2026年9月15日 星期二

用 AI 改善學術寫作:主旨清楚、句子連貫、主張有據

課前導讀(給修「人工智慧入門」課--士捷開授--之學生)|建議安排約 35 分鐘:閱讀與思考 20 分鐘,短練習 15 分鐘。

當你把一段文字交給 AI,輸入「請幫我潤飾」,往往很快就能得到一個新版本。但面對修改後的文字,你能說出哪裡變好了、為什麼比較好,以及哪些地方仍然不能接受嗎?

這些判斷,是我們這次要練習的寫作能力。AI 可以提出修改選項;作者需要理解自己的主張、掌握證據,並決定如何向讀者說明。

本文參考 Journal of Clinical Epidemiology 的科學寫作系列,以及 Williams 與 Bizup 的 Style: Lessons in Clarity and Grace,整理出三項課堂檢查原則(主旨清楚、句子連貫以及主張有據),並加入自編案例與 AI 練習。這三項原則是本課的教學整理;文中的研究數字與案例皆為虛構,僅供練習。

一、動筆之前:這一段要讓讀者理解什麼?

先暫停修字,寫下一句話:

讀完這一段,我希望讀者理解____。

如果你只能填「AI 很重要」或「這個研究很好」,再往下問:對誰重要?處理什麼問題?目前知道什麼?這一段要往前推進哪一步?

前言與討論的工作不同。前言引導讀者理解研究為何值得做,並逐步收斂到研究問題;討論則從研究發現出發,解釋其意義、與既有知識的關係,以及推論限制。可分別參考 JCE 的前言寫作討論寫作短文。

例如,同樣談「AI 輔助訪談練習」,兩個章節可以有不同任務:

位置本段想回答的問題寫作前要準備的材料
前言為何需要研究 AI 回饋是否能幫助學生學習訪談?學習困難、現有教學方法、相關研究及仍未釐清的問題
討論本研究的發現,對 AI 回饋的用途提供了什麼資訊?實際結果、可比較的研究、研究限制及合理意涵

這不是固定段落模板。「研究仍不足」需要文獻查核,不能只因自己沒讀過,就寫成「過去從未有人研究」。

二、三項檢查原則

1. 主旨清楚:每一句都在幫忙說明同一個重點

試著把段落濃縮成一句話,再檢查其他句子各自的作用:提供證據、解釋原因、補充條件、提出限制,或引出下一個問題。

如果某一句談的是另一件值得討論的事,可以移到其他段落。內容與研究主題有關,還不足以成為它留在本段的理由;你需要說明它如何幫助讀者理解本段主旨。

練習時可先把主旨放在段落前方,方便讀者掌握方向,但不必把「第一句一定是主旨句」當作所有文章的硬性規定。

自問:刪掉這一句,會少掉理解主旨所需的哪一項資訊?

2. 句子連貫:讀者看得出前後句的關係

Style 區分相鄰句子的銜接與整段的整體連貫:句子接得上,整段仍可能逐漸偏離重點。這提醒我們同時檢查局部關係與段落方向。以下例句均為自編。

比較這兩種表達:

修改前:

學生使用 AI 練習訪談。教師時間有限。個別回饋很重要。系統提供建議。

修改後:

學生練習訪談時,需要針對提問方式獲得個別回饋。提供這類回饋需要教師投入時間,因此本課嘗試以 AI 提供初步建議,再由學生依據訪談內容查核。

修改後的讀者可以追蹤「個別回饋 → 提供回饋所需的時間 → AI 的初步角色」。這段是在說明教學安排,尚未宣稱 AI 已經節省教師時間;若要主張節省時間,就必須另有測量資料。

修訂時可以做三件事:

  • 從前句已出現、讀者熟悉的資訊,帶入下一句的新資訊。
  • 讓讀者容易辨認誰做了什麼,例如把「回饋之提供由系統進行」改成「系統提供回饋」。
  • 說清楚是補充、轉折、因果還是限制;使用「因此」前,先確認前面的資料確實支持後面的推論。

自問:讀者是否需要自己猜,這一句為什麼接在上一句後面?

3. 主張有據:文字的力道符合證據

把一段文字分成三層,可以看出推論有沒有跳得太遠:

  1. 觀察到什麼?實際收集或分析的結果。
  2. 如何解釋?這些結果可能代表什麼,還有哪些解釋?
  3. 建議做什麼?依目前證據,下一步適合採取什麼行動?

例如,課後滿意度高,描述的是參與者的使用感受。若沒有能力測驗,就無法據此判斷學生的獨立能力是否提升。即使有前後測進步,也還要檢查比較條件及其他可能原因,才能討論改善是否由該教學方式造成。

僅把「證實」換成「可能」仍不夠。若根本沒有測量某項能力,寫成「可能提升該能力」仍應交代這是待驗證的假設,不能把它當成已得到的結果。

自問:我可以指出,支持這句話的是哪一項結果或哪一段來源嗎?

三、完整示範:從滿意度,能走到哪一個結論?

練習材料

以下是虛構的職能治療教學研究,不是已發表研究:

  • 24 名職能治療學生參加一次 AI 輔助訪談練習。
  • 所有學生完成課後滿意度問卷,平均為 4.5/5 分。
  • 沒有前測、比較組,也沒有獨立訪談能力測驗。
  • 沒有測量教師工作時間。

原稿

本研究證實 AI 能有效提升職能治療學生的訪談能力。24 名學生參與練習後,滿意度平均為 4.5/5 分。AI 可以隨時提供回饋,教師工作也很忙,因此這套系統能減輕教師負擔,應全面導入職能治療教育。

先停下來,找出你認為最需要修改的兩個地方,再看下面的分析。

問題在哪裡?

原稿內容問題修訂方向
「證實……提升……訪談能力」實際收集的是滿意度,沒有測量訪談能力先說明觀察到的滿意度結果,再界定不能推論之處
「AI 可以隨時提供回饋」提供的材料未檢查系統是否隨時可用,也未評估回饋品質移除,或在有功能資料時另行描述
「能減輕教師負擔」沒有測量教師工作時間,且加入另一個尚無證據的主張列為未來可測量的問題
「應全面導入」一次活動的滿意度資料不足以支持廣泛推行改成與現有證據相稱的下一步研究建議

一個可接受的修訂版本

在這次 AI 輔助訪談練習中,24 名職能治療學生的課後滿意度平均為 4.5/5 分,呈現本次參與者正向的使用感受。然而,本研究未測量獨立訪談能力,也未設置前測或比較組,因此無法判斷這項練習是否提升訪談能力。後續可加入新案例的獨立能力評量及適當的比較條件,進一步檢驗學習成效。

這個版本的主旨是「滿意度結果及其推論範圍」。第二句限制第一句的解讀,第三句回應尚缺的證據。教師負擔可以是另一個研究問題,但本段沒有足夠材料支持它。

這也不是唯一正確的修訂。若本段只需簡短報告滿意度,可把後續研究安排移到另一段;關鍵是每次取捨都能說明理由。

四、讓 AI 參與「發想—撰寫—確認」

發想:先交代問題、讀者與材料

你可以先寫一句主旨,列出手邊的結果或來源,再請 AI 協助檢查段落架構。例如:「這段要讓職能治療教師理解目前資料能支持的結論。請檢查我的主旨與材料是否對應,指出仍缺什麼資訊。」

撰寫:先自己嘗試,再取得適量回饋

開啟 實證導向學術寫作教練 Gem|學生試用版,貼上以下提示,並填入自己的內容:

請用教練模式協助我練習學術寫作。

我的讀者:____
這段位於:前言/討論/其他____
我希望讀者理解:____
原稿:____
可用的來源摘錄或研究結果:____

請依「主旨清楚、支持與銜接、忠於證據」檢查。
先指出最重要的兩個問題,說明理由,再問我一個引導問題。
暫時不要重寫整段,等我自行修訂後再比較。
沒有來源支持的內容請標為待查證,不增加數字或引用。
請區分你實際看過的材料與尚未核對的資訊。

如果無法開啟 Gem,也可將同一份提示與材料貼入可用的一般 LLM。

確認:把修訂稿帶回材料逐句檢查

AI 回覆後,請特別查看:

  • 它是否改變原本的研究對象、數字或結果?
  • 它是否把使用感受寫成能力提升,或把關聯寫成因果?
  • 它是否加入沒有提供、也未核實的引用?
  • 它提出的修訂,是否仍服務於你原先決定的段落主旨?

