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2024年12月11日 星期三
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3日 星期二
研究能力的養成與深化之路
從基礎養成、成功關鍵、以及長期投入三項說明之：
# 一、基礎養成階段
1. 碩士階段
- 扎實修習研究所課程，打好理論基礎
- 開始實作：撰寫研究計畫與論文
- 重點：與指導教授密切互動，接受指導與修改
2. 博士階段
- 延續碩士階段的基礎訓練
- 進階發展：積極與國際學者交流
- 關鍵：善用審查委員意見持續改進
- 特色：這是終身學習的開始，非畢業即結束
# 二、成功關鍵（需找到或營造良好的學習環境）
- 投入充足時間與專注力
-每次與指導教授討論前做足準備
- 認真思考並回應（高手）審查意見
- 保持學習熱忱與鑽研精神
# 三、不同階段的時間投入示例
1. 碩士在職生
- 案例：週末討論，累計約100次
- 每次30-50分鐘深度交流
- 證明：即使是在職，堅持付出也能有成果；但仍須持續，才能向上提升
2. 博士全職生
- 投入程度：>4年全職深耕
- 討論次數：遠超過100次
- 特點：自主研究/準備時間更長，討論品質更高
3. 專業研究人員
- 年度目標：至少完成一份研究計畫、一篇國際期刊論文
- 要求：投入大量自主研究/準備時間
- 成果：（才有機會）能與研究團隊及國際學者進行高層次交流/成長
# 結語
研究能力的培養是一個循序漸進、永無止境的過程。從碩士到博士，再到專業研究人員，每個階段都需要持續投入、保持熱情。時間的積累與堅持不懈的努力，終將轉化為深厚的研究功力。就業環境以及團隊支持，絕對是關鍵！！
以上由 Claude AI 協助潤飾而成。
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
「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。
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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！！
2024年11月26日 星期二
檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation) + NotebookLM
為了解決大型語言模型(Large Languae Modls, LLMs)的一些局限性（如hallucination/幻覺），研究人員開發一種名為檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)的最新技術。RAG能夠讓LLMs參考可靠的外部知識，從而提高模型的表現。以下是RAG的主要特點和優勢：
RAG的原理在於結合二個關鍵組件：
- 檢索模型：負責從外部知識庫中獲取與查詢相關的資訊，外部知識庫係由使用者提供。
- 生成模型：利用檢索到的資訊和原始查詢來產生回應。
RAG的優勢
- 提高準確性：通過引用外部可驗證的資訊，RAG可減少LLMs產生錯誤或虛構回應（即「幻覺」）的風險。
- 即時資料更新：RAG允許LLMs獲取最新資訊，無需重新訓練模型。
- 成本效益：相比持續微調LLMs，實施RAG可能更具成本效益。
- 增強相關性：通過利用特定領域或專有數據，RAG可以使LLMs的輸出更符合特定人士/組織的需求。
RAG的應用：RAG在需要維持準確性和相關性的領域特別有用，例如：
- 客戶支援聊天機器人
- 問答系統
- 知識密集型應用程序
NotebookLM 是 Google 推出的一款實驗性 AI 工具，旨在提升使用者在處理和組織筆記、文件及想法時的效率。這款工具結合先進的語言模型技術，特別是基於 Gemini 的模型，能夠幫助用戶快速理解、分析和擴展其上傳的資料（亦即應用上述RAG＋LLMs）。
NotebookLM 的主要功能
- 資料整合：用戶可以上傳各種文件類型，包括 Google 文件、Google 幻燈片、PDF 檔案及網址。NotebookLM 利用這些來源進行後續的互動和分析。
- AI 驅動的分析：該工具能自動生成上傳文件的概述、摘要、關鍵主題以及建議問題，幫助用戶更好地理解內容。
- 智能問答：用戶可以針對其來源提出問題，NotebookLM 將提供帶有內嵌引用的答案，直接鏈接到原始文件的相關部分。
- 筆記和組織功能：NotebookLM 允許用戶創建、保存和組織筆記，並能將選定的筆記轉換為大綱、目錄或學習指南。
- 協作功能：用戶可以與他人共享筆記本，促進協作研究和學習。
- 音頻導覽：NotebookLM 能生成短小、有趣的“播客風格”音頻，讓用戶能夠以聽覺方式吸收信息。這功能強大！！如討論我的 blog 之 Podcast 音頻，但目前只有英文。
使用 NotebookLM 的優勢
- 時間效率：NotebookLM 大幅減少閱讀和摘要所需的時間，使得用戶能更專注於信息的應用。
- 增強生產力：通過簡化信息消化過程，用戶可以在更短時間內完成更多任務，例如準備報告或進行研究。
- 個別化體驗：該工具根據用戶的過往互動和偏好自定義摘要和見解，確保最相關的信息可被突顯。
2024年11月22日 星期五
MID (Minimal Important Difference)與MIC (Minimal Important Change)的主要差異
MID (Minimal Important Difference)與MIC (Minimal Important Change)的主要差異如下:
基本定義不同:
MIC指的是個人隨時間變化的最小重要閾值(threshold for a minimal within-person change over time),代表病人認為自己有重大改變的最小變化程度。
MID則是指不同群體之間的最小重要差異(difference between groups of patients),例如報告"稍有改善"的病人與報告"無改變"的病人之間的差異。
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