以評論言，先評論「內容效度」、再評論「信度」、「效度」、與「反應性」。
若應用 COSMIN，則已有相關檢核表！可自行應用/評論現有工具。也就可以應用生成式AI協助評論，甚至彙整！！
以發展言，先建立「內容效度」、再建立「信度」、「效度」、與「反應性」，必要時改版！！
若應用 COSMIN，則已有相關研究設計檢核表！可自行應用/發展工具。也就可以應用生成式AI協助「應用COSMIN研究設計」發展工具，甚至測試一部份心理計量特性（如內容效度）！！
Note: 建立詞彙與定義 (glossary/definition)，含中英文。
CNN "This job has become the ultimate case study for why AI won’t replace human workers"
Gemini 的彙整:
從「被取代」到「更被需要」
十年前，人工智慧教父 Geoffrey Hinton 曾驚言「現在應該停止培訓放射科醫生」，預言 AI 將在 5 到 10 年內全面接管。然而到了 2026 年，現狀卻恰恰相反：
預測失準： Hinton 承認當時的看法過於寬泛。放射科醫生不但沒失業，需求反而與日俱增。
數據支持： 根據美國勞工統計局（BLS）預測，2024 年至 2034 年放射科就業增長率為 5%，高於所有職業平均水平的 3%。
數位優勢： 放射科是醫學界數位化最徹底的領域（X光、CT、MRI 均為二進位數據），這使其成為 AI 訓練的最佳溫床。
與其說是取代醫生，AI 目前更像是醫生的「第二雙眼睛」或「效率增強器」：
| 功能類別 | 具體應用說明 |
| 工作流優化 | 自動識別急需關注的異常掃描影像，協助醫生進行優先級排序（Triage）。 |
| 影像強化 | 在 MRI 掃描中使用更少的測量數據生成高畫質影像，縮短病人受檢時間。 |
| 數據處理 | 協助總結報告、測量腫瘤體積，並從海量歷史數據中分析模式。 |
| 法規核准 | 目前 FDA 核准的 1,357 件人工智慧醫療設備中，放射科佔了 1,041 件。 |
儘管前景樂觀，專家仍提醒不可過度依賴 AI，並指出幾個關鍵問題：
種族偏見： 2022 年麻省理工學院（MIT）的一項研究發現，AI 能精確地從 X 光片中預測病人的種族，而人類醫生卻做不到。這引發了診斷過程中可能出現自動化偏見的擔憂。
過度依賴： 醫生擔心醫療機構為了節省成本，可能嘗試用非專科醫生配合 AI 來取代昂貴的放射科專科醫生，這在處理癌症或致命感染時極具風險。
專家的必要性： 演算法的優異表現，建立在「輸出結果由專家審核」的基礎上。
核心總結： 放射科證明了 AI 的強項在於處理規律、大量且重複的數據分析，但診斷決策、物理檢查與病患溝通仍需人類專家的溫度與判斷。
虛擬病人資料庫之建置方法，皆以 ChatGPT 之 My GPTs 發展，已開放試用。
＊已發展虛擬病人之診斷類型--中風、思覺失調。
另有自閉症兒童家長以及一般人（簽署DNR說明）
＊臨床任務包含巴氏量表評估（已發展約6位虛擬病人，以訓練學員/釐清評估概念為主）、FIFE訪談（約12位虛擬病人；訪談逐字稿已具備超過30份；以訓練學員 FIFE訪談為主）；思覺失調診斷性會談逐字稿15份；以訓練住院醫師診斷性會談為主）
＊發展方法--以模擬真實病人/一般人為主（訪談後，以學員訪談逐字稿與資本資料為模擬變項依據）。後續輔之以專家＋生成AI產生更多逐字稿與虛擬病人，以補足病人/訪談之多樣性與完整性（補充病人特質與對話/任務內容）。
＊後續任務：驗證虛擬病人表現、發展更多更完整的虛擬病人（以症狀完整度為主）。發展驗證/修改SOP以確保虛擬病人之基本表現
＊應用價值：教學與研究使用；含教學示範、學員練習、提供形成型與總結型評量。
溝通技巧介入與評估：
Chen TT, Huang YJ, Chen CR, Hsu CW, Huang SL, Hsieh CL. Effects of Feedback and Reflection on Communication Skills Training for Occupational Therapy Students. Am J Occup Ther. 2025;79(4):7904205060. （這是臨床技能介入的主要研究成果之一；在2024年完成稿件）
Ju YJ, Wang YC, Lee SC, Liu CH, Lee ML, Hou CY, Yang CW, Hsieh CL. Development and validation of a GPT-based rater for assessing communication skills using the Gap-Kalamazoo Communication Skills Assessment Form. Med Teach. 2026;48(1):93-104. （這是 ChatGPT應用於臨床技能的主要研究成果之一；在2024年完成稿件）
Gemini Pro:
翻轉教學（Flipped Classroom）的核心理念是將「知識傳授」與「知識內化」的順序對調。傳統教學在課堂上講課、回家做作業；翻轉教學則是讓學生課前先自主學習基礎知識，課堂時間則用來進行高階的討論與互動。
以下是翻轉教學的主要原則與核心架構：
根據翻轉學習網絡（Flipped Learning Network）的定義，成功的翻轉教學應具備以下四大要素：