本練習以你提供的材料為查核依據。AI 說「已確認」,仍要看它確認了哪份來源、哪一段內容;沒有原文時,就保留待查證狀態。

五、15 分鐘短練習:留下自己的判斷

以下另提供一個虛構案例。閱讀後先自行作答,再向 Gem 取得回饋。

材料:16 名職能治療學生使用一個文獻評讀教練,完成同一份練習。12 人表示回饋「容易理解」。沒有測量評讀正確率、完成時間或後續獨立表現。

待修訂段落:

文獻評讀是研究生的重要能力。本次有 12 名學生認為 AI 回饋容易理解,因此這個教練提高了評讀的正確率與效率。科技持續進步,未來可讓學生完全依賴 AI 評讀文獻。

請依序完成:

  1. 自行判讀,3 分鐘:寫出本段應有的主旨,圈出兩個最重要的問題。
  2. 自行修訂,4 分鐘:依提供的材料重寫一小段,保留有依據的資訊。
  3. 向 Gem 取得回饋,4 分鐘:貼上材料、原稿與自己的修訂,請它檢查,而不是直接代寫。
  4. 查核與紀錄,4 分鐘:決定是否再次修改,完成下列三句。
我原先最重要的問題是:____。
我採納/修改/拒絕 AI 的____建議,因為____。
下次不用 AI 時,我會先檢查____。

不必提交完整對話,只保留能呈現你如何判斷的片段。這份紀錄可直接納入原訂寫作學習單,不另增加一份心得報告。

六、回到自己的寫作:如何知道自己學會了?

接著進行原訂寫作作業時,選一段自己的前言或討論初稿,附來源摘錄;尚無初稿者可使用教師提供的材料。用相同原稿與來源比較兩版提示,再記錄修訂及取捨理由。

第一版可使用自己原本的問法;第二版明確交代任務、依據、限制、產出與驗收標準。比較實際結果,不必預設第二版一定比較好。本篇的 15 分鐘短練習是導讀活動,自己的段落實作則計入原先安排的作業時間。

完成作業後,再換一段新材料,關閉 AI,試著獨立指出問題並修訂。課堂會用這種方式檢查原則的運用;之後也可以隔一週再做一次,觀察哪些判斷仍能保留。

一段文字變好了,是作品的進展;能說明修改理由,並在新段落獨立運用,是我們要繼續收集的學習證據。

下次請 AI 幫忙之前,先寫下那一句話:「我希望讀者理解____。」寫作的方向,從這裡開始。

參考來源與延伸閱讀

以下是本文寫作組織與表達原則的參考來源。AI 教練流程、課堂安排、範例與練習由本文另行設計,並非原教材已驗證的教學介入。

  1. Kotz, D., & Cals, J. W. L. (2013). Effective writing and publishing scientific papers—part I: how to get started. Journal of Clinical Epidemiology, 66, 397. DOI。選讀重點:先建立研究主線及段落骨架。
  2. Cals, J. W. L., & Kotz, D. (2013). Effective writing and publishing scientific papers, part III: introduction. Journal of Clinical Epidemiology, 66, 702. PubMedDOI。選讀重點:背景、研究理由與目的如何連接。
  3. Cals, J. W. L., & Kotz, D. (2013). Effective writing and publishing scientific papers, part VI: discussion. Journal of Clinical Epidemiology, 66, 1064. PubMedDOI。選讀重點:結果的解釋、限制與意涵。
  4. Williams, J. M., & Bizup, J. (2017). Style: Lessons in Clarity and Grace (12th ed.). Pearson. 本文參考第 5 課「Cohesion and Coherence」及第 8 課「Global Coherence」;出版社書籍頁目前介紹第 13 版,與本次使用版次不同。

搭配觀看:科學寫作基本原則。搭配閱讀:如何問 AI 問題AI 輔助自我調節與精熟學習循環。以上是課程其他指定材料,時間依整體課前安排計算;本篇文末的教材選讀則供有需要時延伸。

AI 幫我寫得更好,我也學會了嗎?實證導向學術寫作教練的設計與 Gem 試用


最近在準備研究生課程時,我一直在想:當 AI 能幫我們發想、找文獻、寫段落與修改文字,這些協助要如何累積成自己的能力?

文章變得流暢,並不等於作者已掌握論證;當下看懂修改,也不代表下次能獨立運用。我已將這些想法做成「實證導向學術寫作教練」Gem 試用版,先聚焦研究論文的前言與討論,讓寫作成果與能力培養一起往前走。

更新(2026年9月15日):寫作教練已完成初版建置與有限功能測試。由於我目前的 My GPTs 版本無法對外分享,本文提供可分享的 Gemini Gem 版本,歡迎讀者實際操作並提供意見。這是試用工具,教學成效仍待驗證。

立即試用:實證導向學術寫作教練 Gem

點此開啟寫作教練 Gem,開始練習

開啟後依畫面登入 Google 帳號,輸入「開始」查看選單,或輸入「5」進行段落練習。初版聚焦前言與討論,支援繁體中文引導及中英文撰寫。連結已設為知道連結者可檢視與使用。

目前適合先試:段落發想、修訂與提供原文後的證據核對。即時文獻搜尋尚未通過本次測試;請自行開啟來源核對,或提供可公開的摘要/原文,不能把產生的連結當作已查證。

一、先問三個問題:學什麼、怎麼學、如何知道學會了?

我認為,AI 輔助自學需要持續回答三個問題。

  • 學習目標:這次希望完成什麼?長期希望具備什麼能力?目標來自自己的選擇,還是課程、指導老師或工作的要求?即使是外在要求,也要釐清自己是否認同、為何值得投入。
  • 學習方法:目前卡在想法、證據、組織,還是表達?需要提問、提示、示範,或先自行嘗試?適合的方法應依實際表現調整。
  • 學習成效:今天的段落改善了什麼?一週後面對新材料,能否自己辨認問題、提出修訂並解釋理由?

這三個問題同時涉及知識、技能與態度。例如理解段落原則、實際修訂論述,以及願意查證、承認不確定並修改自己的主張。

二、為什麼先從前言與討論開始?

前言要說清楚:我們已知什麼、還不知道什麼,以及這個未知為什麼重要。「沒有人研究過」還不夠,必須說明它妨礙了什麼理解或實務判斷。

討論要說清楚:本研究讓我們多知道了什麼。它需要回應研究問題、比較既有發現、考慮不同解釋,並說明限制如何影響結論。

這兩個部分都需要作者做研究判斷,也很適合用來練習將零散資訊組織成有依據的論述。

三、設計理念:讓證據、推論與修訂理由都看得見

我希望這個寫作教練同時追求兩項成果:文章品質提升,以及作者能力提升。

教材方面,JCE 的科學寫作系列可提供論文主線、章節功能與一致性原則;Williams 與 Bizup 的《Style: Lessons in Clarity and Grace》則協助從讀者角度理解句子、段落與修訂選擇。

例如,句子是否讓人看出「誰做了什麼」?前一句的訊息是否自然帶入下一句?段落中的每句話是否支持主旨?這些原則需要依情境運用。被動語態有時有助於銜接,不能機械式地全部改成主動。

目前已設定兩種互動模式:

  • 教練模式:先讓學生說明想法或嘗試寫作,再提供少量提示、追問與局部示範。
  • 協作模式:已有清楚架構與材料時,協助草擬、修訂及比較版本,同時保留修改理由與待查證事項。

使用者可依需求切換。支持程度應隨表現調整,既不讓連續追問拖慢工作,也不過早替學生完成所有思考。

四、搜尋與確認文獻,是論述形成的一部分

寫前言與討論,搜尋文獻不能只替既定想法找支持。支持、相反與限制適用範圍的證據,都應進入判斷。搜尋結果也可能促使我們修改原來的主張。

教練指令要求依三層進行確認:

