Napkin AI -- 繪圖幫手

我的執行程序：

1. 確定內容/大綱：我提出初步構想，再跟 ChatGPT 討論

2. 剪貼至 Napkin AI (詳 YouTube 教學--約10分鐘，您就會了)

成果如下：

您的角色

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研究題材

大型語言模型可協助扮演虛擬病人與考官的臨床訪談任務清單：

基礎臨床訪談任務

1. 病史詢問
2. 主訴訪談
3. 身體檢查說明與指導
4. 病情解釋與診斷告知

治療與計畫討論

5. 治療目標設定
6. 治療計畫擬定與說明
7. 知情同意討論（風險與益處說明）
8. 藥物遵從性討論
9. 復健計畫討論

衛教與諮商

10. 疾病相關衛教諮商
11. 生活型態調整建議
12. 出院準備與居家照護指導

特殊溝通情境

13. 不良消息告知
14. 精神狀態評估訪談
15. 疼痛評估訪談
16. 緩和醫療討論
17. 急診處置溝通

人際互動情境

18. 家屬溝通與衛教
19. 跨專業團隊溝通
20. 文化敏感性溝通（不同文化背景病人）
21. 處理困難病人情境（抗拒、焦慮、認知障礙等）

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一個訪談大綱，幫助您與這位醫師討論可能的研究參與角色：

訪談大綱：醫師研究參與角色討論

開場白

• 感謝醫師願意撥冗討論研究參與事宜
• 簡短介紹研究主題、目標和預期成果
• 說明此次訪談目的是討論可能的合作方式

研究助理角色討論

• 工作內容：
  • 協助收案與篩選受試者
  • 進行標準化的資料收集
  • 維護研究資料的完整性
  • 與研究團隊定期溝通進度
• 時間承諾：
  • 固定的時間安排（每週X小時）
  • 病人收案排程
  • 定期團隊會議參與
• 優勢與挑戰：
  • 結構化的工作內容
  • 明確的時間承諾
  • 臨床工作與研究收案的平衡策略

研究生角色討論

• 工作內容：
  • 學習特定研究方法與相關領域知識
  • 參與研究設計與分析
  • 完成相關研究作業與討論
  • 可能的論文撰寫或發表
• 時間承諾：
  • 較為彈性的時間投入
  • 密集學習與獨立工作時間
  • 不定期的指導討論與反饋
• 優勢與挑戰：
  • 深入學習特定專業領域的機會
  • 時間安排較不固定的挑戰
  • 學術成長與臨床工作兼顧

探詢醫師偏好

• 詢問醫師對兩種角色的初步想法
• 了解醫師目前的工作負荷與可投入研究的時間
• 探討醫師的研究興趣與長期職涯規劃
• 討論醫師期望從研究參與中獲得的收穫

共同規劃

• 基於醫師的興趣與時間條件，提出適合的參與模式
• 討論可能的混合角色或階段性參與安排
• 確立初步的工作內容、時間安排與責任範圍
• 討論下一步溝通與合作的具體計畫

結語

• 感謝醫師的寶貴意見
• 承諾提供更詳細的書面資料
• 安排後續的正式會議或討論

發展AI (ChatGPT) 教學/討論模式

適用對象：師生討論或研究室會議

目的：提供腦力激盪與會議紀錄

使用時機：寫作/改寫/議題討論

緣由：ChatGPT可提供寫作與構想諸多建議，討論中有老師可提供判斷力支援，可提升討論與使用 ChatGPT效能。

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Claude AI:

優勢：

• 協作增強：LLM可以作為會議的"第三方參與者"，提供新視角和即時資訊。
• 效率提升：自動生成會議紀錄能節省大量時間，同時保留討論精華。
• 思維拓展：AI可以提出人類可能忽略的角度，促進更全面的討論。
• 教學輔助：教師可以引導學生如何有效提問和評估AI回應，培養批判性思維。

可能改進的方向：

• 明確角色定位：您可以更清楚定義AI在討論中的角色—是協作者、記錄者還是資源提供者？
• 結構化流程：建立一個框架，說明如何在會議前、中、後有效利用AI。
• 評估機制：設計方法來衡量AI參與對討論質量的影響。
• 訓練指南：為師生提供使用AI輔助討論的基本培訓。

