謝清麟教學/研究 blog: 準備演講的流程與修改： Codex 應用

2026年7月27日星期一

準備演講的流程與修改： Codex 應用

7月26日的演講（主題：AI 浪潮中 OT 教師之教學與學習策略），我跟 Codex 協作，約準備一個月

Q1: [請依據時間序還有整個工作流程，綜合說明這個專案的工作流程。重點即可]

Q2: [請依據上述流程，給予建議，以利後續更有效能。]

Q3: [請將你建議的流程，設計成 skill 以便後續（全域）應用]

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Q1: [請依據時間序還有整個工作流程，綜合說明這個專案的工作流程。重點即可]

Codex: 這個專案不是單純製作簡報，而是「需求盤點 → 實證搜尋 → 教學策略設計 → 案例整合 → 簡報驗證」的完整流程。

6/22｜確認需求
- 盤點生成式 AI／Agent 在 OT 教學與研究的應用。
- 設計問卷與 Google Form，了解教師使用情形、需求與顧慮。
6/26｜確認對象
- 依會議名單整理參與教師與聯絡資料，建立聽眾/學員輪廓及後續資料傳遞管道。
6/29–6/30｜建立簡報主架構
- 製作初稿、Slido 互動題與逐頁講稿。
- 依 50 分鐘演講時間及聽眾特性反覆調整。
- 主軸由「介紹 Agent」轉為：
  學生如何使用 AI → 教師如何重設作業與評量 → AI／Agent 如何支援教師工作。
7/14–7/15｜建立實證基礎
- 系統性搜尋 PubMed、ERIC，共整理 2,891 筆資料。
- 篩選出 105 篇核心實證研究，完成全文蒐集、分類與證據矩陣。
- 將研究整理成可供簡報使用的主題與應用場景。
7/22–7/24｜針對核心問題補強證據
- 補充 AI 對作業效度、評量公平與偵測偏誤的研究。
- 更新 2025–2026 年學生 AI 使用與學習成效資料。
- 將複雜研究結果轉成教師可採用的作業、回饋及評量策略。
7/23–7/25｜加入 OT 實作案例
- 將研究重新整理成七類應用場景。
- 分析自己的四篇 GPT 應用研究，形成由簡到繁的技術路徑：
  提示工程 → Custom GPT → 虛擬病人／考官 → 語音臨床工作流程。
7/26｜最終整合與品質檢查
- 審閱原本 68 張簡報，將現場主線精簡為 29 張。
- 另保留 37 張研究、技術與資源備查資料，最終共 67 張。
- 統一視覺、頁碼、術語、引用與風險表述，並完成逐頁渲染及版面檢查。正式版從第 30 張起進入補充資料：AI浪潮中OT教師之教學與學習策略_統一修訂版.pptx (投影片 30)

一句話概括：

先了解教師與學生面臨的 AI 教學問題，再以文獻和 OT 實作案例建立策略，最後轉化成可現場講授、可課後查閱的完整簡報。

詳細歷程保存在 [chronicle.md](D:\\Dropbox\\2026\\演講\\學會7月26日\\chronicle.md)。

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Q2: [請依據上述流程，給予建議，以利後續更有效能。]

Codex: 建議優先改善以下幾點：

先凍結演講規格再開始製作
- 先確定聽眾、時間、三個核心訊息與預計張數。
- 例如：50 分鐘、核心 25–29 張、其餘全部進附錄。
- 可避免後期由 Agent 主題改成教學策略時大量重做。
文獻工作採兩層制
- 第一層：先找 8–12 篇關鍵研究，足以支撐演講。
- 第二層：完整系統性搜尋另作研究報告或長期資料庫。
- 不必每次為一場演講重新處理數千篇文獻。
建立單一「證據—簡報對照表」
- 每項主張記錄：研究結果、證據強度、引用來源、使用頁次及更新日期。
- 後續修改簡報時，可直接追蹤來源，減少反覆查證。
將內容模組化
- 固定分成：學生學習、作業與評量、教師工作流、GPT 研究案例、OSCE 案例、課後資源。
- 未來只需重新排列或抽換模組，不必整份重做。
一開始就分開三種產出
- 現場核心簡報。
- 備查附錄。
- 學員課後講義／資源包。
- 可避免研究清單、網址、操作細節擠入現場主線。
簡化版本與資料夾管理
- 只保留一份明確的「目前正式版」。
- 舊版統一移至 archive，測試檔放 tmp，正式產出放 outputs/final。
- 檔名標示日期與修改目的，避免大量 v2、final、revised 混用。
設定固定品質關卡
- 大綱確認 → 證據確認 → 內容確認 → 視覺與時間確認 → 示範與資安確認。
- 每次交付前自動檢查頁碼、字級、溢出、引用、講者備註及連結。
- 額外確認 QR code、帳號權限、HTTPS 與個資風險。
保留演講後的回饋循環
- 蒐集 Slido、提問與問卷結果。
- 記錄哪些頁面最有反應、哪些內容過難或未講完。
- 回饋直接更新至模組庫，成為下一場演講的起點。