  1. 文獻是否存在:核對題名、作者、年份、DOI 或 PMID。
  2. 文獻是否支持這句話:檢查原文內容,而非僅依題名或摘要判斷;只取得摘要時須明示。
  3. 支持到什麼程度:考慮研究設計、對象、測量、品質與限制,判斷目前措辭是否合理。

舉例來說,「學生喜歡 AI 寫作工具」的研究,不能直接支持「AI 提升了學生的獨立寫作能力」。前者提供使用感受,後者需要不同的評量證據。

因此,設計中的核心產出之一是「主張—證據對照表」:逐項記錄段落主張、對應來源與位置、支持程度、相反證據,以及建議措辭。找不到依據時,就標記待確認或限縮主張。

此外,要保留搜尋日期、範圍、搜尋式與選文理由。初步探索不能直接當成完整的研究缺口查證;找到多篇文章,也須留意是否來自同一研究。

五、建置流程:先整理規準,再測試教練

建置與後續改進依循以下五個步驟:

  1. 界定範圍與成功標準:初期聚焦前言與討論,支援中文發想及中英文撰寫。
  2. 整理原則與例子:建立段落功能、清晰表達、論證與引用的檢核表,搭配自編或獲授權的修訂案例。
  3. 設計對話與工作紀錄:保留研究事實卡、論述架構表、主張—證據表,以及修訂與學習紀錄。
  4. 建立搜尋與查核流程:依實際可用工具進行搜尋,無法取得的原文由使用者補充,清楚保留尚未確認的部分。
  5. 案例測試與學生試用:先檢查它是否能辨認問題、保留原意、避免誇大與虛構,再依使用回饋調整。

尤其要測試一些看似合理的錯誤:文獻相關卻不支持主張、把相關性寫成因果性、把探索結果寫成事前假設,或是修改後悄悄改變原意。文句漂亮,不能抵銷這些問題。

六、使用方式:一次處理一段,保留自己的決定

第一次使用:可以直接複製這段話

我想練習前言與討論的寫作判斷。請用一個短的合成案例帶我練習,先讓我指出最重要的一個問題,不要先給答案。等我修訂後,再請我說明理由,最後提供另一段材料讓我獨立作答。

也可輸入「1 發想、2 文獻、3 撰寫、4 確認、5 練習、6 使用說明」。預設為教練模式;需要直接草擬或改寫時,可說「切換協作模式」,並附上研究事實與材料。

  1. 先自行判讀,再接受 AI 提示與修訂。
  2. 說明自己採納或拒絕某項建議的理由。
  3. 取得新段落後,先停止詢問 AI,獨立完成,再回來核對。
  4. 輸入「試用回饋」,整理有幫助之處、錯誤片段與改善建議;歡迎在本文留言分享。課堂同學則可依教師安排提交至 ZUVIO。

請使用合成案例或可公開材料,不貼入可識別個案資料或未獲授權的未公開稿件。回饋由使用者自行提交,Gem 不會自動傳送對話給我。

若已有自己的寫作任務,可以提供這些資訊:

我正在寫前言/討論,讀者是__。研究問題是__,目前已有__,最卡住的是__。這次希望完成__,並練習__能力。請使用教練/協作模式。

寫討論時,還需要主要結果與限制。資料不必一次備齊,但 Gem 應優先詢問最影響判斷的缺漏。

使用者可從「發想、搜尋、撰寫、確認、練習」任一入口開始。每輪先處理一段或一個問題,依序完成:提出想法 → 取得回饋 → 自行修訂 → 核對證據 → 記錄下一步。

以教練模式為例,可以這樣要求:

請先問我希望讀者理解什麼,再指出這段最重要的兩個問題,暫不重寫整段。等我修訂後,檢查主旨、支持關係與證據忠實度;資料不足請標示待查證。

「確認」則分別檢查表達清晰、論證合理、事實與引用,以及全文一致性。發現證據不足,就回到主張與架構修訂;不能用潤飾掩蓋問題。

七、如何知道學生真的進步了?

課堂上,我想安排:自行判讀 → AI 引導修訂 → 說明採納或拒絕的理由 → 無 AI 修改新段落。

例如用 ZUVIO 請學生回答:「你接受或拒絕了 AI 的哪項修改?它如何影響主旨、銜接或證據強度?」

之後再用新主題檢查能力保留,並分開看無 AI 的獨立表現與 AI 協作的作品品質。態度方面,則觀察學生是否持續查證、誠實處理不確定性,以及願意修正原先想法,不能只靠一次自評。

這些都是待試行與驗證的設計。一次段落改善或一次新題答對,都不足以證明長期學習成效。

結語:讓每次寫作都留下可以帶走的能力

我希望這個寫作教練能讓學生逐漸掌握三件事:知道自己想說什麼、知道依據在哪裡、知道如何讓讀者理解。

每次協作結束,可以再問自己:我學會了哪個原則?哪一步仍需要協助?下次如何獨立運用?

如果這些經驗能累積、保留,並運用在新的研究問題上,AI 才能持續協助我們提升核心能力。這也是我接下來想透過寫作教練探索的方向。

歡迎親自試試:開啟實證導向學術寫作教練 Gem。除了看它是否改得好,也請觀察自己是否更能解釋「為什麼這樣改」。

參考與延伸閱讀

本文依據我與 AI 的討論整理;文字與架構圖由 AI 協助生成。Gem 試用版已完成初版建置與有限功能測試;文獻即時搜尋仍待確認,教學成效尚未獲得驗證。

2026年9月9日 星期三

群魔亂舞,還是神仙打架?當研究團隊都開始使用 AI


最近寫一篇研究稿件,從整理思路、修改文字,到檢查分析與回覆審查意見,幾乎一路都有 AI 協助。

接著,團隊成員也開始使用 AI 檢視稿件,再把建議帶回來討論。我收到意見後,又請 AI 協助比對:哪些值得採納?哪些已經處理過?哪些看似有道理,卻可能不符合研究實際做過的事情?

我突然覺得,眼前的場景很有趣。

一個 AI 協助寫,另一個 AI 協助評,再由 AI 協助判讀 AI 的意見。人與 AI、AI 與 AI 的觀點,透過團隊成員交會在同一份稿件上。

這究竟是「群魔亂舞」,還是「神仙打架」?

每一位都說得很有道理

AI 最厲害、也最容易讓人放下戒心的地方,是它常常能把話說得完整、流暢,而且相當有把握。

它可以指出方法交代不足、建議補充研究限制,也可以提供一段幾乎能直接貼進稿件的文字。忙碌的時候,這種協助實在很有吸引力。

但這次修稿,讓我再次看到:說得有道理,與符合事實,是兩回事。

收到的建議中,有些確實抓到了值得釐清的地方;有些其實已經在稿件中處理,只是需要核對;也有建議對原本的統計分析作了不正確的描述。

最後這一類尤其值得留意。它不是明顯的胡言亂語,反而像是一個很專業、很合理的解釋。如果沒有回頭確認實際的分析方式,很可能就會把它當成修正,寫進稿件。

原本想消除問題,結果新增了一個問題。

魔與神仙,可能只差一次查證

我並不因此認為 AI 不值得使用。恰恰相反,它在這篇稿件中提供了很多實質幫助。

不過,這個經驗讓我更相信:AI 表現得像魔,還是像神仙,除了模型本身的能力,也取決於我們如何使用它、如何查核它的產出。

當大家直接轉貼 AI 的建議,卻沒有確認內容,意見越多,可能越混亂。一個錯誤假設,還可能經過另一個 AI 的潤飾,變成更有說服力的錯誤。

多一個 AI 同意,不等於多一份獨立證據。

但如果大家都願意拿著建議回到原文、資料與分析紀錄,這些不同角度就很有價值。它們能協助我們看見盲點,逼自己把原本含糊的地方想清楚、說清楚。

真正關鍵的,仍是使用者的能力

經過這次經驗,我認為至少有三種能力,會影響我們能從 AI 得到多少幫助。

第一是背景知識。我們得理解研究在做什麼,才有機會發現一段漂亮的說明,是否偏離了研究的事實。

第二是批判思考。我們要能區分事實、推論與建議,追問依據,也要願意接受 AI 指出的真問題。批判不是一概不信,更不是只接受符合自己期待的答案。

第三是使用 AI 的能力。這不只是把提示詞寫好,還包括提供適當的材料、要求它比對來源、限定修改範圍,以及確認改了一處之後,其他地方是否仍然一致。

而且,有能力還不夠。時間緊迫時,我們是否仍願意停下來查證,才是考驗。

團隊交付的,應該是審核過的意見

我開始覺得,未來團隊使用 AI 時,可以建立一個簡單習慣。

提出建議時,除了說「AI 認為這裡應該修改」,再多交代三件事:

  • 它指的是哪一段原文?
  • 為什麼需要修改?
  • 自己核對後,是否同意?理由是什麼?