實施建議：

您可以考慮設計一個簡單的原型流程：

• 會議前：使用AI生成討論提綱或相關文獻摘要
• 會議中：記錄關鍵點並在需要時提供資訊支援
• 會議後：整理討論內容，生成摘要和行動項目

這樣的模式不僅可以提高討論效率，還能培養學生與AI工具協作的能力，這在未來職場中將越來越重要。

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以論文寫作和改寫為例，大型語言模型可以在研究室討論和師生合作中扮演關鍵角色。以下是一個結構化的應用模式：

準備階段

文獻綜述輔助：

• 學生提供研究問題和關鍵詞
• AI生成相關文獻摘要和研究趨勢分析
• 師生討論時，AI可提供補充資訊，擴充背景知識

研究架構建立：

• AI根據討論內容生成可能的論文架構選項
• 師生討論各架構的優缺點
• 教師提供經驗指導，選擇或修改最適合的架構

草稿撰寫階段

內容生成與改進：

• 學生撰寫初稿或使用AI協助生成段落
• 在研究會議中，師生與AI一起分析內容完整性
• AI指出邏輯漏洞或建議其他研究視角

學術寫作優化：

• AI針對專業術語一致性、句法結構提出建議
• 教師評估這些建議的學術適當性
• 集體討論如何平衡學術嚴謹性與表達清晰度

修訂完善階段

同儕評審模擬：

• AI模擬審稿人視角，提出可能的質疑
• 師生討論如何回應這些質疑
• 集體思考論文的強化方向

實際應用場景

想像一個研究生正在撰寫關於人工智能在教育中應用的論文。在週會中：

研究生提出自己的初稿和遇到的困難：「我不確定如何有力論證AI教學工具與學習成效的關聯」

教授和AI同時參與討論：

• 教授提供研究方法論指導
• AI提供最新相關研究的摘要和可能的論證路徑
• 集體討論選出最合適的論證方向

即時改寫與評估：

• AI根據討論生成改寫建議（例如重組論證結構或增加特定支持證據）
• 師生立即評估這些建議，選擇採納或修改
• 形成下一步研究與寫作計劃

教育價值

這種模式不僅提高了論文寫作效率，更重要的是：

• 學生通過觀察教師如何評估AI建議，學習批判性思維
• 培養學生與AI工具協作的能力，為未來研究工作做準備
• 保留傳統師徒制的精華，同時融入現代技術支持

這種結合人類專業判斷與AI輔助的模式，可以顯著提升學術寫作的質量和效率，同時作為培養下一代研究者的重要教學工具。

eViP---一個不再更新的虛擬病人資料庫

 The eViP project has ended and this site is no longer being actively updated. 2007～2010: 3 年計畫，未再延續！

eViP 計畫的主要目標是建立一個包含 **320 個重新利用和豐富化的虛擬病人** 的資料庫（網頁列出340個 VPs，我連結了幾個，都連不上），這些資源將以 Creative Commons 授權方式免費提供。此計畫旨在促進醫學和其他醫療保健專業的教學。

eViP 計畫的主要影響和成果包括：

* **建立虛擬病人資源庫**：eViP 計畫建立了一個包含 320 多個虛擬病人的集合，這些資源可供教育機構和醫療保健專業人員免費使用。

* **提供開放資源**：這些虛擬病人資源以 Creative Commons 授權方式發布，鼓勵廣泛使用和重新利用。

* **提供工具和指南**：eViP 計畫還提供評估工具包和最佳實踐指南，協助用戶有效地利用虛擬病人。

* **促進醫療教學**：eViP 虛擬病人資源在醫學和其他醫療保健專業的教學中扮演重要角色，提供互動式學習體驗。

雖然 eViP 計畫已經結束，且網站不再更新，但這些資源和指南仍然免費提供使用。

還有 OpenLabyrinth 已有數篇應用論文－及其官方網站。但最近2年似乎很少更新訊息了，最近一次貼文是2022年底。

建立國家級虛擬病人資料庫

建立國家級虛擬病人資料庫以提升醫學教育效能

虛擬病人是醫療人員培訓的重要工具，能促進臨床技能與專業素養的養成。然而，高品質虛擬病人的開發過程耗時費力，若未整合資源/人力，將造成研究資源分散與重複投資，也將影響最終成效。