F：彈性環境 (Flexible Environment) 教學者需彈性調整學習空間（如小組併桌）與時間安排，容許學生以不同的步調學習，並接受課堂中因討論而產生的「秩序感混亂」。
L：學習文化 (Learning Culture) 從「教師中心」轉向「學生中心」。課堂時間不再是老師一個人的表演，而是學生透過與同儕討論、解決問題來建構知識。
I：有意圖的內容 (Intentional Content) 教師需精挑細選適合自學的內容（如製作 10-15 分鐘的精簡影片），將寶貴的課堂時間留給最需要老師引導、最困難的核心概念。
P：專業教育者 (Professional Educator) 老師的角色從「講台上的聖賢」轉變為「身旁的引導者」。教師需具備高度專業，能即時觀察學生的困難並給予回饋，而非只是放影片給學生看。
翻轉教學通常分為三個階段，將布魯姆教育目標分類（Bloom's Taxonomy）重新配置：
| 階段 | 學習活動 | 認知層次 (Bloom) |
| 課前 (Pre-class) | 觀看影片、閱讀教材、完成基礎線上測驗。 | 記憶 (Remembering)、理解 (Understanding) |
| 課中 (In-class) | 進行個案討論、專題實作、小組辯論或解題。 | 應用 (Applying)、分析 (Analyzing)、評鑑 (Evaluating) |
| 課後 (Post-class) | 針對弱點補強、完成進階延伸任務或反思筆記。 | 創造 (Creating) |
自學必須發生： 翻轉成功的關鍵在於學生是否落實課前自學。教師需設計誘因（如課前小考、加分機制）來確保進度。
以終為始： 先決定課堂活動（如想解決什麼臨床問題），再回頭設計課前教材。
即時回饋： 利用資訊工具（如 Google 表單、Slido）收集學生課前的問題，讓老師在課堂一開始就能針對多數人的盲點進行說明。
重要觀念： 翻轉教學並不只是「拍影片」，也不等於「老師不用教」，而是將老師的專業價值發揮在最需要引導的「知識應用」與「思維對話」上。
1. 挑好論文之後...
傳送到 NotebookLM
請彙整研究目的
請彙整研究結果
2. 若有興趣深入閱讀...
請彙整研究方法
也可以依據NotebookLM的建議，點選/探究NotebookLM提出的議題
以下是 Gemini 針對這上述五個步驟進行評論與優化建議：
流程： 上傳論文 -> 彙整目的 -> 彙整結果
優點： 許多論文的 Abstract 寫得並不完美，或者結論藏在 Discussion 深處。利用 NotebookLM 基於 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 的特性，它能直接從全文中提取核心，比只看摘要準確。
建議： 在詢問「研究結果」時，可以追加指令：「請列出具體的統計數據（如 p-value, effect size）或關鍵數據支持」。這能避免 AI 給出過於模糊的定性描述（例如只說「效果顯著」但沒給數據）。
流程： 彙整方法 -> 探究議題 -> 彙整限制 -> 結論與注意事項
優點： 這裡最聰明的一步是**「依據 NotebookLM 的建議，探究議題」**。NotebookLM 生成的 Suggested Questions 往往能抓到文中容易被忽略的邏輯轉折或潛在矛盾，這能幫助讀者跳脫自己的慣性思維。
關鍵補充： 閱讀「限制 (Limitations)」時，建議同時詢問：「作者提到的限制中，有哪些可能會直接影響到結論的推廣性 (Generalizability)？」 這能幫助你快速判斷這篇論文的應用價值。
流程： 上傳評析表 -> 請 NotebookLM 評析特定章節
優點： 這就是所謂的 In-Context Learning (上下文學習)。你不再是問 AI「這篇好不好？」，而是給它一把尺（評析表，如 CASP Checklist, CONSORT, 或自定義的 Rubric），讓它去量測論文。
關於負擔過大： 你的直覺很準。與其整篇丟進去，不如針對 Methodology (方法學) 或 Discussion (討論) 進行評析。
策略建議： 評析表不僅可以是通用的（如「是否有對照組」），更可以是個人化的（如「是否符合我目前研究的 theoretical framework」）。
流程： 生成 Audio Overview (Podcast) 或 Video
優點： NotebookLM 的 "Deep Dive" 語音生成是對話式的（兩個主持人討論），這比單純朗讀更有助於理解脈絡。它能把生硬的學術語言轉化為口語邏輯。
注意： Audio Overview 有時會為了「好聽」而簡化過多細節，或者過度演繹某些觀點。它適合作為「回味」或「預習」，但不適合用來引用數據。
也可指定重點，以聚焦。
流程： 生成測驗
優點： 看懂不代表記得住。讓 AI 出題考你，能有效將短期記憶轉化為長期記憶。
玩法升級： 可以要求它生成 「情境題」 而非單純的選擇題。例如：「如果臨床上遇到一位類似條件的個案，根據這篇論文，我應該優先考慮哪種介入策略？」
這套「懶人讀論文法」其實一點也不懶，它是一套結構化極強的知識管理流程。
唯一需要注意的盲點是：
NotebookLM 目前主要針對「單一來源」或「已上傳來源」進行封閉式回答（Grounding）。這意味著：
缺乏橫向對比： 它很難主動告訴你「這篇論文的觀點與 2024 年某篇主流研究相悖」（除非你也上傳了那篇主流研究）。
幻覺檢查： 雖然有引文標註，但在解讀複雜圖表或數學公式時，仍需人工核對原文。
