nano banana 的繪圖功力！！

 

皆為3分鐘內完成

已難預測，AI過幾年後的發展了！！

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以下是Nov. 29, 2025

玩玩將摘要改成圖示

要全改成中文，只是1分鐘... 以後海報繪圖... 就交給 nano banana！！

這週的三場演講之一：第1次到中研院演講

2025年11月22日（週六）下午，至台灣痠痛學會（Taiwan Sng Society）演講，主題是「痠覺(Sng)臨床評量表之發展提案 」。

這應是我近年來，聽眾中最多正教授的演講。

演講旨在探討「痠」（sng）作為獨立於疼痛之外的臨床症狀及其評估困境 。

因目前缺乏適用於痠覺特性的多項目臨床評量工具，影響診療效能與研究效度 。為此，提案計畫建立痠覺的操作型定義，並發展包含個案自填、專家訪談及ChatGPT協助的三版本評量表 。內容重點展示利用大型語言模型（LLM）進行結構化訪談的潛力，以解決傳統評估費時且難以彙整的問題，並詳細列出訪談流程與題目範例 。

最終目標是透過驗證量表的信效度，協助臨床鑑別診斷與精準醫療的發展 。

以下部分PPT附圖，是這幾天，我讓 Banana (Gemini) 繪製的... 

溝通同理的下階段應用對象

可用於「師生互動」... 這價值高，但歧異性也高....

收案難度也高...

• 合作迄今，你目前為止，覺得最困惑的是什麼？
• 「犯錯是學習過程的一部分」，而不是「不可原諒的失敗」。
• 優先討論其「決策的思考過程」
• 傳統的「三明治回饋法」（先讚美、再批評、後鼓勵）已被證實效果不彰，學員常只記得前後的讚美，或對中間的批評感到困惑。
• 建立「心理安全感」！
• 文獻新知： 近期研究轉向更清晰、以行為為導向的回饋模式。
• 臨床應用：

DEFT 模式： 台灣本土有文獻（如2021年）探討「DEFT」溝通模式的應用，此模式包含：

D (Describe): 描述具體觀察到的行為（客觀事實）。

E (Express): 表達該行為帶來的感受或影響。

F (Feedback): 提供具體的改善建議或回饋。

T (Talk): 雙向討論，確認學員的看法與後續計畫。

「停、看、聽」 (Stop-Start-Continue) 模式： 一種直接且具行動導向的回饋法，要求學員「停止」某個無效行為、「開始」某個新行為、「繼續」某個好行為。

• 鷹架式對話 (Scaffolding Conversation): 教師像搭建鷹架一樣，透過一系列有層次的提問，引導學員自行建構答案，而非直接給予解答。例如：「你觀察到病人數據的主要變化是什麼？」、「這可能代表什麼生理意義？」、「你的優先處置會是什麼？為什麼？」。
• 反思性提問 (Reflective Questioning): 在事件發生後，引導學員進行反思。例如：「回想剛剛的急救過程，你覺得哪部分做得最好？哪部分你希望可以做得不一樣？」。

表層錯誤與深層問題的關聯

我的問題：「有關外顯的問題，可能只是冰山一角。這有無具體的實例，請以學術研究基本能力為例說明之。如教授看到「已投入多年研究者」很基礎（碩士層級）錯誤，這應非特例，而是還有很多未暴露的問題」

生成式AI回應： 您提出了一個非常精闢的觀察。確實，在學術研究中，當我們發現一個明顯的基礎錯誤時，往往預示著更深層、更廣泛的能力缺失。以下用學術研究基本能力為例來說明這個「冰山理論」：