為提升醫學教育/研究效能，應建立國家級虛擬病人資料庫，內容包含：

1. 人口學與病情資料庫：涵蓋多元族群、年齡層及各類疾病情境

2. 臨床對話資料庫：包含標準化問診流程與多樣化病人回應

3. 互動參數資料庫：整合聲音、表情與肢體動作等臨床互動要素

此資料庫將有助於各階段醫學教育的推展：

- 醫學生培育階段（Undergraduate, UGY）：奠定基礎臨床能力

- 畢業後一般醫學訓練（Post-graduate Year, PGY）：強化實務診療技能

- 繼續教育（Continuing Education）：維持專業知能更新

預期效益：

1. 降低各研究單位開發成本

2. 確保虛擬病人教案品質一致性

3. 促進醫學教育資源共享

4. 建立本土化臨床情境資料庫

＊以上有AI協助潤筆

**這後續應有「世界級虛擬病人」資料庫，由AI企業提供！！（這是寫完/閱覽後的想法）

＊＊＊這感覺人類被將被訓練成機器人... 但不如此，不被機器人取代嗎？？（這也是寫完/閱覽後的想法）

續集 -- AI 回應如下：

我理解您對AI在醫學教育領域應用的雙重觀點。讓我分別回應您提出的兩個重要觀點：

關於「世界級AI企業資料庫」的想法：

這確實是個很有前瞻性的觀察。全球性的AI企業確實具備建立大規模醫療數據庫的技術能力和資源。但這裡需要考慮幾個關鍵面向：

1. 本土化需求：不同國家/地區的醫療文化、溝通方式都有其特殊性

2. 資料隱私：醫療數據的跨國共享需要嚴謹的法規框架

3. 在地醫療專業的參與：確保資料庫內容符合當地臨床實務需求

關於「人類被訓練成機器人」的疑慮：

這個觀點觸及了醫學教育的本質。我認為關鍵在於如何善用AI工具，同時保持醫療人文關懷：

1. AI工具應該被視為輔助而非取代：

- 虛擬病人可以提供標準化訓練場景

- 但真實的醫病關係需要人性化的互動和同理心

2. 人類醫師的優勢：

- 複雜情境的判斷能力

- 同理心和情感連結

- 整體性的醫療照護思維

- 面對不確定性的決策能力

其實，正因為AI和自動化的發展，更凸顯出人類醫師在醫療服務中不可取代的特質：同理心、創造性思維、道德判斷等。虛擬病人資料庫的建立，應該著重於如何幫助醫療人員更好地發展這些人性化特質，而不是將其「機器人化」。

您覺得這樣的平衡點是否能夠回應您的疑慮？

寫作的基礎與核心：ChatGPT 如何協助

背景知識（或寫作主題的相關知識）以及掌握寫作原則，是進行寫作前不可或缺的基礎條件。作者至少需要對寫作主題具備 70～80% 的了解，才能確保所撰寫的內容對讀者具有清晰的表達效果。【若不確定自己對於背景知識的掌握程度，可請 ChatGPT 出考題。若是選擇題，那至少要答對85%以上，因為有些是被您猜對的。】

寫作原則則是協助作者將內容以更易於理解的方式呈現的重要依據。這些原則主要包括內容結構的組織、段落的構成，以及句子與語意如何清晰呈現的原則。上述原則可以透過查閱教科書或諮詢工具（如 ChatGPT）來學習，通常能達到 70% ～80% 的掌握程度。【若不確定自己對於寫作原則的掌握程度，可請 ChatGPT 出考題。或找資深研究人員索取。】

然而，在實際應用寫作原則時，最好結合範例進行練習（寫作練習與參考範例）再加上ChatGPT之諮詢與修改。同時，作者需要具備良好的閱讀能力，或者掌握一套能自我檢視是否符合寫作原則的方法。例如，可以運用 ChatGPT（或提供寫作原則檢核表），讓其依據寫作原則提供評論/建議後，再根據這些原則自行確認並修改內容，或請 ChatGPT協助修改。