「AI 建議這樣改」可以是討論的起點。接下來,還需要有人說:「我查過了,我認為應該採納,因為……。」

這一步,讓建議有了可以討論的依據,也讓團隊成員保有自己的判斷與責任。

我想,我和團隊或許真的已經進入 AI 的時代了。AI 不再只是某個人私下使用的寫作工具,而是參與了我們交換意見、檢查問題與修訂稿件的過程。

至於這是群魔亂舞,還是神仙打架?

我願意讓各路 AI 都來出招。但誰說得對,還是得把原文、資料與證據攤開來看。

2026年9月6日 星期日

生成式 AI 在醫學研究寫作訓練中的角色:從稿件合規走向研究者養成

[以下與 OpenAI Work 協作產生]

一篇稿件可以寫得更快、更流暢,但這是否也代表研究者真的學會了科學思考?

生成式 AI 已廣泛進入學術寫作流程,從文法修正、翻譯、摘要與段落重組,到直接產生 Introduction、Discussion 或研究結果的解釋。對成熟研究者而言,現行出版規範所強調的 disclosure/揭露、內容查證與人類作者責任,具有必要性;但對博士生、碩士生、住院醫師及早期研究者而言,真正的訓練問題不只是「是否合規」,而是「哪些科學思考仍由受訓者親自完成」。

文獻出處:Jacinto, T. (2026). Writing as formation: supervising AI use in early-career medical authorship. Frontiers in Artificial Intelligence, 9, 1874377. https://doi.org/10.3389/frai.2026.1874377

研究類型:Conceptual Analysis。本文提出一套由指導者主導的規範架構,焦點限於研究寫作與結果解釋,並非涵蓋博士研究的所有 AI 應用。

一、問題不只在 AI 是否被揭露

ICMJE、COPE 與多數期刊政策主要要求:AI 不能列為作者、使用情形應適當揭露,且人類作者必須查證內容並承擔最終責任。這些規範主要服務於稿件、讀者與出版誠信,卻未必能回答研究訓練最重要的問題:受訓者究竟自行完成了哪些認知工作,又將哪些工作交給了 AI。

例如,一位博士生即使誠實揭露曾由 AI 產生 Discussion,仍不表示他已學會從資料建立主張、校準結論強度、辨識限制與處理不確定性。因此,作者主張應將治理焦點由「稿件是否合規」進一步移向「研究者如何養成」。

圖1. AI 治理不能只問「是否揭露」,還要問受訓者實際完成了多少科學思考。

二、寫作本身是科學推理的形成場域

本文的核心前提是:對尚在養成階段的研究者而言,撰寫第一稿不只是把既有想法轉成文字,而是組織證據、形成主張、檢驗論證是否成立的過程。特別是在 Introduction、Discussion、文獻論述及結果解釋中,研究者必須反覆判斷「證據支持到什麼程度」以及「哪些結論不能超越資料」。

作者的主張並不是把所有臨床推理都歸因於寫作。Bedside clinical judgment 主要形成於病人接觸與臨床證據判讀;本文關注的是較狹義的 scientific argumentative reasoning:研究者如何由資料建立並捍衛一項主張。若 AI 在論證尚未形成前就代寫第一稿,受訓者可能只剩下編修一段「看似合理」的文字,卻未真正經歷建立論證所需的認知歷程。

三、此架構的重點不只是四個 Tier

作者以四層級任務分類作為鷹架,但真正具有區辨性的核心,是以下三個彼此連結的操作機制:

1. Career-stage axis:同一任務,依研究者發展階段而有不同規範

同一種 AI 操作,對成熟研究者可能是合理的效率工具,對初學者卻可能取代尚未建立的能力。例如,成熟研究者利用 AI 重整已熟悉的論證,與一年級博士生直接讓 AI 產生自己尚不會撰寫的 Discussion,具有不同的教育風險。因此,AI 使用規範不能脫離受訓者的能力與訓練目標。

2. Sequencing rule:先自行完成第一稿,再使用 AI

在研究訓練階段,作者提出一項時間順序限制:Draft without AI → Revise with AI → Disclose。受訓者先以自己的推理與文字完成一份可辨識論證結構的初稿,之後才能使用 AI 改善語言、找出弱點、測試反論點或探索替代架構;最後再適當揭露 AI 的參與。這項原則的目的,是讓 AI 改善已經形成的思考,而不是取代第一次思考。

圖2. 先由人完成論證,再讓 AI 協助修訂,並對使用方式進行揭露。

3. Revision trace:以修訂歷程判斷 AI 的實際角色

單看 prompt 並不足以判定任務層級。「請改善這個段落」可能只是 Tier 1 的文法修正,也可能是 Tier 2 的結構重整,甚至改變主張而成為 Tier 3。真正需要檢視的是:學生原先提供了什麼、AI 改變了什麼,以及學生如何查證、接受、修改或拒絕建議。因此,作者主張 AI 使用的評估應採 trace-based evaluation,而不是只看 prompt 的表面文字。

四、AI 使用的四層級任務分類

  • Tier 1:Mechanical and stylistic edits。包括文法、拼字、格式、同義詞及 reference formatting。訓練期間可自由使用;若使用程度實質影響稿件,仍應揭露。
  • Tier 2:Restructuring of existing text。包括翻譯完整初稿、將摘要壓縮至字數限制,以及重排已完成段落。受訓者須先完成完整第一稿,並揭露 AI 使用。
  • Tier 3:Generation of substantive argumentative content。包括 Introduction、Discussion、文獻回顧、研究理據與結果解釋。訓練期間不可讓 AI 產生第一稿;自行完成初稿後,才可使用 AI 找出弱點、測試反論點或協助修訂,並進行查證與揭露。
  • Tier 4:Integrity violations。包括捏造或未閱讀的文獻、未經 primary sources 獨立查證的量化或臨床主張,以及把 AI 代寫內容呈現為自己的作品。任何生涯階段皆不允許。

這項分類不是「能不能用 AI」的二分規則,而是在判斷 AI 被用於何種認知工作。任務越接近核心科學推理,AI 取代研究訓練的風險就越高;但實際分類仍需結合 career stage、使用順序與 revision trace 判斷。

圖3. 四個 Tier 是任務分類鷹架;career stage、sequencing 與 revision trace 才能支持具情境性的判斷。

五、Revision trace:讓研究者的判斷歷程可被檢視

Revision trace 是提供指導者檢視的內部紀錄,不等同於投稿時的簡短 disclosure。對每一次具有實質影響的 AI 互動,至少應記錄:

  • 使用日期、模型或工具,以及所屬 Tier;
  • prompt 與 AI 輸出的摘要;
  • 哪些建議被保留、修改或拒絕;
  • 做出該決定的理由與查證方式。

這份紀錄同時具有督導與學習功能。指導者可由此判斷 AI 是支持還是取代核心思考;受訓者則必須說明自己的選擇,因而練習後設認知監控、evidence verification 與 epistemic judgment。

圖4. Revision trace 的目的不只是留下紀錄,而是讓受訓者如何思考、查證與判斷變得可見。

Disclosure 與 revision trace 是兩種不同層次的紀錄

作者實際提出兩項互補產物。第一是投稿時的 disclosure paragraph,說明使用的模型與版本、日期範圍、執行任務、未使用 AI 的部分、查證程序及最終責任者;第二是供訓練與督導使用的詳細 revision trace。前者讓讀者知道 AI 如何參與,後者讓指導者看見受訓者實際完成的認知工作。只有 disclosure,通常不足以支持教育評量。

