋標題和摘要中的 "occup* therap*" 和 MeSH 項目中的 "stroke"。

  4. 專業檢索: 使用者完全依賴 MeSH 進行檢索,這是一種更精確的檢索方法。例如,使用 MeSH 項目 "Occupational Therapy" 和 "Stroke Rehabilitation" 進行檢索。

  5. 專家檢索+: 使用者結合所有技巧,並使用 filter 來縮小檢索範圍。例如,搜尋過去五年的職能治療和中風復健的文獻。

這些策略/例子只是一個基本的指南,實際的檢索策略可能會根據具體的需求和目的而有所不同。


以上5等級應可適用於碩班學生之檢索能力分級。

高手等級(我想是第7級)則可參考:

ChatGPT可以幫忙,快速提升至第4~5等級!! 可參考:

文獻檢索:學習相關知識&應用提示


以下為一份將原先的五大步驟與建議內容整合後的「建立PubMed檢索能力/提升檢索效能之步驟」範例,可作為參考使用:

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## 建立PubMed檢索能力/提升檢索效能之步驟(修訂版)

1. **確認並聚焦檢索主題**  
   - **明確定義研究目標或問題架構**:建議先以 PICO(Population, Intervention, Comparison, Outcome)等常見架構幫助聚焦研究方向。  
   - **多方討論與確認**:必要時與指導老師或跨領域專家討論,確保研究主題的可行性及精準度。

2. **收集並評估關鍵字(自然語彙 + 控制詞彙 MeSH)**  
   - **收集自然語彙**:包括學術文章、教科書、個人既有知識,以及可諮詢系統性文獻回顧(若有)或 ChatGPT 等工具取得初步同義詞。  
   - **確定控制詞彙 (MeSH)**:使用 [MeSH Database](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh/) 搜尋,並同時留意可能的 Subheadings(如 therapy、diagnosis 等)或 Supplementary Concepts。  
   - **考慮同義詞與多語系詞彙**:針對研究範圍可能包含外語文獻時,適度加入不同語言或地區使用的關鍵字。

3. **評估各關鍵字與檢索主題之相關度**  
   - **分級管理**:依照「高」、「中」、「低」或「必備」、「可選」等方式區分關鍵字的重要性,並與指導老師溝通確認。  
   - **兼顧敏感度與特異度**:  
     - 需要「完整檢索」時,可優先提高敏感度(納入更多相關性中高的詞彙)。  
     - 若想快速聚焦,可選擇較高特異度的關鍵字縮小範圍,減少無關結果。

4. **學習並應用 PubMed 常用檢索策略**  
   - **布林邏輯 (AND, OR, NOT) 的正確使用**:  
     - AND:用於同時包含多個概念  
     - OR:用於同義詞或擴增檢索範圍  
     - NOT:用於排除特定主題  
   - **進階檢索技巧**:如使用引號、截斷符號 (*)、欄位標籤 [tiab] 或 [MeSH Terms],以及運用 PubMed Advanced Search Builder。  
   - **篩選與限制條件**:適度使用篩選器 (filters)(出版年、語言、文章類型等),並留意是否需要限制臨床試驗、評論型文章,或其他文獻類型。

5. **依據檢索目標整合關鍵字與檢索策略,並動態調整**  
   - **區分檢索深度**:  
     - 快速或粗略查找:以高特異度關鍵字為主,減少無關結果。  
     - 詳細或完整查找:若為系統性文獻回顧或重要研究,需同時納入所有關聯度高的關鍵字,以提高敏感度。  
   - **檢索結果檢視與修正**:  
     - 先行小規模檢索,根據初步結果回饋,調整布林邏輯、增減關鍵字或篩選條件。  
   - **檢索式紀錄與重現**:  
     - 記錄最終檢索式、執行日期、結果數量及篩選條件,確保未來能重複並驗證結果。

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### 總結

- 透過**明確主題 → 收集並篩選關鍵字 → 學習並熟練檢索策略 → 動態優化**的流程,可有效提升 PubMed 檢索的效率與品質。  
- 如需更全面的文獻收集,可考慮**跨資料庫**(如 Embase、Cochrane Library、Web of Science 等)搜尋,並同樣套用上述步驟確保一致性和完整性。  
- 最後要強調,任何檢索策略都需在實際執行後持續檢驗與修正,才能得到最貼近研究需求的文獻結果。