標籤彙整:課程設計

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2025 / 8 / 27

課程設計概念:AI 時代,統合分析怎麼寫?

 

課程規劃:蔡依橙

 

 

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我們為了打造課程,從零開始,寫了一篇統合分析,登上 SCI 期刊。

 

嚴格來說,是兩篇。因為第一篇完成後,還想設計對初學者更為簡潔的流程,加上也想測試看看我們的方法,是不是可以協助初學者,繼續找到之後的主題,確認量產可能。於是寫了兩篇。這個故事,在「指定論文」頁面有詳細介紹。

 

世界變化快,就在這兩年間,AI 的興起,讓初學者有更多的資源,能夠加速完成自己的論文。但是,也同時有很多研究者,用錯誤的方式使用 AI,導致文章被要求撤下,成為學術生涯上的遺憾。

 

就以大家最常用的 ChatGPT 為例,他能快速的生出答案,而且有求必應。用得好,是很棒的加速工具,但如果不懂得鑑別出他亂講的部份,就可能把亂七八糟的內容,壓上自己的名字,送到國際期刊去。

 

如果被審閱者發現並退稿,還算是幸運的。如果審閱過程沒注意到,文章就此刊出,白紙黑字的大量錯誤,跟自己的名字一起出現在 PubMed 上,那才是災難的開始!(學術規範,即使 retracted 撤回後,原文並不刪除,而是永久保存,並加上 Retracted 的浮水印。)

 

於是,我們決定親自測試各種 AI 工具,並告訴同學們,哪些地方可以有效的使用 AI 加速,而哪些你一定要學會自己確認。哪些部份 AI 的正確率沒有問題,而哪些事情千萬不要叫 AI 做。

 

當然,AI 也在持續進步中,所以,上課我們會提出實際可行的建議,讓大家回家就能開始起步。但幾個月或者幾年之後,世界變化快速,如果你發現了新的工具,或者懷疑某個功能是不是已經可以用 AI 處理,也歡迎繼續使用每週的 Office Hour 來跟我們詢問討論。

 

把「今天就想起步」的關鍵知識教給你,並在未來幾年內,持續的有個窗口可以讓你問,這就是我們提供的課程與服務內容。這樣的組合,也已經協助很多同學,完成自己的第一篇統合分析。

 

你也想寫出屬於自己的統合分析嗎?你也想學會,如何正確使用 AI 加速,並避開 AI 亂講的陷阱嗎?

 

歡迎來到我們的課程!

 

 

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2019 / 10 / 24

原來上課可以這麼緊湊、有趣又有效率

 

作者:匿名

 

 

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很榮幸有機會來參加《統合分析工作坊》,這個由新思惟所打造的實用課程,若沒有學校經費支持,真的會令人產生打退堂鼓的念頭,因此非常珍惜這七個小時緊鑼密鼓的課程。

 

先前已對統合分析有初步的概念,但仍覺得有障礙,不知道如何執行、軟體如何使用,直到有這個機會接觸新思惟的工作坊,才發現課程設計可以這麼緊湊有趣,又有效率。

 

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2019 / 5 / 15

問:請問校長如何把 meta-analysis 工作坊,從「想法」化為實際的「課程」,這當中的評估跟架構,是怎麼思考跟實行的呢?

 

 

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答:(蔡依橙)

 

喔喔,同學這個問題很「後設」,也就是很 meta-。意思就是,你在上課的過程中,還能靈魂出竅一下,思考這一切到底怎麼構成的。

 

有這樣的想法,表示你可能有「構建」事情的傾向,這樣的個性很適合創業,就算不辭掉工作,在組織內,做「內部創業」也很好。希望以下的分享,對你有所啟發。

 

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2017 / 10 / 27

期待在陌生森林,成功採集香菇!

 

作者:匿名

 

 

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把神的文體,變成人的語言。

 

從學生時代,總對 meta-analysis 文章抱持著敬畏、高不可攀的感覺,認為這是大教授才能碰的文體。因此,當初看到這個課程,便毫不猶豫的報名,上課前十分期待,很想看看新思惟如何化腐朽為神奇,把神的文體變成人的語言,傳達給我們凡夫俗子了解。

 

果然新思惟的講師群做到了!上完課,我終於可以稍稍了解 meta-analysis 的寫作方法。

 

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2016 / 11 / 25

課程設計概念

 

課程設計:蔡依橙 / 張凱閔

 

 

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從 0 到 1 的各種方法

 

我們都曾經是研究新手,經歷過從 0 到 1 的過程。一個菜鳥,要想讓自己的名字,出現在學術期刊,最容易入門的方法,是 case report 或 letter to the editor。

 

不過,隨著各醫院與醫學會要求漸增,現在基本的要求,都變成得要 original article 才行。於是,臨床研究、健保資料庫研究、meta-analysis,就變成三種年輕研究者起步的主要流派。

 

但是,如果我們以住院醫師與年輕主治醫師來看:臨床研究 IRB 申請需要資格與時間,受試者同意書簽署需要科支持或請助理幫忙;健保資料庫研究雖然 IRB 相對容易通過,但國衛院光碟之路已斷,去加值中心則需要特別請假;meta-analysis,不需要經過 IRB,也能利用臨床之餘的零碎時間工作,自然成為越來越多人出道時的選擇。

 

選擇做 meta-analysis,阻力有哪些呢?分別是遭受歧視、統計不同、資源較少。

 

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