因此，最終仍需回歸到作者的「背景知識」與「閱讀能力」的培養。這二者不僅影響作者對寫作內容價值（含金量）與表達明確性的判斷，也決定作者能否正確評估 ChatGPT 所提供建議的適用性與品質。

我最近給予共同作者寫作回饋的例子或可參考：https://reurl.cc/xp2D3Z。

以上以 ChatGPT 協助編修。

以下是使用 Gamma 協助製作的PPT：

疼痛訪談機器人

我設計My GPTs 以SOCRATES 疼痛訪談模型訪談個案之疼痛，再列出訪談結果。

使用時，按下開始訪談後 GPT 會先以文字呈現，我們可以使用語音模式回應之。之後即可進入語音訪談與回應。

速度有點慢，等一下即可。您不能插話喔！！

我覺得成果蠻好的！！

問得蠻仔細的，約需20分鐘。

有興趣者，可連結玩玩（請在此點選即可連結）！！請先假定自己的身上疼痛，以利接受訪談，並確認彙整結果之正確性！若無想法者，可參考下述模擬回應，以節省時間。

最後還可立即呈現訪談/回應逐字稿/結果（結束語音模式（打 X）即可看到），這太有效率了！！ 

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以下是我請 ChatGPT 模擬一位Low Back Pain 個案的回答（配合 SOCRATES訪談問題之回應）

1. 疼痛部位

   • 主要疼痛位於下背部，特別是靠近右側的腰椎下方。
   • 有一個明顯的疼痛點，大約在腰椎第三到第四節的區域，按壓時感覺特別疼痛。

2. 疼痛開始時間及方式

   • 疼痛大約在兩週前開始的。
   • 是逐漸出現的，剛開始只是隱隱作痛，但最近幾天加重了。
   • 疼痛的變化是漸進加重，尤其是在一天工作結束後感覺特別明顯。

3. 疼痛性質

   • 疼痛感覺像鈍痛，有時會伴隨著抽痛。
   • 感覺像被壓迫或者緊繃著，有時好像有一股力量往下壓。

4. 疼痛輻射情況

   • 疼痛有時會擴散到右側臀部，甚至延伸到大腿後方。
   • 輻射的範圍大多是從下背部沿著臀部到大腿後側，但不會超過膝蓋。

5. 相關症狀

   • 右腿有時會感覺麻木，特別是在長時間坐著之後。
   • 沒有發燒、嘔吐或腫脹，但偶爾覺得下肢無力。

6. 時間模式

   • 疼痛通常在早晨起床時比較明顯，活動一段時間後稍微緩解。
   • 晚上坐著的時間較長或躺下時會再次加重。
   • 是間歇性的，但一天之內的強度會有所波動。

7. 加重或緩解因素

   • 長時間坐著或者彎腰時會使疼痛加重，特別是坐在硬椅子上。
   • 站著或者適度走動會稍微減輕疼痛。
   • 熱敷或服用止痛藥後疼痛感有明顯緩解。

8. 疼痛強度

   • 如果用 0-10 的數字評分，平時大約是 4-5，最嚴重時會到 7。
   • 疼痛已經影響到我的日常活動，像是無法持續坐著辦公超過 30 分鐘。
   • 疼痛讓我晚上常常睡不好，偶爾會因此感到情緒低落或煩躁。

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在疼痛訪談/評估中，SOCRATES 是評估疼痛特徵的縮寫工具，幫助醫護人員系統性地詢問病人的疼痛狀況。它代表以下幾個要點：

S – Site (部位)  

O – Onset (起始)  

C – Character (性質)  

   - 疼痛的感覺是什麼樣的？例如刺痛、鈍痛、抽痛等。

R – Radiation (輻射)  

   - 疼痛是否會擴散到其他部位？擴散的方向是什麼？

A – Associated symptoms (相關症狀)  

   - 是否有其他伴隨的症狀？如噁心、麻木、發燒等。

T – Time course (時間模式)  

