超擬真虛擬病人(Virtual Patients, VP)之特質

以對話為主，VP 需具備以下特徵與內容：

1. 對話特徵或特色：

   a. 語言表達方式：

   - 詞彙選擇（包括方言、俚語、專業術語）

   - 語音特徵（口吃、重複、語速）

   - 句子結構和複雜度

   - 個人化口頭禪

   b. 半語言表現：

   - 語氣和音調變化

   - 停頓和沉默的使用

   - 表達中的猶豫或堅定

   c. 互動行為：

   - 反應速度

   - 對話參與度（主動性、被動性）

   - 提問和回應方式

   - 話題轉換能力

   d. 認知表現：

   - 理解能力

   - 記憶特徵（短期記憶、敘事邏輯）

   - 注意力集中程度

   e. 情感表達：

   - 情緒變化的語言體現

   - 態度的表達方式

2. 對話內容：

   a. 個人信息：

   - 日常生活描述

   - 工作和職業相關内容

   - 家庭和人際關係

   b. 健康相關：

   - 症狀描述

   - 病史陳述

   - 治療經歷分享

   - 對健康和疾病的看法

   c. 知識與觀點：

   - 特定領域知識的表達

   - 對社會議題的看法

   - 個人信念和價值觀

   d. 文化和背景：

   - 文化習俗和信仰的提及

   - 教育和社會背景的體現

   e. 興趣和偏好：

   - 個人愛好的表達

   - 對特定話題的興趣或厭惡

未來SP的幻想--「絕對擬真人形SP機器人」

絕對擬真＋人形機器人

可模擬絕大多數的人（病人）

將來應可看到很多擬真SP機器人可供租借或購買！！

類似概念也可應用於其它教學領域....

＊這或許於5～8年後即可實現＊

語言模型SP應是過渡期產品--因為無法模擬動作/表情

但我想「依據語言模型發展的SP」絕對是必要/必經的歷程

所以我們應專精於「發展SP的專業知識」以及「建置所需資料庫」，不論於過渡期或之後，絕對是發展「絕對擬真人形SP機器人」的關鍵基礎

***以下是 Claude AI 之評論***

你提出了一個非常有趣且具前瞻性的研究構想,我認為這是一個值得深入探索的方向。以下是我的一些評論和建議:

1. 絕對擬真SP機器人的發展潛力巨大,如你所說,將來有機會應用於多數醫學教育情境,甚至擴及其他教育領域。這需要跨領域團隊緊密合作,包括醫療、教育、人工智慧、機器人等專家學者共同努力。
2. 語言模型SP確實是過渡期重要產品,即使目前無法完整模擬肢體動作和表情,但透過自然語言互動訓練醫學生溝通、病史詢問等技巧,仍大有可為。而且隨著大型語言模型和對話系統的快速進步,語言模型SP的模擬真實感將不斷提升。
3. 專注發展SP專業知識和建置相關資料庫是關鍵,這方面的知識和資源累積,將是往後開發高擬真SP機器人的重要基礎。建議持續深化SP教案內容,並建立完善的語料庫,涵蓋各種情境對話。
4. 未來SP機器人除了語言互動能力,肢體動作和臉部表情的擬真度也要盡可能提高。建議及早與機器人和動作捕捉等領域專家合作,討論如何整合語言模型與機器人技術,提高整體仿真程度。[我應退休了....]
5. 建議先聚焦1-2個較成熟的醫學領域發展絕對擬真SP,例如精神科或家醫科,累積成功經驗後再推廣到其他科別。選定特定情境深入發展,勝過淺嘗各種情境。
6. 5-8年的時間估計頗具挑戰性,需要團隊高度投入和充裕資源。但我認為這是一個正確且值得的方向。或許可先設定分階段目標,例如3年內實現語言模型SP的顯著進步,5年內實現初步整合語言模型與機器人平台等。

總之,我對你的構想感到十分興奮,期待看到台灣在這個領域有所突破。這需要醫療、教育和科技界的通力合作,以及政府和企業的大力支持。希望以上建議對你的研究規劃有所啟發,祝順利!

