AI輔助教學：9月起的課程大幅採用

下個月（2025年9月）我將教授二課程：大二「論文導讀」以及碩一「文獻彙整與評析」

將大幅採用生成式AI協助「導讀」「解惑」「評析」「彙整」論文，以及「命題」還有「評分」

生成式AI的應用，以 My GPTs 與 NotebookLM 為主！

AI的用途：學生可應用生成式AI協助補強基本知識（含論文結構、研究議題相關、研究方法相關[含研究設計與資料分析等]以及閱讀與寫作相關之知識）。老師將提供基本知識/主題範疇（考試重點之一），於課堂大致講解或解惑，學生宜針對自己的學習目標自行練習/測驗。 

學生可自行選擇學習目標（老師提供與學生自行設定：Bloom taxonomy + 論文各章節之學習目標），但老師會要求基本目標（詳下------ 後之說明）這與學生成績連結。

我的教學目標有二：一、強化基本知識；二、提升學習目標層級（以 Bloom taxonomy 言，至少達到 Remember（如回答選擇題，成績可 PASS），一些 Understand（回答簡答題，成績可到A-；外加一些 Apply, Analyze [成績可到A], Evaluate [回答選擇題]；一點點 Create [回答選擇題]）。

所有考試皆同時提供中英文版本（因為翻譯的效能高，母語學習之效能較佳，但仍保留英文）

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以下是 ChatGPT 協助生成的學習目標

表：論文各章節之Bloom 層級學習目標

論文章節	Bloom 層級	學習目標範例
Title / Abstract	Remember	能指出研究的主題、研究對象與主要變數
	Understand	能用自己的話簡述研究目的與主要結論
	Analyze	能辨識摘要中研究方法與結果的關鍵資訊
Introduction	Remember	能指出研究問題與主要背景理論
	Understand	解釋研究動機與理論框架
	Analyze	分析研究缺口（gap）與研究假設之關聯
	Evaluate	評估研究問題是否具備學術或實務價值
Methods	Remember	能指出研究設計類型（RCT、橫斷面研究等）與樣本特徵
	Understand	說明研究流程、變數操作方式與分析方法
	Apply	能用該方法設計一個類似的研究框架*
	Analyze	判斷研究方法與研究問題的契合度*
	Evaluate	評估方法的有效性、偏差風險與可重複性*
Results	Remember	能指出主要的數據與統計檢定結果
	Understand	解釋數據所代表的意義
	Analyze	比較不同組別結果，找出趨勢或差異
	Evaluate	評估數據與研究假設的支持程度
Discussion / Conclusion	Understand	能指出作者如何連結結果與文獻、理論
	Analyze	分析作者的解釋是否合理，是否有遺漏解釋的可能性*
	Evaluate	評估研究的限制與未來研究建議*
	Create	基於該研究提出新的研究問題或改良設計*
References	Remember	能指出引用的關鍵文獻與核心作者
	Understand	說明引用文獻在本研究中的角色

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其它詳：如何應用生成式AI學習醫學知識？提升學習層級（Bloom taxonomy）

整體課程設計原則

1. AI之雙重角色定位

   • 作為導師（Teacher AI）：說明、引導思考、反問。

   • 作為考官（Examiner AI）：出題、模擬病人/臨床情境、評分。

2. 學習循環

   • 學習（Learning） → 練習（Practice） → 測驗（Assessment） → 回饋（Feedback） → 鞏固（Consolidation）。

3. 結合 OT 專業情境

   • 病例討論（case-based learning）

   • 文獻閱讀與批判（journal club）

   • 治療方案設計（intervention planning）