分類彙整: 課程內容

2025 / 12 / 17

課程講者

 

 

 

 

講師介紹

 

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。所開設的各類研究課程,協助大量初學者成功起步。

 

雷偉德】專長小兒過敏免疫領域,SCI 論文發表數十篇,涵蓋網絡統合分析、傳統統合分析、實驗室研究、臨床研究等類型,對於各種文體的不同投稿策略、審稿常見問題、意見回覆等有深刻認識,並多次登上高分期刊。

 

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2025 / 12 / 17

課程設計概念:AI 時代的新手起步

 

 

 

 

從恐懼到自信:校友上課後的轉變

 

新思惟國際的網絡統合分析工作坊開班以來,雖然只有兩年,但校友已發表 68 篇 SCI,最多單人四篇,並持續增加中!在這兩年的校友投稿經驗中,平均 75.3 天被接受,最快為 24 天。

 

成功陪伴起步者踏入 NMA 的這段旅程中,我們看過許多人原本對 NMA 充滿恐懼,原以為需要複雜統計或程式能力,結果發現按照流程也能順利完成第一篇 NMA。這種從不安到自信的轉變,是這門課最迷人的地方。

 

上課同學大致分成兩類:一種是第一次做研究,直接以 NMA 作為起點,如古小千醫師趙偉丞物理治療師;另一種則先上過傳統統合分析,再跨入 NMA,如林龍暉物理治療師。兩種背景都很多人成功成功,甚至多數人最後兩門課都會上,因為上過課就會發現,我們的課程不會花時間炫耀學問,也不會講虛無飄渺的東西,而是真的帶你從 0 到 1,認識成功發表所需要的每個要素。

 

 

 

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2025 / 12 / 17

誰都能懂的 NMA 入門 + 與傳統統合的核心差異

 

 

 

 

為什麼研究起步者要先弄懂傳統統合與網絡統合的差別?因為只有辨識清楚兩者的題目結構,你在 PubMed 出海捕魚時,才不會找錯題目,日後懂得傳統統合後,也能同時撈出兩倍研究機會。初學者避免走冤枉路,進階者則能把能做的題目池瞬間擴大一倍。

 

這堂課會用白話把網絡統合分析說清楚,不靠公式,而是真正解釋它適合回答哪些問題、背後的邏輯是什麼,並和傳統統合分析放在一起比較。

 

以 SCI 論文寫作需求的流程來說,兩種統合分析相似之處甚少,直接當成不同研究法看待比較務實。他們在不同研究情境中扮演不同角色,了解之後,你會自然知道一個題目應該走哪一條路。

 

 

 

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2025 / 12 / 17

找題目、訂範圍、可行性確認。如何正確用 AI 起步?

 

 

 

 

網絡統合分析,最困難、最容易卡關、也是最決定成敗的,不是跑模型,也不是寫討論,而是「找題目」。

 

許多人在 PubMed 前徘徊許久,會用搜尋框、概念也略懂,但就是找不到能做、能寫、能發表的題目。因此,我們設計了這堂課,把找題目、訂範圍到可行性評估整合成一套系統性的流程,並在新版課程中加入 AI 工具的正確使用方式,讓起步者更快找到方向,也避免踩雷。

 

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2025 / 12 / 17

NMA 全文寫作:用 AI 加速但務必避開 AI 出包!

 

 

 

 

AI 時代的寫作已經完全不同了

 

問身邊會寫論文的人,大多數都會坦白承認:有 AI 之後,生產力真的變高,稿子生得更快,心理壓力也小很多。但同樣的工具,在某些人手上卻會讓文章直接出包——最嚴重的,就是被學術期刊撤下。

 

而且,撤稿並不是把文章悄悄下架,而是永遠掛在網站上,頁面上蓋著巨大的 Retracted 浮水印,有時編輯部還會另外發聲明。別以為「撤稿」是抹去痕跡,實際上更像是被釘在醫學史的公告欄上,永久存在。

 

因此,這堂課不是單純告訴你「用 AI 寫更快」,而是教你如何在 AI 的高速與風險之間取得最佳平衡。我們會示範一套經過反覆驗證、能兼顧個人化、正確性與效率的全文寫作流程,並在每個環節中清楚劃分 AI 的三種使用情境:安全且能大幅加速的、容易出小錯但能快速修正的,以及絕對不能交給 AI 的高風險部分。只要誤用,就可能讓你的第一篇論文以出包開局。

 

照著這個流程做,你就能在題目確定、統計圖表到位後,用非常高的效率生出全文雛形,並確保品質不會因為 AI 而失控。

 

 

 

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2025 / 12 / 17

互動實作時間:親手完成全套 NMA 圖表

 

 

 

 

要親手做,AI 幫不上忙的核心。

 

在整個 NMA 寫作流程中,有一段是 AI 完全幫不上忙的,就是「統計與作圖」。

 

因為這裡沒有現成答案可以抄,必須由你親手整理數據、輸入正確格式、選擇合適的模型與參數,理解哪些輸出是關鍵、哪些選項其實多餘,還要避免被統計軟體「看起來很厲害」的功能誤導。軟體各自有自己的脾氣,按錯一次就可能卡在錯誤訊息裡,如果沒有實際操作經驗,很容易不是算錯,就是看錯。

 

而且,統計圖表最後要以什麼格式、什麼解析度輸出,才能同時符合大多數期刊的要求,又不讓 reviewer 在閱讀時感到痛苦?太模糊、標示混亂、顏色或字體處理不當,常會讓人產生「這篇稿子不太可靠」的直覺印象。統計本身沒錯,但圖表品質不佳,一樣可能在審稿初期就被刷掉。這些「品味」與「標準」,不是用說的就會,而是要親手做過,才會變成身體記得的東西。

 

新思惟網絡統合分析工作坊的一大特色,就是不只帶你看別人的圖,而是帶你「做完一整套自己的 NMA 圖表」。指定論文裡面出現的每一張圖,我們都會在課堂上帶你親手完成。從資料整理、輸入統計軟體、選擇正確輸出,到如何轉成適合投稿的圖檔格式與解析度,都有清楚示範與說明。你不是在看老師示範,而是拿著自己的電腦,做出真正可以放進論文裡的作品。

 

 

 

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