作者：大村郭醫院 楊嘉欣 醫師

非常謝謝蔡校長、張教授，以及所有幕後工作人員！從看到課綱的那一刻起，我就對這堂課抱有高度期待，而實際上課後，更覺得課程設計比我想像中更貼近「真的在起步的人」會遇到的核心問題。這份貼心，是我覺得自己來對地方的最大原因😆。

根本就是為初學者「不敢發問的人」量身打造

很多時候，我們卡住的不是那些艱深繁複的統計模型，也不是複雜到需要高深數學才能理解的理論，反而是一些非常基礎、但卻一直不敢問出口，甚至覺得「這種問題是不是太笨了」的困惑。這門課最棒的地方，就在於它勇敢地、直接地處理了這些「隱形障礙」。

例如：研究到底該從哪一步開始？文獻回顧要怎麼做？主題怎麼想才可行？

過去我嘗試自學時，問別人常常只得到籠統回答，彷彿一切都是理所當然。但在這堂課上，新思惟的老師們花了非常完整的時間，把整個研究流程系統化、逐步拆給我們看。從日常觀察到命題形成的過程，都被講得非常清楚，讓我第一次覺得自己不是「瞎子摸象」，而是擁有一份清晰可執行的說明書。

課程內容實用性很高，遠超過那些單純講解統計軟體操作的課程。

用 AI 的風險，不是 AI 寫錯，而是你不知道可信程度有多少。

進入數位時代，AI 工具的普及已是無法逆轉的趨勢。

另一個我很有收穫的部分，是老師們清楚提醒：哪些地方可以善用 AI、哪些地方不能依賴它、哪些地方更需要小心。「用得正確」與「不踩雷」這兩件事，其實比想像中重要很多。

老師們清楚區分了：AI 可以作為初稿發想或語言潤飾的強大助手；但它絕對不能取代的是研究設計的邏輯推演、數據分析的嚴謹判斷、以及最終的學術責任歸屬。特別是關於數據解讀與結果討論的部分，老師們強調，必須親自參與思考過程，才能確保報告的真實性與學術價值。

課程中提供了許多具體的案例，確保我們在研究道路上，能成為 AI 的主人。AI 可以輔助語言潤飾或初稿發想，但研究設計的思考、數據解讀、結果討論與學術責任，永遠不能交給機器。

還沒舉手，老師就走到我旁邊了！

實際操作 CMA（Comprehensive Meta-Analysis）的統合分析課程，讓我覺得非常甘溫（台語）。

統合分析牽涉到資料格式、效應值選擇、森林圖繪製等細節，初學者真的很容易卡關。然而，老師們的反應非常快，他們似乎具備一種敏銳的觀察力，只要看出我們在操作上有點困惑或眼神飄移，就會立刻有工作人員或老師直接過來座位旁協助。

他們不是站在講台上遠遠相望，而是真的走到學員身邊，查看電腦畫面，一步一步地指出問題所在。那種「不用不好意思，問就對了」、「我們知道你在哪裡卡住了」的氛圍，讓整個學習過程變得舒服、有效率很多。這種高密度的即時回饋，徹底消除了初學者對軟體操作的恐懼感，也讓複雜的統計分析變得觸手可及。

上課厲害，「課後還有人陪你」更厲害！

課程結束之後，最能體現課程「落地」的核心價值的大概就是每週固定一次的 Office Hour！大家都知道，上課當下聽講，會覺得一切都懂了，邏輯清楚、思路順暢。但當一個人回家，真的打開電腦，開始要動手處理自己的研究設計、整理自己的資料，甚至是撰寫第一段研究計畫時，通常才是卡最久、懷疑人生的時候。

多了這個固定、可以提問的資源，就等於給了所有學員一個長期專業的求救出口。我知道自己不是一個人在面對研究的孤單與挫折。Office Hour 提供了一個安全的空間，可以把所有實際操作中遇到的「怪問題」拿出來討論，可能是數據格式的小錯誤，也可能是研究方法論上的選擇疑慮。這種持續性的支持與陪伴，有效地縮短了從「上課學習」到「實際應用」之間的鴻溝，讓「開始」這件事，變得比較不那麼可怕。

整體來說，這不是一堂「當下精彩、回家就淡掉」的課，而是一堂讓人真正覺得：如果我願意開始、願意動手，就會有人在旁邊協助我。在研究起步階段，有這樣的陪伴比任何理論都重要。它給我的不只是知識，更是一份持續前進的信心與安全感。這真的是一堂「貼心又踏實」的課，再次獻上深深的感謝。🥺

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