標籤彙整:新思惟國際

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2025 / 9 / 22

2025 / 9 / 21(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,課程滿意度分數皆獲得 4.89 分以上,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!網絡統合分析,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。

 

 

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2025 / 9 / 22

2025 / 9 / 21(日)「統合分析製圖大賽」得獎作品:OOO博士、周嘉安醫師

 

 

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AI 時代來臨,如何能正確地使用各種 AI 工具加速寫出論文,而不是加速出包,是重要的當代技能,課程籌備團隊也持續思考並融入教學內容中。

 

我們準備了最適合初學者的起步內容,協助同學們從找題目、萃取資料、到統計製圖,以及全文寫作過程中,最恰當的 AI 使用方式。而且把有可能會出嚴重大包的部分都事先提醒,並協助同學們避開。

 

統計製圖部分,則是帶同學們一步一腳印,實際把整篇文章中,需要親手做出的所有統計圖表都做過一次,讓同學們離開教室時能夠確信,帶著自己這臺電腦,就能夠完成全套的統計圖表,日後找到屬於自己的主題時,才能真正上手。

 

以下來看看當天同學們親手做出來的圖片,加上老師們想給的一些建議,以及兩位得獎同學的傑出作品。

 

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2025 / 8 / 27

課程講者

 

 

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講師介紹

 

張凱閔】知名復健醫學與超音波學者,台大流病與預防醫學博士,已發表許多 meta-analysis 論文,探討臨床常見議題。

 

蔡依橙】專業課程開發與整合者,能迅速理解學門架構,並以初學者能理解的方式,建構學習流程。生涯被 SCI 期刊接受的圖表,已超過 500 張,熟悉學術審閱過程與要求。

 

 

課程內容

 

 

 

 

 

 

 

時間表

 

 

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最新活動

 

 

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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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2025 / 8 / 27

找主題:AI 時代的題目搜尋方式

 

講者:張凱閔

 

 

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你一定常聽說,要找到沒人做過的統合分析主題,並不容易。但事實不是這樣的。

 

為了課程所寫的兩篇指定論文,一篇講 Q10 減輕疲倦,一篇講薑黃素增進認知功能。這兩篇在準備期找題目時,都順利地在三天之內完成。這三天,還包括在搜尋過程看到的 review 也讀一讀,瞭解一下這個領域的現況。

 

而且,因為是要開課用,我們特別模擬同學們的起步狀況,避開共同作者們熟悉的領域,直接到營養品等我們不熟的專業去戰鬥,一樣能夠找到題目,而且連續找到題目,並發表。

 

你一定也有發現,身邊統合分析的作者或資深前輩們,往往不是只寫一篇,而是持續量產。這就表示,一定有什麼方法,能夠讓找題目變得科學化,快速尋找、快速篩選、快速確定這個主題能不能做。

 

而 AI 在找主題方面也有幫忙,因為很多同學卡關,就是在 PubMed 或其他的學術搜尋引擎前,不知道該怎麼下關鍵字。沒有靈感,就此卡關。我們將會介紹,如何結合 AI 與我們的系統性方法,迅速的產生出有機會試試看的主題,並加以確認。

 

如果搜尋過後,發現這個主題已經有人發表過回顧文章,或者系統性回顧,或甚至統合分析,我們又該怎麼看待,並繼續尋找自己的機會呢?

 

這些很容易讓初學者卡關甚至放棄的細節,我們都將在這堂課,做詳細的說明。讓新進同學能迅速上手。

 

課後每週也有 Office Hour 可以問喔,有時你認為沒機會的,老師一看可能覺得這正是個好題目。有時你認為很不錯的,老師如果發現要注意的地方,也會跟你說。歡迎儘速加入發表校友的行列!

 

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2025 / 8 / 27

寫文章:圖表完成後,AI 來幫忙。

 

講者:蔡依橙

 

 

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找到主題,並收集好數據後,就是做統計圖表。別擔心,實際操作我們將在中午的互動實作時間,帶大家親自完成自己的一套 SCI 期刊等級統計。

 

這堂課要分享的是,當你已經確定一個主題可以做,到實際寫成論文過程中,應該注意什麼。

 

首先,你要先決定自己論文的敘事模式,也就是「你要講一個什麼故事」。當你有總結果、分組結果、迴歸結果、敏感性分析、漏斗圖的時候,該怎麼去排列組合,才能說出一個好故事。

 

這跟玩 Uno 或十三支這類的卡牌類遊戲很類似,拿到同一套牌,有些人就是能想出一套策略,變成組合技,一路贏到最後。但有些人,卻會用直覺但不理想的方法,把一套好牌打成零碎且不連續的散沙。

 

這個步驟很重要,如果沒有先決定,而直接埋頭撰寫論文,很可能寫到後面才發現錯誤,於是全文重寫,或者更糟的,當投稿出去後,讓審閱者覺得煩躁、破碎、無邏輯,幾個月的努力,在人家十分鐘的閱讀後,就按下 reject 退稿。

 

決定好圖表順序、敘事邏輯之後,接著把四大段落寫出來,也是初學者常犯錯的地方。

 

你是不是常常覺得:Introduction 的東西好像 Discussion 要再提一次?寫 Abstract 的時候怎麼好像又是那幾句?如果你曾經有這樣的感覺,那表示你對寫作的掌握度是不夠的,而這種 Abstract / Introduction / Discussion 的重複感,會讓審閱者直覺認定你是個菜鳥,不是學術界自己人,而選擇退稿。

 

課程中,會把四大段落寫作時的常見錯誤,以及內行人的架構寫法,做完整的分享。

 

幸運的是,只要你知道自己想寫什麼,AI 可以快速的幫你寫好。因為你上過課,知道自己要的內容,所以當 AI 亂寫的時候,你能馬上跟他說「不是這樣的,你要著重在什麼什麼重點上,重新寫一段」。當 AI 寫出來的東西需要補充時,你也只需要加上註解或者指示,他就能繼續處理給你。

 

更棒的是,AI 的語言能力是跨語種的,如果你對自己的英文沒有把握,整篇文章都先用中文寫,確定邏輯都是自己想要的之後,再一段一段請 AI 改成英文,檢查一次,就可以!

 

這堂課,我們會完整介紹從圖表到文章的各種細節,能用 AI 做且很可靠的,以及不能用 AI 做,不然結果會很可怕的,都會告訴你!

 

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