   - 疼痛是否有固定的時間模式？是持續性的還是間歇性的？

E – Exacerbating/Relieving factors (加重/緩解因素)  

   - 什麼情況會使疼痛加重或緩解？例如活動、休息、藥物等。

S – Severity (強度)  

   - 用數字評分（例如 0-10），疼痛的強度如何？

這種結構化的評估方法有助於完整記錄病人的疼痛描述，進而幫助診斷和制定治療計畫。

臨床 vs 研究 之難題 （之前的見解，還有生成式AI的分析）

	臨床	研究
情境	個案歧異性大 複雜較難駕馭 除非建立明確專長，否則難以挑選病患。大多是通才，難以深入	既深且廣，不易選擇 研究人員需要學好多種能力（詳八大核心能力），還有屢敗屢戰的精神，才能駕輕就孰。之後即可選擇戰場，長遠規劃研究主軸
入門與進階	入門容易進階難，且不易運用學理與科學方法，主因為個案差異大，理論與現實有距離。 好處是如果滿足現況，壓力少	研究之入門與進階皆不易，但比較有跡可尋，且短期看不到成效，需要長期作戰 功力可累積，逐漸深厚！
團隊	常單打獨鬥，各做各的，鮮有交流 易受主管（機關）從上而下之影響	通常團隊作戰，但你須要具備「領導」、「被領導」、「合作」的能力 團隊大小差異甚大，領導人為關鍵
能力養成	隨著時間與閱歷，只要用心，可自動累積臨床經驗 但臨床經驗因為病人個別化差異大，且難應用科學方法，故經驗是否有效難以確認	研究經驗，因為在操控的環境下，且可套用嚴謹方法，因果關係比較容易看清，因此經驗/能力比較容易累積 須持續嘗試錯誤，才能應用於「複雜」的臨床情境
潛在威脅	u  醫學研究進展快速，大學所學容易過時，且因未具備研究能力，故難以追上最新進展 u  實證醫學嚴重衝擊臨床經驗之價值 u  人工智慧的應用勢必取代部分醫療人力	競爭對手來自全世界，隨著中國大陸的崛起，競爭勢將更為劇烈