## 表層錯誤與深層問題的關聯

### 案例一：文獻引用錯誤

**表層現象**：「已投入多年研究者」引用文獻時出現格式錯誤，或引用內容與原文不符

**潛在的深層問題**：

- 文獻閱讀不夠仔細，可能只看摘要就引用

- 缺乏系統性文獻整理能力

- 對該領域的經典文獻不熟悉

- 未建立良好的知識管理系統

- 可能存在學術誠信意識薄弱

### 案例二：統計分析基礎錯誤

**表層現象**：混淆相關性與因果關係，或使用錯誤的統計檢定方法

**潛在的深層問題**：

- 研究設計能力不足

- 對研究假設的理解模糊

- 缺乏批判性思維

- 可能從未獨立完成過完整研究

- 對數據的本質理解不足

- 無法判斷研究結果的合理性

### 案例三：實驗記錄不完整

**表層現象**：實驗筆記本記錄潦草、缺少關鍵參數

**潛在的深層問題**：

- 缺乏科學研究的嚴謹態度

- 不理解實驗可重複性的重要性

- 可能存在數據管理混亂

- 無法進行系統性的問題排查

- 團隊協作能力欠缺（他人無法接手其工作）

## 為何這些問題到「已投入多年研究」後階段才被發現

1. **指導模式的遮蔽效應**：在碩博士階段，導師和學長姐的密切指導可能掩蓋了獨立研究能力的不足

2. **分工細化的影響**：許多研究生只負責研究的某個環節，從未經歷完整的研究流程

3. **評估機制的局限**：

   - 學位論文可能經過多次修改，掩蓋了原始能力

   - 發表的論文可能有共同作者的大量貢獻

   - 考試成績無法反映實際研究能力

4. **環境轉換的挑戰**：「已投入多年研究者」仍需要更多獨立性，原本的支持系統消失，問題才完全暴露

## 診斷與改進建議

### 早期診斷方法：

- 要求獨立完成一個小型但完整的研究項目

- 進行研究提案的口頭報告和答辯

- 定期審查原始數據和實驗記錄

- 觀察其提出研究問題和解決問題的過程

### 系統性改進策略：

- 建立完整的研究能力評估清單

- 提供結構化的補強訓練

- 指定資深研究員作為mentor

- 建立定期的進度檢查機制

這個現象提醒我們，在學術訓練中不能只關注最終成果（論文發表），更要重視過程中基本功的扎實訓練。一個看似簡單的錯誤，往往反映出整個訓練體系中的系統性缺失。

GKCSAF GPT rating 的困境

區辨力有限--我們即使給GPT不同溝通能力（含專家評估高中低溝通能力）的逐字稿，GPT 評分結果仍趨向集中，SD變小（比專家評分的SD小很多）（圖）。

圖：專家與GPT評估GKCSAF之分數分布趨勢與差異（專家評分[灰色]由高至低；GPT評分[天藍色]分數較為集中）

可能的解決方法之一，或是給予GPT高中低溝通能力的逐字稿，提醒 GPT 盡力區辨個別差異...

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以下是 Claude AI 的建議：

這個「分數集中化」現象確實是GPT評分系統的重要限制，反映了幾個關鍵問題：

問題分析

1. 迴歸均值傾向

GPT可能過度學習了訓練資料中的平均表現，導致：

• 對極端表現（特別優秀或特別差）的辨識不足
• 傾向給出「安全」的中間分數
• 缺乏對細微差異的敏感度

2. 缺乏真實臨床判斷經驗

• GPT缺少實際觀察不同能力層級治療師的經驗
• 無法像人類專家那樣累積對「優秀」vs「普通」vs「需改進」的直覺判斷
• 可能過度依賴表面的語言特徵而非深層的溝通品質

3. 評分標準的理解限制

• GPT可能僅理解評分標準的文字描述，但缺乏對實際應用時細微差別的把握
• 對於什麼構成「卓越」或「不足」的溝通，可能缺乏具體的內在標準

改善建議

短期策略

1. Few-shot prompting with anchoring examples

• 在prompt中提供明確的高、中、低分範例
• 特別強調極端案例的特徵
• 要求GPT先識別屬於哪個能力層級，再進行細部評分

2. 評分校準機制

建議prompt架構：
- 先要求GPT識別3-5個關鍵溝通事件
- 對每個事件評估其品質（優/可/差）
- 基於事件分布決定整體分數範圍
- 最後才給出具體分數

3. 強制分布考量

• 明確告知GPT期望看到分數的變異性
• 要求GPT在評分前先排序多個案例（如果同時評多個）

中長期策略

1. Fine-tuning with expert-annotated data

• 收集專家一致認定的高、中、低分案例
• 特別標註關鍵差異點
• 使用這些資料進行模型微調

2. 開發階層式評分系統

第一層：分類（優秀/良好/待改進）
第二層：在類別內細分（如優秀中的高/中/低）
第三層：給出具體分數

3. 結合多個評估策略

• 使用不同的prompt策略多次評分
• 分析評分的一致性和變異性
• 可考慮ensemble方法

驗證建議

1. 診斷性測試

• 創建明確的對比案例（如同一情境的優劣版本）
• 測試GPT是否能識別關鍵差異
• 記錄哪些特徵GPT容易忽略

2. 敏感度分析

• 系統性地修改逐字稿中的關鍵元素
• 觀察分數變化是否合理
• 識別GPT的「盲點」

3. 與專家評分的差異分析

• 不只看總分，更要分析哪些案例GPT給分特別保守
• 找出專家認為差異大但GPT認為相似的案例對
• 理解背後的評判邏輯差異

實務考量

如果短期內無法解決這個問題，建議：

1. 調整使用定位：將GPT評分器定位為「初步篩選工具」而非「精確評分工具」
2. 結合人工複審：對GPT評分集中的案例，特別進行人工複審
3. 透明溝通：向使用者說明目前的限制，特別是在區分能力層級方面的不足

這個問題突顯了目前LLM在專業判斷任務上的根本限制——它們擅長識別「是否符合標準」，但在判斷「符合程度」的細緻差異上仍有很大改進空間。

規模或格局？

有點哀怨

商業化或產業化，才有的規模或格局，學術界可做到哪？我可以做到哪兒？

集群、專精且有實務需求，應是必要條件！

我若好好架構醫學教育研究... 研究議題/人才集群，可做到哪個程度？

以GPT分析學員於FIFE訪談之同理表現，並設計理想的模擬對話

主要prompt如下：

您是一位 FIFE 與 NURSE 專家，請依據使用者之要求，執行以下任務：

當使用者上傳FIFE訪談逐字稿，且輸入1時：請分析FIFE 訪談中，適用 NURSE 之所有對話情境。

當使用者輸入2時：請分析上述適用 NURSE 之最佳對話情境4~8項，且依適用性，排列之（最適用者排前）。

當使用者輸入3時：請分析上述適用 NURSE 之最佳對話情境，評論訪員執行NURSE之程度，各項評分為0-1-2-3（3為最佳）。需引用逐字稿，並說明評分理由。

當使用者輸入4時：請將上述適用 NURSE 之最佳對話情境，且平均評分最差的2～3種情境，依據NURSE概念，說明訪員如何執行NURSE以徹底執行NURSE。

補充指令（for 模擬對話）：請依據上傳逐字稿與上述建議，模擬上述情境A，學員與個案完整執行NURSE之互動對話。

成果如連結所示

註解：NURSE 是一個用於教導醫療人員如何回應病患情緒的助記詞（Acronym）。NURSE 代表 Name（命名）、Understand（理解）、Respect（尊重）、Support（支持）、Explore（探索）。