發佈日期：2026/07/21
分享學生：林佩菱
心得標題：生成AI協助計劃與論文撰寫分享
在參與陳偉權醫師主講的「生成AI協助計劃與論文撰寫分享」課程後，我對學術研究的思維框架以及AI在論文寫作中的定位，有了全新且深刻的認識。對於許多研究生或研究者而言，撰寫論文與計畫往往是一條充滿焦慮、缺乏具體目標而以「趕快畢業」為目標的艱辛道路。然而，這場講座並非單純傳授盲目套用AI工具的「走捷徑」技巧，而是將重點放在如何將「研究的問題意識」與「AI的精準指令」深度結合，進而全面提升論文的品質與效率。
講座之初，陳醫師由宏觀的學術視野出發，分享了其豐富的國科會計畫與國內外頂尖期刊（SCI、TSSCI）的發表豐碩成果，接著，主題切入「如何建立問題」他引用黃國禎教授的觀點強調，一個好題目的誕生，往往來自於「保舊創新」與「小題大作」。這提醒我們，在著手寫作前，必須先透過建立清楚的「論文框架圖」，去釐清研究的背景（Current）、問題缺口（However/Research Gap）以及研究目的（Thus）。如果缺少了明確的問題意識與結構化的邏輯，再強大的AI也只能產出空洞的文字。
在AI工具的具體應用實務上，課程介紹了一套極具系統性的學術寫作武工具，包括 ChatGPT、Perplexity.AI、Scholarcy 與 Grammarly 等。其中令我印象最深刻的，是將問問題的技巧區分為低階、中階與高階。低階問法僅止於主題詢問，而中階與高階問法則融入了格式、角色扮演（如設定AI為專業學術寫作專家）以及「指定資料來源與資料標記」的嚴格限制。陳醫師當場示範了如何透過精準的 Prompt（指令），逐步引導AI將原本壁報發表（Poster）的零碎大綱，逐步轉化為包含文獻引用、符合 APA 格式、且具備學術嚴謹度的期刊論文段落 。這種「中英轉換、評析文獻、自動生成結構化內容」的互動歷程，大幅縮短了文獻整理與初稿撰寫的摸索期 。
總結來說，這場演講讓我明白，生成式AI是研究者在沒有方向時，作為指引方向的工具，而非替代思考的機器。在AI時代下，研究者最核心的價值依然在於「於不疑處有疑」的敏銳洞察力。我們應抱持著「學習敬畏知識的產生」之心，一方面善用AI工具來處理結構化大綱、文法潤飾與摘要提煉，另一方面則要維持人類對研究脈絡與臨床實務意涵的深度解讀能力。這趟學習之旅不僅解開了寫作的現實焦慮，更開啟了未來「人機協同」學術研究的嶄新視野。
|