六、對研究指導與教學的啟示

本文最值得實務採用之處,是把 AI 規範轉化為可觀察的督導流程。指導者可在研究或論文起始階段先與學生約定不同任務的使用界線,並在重要章節中先閱讀學生未經 AI 修訂的初稿,再一併檢視修改後版本與 revision trace。如此一來,回饋的對象仍是學生自己的論證,而不是經 AI 潤飾後、來源難以辨識的文字。

這也表示 AI literacy 不只是學生的責任。指導者必須能區分 Tier 2 與 Tier 3、判斷 AI 是否改變論證內容,並清楚說明「先自行起草」是形成性要求,而不是單純的監控措施。規範若能與學習目標、研究者發展階段及可檢視的歷程證據相連結,較有可能被學生理解與接受。

七、閱讀此架構時必須保留的限制

這篇文章是 Conceptual Analysis,而不是實證研究。作者也明確承認,目前尚缺乏直接證據證明:研究寫作是醫學博士生形成 scientific judgment 的主要機制,或將寫作的認知工作交由 AI 會實質損害長期研究能力。相關論點雖得到 writing-to-learn、desirable difficulties 與 cognitive offloading 文獻的間接支持,但尚未在醫學博士訓練情境中直接驗證。

此外,四層級分類的 validity、不同指導者分類的一致性、跨專科與跨文化情境的適用性,以及對學習成果的長期影響,都仍有待研究。因此,這套架構較適合作為「可調整的督導起點」,不宜宣稱為已被證實有效的標準答案;而且隨著 AI 能力與寫作常規改變,Tier 邊界也需要定期重新檢視。

結語:真正需要治理的是認知工作的分配

本文並不反對生成式 AI,而是重新界定它在研究訓練中的位置。評估一項 AI 使用是否合宜,至少要同時詢問四個問題:它執行的是哪一種認知任務?使用者處於哪一個發展階段?AI 是在初稿形成之前或之後介入?是否留下足以檢視查證與判斷的 revision trace?

醫學博士與早期研究訓練的目標,不只是產出一篇看似成熟的稿件,而是培養一位能由證據形成主張、辨識不確定性、查證資訊,並對最終文字負責的研究者。從這個角度看,最重要的原則不是全面禁止 AI,而是確保:先由學習者完成應促成能力形成的核心思考,再讓 AI 協助改善表達與挑戰論證。


參考文獻

Jacinto, T. (2026). Writing as formation: Supervising AI use in early-career medical authorship. Frontiers in Artificial Intelligence, 9, 1874377. https://doi.org/10.3389/frai.2026.1874377

2026年8月28日 星期五

從臨床評估到AI Agent:我的AI研究旅程(2017–2026)

昨日(Aug. 27, 2026)看到 Alpha Go 10 年新聞:Alpha Go人機大戰十年後,傳奇棋士李世乭獻給人類的反思

我就讓 ChatGPT work 幫我彙整一下我研究歷程/里程碑(查詢部落格里程碑),再做彙整如下:

回顧這幾年的研究發展,我投入AI並不是從ChatGPT出現後才開始。較精確地說,2017年是構想萌芽(受到 Alpha Go 啟發),2018年是研究團隊正式投入AI的起點;2023年生成式AI興起後,則迎來第二次、也可能是影響更深遠的轉捩點。

這段歷程並不是單純追逐新科技,而是持續嘗試回答一個核心問題:

AI是否能協助我們提高臨床評估、研究、教學與學習的效能,同時維持結果的正確性、可解釋性與專業責任?

從早期的Machine Learning、short form與臨床評估與應用,到近期的LLM測量工具、GPT-based rater、虛擬病人及AI Agent,研究主軸其實始終相當一致:運用AI降低負擔、提升評估與後續應用效能,以 applied psychometrics為評估與應用之基石、以及實證驗證。


一、2017–2018年:從臨床問題出發,而不是從AI技術出發

2017年,我開始思考能否以AI解決臨床評估效能與臨床決策支援的問題。當時關注的並不是某個特定演算法,而是臨床現場長期存在的困難:

  • 評估工具眾多,臨床人員不容易選擇。

  • 完整量表施測時間過長。

  • 分數改變不一定代表病人真正進步。

  • 不同評估結果不容易整合成可行的臨床決策。

  • 大量臨床資料尚未被有效轉化為評估與治療資訊。

到了2018年,研究團隊開始定期討論AI,並提出應用AI的多年期研究計畫。我也明確將2018年稱為研究團隊的「AI元年」。

因此,如果要為這段AI旅程設定正式起點,最合適的年份是:

2016年受到 Alpha Go 啟發,2017年開始構思,2018年正式、有組織地投入。


                                           圖1:AI研究發展的重要里程碑(2017–2026)

Note: 研究發展由臨床問題構思開始,歷經傳統Machine Learning、Generative AI、教學平台化,逐步進入多模態Agent與學習理論建構。





二、2019–2022年:Machine Learning與臨床測量的結合

2019年底,協助合作者申請小兒AI計畫獲得科技部多年期支持,研究內容涵蓋發展遲緩兒童的動作、書寫、注意力及情緒評估。這項計畫除了發展AI工具,也包含研究團隊建立及AI研究人才培育。

這個階段的研究特色,是將Machine Learning與原有的臨床測量專長結合。目的並不是讓AI直接做出診斷,而是改善評估工具的效率與臨床可用性。

1. 以Machine Learning建立short form

2021年發表的A 10-item Fugl-Meyer Motor Scale Based on Machine Learning,可視為團隊第一篇正式AI代表作。

這項研究以Machine Learning將Fugl-Meyer Motor Scale縮短為10題,同時嘗試預測未施測題目的分數。它所代表的研究概念是:

評估工具縮短之後,不應只保留總分,還應盡可能保留原量表的臨床資訊與分數可解釋性。

後續再將相同概念應用於:

這些研究逐漸形成一條完整路徑:

完整量表 → Machine Learning選題 → short form → 預測未施測題目 → 驗證reliability、validity與responsiveness

2. 以Machine Learning提升臨床辨識能力

另一篇2021年的研究,運用Machine Learning改善FERD screener區辨思覺失調者與健康成人的能力。

這篇研究的意義在於:Machine Learning不只可以縮短量表,也可用於特徵擷取與分類。然而,它的定位仍應是協助screening與clinical decision support,而不是直接取代臨床診斷。


三、AI開始分析真實職能活動

AI研究的另一項重要發展,是由結構化量表資料逐漸走向真實職能活動的影像。

2023年發表於American Journal of Occupational Therapy的研究:Using Artificial Intelligence to Identify the Associations of Children’s Performance of Coloring, Origami, and Copying Activities With Visual–Motor Integration,以370位幼兒的著色、摺紙及臨摹作品照片訓練AI模型,用以預測VMI-6分數。

研究發現,摺紙與臨摹作品的組合,可解釋約39.0%至57.7%的VMI分數變異。

2025年又進一步發表Predicting Age and Visual-Motor Integration Using Origami Photographs: Deep Learning Study,使用Deep Learning分析摺紙作品照片。

這一系列研究具有相當鮮明的職能治療特色:

AI不只分析量表題目,也可以由真實活動產物中擷取與兒童發展及visual-motor integration相關的資訊。

換言之,研究方向開始由AI-assisted assessment,進一步走向AI-based occupational performance analysis






四、2023年:Generative AI帶來第二次轉捩點

2023年2月,我開始實際測試OpenAI及ChatGPT。到了3至4月,我決定正式投入Generative AI。回頭來看,這可能是職涯後期最關鍵的決定之一。

與傳統Machine Learning相比,Generative AI的影響範圍更廣。它不只可以分析既有資料,也可以:

  • 生成與修改文字。

  • 分析、彙整及比較文獻。

  • 扮演虛擬病人。

  • 依評分規準提供回饋。

  • 協助研究計畫與學術寫作。

  • 支援個別化學習。

  • 串聯不同工具與研究工作流程。

因此,研究主軸由「AI改良評估工具」,逐漸擴展為「AI如何影響研究、教學、臨床與學習」。

我在2023年ChatGPT研究回顧中曾寫道:

「2023年3~4月決定投入,這或是職涯末期最關鍵的決定。」

這並不代表放棄原有研究方向。相反地,原本累積的psychometrics、臨床評估、研究方法與教學經驗,正好成為評估Generative AI是否真正有效的基礎。