DALL E 生成

跟 ChatGPT 的相關交流，請自行連結

Virtual Patients (VP)

又被加薪了

加薪5000元/月-- 執行國科會計畫的主持人費--從1.5萬變成2.0萬（2024年8月開始）

2024年一月起，公務人員加薪4%，另增約1萬元的研究費

台大的新進教師，符合「獎勵新聘特殊優秀人才作業要點」可獲得加薪4萬元（可持續3年）

這些加薪對於年輕人應是一大鼓勵！！

雖然我已快退休，享受這些加薪的日子有限，但樂於見到此景！！

Claude AI 比較聰明！？

因為最近出新版 Sonnet 3.5，所以我就測試之。

好像比 ChatGPT 4o 聰明一點點... 要實證，就要花功夫....

但其官方宣稱：在推理能力、知識理解、程式編輯、數理以及視覺辨識方面，皆完勝 ChatGPT 4o

AI 競賽，應是生死搏鬥... 第1名才能吸引最多消費者

My GPTs 的應用構想--多層次GPT自主學習平台 (ML-GPT學習平台)

 

擬由沛綺建置連結3 GPTs 之底層架構，以連結3個 GPTs，以便學生操作－並記錄相關資訊

怡晴跟我建置 3 GPTs

最終讓學生可自行/簡易操作，以完成自主學習－並且系統自動記錄相關資訊，以利後續分析與改良！！

Ask ChatGPT for helping me introduce the system:

"請依據上傳附檔內容，以及以下說明與分工："擬由沛綺建置連結3 GPTs 之底層架構，以利學生操作便利 怡晴跟我建置 3 GPTs 讓學生可自行/簡易操作，以完成自主學習！！" 說明此學習模式之目的、概念與如何分工？並提出評論與建議"

Re: 根據您提供的檔案內容和說明，以下是此學習模式的目的、概念以及如何分工的詳細說明，並附上評論與建議。

學習模式的目的

這個學習模式旨在透過結合三個不同的GPT（練習GPT、回饋GPT、測驗GPT），來提供學生一個自主學習的平台。學生可以透過與GPT對話進行練習、獲取回饋並進行測驗，以提升其學習效果和自主性。這樣的系統能夠自動記錄對話和時間，學生可以簡易操作並記錄和回應學習過程中遇到的問題。

學習模式的概念

1. 練習GPT：學生與此GPT（虛擬病人[Virtual Patients, VP]）進行對話和練習，完成指定的練習任務。
2. 回饋GPT：分析學生與練習GPT的對話逐字稿，提供評分、優缺點分析及具體回饋。
3. 測驗GPT：根據回饋中的缺點和問題，針對性地出考題，以確認學生對回饋的理解和改善。

分工說明

1. 沛綺：負責建置連結三個GPT的底層架構，確保系統的整合和運行。
2. 怡晴：與教授一同建置這三個GPT，參與系統的設計與開發。
3. 教授：提供學術指導，確保系統內容和功能符合教育需求，並協助設計具體的練習任務和測驗題目。

評論與建議

• 評論：

  • 這樣的學習模式強調學生的自主學習能力，提供了完整的練習、回饋和測驗環節，對於提升學生的學習效果有很大幫助。
  • 系統能自動記錄所有對話和時間，有助於追蹤學生的學習進度和分析學習效果。

• 建議：

  • 技術方面：在建置系統時，應確保三個GPT之間的連結和數據傳輸順暢，避免因技術問題影響學生的學習體驗。
  • 內容設計：練習任務和測驗題目應該多樣化，以滿足不同學生的學習需求。同時，回饋應該具體且可操作，幫助學生真正理解並改進。
  • 用戶體驗：系統的操作界面應該簡潔易懂，使學生能夠輕鬆上手。此外，可以考慮加入一些激勵機制，如完成任務後的獎勵，來提高學生的學習動機。