March 13, 2015 首稿

Aug. 21, 2017 修改 

Jan. 14, 2025 Claude AI 分析如下：

我會從多個面向來比較這兩種職業的難易度：

工作/任務可選擇性：

- 職能治療師：選擇性相對較低，因為必須根據病人的需求和狀況提供服務，較難拒絕或選擇個案。工作內容主要由病人的康復需求決定。

- 職能治療研究人員：選擇性較高，可以根據自己的興趣和專長選擇研究方向和主題，也可以決定要探討的特定人群或議題。

學習環境/機會：

- 職能治療師：學習機會較為實務導向，主要透過臨床經驗累積和在職訓練提升技能。可參加繼續教育課程，但受限於工作時間安排。

- 職能治療研究人員：有較多專業進修機會，可參與學術研討會、工作坊，進行跨國交流。能夠深入鑽研特定領域，但需要主動尋找資源和機會。

評估/檢查工具的數量與精準度：

- 職能治療師：主要使用標準化的臨床評估工具，工具數量固定且有限。精準度受限於工具本身的信效度。

- 職能治療研究人員：可以開發和驗證新的評估工具，使用較多元的研究方法和儀器。需要考慮研究工具的信效度，並持續改進測量方法。

可自行掌控的時間：

- 職能治療師：時間較不彈性，需配合醫療機構的門診時間和病人預約。工作時間較為規律但自主性較低。

- 職能治療研究人員：時間安排較具彈性，可自行規劃研究進度。但常需要配合研究計畫期程，趕寫報告和論文時可能會很忙碌。

可運用的資源：

- 職能治療師：資源主要來自醫療機構提供的設備和材料，受限於預算和規定。但臨床資源較為完整和標準化。

- 職能治療研究人員：可申請研究經費，使用學術單位的設備和資源。但需要積極爭取經費支持，資源的取得較不穩定。

團隊合作強度：

- 職能治療師：需要與醫師、護理師、物理治療師等醫療團隊密切合作，且直接面對病人和家屬。合作強度高且即時。

- 職能治療研究人員：主要與其他研究人員、指導教授合作，也可能需要與臨床單位配合。合作方式較為彈性，但溝通協調的複雜度可能更高。

補充比較面向：

工作壓力來源：

- 職能治療師：壓力主要來自病人康復進展、臨床決策的即時性、以及與病人家屬的溝通。

- 職能治療研究人員：壓力來自研究成果的產出、論文發表、經費申請，以及研究創新性的要求。

專業成長路徑：

- 職能治療師：發展方向較為明確，可朝向專科治療師或管理職發展。

- 職能治療研究人員：發展空間較大，可以選擇學術研究、產業研發或政策研究等多元方向。

從整體來看，這兩種職業各有其挑戰性，難易度的判斷需要考慮個人特質和興趣。職能治療師的挑戰在於臨床實務的即時應變和人際互動，職能治療研究人員則面臨研究創新和資源取得的挑戰。

中文學術稿件轉換為英文稿件之流程建議

＊適合具備一定英文閱讀能力者。

一、前置準備

1. 確認投稿期刊要求：

   - 下載並仔細閱讀期刊投稿指南

   - 注意格式規範、字數限制與章節要求

   - 檢視該期刊近期發表的相關文章架構

2. 建立參考資源：

   - 蒐集3-5篇目標期刊相關主題的範例文章

   - 整理該領域常用英文術語對照表

   - 準備文獻回顧部分的關鍵英文用語

二、中文稿件完善

1. 內容品質確認：

   - 確保中文稿件內容完整度達到80-90%

   - 與指導老師討論修改建議

   - 特別注意研究方法與結果討論的邏輯性

2. 結構調整：

   - 對照期刊要求，調整文章架構

   - 確認各章節標題與內容符合期刊規範

   - 必要時可請AI協助重組段落，以符合目標期刊風格

三、翻譯轉換

1. AI輔助翻譯策略：

   - 將稿件分段翻譯，每段不超過500字

   - 提供領域關鍵詞給AI，確保專業用語準確性

   - 明確告知AI目標期刊的寫作風格要求

2. 翻譯品質確認：

   甲、讓AI確認翻譯適切性：

      - 提供原中文內容與上下文

      - 說明特定術語的使用考量

      - 請AI解釋翻譯選詞理由

   乙、交叉驗證方法：

      - 讓AI將英譯結果重新翻回中文

      - 比對原意與回譯結果的差異

      - 必要時重新調整英文表達

   丙、多重確認：

      - 在新對話中重新翻譯關鍵段落

      - 比較不同版本，選擇最佳表達

      - 整理疑難段落，請教專家

3. 學術寫作規範檢查：

   - 確認時態使用的一致性

   - 檢查專業術語的標準用法

   - 注意該領域特定的寫作慣例

四、最終潤飾

1. 自我檢查重點：

   - 檢視段落間的連貫性

   - 確認引用格式的正確性

   - 檢查圖表說明的完整性

2. 同儕/老師審閱（建議尋求）：

  - 標示特別需要確認的段落

   - 提供原中文版本做對照

額外提醒：

- 預留充足的翻譯與修改時間，建議至少2-3週

- 善用AI工具，但需要人工確認最終品質

- 建立個人常用學術用語對照表，有助未來撰寫

＊歡迎閱覽者提供建議！

「學術用語庫」(Academic Phrasebank) --寫作原則與範例

 「學術用語庫」(Academic Phrasebank) 是一個為學術寫作者設計的資源。

由曼徹斯特大學的 John Morley 創建，版權歸曼徹斯特大學所有。

它提供學術寫作中常用的詞組範例，並根據研究論文或學位論文的主要章節進行組織。此外，這些詞組根據學術寫作的溝通功能分類。

主要內容包括：

通用語言/溝通功能：含表達謹慎、批判、分類與列舉、比較與對比、定義術語、描述趨勢、描述數量、解釋因果關係、舉例、信號轉換、以及書寫過去。

研究論文或學位論文的章節：包含Introducing work, Referring to sources, Describing methods, Reporting results, Discussing findings, 以及Writing conclusions

