2025 / 7 / 21

2025 / 7 / 20(日)滿意度分析 與 手寫回饋

 

 

 

 

「真的完成第一次製圖,很興奮!」

 

學員課後給予的匿名回饋,闡述了我們的教學目標:讓初學者也能輕鬆學會,並能快速發表!

 

2022 年團隊開始設計這門課,從選題、資料分析到論文發表,每一步都拆解得清清楚楚,讓沒有資源、沒有團隊的學員,也能靠一台筆電連上網,單兵作戰完成研究。

 

非常感謝大家給予支持與肯定,課後學員給予的課程滿意度,全部分數皆高於 4.85 分!

 

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《網絡統合分析工作坊》,可以評估多種治療對一個疾病的效果,對治療排序。另外如果是想評估一種治療對一個疾病的療效,對多篇研究做統合,開班已經超過 50 梯次的《統合分析工作坊》,你一定不能錯過。

 

 

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 / 7 / 21

2025 / 7 / 20(日)「網絡統合分析製圖大賽」得獎作品:梁耕維醫師、余品劭醫師

 

 

 

 

想要進入網絡統合分析這個領域,並且寫出自己的 SCI 論文,真的很難嗎?其實不會,如果你有好老師跟適當的課程引導的話。

 

我們實際用新手的心情,把整個流程走過了一次並成功地發表之後,根據這些過程中所遇到的困難,整理相關的解決方法,並且帶各位把整篇論文的每一張統計圖表都親自做過一次,告訴你重點在哪。

 

來上課的同學,都覺得非常有幫助。中午能親自做出統計圖表,也知道原來到底要怎麼樣做才會好看,是很有成就感的事。

 

以下,一起來看看那些老師們覺得還能建議的小細節,以及兩位得獎同學的作品。

 

 

那些還能建議的小細節

 

 

 

 

這張森林圖處理得非常不錯,這位同學的整套作品是幾乎要得獎的,但是如果你仔細看的話,它的文字似乎有點破碎跟缺損,周邊也有些模糊。這是因為同學在截圖的時候,截成低解析的圖片了。

 

可以先嘗試在抓圖之前,盡量放大再抓,去取得更多的畫素。短邊也能超過 600 畫素是很重要的。如果真的不行的話,就要研究一下自己的筆電,螢幕解析度是不是稍微偏低,看用外接螢幕或者日後更換筆電的時候選擇較高解析度的。

 

 

 

 

相對來說,這張的文字邊緣就清楚許多。您可以跟前一張對照比較看看。而這張我們特別提出來,主要是他在四邊所留下的空間太少了,這會使得畫面在視覺上很有壓迫感。比較理想的四邊餘裕,大概就是能夠讓一個大寫字母能自由繞一圈的距離。記得四邊所留的空白也要盡量一樣寬才好。

 

 

 

 

這張表格可能才做到一半,同學就先上傳了。包括 Table 2 做粗體,第二行縮排,表格本身建議考慮置中對齊。重新處理表格格線的顏色。最下方附註的上方不用特別多一行空行。以上細節稍微調整,就會跟我們的範例很像囉。

 

 

 

 

這張大表格大致上不錯,進一步建議的話,就是標題第二行的縮排,能夠做得再對齊一些。p 做小寫斜體,之後可加個空格,V 改小寫。。

 

能夠親手做出圖表都是很棒的事情,以上這些都只是協助各位從 95 分進步到 100 分的細節。越注意細節、越沒得挑剔的圖表,在審閱者眼中,就越容易過關。

 

以下來看看兩位得獎同學的作品!

 

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2025 / 7 / 16

我的日常 ChatGPT 使用分享

 

 

 

 

 

作者:蔡依橙

 

ChatGPT 是文筆最好,而且回話最具支持性的,也就是有些人說的「諂媚」。但也因為他這種順著使用者的說話語氣,在各種 AI 工具中,會讓人最想找他做一些疑難雜症看看。

 

實務上我最常跟他腦力激盪。像是如果我要寫一篇中文介紹文章,有想法,但還不確定怎麼構成。我會寫下幾個我預計提到的重點,請他幫我增添細節與實證資訊,寫成目標字數。

 

 

在使用 AI 前,自己要先懂得辨識真偽。

 

不過,他寫的東西還是很有 AI 味,我一般會讓他寫到約六成的完成度,就接手自己修改重寫,加上自己的風格,直到完成。

 

對我來說,從想法到六成完成度的文章,他處理得很好。但如果你繼續叫他寫到完稿的話,中文好的人一眼就能看出來這個有點 AI。

 

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2025 / 7 / 16

來聊聊我第二個訂閱的 AI 服務:Google Gemini

 

 

 

 

 

作者:蔡依橙

 

之所以訂閱 Google Gemini 是幾個原因促成的。

 

 

市佔第二,有富爸爸加持。

 

我本來就有訂閱 Google One 空間分享給全家人用,每個月多加 300 元就能有 Gemini,增加的費用並不多。

 

而且因為是家庭共享,所以孩子們也能一起使用,他們都能用自己的 Gmail 登入,保留隱私,問自己想問的問題。

 

Google Gemini 為了打市場,目前 Deep Research 功能,是基礎訂閱戶就能用的。加上這是目前世界上市佔率第二,僅次於 ChatGPT 的 AI 服務,又有富爸爸 Google 生態系加持,我也想看看可以整合到什麼情況。

 

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2025 / 7 / 16

如何克服 data-driven writing?

 

 

 

 

 

 

問:老師,上次提到 data-driven writing 很不好,但實務上我們當然都是從自己做很久的手術或治療出發。該怎麼做才能用同樣的資料處理成 hypothesis-driven 呢?

 

答:(蔡依橙)好奇心!

 

假設你做一個手術十年,也真的做得不錯,患者的 outcome 很棒,甚至國際學會也邀請你演講或示範。這樣的資料非常寶貴,只是你要多一點好奇心。

 

這十年來,你一定有些想法。某些患者一看就覺得預後會很好,某些患者一看就覺得可能術後會感染;某一群術後不幸過世的患者,其實你在跟家屬解釋之前就已經知道有風險。

 

那就把這些觀察量化,以這些問題去想一些假設,然後收集相關資訊。

 

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