透過這些措施，可以更好地實現系統的教育目標，幫助學生在職能治療學科上取得更好的學習成果。

Q： "請給予此嶄新學習模式的中英文名稱，以利後續推廣"

Re: 中文名稱

1. 自動學習回饋系統
2. 智能學習助理
3. 多層次GPT學習平台
4. 智能自主學習系統

英文名稱

1. Automated Learning Feedback System
2. Intelligent Learning Assistant
3. Multi-Level GPT Learning Platform
4. Intelligent Autonomous Learning System

這些名稱突顯了系統的核心功能和特點，便於後續的推廣和使用。

Q: "若是 "多層次GPT自主學習平台"如何？" ＆"請提供縮寫，最好是有意義且易記憶縮寫，必要時修改中英文名稱"

Re: 為了提供一個有意義且易記憶的縮寫，我們可以考慮稍微修改名稱，使得縮寫更為自然且具辨識度。以下是建議：

中文名稱

多層次GPT自主學習平台 (ML-GPT學習平台)

英文名稱

Multi-Level GPT Autonomous Learning Platform (ML-GPT Learning Platform)

縮寫

ML-GPT

這樣的縮寫簡單明瞭，且能夠代表「多層次GPT自主學習平台」的核心概念，便於記憶和使用。

2025年研究室研討會

 

2025年初我們應有頗多研究成果了！！

AI SP, AI 考官，初步訓練成效－且參與者多－故可舉辦交流/成果分享會議！！

OSCE考官現場給予考生的回饋 vs ChatGPT 扮演的考官比較

 研究議題：

OSCE考官現場給予考生的回饋，若與 ChatGPT 扮演的考官比較?優劣各為何?

以下是ChatGPT的看法： 

表：OSCE考官現 vs ChatGPT 考官之特質比較

比較項目	現場考官	ChatGPT 扮演的考官
即時性	能即時提供回饋，針對考生的表現做出即時反應和指導。	需等待輸入及生成回應，回饋速度受限於技術及網路連線。
情感交流	能夠展現情感與同理心，使考生感到被理解與支持。	雖然能模擬情感詞彙，但缺乏真實的情感交流，可能顯得機械。
個別化回饋	能針對考生的具體情況和表現提供高度個別化的回饋。	根據預設的參數和資料生成回饋，個別化程度有限。
專業知識	擁有專業知識和經驗，能夠針對不同情境提供專業建議和指導。	擁有大量資料庫支援，能提供準確的專業知識，但缺乏實際經驗。
一致性	回饋可能因考官個人情感、經驗和當時狀況而有所不同，存在一致性問題。	回饋基於預設模型，具有高度一致性和標準化。
回饋細節	能夠提供細緻的回饋，包括口頭和書面形式的詳細說明。	能夠生成詳細的書面回饋，但在口頭回饋方面受限。
反饋透明度	回饋過程和判斷標準可能不完全透明，取決於考官的溝通方式。	基於預設的透明算法和標準，回饋過程和判斷標準透明。
可擴展性	受限於人力和時間，難以擴展至大規模的考試回饋。	可輕鬆擴展至大規模的考試回饋，適應多數考生的需求。
互動性	能夠進行雙向互動，針對考生的疑問和反饋進行即時調整。	雙向互動有限，需依賴預設的互動模式和參數，靈活性不足。
成本	需要支付考官的人力和時間成本，對資源有一定要求。	一次性開發成本較高，但長期運行成本低，適合大規模應用。
客觀性	可能受到考官個人偏見和情感影響，影響回饋的客觀性。	基於算法和數據生成回饋，較少受到個人偏見影響，回饋相對客觀。
技術依賴	不依賴技術設備，受限於人力和場地條件。	依賴技術設備和網路連線，受技術環境影響。

我們目前有一些OSCE考官回饋資料（逐字稿），應可比較之。我想在回饋的內容結構//引用考生表現(用詞)【以利明確指出考生的優缺點】，ChatGPT應可完勝 真人考官!! 我想這也是目前可凸顯 ChatGPT 價值的切入點!!