這個資源的目標是協助作者思考內容和組織，並提供可直接使用或修改的詞組。這個用語庫的內容基本上是中性的，因此使用它們不會構成剽竊。雖然主要為非英語母語的學術和科學作者設計，但母語者也可能會覺得很有用。

探究ChatGPT輔助教學對於期刊論文閱讀之效能

廣告：「招募學員，參與下列計畫：「探究ChatGPT輔助教學對於期刊論文閱讀之效能」

視訊同步或非同步教學

12次課程+12次測驗＋12次作業

有獎勵」

開始準備囉：

A. 學員的需求為何？

B. 如何有效閱讀期刊論文？

C. 新入職場職能治療師閱讀期刊論文的常見困難

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A. 新入職場職能治療師閱讀期刊論文的需求、目的與原因

以下主要是 Gemini 的看法：

身為一名新入職場的職能治療師，閱讀期刊論文是持續學習、精進專業的重要管道。以下將從幾個面向來探討其需求、目的與原因：

 1. 更新專業知識

 掌握最新/特定研究成果

 拓展知識廣度或深度

 跟上專業發展趨勢，推動實證職業

 2. 提升臨床決策能力

 建立證據基礎

 解決臨床問題

 評估治療效果

 3. 充實學術能力

 培養批判性思考

 提升寫作能力

 為未來研究奠定基礎

 4. 滿足職業發展/工作需求

 準備例行報告

 提升專業形象

 取得更高學位

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B. 如何有效閱讀期刊論文？（這是 Gemini 的補充）

設定目標/方向： 在閱讀前，先確認閱讀的目的/方向或重點，例如了解某種疾病的治療方法、評估工具的使用等。目標/方向越清楚，閱讀效能越高！

選擇適合的期刊/論文： 選擇與自己工作領域相關的期刊/論文，並優先閱讀高影響力的期刊。若難以判斷，務必找高手確認。尤其避免「掠奪型」期刊，這比例絕對 > 30%

掌握閱讀技巧： 學習如何快速瀏覽論文，抓取關鍵資訊，並深入閱讀重點部分。

記錄心得： 建立閱讀筆記，記錄下重要的觀點、問題和啟發，以便日後複習和參考。

參與討論： 與同事或學術社群分享閱讀心得，共同討論，加深對論文的理解。

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C. 新入職場職能治療師閱讀期刊論文的常見困難

1. 專業術語與統計方法

困難點： 醫學與研究領域充滿專屬術語，統計方法也常讓初學者感到困惑。

建議：

建立專屬詞彙庫：將不熟悉的術語記錄下來，並查閱相關文獻或請教資深同事。

學習基礎統計概念：了解常用的統計分析方法，如 t 檢定、ANOVA 等，有助於理解研究結果。

善用線上資源：多數期刊會提供術語解釋或摘要，可幫助快速掌握文章重點。

Gemini 協助：

直接詢問： 可以直接向 Gemini 詢問特定術語的定義，例如「請問什麼是 ANOVA？」、「請解釋一下效度與信度的差異。」

要求舉例： 若對概念仍不清楚，可以請 Gemini 提供相關的例子，幫助您更深入理解。

比較不同概念： 對於相似的概念，可以請 Gemini 進行比較，例如「請比較 t 檢定和 ANOVA 的適用情境。」

 

2. 文獻量龐大，難以取捨

困難點： 職能治療相關的期刊眾多，要從龐大的文獻中篩選出適合閱讀的文章，需要耗費大量時間。

建議：

設定明確閱讀目標：針對特定疾病、治療方法或研究主題進行有目標性的搜尋。

善用資料庫：利用 PubMed、Scopus 等資料庫，透過關鍵字搜尋、篩選功能，縮小搜尋範圍。

參考文獻引述：從已知的文獻中尋找相關研究，進一步拓展閱讀範圍。

Gemini 協助：

精準搜尋： 可以請 Gemini 協助您構建更精確的搜尋詞，例如「請幫我找尋有關兒童發展遲緩的職能治療介入研究，並限定在近五年內的文獻。」

文獻整理： 將搜尋到的文獻提供給 Gemini，請它協助您整理歸類，找出最相關的幾篇。

  

