作者：名間國中輔導處曾琮諭老師

我參加了在台中舉辦的《統合分析工作坊》。以前對系統性回顧與統合分析（Meta-analysis）的印象總停留在理論層面，覺得它就是把一堆研究湊在一起強化證據力，但對於具體要怎麼動手做、會遇到什麼坑，其實心裡很虛。這場實作導向的課程，剛好填補了我這塊空白，幫我的學術研究路打下更穩的基礎。

原來統計軟體這麼平易近人

工作坊的設計非常扎實，從選題、找文獻、篩選資料到最後的統計圖表，一步步帶我們走。講師用很多實際例子，把原本抽象又嚇人的統計公式，轉化成一看就懂的圖表跟步驟。

特別是在操作 CMA 軟體時，看著原始資料輸入後，竟然能直接跑出精美的森林圖、漏斗圖，還能完成異質性檢驗，這種從理論到實戰的過程非常有感，讓原本覺得複雜的統計程序變得可以掌控。

搞定資料比統計更重要

這堂課讓我最有收穫的一個觀點是：統合分析的品質，往往取決於資料整理得好不好，而不是統計方法有多深奧。

這對我來說非常有啟發性，因為它把研究的重心從「統計技巧」拉回到「資料管理」。只要在專案初期建立好一致的資料處理標準，後續的分析自然就有可信度。這讓我覺得這項工具不再高不可攀，只要細心管理資料，人人都能上手。

蔡校長與凱閔醫師對於 AI 的應用也很有見地。在現在這個 AI 時代，AI 不應該是替代大腦的工具，而是「效率加速器」。它能幫我們初篩文獻、整理摘要，省下大量體力活。但最核心的判斷、風險評估與方法選擇，還是要由研究者親自把關。這種理性務實的態度，為我指引了在 AI 浪潮下做研究的正確方向。

身為有特殊教育與身心障礙背景的研究者，我特別關注這套方法在教育現場的應用。許多教學策略的有效性、融合教育的成效，其實都能透過統合分析來累積證據。

看到學長姐們在不同領域成功發表的案例，讓我對於正在規劃的博士研究計畫更有信心。統合分析不只能加速產出，更能幫我快速掌握領域全貌，找出還沒有人研究的「知識空白」，這對博士生來說非常有價值。

高品質的研究沒有捷徑，必須投入時間在細節上。例如：設計一套能被重複驗證的搜尋策略，或是堅持由兩個人獨立萃取資料來減少偏差。雖然看起來比較累，但這是確保論文能登上高影響力期刊的必要投資。

我規劃在未來半年內，將課程中學到的技巧直接應用。先從小規模測試搜尋策略開始，並利用課後的 Office Hour 服務來解決遇到的技術問題。

這次工作坊讓我有了一種「看清全局」的視野。在 AI 時代，技術雖然能提升效率，但研究者的嚴謹態度與專業判斷仍是無法取代的。我會善用這些新工具，同時守住研究品質，期待能為特殊教育領域貢獻出更有實質影響力的研究成果。