五、從評估AI工具,轉向測量AI使用者

2025年發表的Developing the Questionnaire of Self-Efficacy and Needs in Using Large-Language Model-Based AI Services,建立了Q-SNELL。

Q-SNELL用於測量使用者對八項LLM核心功能的self-efficacy與needs。研究以398位使用者進行驗證,結果支持其content validity、known-groups validity及一定程度的test–retest reliability。

這篇研究的重點,是將問題由:

「AI能做什麼?」

轉換為:

「使用者需要哪些AI功能?是否有信心正確使用這些功能?」

這也是研究方向的重要改變。AI教育不能只提供工具,也必須評估學習者的AI能力、需求、使用經驗及學習成效。

Q-SNELL因此可視為團隊第一篇正式的Generative AI psychometrics研究。


六、從ChatGPT使用走向GPT-based rater

2026年刊登於Medical TeacherDevelopment and Validation of a GPT-Based Rater for Assessing Communication Skills Using the GKCSAF,嘗試讓GPT依照Gap–Kalamazoo Communication Skills Assessment Form評估治療師與病人的訪談逐字稿。

這篇研究的重要性,不是證明GPT已經可以取代專家。事實上,研究結果顯示:

  • GPT與專家的total scores差異在部分分析中可以接受。

  • 但ICC仍然偏低。

  • domain-level agreement也相當有限。

  • 目前較適合用於low-stakes assessment與形成性回饋。

這項結果提醒我們,評估AI表現時,不能只比較平均分數,也不能因為兩組平均分數接近,就宣稱AI與專家一致。

至少還必須檢查:

  • absolute difference

  • MAE或MAE%

  • ICC

  • weighted kappa

  • measurement error

  • domain-level performance

  • responsiveness

  • 不同任務及嚴重程度下的穩定性

近期進一步發表的研究,開始比較專家與ChatGPT評分的responsiveness,也就是兩者能否偵測溝通能力訓練前後的改變。

這使研究問題由「AI能否評分」,推進至:

AI評分是否能夠穩定、有效地測量能力改變?


七、GPT開始協助evidence appraisal

2026年發表於Archives of Physical Medicine and RehabilitationDevelopment and Performance Validation of an Automated GPT-Based Evaluation Tool for the PEDro Scale,進一步讓GPT依PEDro scale評估RCT的方法品質。

研究結果顯示,GPT-based PEDro rater具有接近完整的intra-rater reliability,並與既有PEDro評分呈現moderate-to-high concurrent validity。

這項研究代表AI應用已由臨床量表及學生能力評分,延伸至:

研究方法品質評估與evidence-based practice。

未來AI可能協助處理大量RCT的初步評讀,降低systematic review及文獻評析的工作負荷。然而,這類應用仍須保留human verification,特別是涉及模糊報告、方法學判斷及高風險研究結論時。

AI在此較適合扮演的是:

可重複、有效率的初評者及研究助理,而不是擁有最終決定權的審查者。


八、2024–2026年:由單一GPT走向平台與Agent

隨著My GPTs及ChatGPT功能逐漸成熟,我開始發展虛擬病人、AI考官及多層次GPT自主學習平台(ML-GPT)

ML-GPT將學習分成三項主要功能:

  1. 虛擬病人或練習GPT。

  2. 回饋GPT。

  3. 測驗或評分GPT。

2026年發表的Developing a GPT-Based Virtual Training System for Medical Undergraduates’ History Taking in Stroke Rehabilitation,進一步整合GPT virtual patient與virtual examiner。

系統讓學生與中風虛擬病人互動,完成10項functional assessment domains的問診,再由虛擬考官自動評分與提供回饋。這代表AI研究已由單一工具進入:

互動練習 → 自動評分 → 個別化回饋 → 重複練習

到了2026年,Codex等AI Agent出現後,又可進一步整合:

  • Word與Excel資料

  • 逐字稿

  • 投影片

  • 聲音與影片

  • 評分量表

  • 文獻檢索

  • 結果報告

  • 不同AI模型及專業Skills

這使AI由「回答問題的Chatbot」,轉變為「執行多步驟任務的Agent」。

但Agent自動化程度越高,越需要清楚的任務規格、驗證程序與human checkpoints。自動化不能等同於完全授權,更不能省略專業判斷。




九、這些AI著作共同代表什麼?

回顧目前的AI研究成果,大致可以整理為以下演進:

階段代表成果核心含意
Machine Learning short formFugl-Meyer、Stroke Impact Scale、Berg Balance Scale、PANSS降低施測負擔並保留臨床資訊
Machine Learning screeningFERD screener提升臨床辨識與分類能力
Computer Vision/Deep Learning著色、摺紙與臨摹作品分析由職能活動產物推估能力
LLM使用測量Q-SNELL測量使用者的AI self-efficacy與needs
GPT-based assessmentGKCSAF rater驗證AI評分的agreement與使用界線
GPT-based evidence appraisalPEDro rater協助RCT方法品質初評
GPT learning systemVirtual patient與virtual examiner建立自主練習、評分與回饋循環
AI Agent多模態教學與研究工作流程整合多步驟任務與專業Skills

從表面上看,這些研究使用的AI技術不同;但背後其實有一個共同主軸:

AI是否能在明確的臨床、研究或教學任務中,提供具reliability、validity、responsiveness、可解釋性及適當使用界線的評估與回饋?


十、AI研究的下一階段:由工具效能走向學習理論

當AI可以提供解釋、提示、回饋、評分,甚至主動完成多步驟任務後,真正困難的問題可能不再是「AI能不能做」,而是:

  • 學習者應該在何時自己嘗試?

  • 何時才應尋求AI協助?

  • AI應提供完整答案,還是適量scaffolding?

  • 如何確認學習者真的理解,而不是只接受AI產出?

  • 如何避免AI依賴?

  • AI支持下的學習能否transfer到沒有AI的真實情境?

  • 如何以delayed testing與external validation確認學習成效?

因此,我近期開始進一步思考AI輔助self-regulated learning與mastery learning的理論架構。

核心原則是:

AI可以提供適性支持,但學習者必須保有最終主導權。

AI的角色不是盡快替學習者完成任務,而是協助學習者:

  1. 發現自己真正不理解之處。

  2. 選擇適當層次的AI支持。

  3. 回到原始資料進行驗證。

  4. 修正原有理解與策略。

  5. 在逐步撤除AI協助後獨立完成任務。

  6. 於延宕及真實情境中確認學習是否保留與遷移。





結語:AI不是另一個獨立研究題目

回頭來看,AI並不是突然加入的一個全新研究題目,而是原有研究理念的延伸。

早期的研究關心:

  • 評估結果是否可靠?

  • 量表是否有效?

  • 分數改變是否超過measurement error?

  • 評估工具能否縮短?

  • 結果能否協助臨床決策?

現在面對AI,我們仍然在問類似的問題:

  • AI產出是否可靠?

  • AI評分是否有效?

  • AI能否偵測真正的改變?

  • AI是否可以降低專業人員的負擔?

  • AI的錯誤與不確定性如何被發現?

  • 哪些任務可以交給AI,哪些仍須由人負責?

