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2024 / 12 / 5

2024 / 12 / 1(日)課程照片記錄

 

 

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學到很多,覺得對研究更有方向,尤其是比較難入門的 MA,希望也可以快快生產出來!

 

Meta-analysis 具有免收案、不用 IRB 等優勢,但其獨特的方法和步驟仍常讓初學者感到疑惑。為了協助學員獲得成功發表的第一次經驗,新思惟講師親身模擬進入新領域的過程,撰寫兩篇論文,並將整趟發表的實際過程,系統化整理成教學內容。

 

每次上課都有滿滿的能量,又多學一個研究方法,在期刊之路最強後盾,感謝新思惟團隊!

 

新思惟的課程一向以實作導向、簡單明瞭的教學方式,協助研究新手順利踏出統合分析之路。透過高效的課程內容與互動實作,即使是完全沒有經驗的初學者,也能在最短時間內掌握統合分析的關鍵技能,為職涯發展打下堅實基礎。

 

課程充實,一整天教我們從論文主題(構想)到實際上手,每個單元都有很多收穫。

 

而一整天的課程,不僅傳授論文寫作、文獻評讀、製圖、投稿與回覆審閱意見等技巧,更強調動手實作、操作 CMA 軟體,親自繪製期刊等級圖表。讓每位學員,在課後都能「有系統地找到新題目、連續發表」!

 

學會 CMA 軟體的使用和圖表製作。

 

這幾年,課後成功發表的醫學生中醫師藥師護理師放射師營養師物理治療師越來越多了!除了課程本身的用心規劃,新思惟更打造了論述基礎,課後仍能透過線上 Office Hour 獲得支援,解決投稿與 reviewer 周旋等實際疑難。在長遠的學術路上,協助各位培養出可複製的成功發表模式,讓研究之路行之更快、更久,讓統合不再是難事。

 

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2024 / 12 / 2

2024 / 12 / 1(日)「統合分析製圖大賽」得獎作品:鍾東玲醫師、盧冠宇醫師

 

 

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在老師的協助下,所有同學都能夠順利完成投稿需要的圖表。

 

這個過程中,大家都體會到,其實只要有適當的引導跟協助,事實上做出整套統合分析所需要的圖表,並沒有那麼困難。

 

所上傳的作品也都做得相當不錯,能夠提醒的部分並不是太多。以下稍微複習一下一些容易被初學者忘記的細節。並且一起欣賞兩位得獎同學的作品。

 

很高興看到同學們,在課程團隊的協助下,都能夠開始起步。期待看到各位日後的好成績。

 

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2024 / 12 / 2

2024 / 12 / 1(日)滿意度分析 與 手寫回饋

 

 

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感謝各位給籌備團隊的匿名回饋,課程滿意度分數獲得 4.93 分,謝謝大家給予肯定與建議。

 

根據統計,本次學員組成如下:

 

 

感謝大家課後的匿名手寫回饋,內容非常精彩,包括對課程的評價以及學會使用軟體時的心情,顯示不管是研究初心者或是資深研究者,都能在工作坊中有豐富的收穫,很榮幸新思惟的課程能給您前所未有的突破和啟發!

 

除了統合分析,想要無資源起步,現在又多一個選擇囉!全新企劃的研究課程,讓你工具更多、產線更多。

 

 

對於內科系研究、外科系研究、個案報告等文體,以及想要走向國際有興趣的,我們也有相對應的課程。主題不同,內容一樣豐富優質,一樣都有大量校友產出成績。

 

 

覺得新思惟課程,都特別好吸收,為什麼簡報跟演講可以做到這樣呢?關於簡報設計,歡迎參考我們的兩種簡報工作坊。

 

 

自己的臨床做得很好,研究也發展不錯,但網路上的存在感卻形同透明?期待在這個時代生存得更好,讓自己的專業和成績被看見,網路個人品牌課程可以幫助你!

 

 

所有工作坊,都有售後服務喔!詳細辦法,請參考 Office Hour 頁面說明。

 

 

 

最新活動

 

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2024 / 11 / 28

問:在社會人文 / 社會科學領域,能寫網絡統合分析或統合分析嗎?

 

 

 

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答:(蔡依橙)

 

可以的,兩個課程也都有校友已經成功發表。

 

 

領域雖不同,但研究法通用。

 

社會人文 / 社會科學領域,雖然乍聽之下跟醫學領域不同,但量化研究法、對照組研究都是通用的。只要你選擇的主題,是有個介入,然後會改變一個結果,那就可以做統合分析(MA)或網絡統合分析(NMA)。

 

例如你做「音樂」,要寫論文,聽起來好像社會人文領域,但如果你選擇的主題,是以音樂療法,去降低憂鬱,那就有一個介入(音樂療法)、改變一個結果(憂鬱指數)。

 

 

同樣的,如果你做「教育」,要寫論文,聽起來好像社會人文領域,但如果你選擇的主題,是使用數位工具去做間隔複習,以提升學習效果,那就有一個介入(數位工具間隔複習)、改變一個結果(學習效果)。

 

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2024 / 11 / 27

問:AI 正在讓你做出錯誤決策?

 

 

 

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答:(蔡依橙)

 

如果你還沒有確認正確性的能力,千萬不要使用 AI 去做你無法驗證的事。

 

最近有同學在 Office hour 問我問題,我發現他的提問有點奇怪,在我進一步釐清並追問之後,才發現原來同學是使用 AI 工具去讀論文。

 

 

這段文字,你先看看,哪裡奇怪?

 

主題我稍微做點馬賽克,大概類似「給予病人某介入之後,去評估疼痛指數的下降程度」。所以他用 PubMed 找了有這些介入也有疼痛指數的論文,全部丟進 AI 工具裡面。

 

接著,他對這些 AI 工具詢問,請他們萃取出做統合分析需要的數值。

 

AI 給了一堆中文說明跟歸納,並告訴他,其中好幾篇文章,並沒有給出疼痛指數的數據。

 

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