標籤彙整：AI

2025 / 9 / 3

我英文不好，讀論文有問題，寫更是困難，ChatGPT 怎麼幫？

問：我英文不夠好，要寫英文論文投稿國際期刊，壓力超大，ChatGPT 可以怎麼幫助我？還是我該先去背單字？

答：（蔡依橙）

這個時代，英文不好不再是「硬障礙」，有太多相關的工具可以協助你。

2025 / 8 / 27

寫文章：圖表完成後，AI 來幫忙。

講者：蔡依橙

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！

2025 / 8 / 27

文獻評讀：量表、實際示範、AI 能幫什麼

講者：蔡依橙

文獻評讀，是多數初學者害怕的部分。害怕選錯量表、害怕給錯評級、害怕製表製圖不好看。現在有 AI，該怎麼用才能省時間，才不會出包？這堂課就是要來解決這個問題。

首先，我們根據自己的投稿經驗，以及這幾年的趨勢進展，直接告訴大家，幾十種量表，到底要怎麼選，並詳細說明理由，以及審閱者通常會看的細節。接著，示範實際上要怎麼使用量表、怎麼評估研究，並把裡頭幾個初學者不容易懂的專有名詞做個說明。可以用 AI 以及千萬不要用 AI 的部份，也會跟各位說。

有些量表過於簡化，初學者很喜歡選，但往往審閱者一看就退稿，簡單說個「作者群使用了過時且過於簡陋的量表」，就能理直氣壯地按下 reject。有些量表，原廠化簡為繁，給的資料過於複雜，令初學者卻步且眼花撩亂。上課時，我們會告訴你哪些量表已經過時，不要再用，也會告訴你複雜定義的量表其實沒有那麼困難，可以直指重點只看其中部分關鍵。

如果懂以上的技巧，文獻評讀在整個寫作過程中屬於相對簡單的部分，因為只要投入時間，一篇一篇看、一格一格評分，總會做完。

課程中我們會針對常見量表之一 Cochrane Risk of Bias 2 做說明。因為 Cochrane 在這方面的文件檔案相當多，軟體也不算好操作，做出來的圖表雖然顏色豐富，但閱讀不易，在設計元素上仍有改進空間。我們開發了整套對初學者友善的流程，以及製圖製表工具，讓事情變得簡單，歡迎一起來學！

總之，上完這堂課後，你將不再被文獻評讀卡關。如果真的還有疑惑，每週的 Office Hour 都歡迎你來問！