因此,我目前對AI研究的理解可以濃縮為:

AI的價值不只是產生答案,而是能否在人的監督下,提供可驗證、可解釋、可調節,並真正促進臨床決策、研究品質與學習成效的支持。

整體發展則可概括為:

臨床問題構思 → 正式AI研究 → Machine Learning與實證成果 → Generative AI轉型 → 教學平台化 → Agent自動化 → 學習理論建構

這條路仍在快速發展。接下來最值得投入的,或許不是再增加更多AI功能,而是建立更清楚的使用原則、驗證架構與學習理論,讓AI真正成為促進專業成長的工具,而不是替代思考的捷徑。

2026年8月27日 星期四

學習者主導的可調式共適應 AI 學習模式

 


圖:學習者主導的可調式共適應 AI 學習模式(Learner-Governed Co-Adaptive AI Learning Model)。

本模型以學習者保有最終主導權為核心原則,將 AI 輔助學習視為一個可持續調整、循環進行的共適應歷程。學習流程包括七個主要階段:

(1)設定學習目標;

(2)原始文本初讀;

(3)監控理解狀態(學習者自我察覺目前的理解狀態);

(4)依理解狀態與學習需求配置 AI 支援角色;

(5)進行學生—AI 互動(學習者可自選四種可切換的平行模式);

(6)返回原始文本進行內容與來源驗證;以及

(7)反思、評估與調整。

學習者可依當下需求,在「自主模式」、「提示模式」、「引導模式」及「批判共學模式」四種 AI 互動模式間動態切換,而非依循固定或階層式的進程。

模式的選擇與調整受到文本難度、學習者先備知識、任務類型、時間壓力及 AI 使用經驗等情境因素影響,並奠基於後設認知策略、數位流暢度及 AI 互動調節能力。

整個歷程同時強調學術誠信、來源查核、偏誤辨識及 AI 幻覺之警覺,預期可促進閱讀理解、批判思考、學習自主性及 AI 使用之自我調節。

本模型的核心假設是,AI 在學習中的角色不宜被預先固定為主導者或被動工具,而應由學習者依其當下的理解狀態、學習目標與任務需求進行配置。

學習者首先設定閱讀或學習目標,並優先接觸原始文本,以建立自身對內容的初步理解;其後透過後設認知監控,判斷目前的理解程度、困難來源及所需支援程度,再決定 AI 應以何種方式介入。此安排延續自主學習的基本精神,即學習者不僅決定「是否使用 AI」,也進一步決定「何時使用、使用多少,以及讓 AI 扮演何種角色」。

研究指出:研究生使用 ChatGPT 進行學術閱讀時,會依個人需求選擇不同類型的任務,且其科技使用不必依循固定的線性層級;後設認知與數位流暢度則是影響學習者選擇與使用 AI 的重要能力。

在 AI 互動角色方面,本模型提出四種可切換的平行模式。

「自主模式」以學習者主導為原則,AI 僅在受到詢問時回應,適合具有較充分先備知識或希望維持高度自主閱讀的情境;

「提示模式」則由 AI 提供有限提示、反問或線索,在不直接取代學習者思考的前提下協助其辨識理解缺口;

「引導模式」允許 AI 較主動地進行分段解釋、問題引導或理解確認,較適合陌生主題或理解困難較高的學習階段;

「批判共學模式」則著重於觀點挑戰、證據要求、替代解釋與原文依據之比較,以促進較高層次的分析與批判性思考。四種模式並不存在由低至高的固定階層,學習者可在同一學習任務內依需要反覆切換。

「共適應」的關鍵在於互動過程本身也會成為下一輪調整的資訊來源。學生—AI 互動後,學習者需再次監控自己的理解狀態,例如判斷 AI 的解釋是否真正解決原先的困難、是否造成新的疑問,以及目前的 AI 支援程度是否過多或不足。若互動結果顯示仍需協助,學習者可提高 AI 的引導程度;反之,當理解逐漸穩定時,也可降低 AI 介入,重新回到較高自主性的模式。因此,本模型所強調的並非「學生永遠主導所有學習活動」,而是學習者始終保有調整 AI 主動程度與互動角色的最終決定權。

此外,本模型將「返回原始文本驗證」設為 AI 互動後的重要環節。AI 產生的摘要、解釋、文獻資訊或觀點不應被直接視為最終知識來源,而須重新與原始文本或可信學術來源進行比對,以確認內容的準確性、完整性與作者原意。此設計回應生成式 AI 可能產生錯誤資訊、虛構引用、演算法偏誤及過度簡化等問題,也與原研究所強調的交叉查核、返回原文及維持批判立場相一致。 因此,學術誠信並非模型中的單一階段,而是貫穿學生—AI 互動與原文驗證的持續性原則。

本模型另提出三項支持動態調節的學習者基礎能力。

第一,後設認知策略使學習者能規劃學習、監控理解並評估策略成效;

第二,數位流暢度使學習者能理解 AI 工具的功能與限制,並有效設計提示、判讀輸出及選擇適當功能;

第三,AI 互動調節能力係指學習者依據自身理解狀態與任務要求,決定 AI 何時介入、介入多少以及扮演何種角色的能力。前兩項能力可在原研究的理論與討論中找到明確基礎,而「AI 互動調節能力」則是本模型在此基礎上的進一步概念延伸,用以描述生成式 AI 學習情境中特有的「介入程度管理」能力。

情境因素則可能影響學習者的理解監控與 AI 支援配置。文本難度與學習者先備知識主要影響學習者如何判斷自身理解程度;任務類型、時間壓力及過往 AI 使用經驗,則可能進一步影響其對 AI 角色與介入程度的選擇。例如,面對高度陌生且概念密集的文本時,學習者可能暫時選擇較高程度的 AI 引導;而在熟悉領域進行批判性閱讀時,則可能轉向自主或批判共學模式。故本模型將 AI 使用理解為一種受「學習者—任務—文本—情境」共同影響的動態調節歷程,而非單一固定的教學策略。

整體而言,本模型預期透過「目標設定—原文閱讀—理解監控—AI 支援配置—互動—原文驗證—反思調整」的循環歷程,促進閱讀理解、批判思考與學習自主性,同時培養學習者對 AI 使用程度的自我調節,以降低不必要的 AI 依賴。其核心並非追求 AI 介入程度最大化,而是培養學習者判斷何時需要 AI、何時應降低 AI 支援,以及何時必須回到原始資料進行獨立思考與驗證的能力。換言之,本模型所欲建立的是一種「由學習者治理的 AI 支援關係」,使 AI 成為可調整的認知與學習鷹架,而非取代學習者自主判斷的代理者。

註。 本模式為依據生成式 AI 學術閱讀、自主學習、後設認知、數位流暢度及 AI 輸出驗證等概念所提出之概念性延伸模型。其中四種可切換 AI 互動模式、AI 互動調節能力及其與情境因素間的具體關係,仍有待後續實證研究檢驗,不宜視為既有研究已證實之因果關係。

2026年8月26日 星期三

如何提出好問題:從發現「不懂」,到追問、驗證與形成自己的理解

 *「會問問題」一直是重要的學習能力。

過去的教育比較重視學生能不能回答問題;但在生成式 AI 可以快速提供答案的時代,真正重要的能力逐漸轉變為:

學習者能不能發現自己哪裡不懂、提出適切的問題,並判斷得到的答案是否可信?

因此,好的提問不只是把問題輸入搜尋引擎或生成式 AI,也不只是學習所謂的 prompt 技巧。提問的核心其實是:

發現自己的知識缺口,將模糊的疑惑轉化為具體、重要且可以繼續探究的問題。




 


一、為什麼「問問題」如此重要?

提問的目的,在於澄清自己尚未理解之處,尤其是重要且關鍵的部分。

如果學習者只接受教師或 AI 提供的答案,卻沒有辨認自己究竟懂了什麼、哪裡還不懂,就很容易產生「看懂等於學會」的錯覺。

真正的學習需要經歷:

接觸內容 → 嘗試理解 → 發現知識缺口 → 提出問題 → 修正理解 → 再次檢核

因此,問問題不只是取得資訊的方法,也是 metacognition 的表現。學習者需要監測自己的理解狀態,回答以下問題:

  • 我目前已經知道什麼?

  • 我真正不懂的是哪一部分?

  • 我不懂的是名詞、關係、原因、應用,還是判斷?

  • 我得到的答案是否真的解決了原來的問題?

  • 我能不能不用看資料,以自己的話解釋一次?(自我檢查!)

  • 我還有哪些不確定之處?

能提出問題,代表學習者已開始看見自己的知識邊界。

*如果自己不易發現問題/困難,可以改由生成式AI問你問題!!請他扮演專家/教練,好好拷問您!!


二、好問題不是範圍越大越好

初學者常提出範圍過大的問題,例如:

「我不懂這篇論文。」
「什麼是統計?」
「請告訴我這篇文章的重點。」
「AI 對學習有什麼影響?」

這些問題並非完全不能問,但範圍太大,回答者通常只能從頭說明,或提供概括而表面的答案。最後,學習者仍然可能不知道自己真正卡在哪裡。

好問題通常需要同時考量兩項判準:

與目前主題的相關性,以及這個問題的重要性。

因此,提問需要「抓大放小」:掌握影響理解的核心環節,不必拘泥於不影響整體理解的枝微末節。

例如,「我不懂這篇論文」可以逐步縮小為:

我不懂的是研究背景、研究方法,還是結果?