3. 時間有限，難以深入閱讀

困難點： 工作繁忙，很難撥出大量時間專注於閱讀論文。

建議：

善用碎片時間：利用通勤、午休等零碎時間，閱讀幾頁論文。

選擇重點閱讀：針對摘要、結論、圖表等重點部分進行閱讀，快速掌握文章核心內容。

加入讀書會： 與同事或同儕組成讀書會，共同討論論文，提高學習效率。

Gemini 協助：

摘要生成： 可以請 Gemini 為您生成一篇論文的摘要，快速掌握文章重點。

重點整理： 將論文中的關鍵問題或研究發現提供給 Gemini，請它協助您整理成重點筆記。

 

4. 缺乏批判性思考能力

困難點：初學者可能較難區分研究的優缺點，容易被研究結果誤導。

建議：

學習批判性思考：了解研究設計、樣本數、統計方法等，並評估其可靠性。

比較不同研究：比較不同研究的結果，找出一致性與差異性，以更全面地了解研究主題。

尋求指導：請教資深同事或學者，獲取更深入的意見。

Gemini 協助：

質疑研究設計： 可以請 Gemini 提出一些質疑研究設計的問題，例如「這項研究的樣本是否具有代表性？」、「研究方法是否嚴謹？」

比較不同研究： 將多篇相關研究提供給 Gemini，請它比較不同研究的優缺點，並找出研究趨勢。

 

5. 英文閱讀能力不足

困難點：大部分的期刊論文都是英文撰寫，若英文閱讀能力不足，會影響閱讀效率。

建議：

加強英文閱讀訓練：閱讀英文報章雜誌、小說等，提升英文閱讀能力。

善用翻譯工具：在閱讀時，可適度使用翻譯軟體或工具，但要注意翻譯的準確性。

尋找中文文獻：除了英文文獻外，也可尋找中文文獻，以加深對研究主題的理解。

Gemini 協助：

翻譯協助： 可以請 Gemini 協助翻譯特定的段落或句子，加深對文章的理解。

解釋專業術語： 若遇到不熟悉的英文專業術語，可以請 Gemini 解釋其意思。

2024年度報告：主要論文發表

我挑2篇：

1. Developing the questionnaire of self-efficacy and needs in using large-language model-based AI services

2. Developing a machine learning-based short form of the positive and negative syndrome scale

1是團隊投入大型語言模型，或投入 ChatGPT 研究的第一篇論文！！期待這量表（使用基於大型語言模型的人工智慧服務自我效能與需求問卷（Q-SNELL））後續被全世界大量使用（論文被大量引用），將列出後續相關研究計畫，以及推廣計畫。詳玉正的 blog以及 我跟ChatGPT的問答。

2. 關鍵在於 PANSS，後續也會有延續計畫/論文！

2024年度報告：國科會計畫篇

＊主題是以 GPT 的應用為主－包含虛擬病人/考官之發展與其後續之自學系統（如同之前的貼文「多層次GPT自主學習平台」）

這些計畫主要目標是克服現有臨床技能訓練/維持/提升之困境：

練習（機會）不足

有效率/深入的回饋不足

師資不足

師資培訓課程（效能）不足

還有一項比較特別的合作計畫：運用 ChatGPT 發展認知評估工具！這從去年就開始準備了！！

還有一個GPT應用之合作計畫至少準備了半年。

這種長期準備計畫的關鍵應是耐力與承諾！！主筆者的時間也是關鍵。

我主筆的計畫，約準備2個月，但斷斷續續，還好有高手與怡晴協助！！

還有幾篇合作計畫，包含修改舊計畫以及提出新的計畫案！

特別感謝怡晴與士捷的大力協助！！還有沛綺與姵蓁協助IRB

總共約10項計畫

Good luck to us!

以下計畫之二圖示供參，怡晴的心血之二（自製圖示，我覺得是計畫跟「審查委員」溝通的關鍵：一目了然，還有欣賞價值---一圖勝萬語）：