我主要不懂 Methods 中的 sampling method。

我知道作者使用 convenience sampling,但不懂這種 sampling method 可能造成哪些 selection bias。

因此,我的問題是:「本研究使用 convenience sampling,對結果的 generalizability 可能造成哪些限制?」

最後一個問題比「我不懂這篇論文」更具體,也更容易得到有用的答案。


三、先找出:我是哪一種「不懂」?

當學習者感覺「我不懂」時,可以先將知識缺口分為以下五類。

1. 名詞不懂

不知道某個詞彙或概念的定義。

例如:

「Metacognition 是什麼?」
「Minimal clinically important difference 是什麼意思?」

2. 關係不懂

知道個別概念,卻不清楚它們彼此的關係。

例如:

「Metacognition 與 curiosity 有什麼關係?」
「Reliability 與 measurement error 有什麼關係?」

3. 原因不懂

知道某個現象或結論,卻不明白為什麼。

例如:

「為什麼樣本數增加通常可以提高估計的 precision?」
「為什麼 AI 太快提供答案,反而可能降低學習深度?」

4. 應用不懂

理解概念,卻不知道如何用於新的情境。

例如:

「教師可以如何在期刊論文閱讀課程中培養學生的 metacognition?」
「這項研究結果如何應用於中風病人的職能治療?」

5. 判斷不懂

不知道應採用什麼標準評估資訊、證據或結論。

例如:

「我如何判斷作者對研究結果的解釋是否過度?」
「我如何判斷 AI 的回答是否可靠?」

這項分類的目的,是把「一整團不懂」拆成較小、較明確、可以處理的問題。






四、從模糊疑問到可探索問題

學生可以使用以下流程:

先說出不懂 → 找出哪裡不懂 → 判斷不懂的類型 → 縮小問題 → 提出具體問題 → 檢查答案 → 繼續追問

第一步:先承認「我不懂」

一開始不必要求自己立刻提出非常精準的問題。學習者可以先說:

「這一段我看不懂。」
「我不懂作者為什麼得到這個結論。」
「我不確定這個統計結果代表什麼。」

能夠察覺並說出「我不懂」,就是學習的起點。

第二步:區分已知與未知

接著問自己:

「這一部分,我已經知道什麼?」
「真正卡住的是哪一句、哪個概念或哪個推論?」

例如:

「我知道兩組的平均值不同,但不懂為什麼 p > .05 時,不能直接說兩組完全沒有差異。」

這樣的描述已經比「我不懂統計」清楚許多。

第三步:縮小問題範圍

將大問題拆成數個較小的問題,例如:

「p > .05 代表什麼?」
「未達 statistical significance 是否等於兩組相同?」
「樣本數不足是否可能造成 p > .05?」
「還需要查看 effect size 與 confidence interval 嗎?」

第四步:形成可以探究的問題

最後,將問題改寫成明確句子:

「當兩組平均值不同,但 p > .05 時,應如何結合 effect size 與 confidence interval 解釋研究結果?」

這種問題有清楚的背景、範圍與學習目的,也較容易得到深入且精確的回答。


五、向教師、同儕或 AI 提問前,最好先嘗試

提問並不是把所有思考工作交給別人。

比較好的做法是:

先做、先想、先說明自己的理解,再提出問題。

例如,不要只問:

「請解釋 construct validity。」

可以改成:

「我目前理解 construct validity 是指一項評估工具的分數是否能反映理論上欲測量的 construct,但我不清楚 convergent validity 與 known-groups validity 分別提供什麼證據。請比較兩者,並各舉一個職能治療評估的例子。」

這種問法包含三項重要資訊:

  1. 自己目前的理解;

  2. 明確的知識缺口;

  3. 希望獲得的協助方式。

這不但能讓回答者提供較適切的說明,也能保留學習者必要的認知投入。


六、向 AI 提問時,不要只要求答案

生成式 AI 的回答通常很流暢,但流暢不代表正確,更不代表學習者已經理解。

與 AI 互動時,可以採用以下幾類提問。

1. 要求拆解問題

「請將這個問題拆成三個較小、可以逐步探究的問題。」

2. 要求提供提示,而非直接給答案

「請先不要直接告訴我答案,請用三個提示引導我思考。」

3. 要求檢查自己的理解

「我目前的理解是___。請指出其中可能錯誤、不完整或過度簡化之處。」

4. 要求比較容易混淆的概念

「請比較 statistical significance、clinical significance 與 practical significance,並說明三者不可互相取代的原因。」

5. 要求舉例與反例

「請提供一個符合此概念的例子,再提供一個看似符合、實際上不符合的反例。」

6. 要求提出不同觀點

「這個結論可能建立在哪些未被說明的假設上?」
「請提出支持與反對這項解釋的理由。」
「在哪些情況下,這個結論可能不成立?」

7. 要求提供驗證方向

「我應查閱哪些原始資料、研究結果或可信來源,才能驗證這項回答?」

這樣的 AI 使用方式,是把 AI 當成探究與思考的夥伴,而不是答案販賣機。


七、不要停在第一個答案:追問才是理解深化的開始

第一個答案通常只提供基本解釋。真正的學習往往發生在後續追問。

常見的追問包括:

「可以再說得具體一點嗎?」
「可以用一個職能治療研究的例子說明嗎?」
「這個說法有哪些限制?」
「是否存在例外情況?」
「這個結論需要哪些前提才成立?」
「如果研究設計改變,結論會不會不同?」
「作者的資料真的足以支持這項結論嗎?」
「還有其他可能的解釋嗎?」

追問的目的不是讓答案越來越長,而是逐步確認:

  • 概念是否清楚;

  • 推論是否合理;

  • 證據是否充分;

  • 結論是否適用於目前情境;

  • 是否存在其他解釋。


八、得到答案後,必須進行理解檢核

「得到答案」不等於「學會」。

閱讀教師、同儕或 AI 的回答後,可以進行以下檢核。

1. 不看資料,用自己的話說明

如果無法用自己的話解釋,可能只是熟悉了答案的文字,尚未真正理解。

2. 舉出一個新的例子

如果只能重複原本的例子,可能尚未掌握概念的核心特徵。

3. 舉出反例或例外

能判斷概念在什麼情況下不成立,通常代表理解較為深入。

4. 應用於新的問題

例如,理解 selection bias 後,能否在另一篇論文中辨識可能的 selection bias?

5. 找出仍然說不清楚之處

問自己:

「哪一句看起來懂,但要我解釋時仍然說不清楚?」
「這個答案解決了原問題嗎?」
「我現在還有哪些不確定?」

最後可以用以下句型整理學習歷程:

「我原本以為___;後來我發現___;現在我仍想知道___。」

這個句型能將原先的理解、修正後的理解及下一個問題連結起來,使提問成為持續學習的循環。


九、好問題的簡要檢核表

提出問題前,可以檢查以下六點:

  1. **重要性:**這個問題是否涉及主題的核心概念?

  2. **相關性:**它是否與目前的學習目標或討論內容直接相關?

  3. **明確性:**回答者能否知道我真正不懂的是什麼?

  4. **適當範圍:**問題是否過大,或過度拘泥於細節?

  5. **可探索性:**這個問題是否可以透過說明、比較、證據或推理繼續探究?

  6. **已有嘗試:**我是否先說明自己的理解、推測或初步解決方式?

好的問題不一定很複雜。關鍵在於它能否清楚呈現知識缺口,並帶領學習者走向更深入的理解。






結語:提問不是取得答案,而是校準理解

AI 時代,「回答問題」變得非常容易,但「提出值得探究的問題」仍需要領域知識、metacognition、critical thinking 與持續練習。

真正有效的提問歷程是:

發現不懂 → 區分已知與未知 → 縮小問題 → 提出具體問題 → 取得初步答案 → 追問與挑戰 → 驗證資訊 → 形成自己的理解

因此,我們要培養的,不只是「如何問 AI」,而是一種更基本也更重要的學習能力:

知道自己哪裡不懂,知道下一個問題應該問什麼,也知道不能把別人的回答直接當成自己的理解。


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