作者：台灣師範大學楊為泓先生

首先，非常感謝新思惟團隊這次所規劃的課程，也特別感謝蔡依橙校長與授課老師。上完課後，我最大的感受是：這堂課把研究、分析、寫作、投稿與回覆審查意見，整合成一套可以立刻執行的完整流程。

我本身是在國內某研究中心任職的研究員，過去也曾參與幾篇頂尖期刊論文的撰寫。平時在研究與寫作過程中，也算是 AI 工具的重度使用者。

因此，對於論文寫作、資料分析、圖表製作，以及 AI 在研究流程中的應用，並不是完全陌生的初學者。也正因為如此，這堂課帶給我的感受格外深刻。

明顯感受到授課者是真的長期在研究中反覆實作

很多課程如果只是停留在概念介紹，對已有經驗的人來說，收穫可能有限；但新思惟這次的課程，讓我明顯感受到授課者是真的長期在研究中反覆實作、踩坑、修正，最後才把整個流程整理成能讓學員帶回去執行的模組。

我最欣賞的是，新思惟團隊將論文撰寫的過程拆解得非常清楚。哪些部分可以標準化，就盡量標準化，並提供清楚的架構、範例與圖表；哪些地方不能完全標準化，老師也會直接說明原因，並示範在實務上應該如何判斷與處理。

論文寫作並不是單純把資料放進軟體、把結果貼到文章裡而已。真正困難的地方，往往在於題目是否可行、研究問題是否明確、分析結果如何解釋、圖表如何呈現、文字如何說服 reviewer，以及被審稿人質疑時應該如何回應。

這些都是過去只能靠經驗累積、很難在書本中直接學到的內容，而這堂課把它們有系統地整理出來。

讓學員在自己的電腦上把相關圖表跑出來

課程中我印象最深的一個環節，是老師帶著大家把一篇網絡統合分析論文中的圖表完整解釋一次，並且實際帶著學員在自己的電腦上把相關圖表跑出來。

很多方法學課程最常見的問題，是老師講得很完整，但學生回家後卻不知道如何開始；或者在現場看老師操作好像很簡單，自己一做就卡住。

這次課程透過實作，讓大家真的能確認自己的電腦、軟體與流程可以跑出結果。這種「現場完成一次」的設計，能大幅降低回家後實作失敗的機率，也讓學員對後續真正開始自己的研究更有把握。

另一個讓我很有感的部分，是老師對於 AI 工具的態度非常務實。現在 AI 已經深度進入研究流程，許多研究者也都會用 AI 協助文獻整理、初步寫作、語句潤飾或投稿回覆。

然而 AI 並不是萬能的，這堂課很清楚地說明哪些部分可以利用 AI 加速，哪些部分必須由研究者自己把關，哪些地方一旦讓 AI 自由發揮，可能會造成嚴重錯誤，甚至影響學術信譽。

我自己也長期使用 AI，所以很清楚 AI 在某些地方確實能節省大量時間，但在研究邏輯、方法判斷、資料正確性、引用與論述精準度上，研究者仍然必須負起最終責任。

老師在課堂中講到一些 AI 使用上容易踩到的坑時，我常常會心一笑，因為那確實是實際用過、也曾被 AI 誤導或卡住的人才會有的共同經驗。

也因為自己過去有寫作與使用 AI 的經驗，所以我更能判斷這堂課的內容是經過大量實作後提煉出來的，老師並不是只告訴大家可以這樣做，而是會說明為什麼這樣做、什麼情況下會失敗、失敗後要怎麼修正。

這種教學方式非常具體，也讓我感受到蔡校長與新思惟團隊在準備課程時花了很多時間，認真思考如何把複雜的研究流程拆成初學者能理解、有經驗者也能立即應用的模組。

這堂課也讓我重新思考論文寫作這件事。過去我們常常把寫論文想成一件高度個人化、只能靠經驗慢慢摸索的事情。

但這次課程讓我看到，研究本身仍然需要專業判斷與學術敏感度，但其中有很多流程其實可以被結構化、模組化、標準化。

從找題目、確認可行性、建立分析流程、製作圖表、撰寫內文，到投稿與回覆 reviewer，每一個階段都有可以參考的原則與步驟。

我也很欣賞課程對投稿與審查意見回覆的重視。很多研究課程會把重點放在分析與寫作，但一篇論文能不能成功發表，常常取決於投稿策略與回覆 reviewer 的能力。

這次老師不只把論文如何寫完講清楚，也進一步說明投稿後可能會遇到什麼問題、reviewer 可能會如何質疑、作者應該如何回應。投稿不是論文完成後的附屬動作，而是整個研究發表流程中非常關鍵的一環，老師把這件事講得很透徹。

課程中還有大量 Q&A，老師也會針對學員實作產出的圖表逐一檢視，並拿出來討論。學習最有效的地方有時不是聽到一個完美流程，而是看到別人在哪裡出錯，自己又該如何避免同樣的問題。

老師願意花時間看每個人的成果，代表他們真的在乎學員是否能把課程內容帶回去使用。最讓我感動的是，老師對研究本身仍然有熱情。當老師談論研究、談論論文、談論方法與投稿時，可以感受到那是真心在乎研究能不能被做好，也真心希望學員能用更有效率、更正確的方式完成自己的研究。

蔡校長在課堂中也不是以一種「我一定是對的」姿態在教學，而是願意傾聽不同背景學員的問題與想法，並且用自己的經驗給出務實建議。

整體而言，這堂課對我來說非常值得推薦。對完全沒有經驗的人，它提供了一條清楚的起步路徑；對已經有研究與寫作經驗的人，它則提供了一套更有效率、更可複製的流程。

尤其在 AI 已經快速改變研究工作型態的現在，研究者需要的不是盲目使用工具，而是知道如何把工具放在正確的位置，並且在關鍵處維持自己的判斷力。

上完課後，我最大的收穫不是某一個單一技巧，而是重新看見論文產出的完整結構。好的研究不只是靈感，也不只是努力，而是需要一套能持續執行、能降低錯誤、能提高效率的系統。

對於想要開始網絡統合分析、想要善用 AI 但又不想失去學術品質，或想要提升論文寫作與投稿能力的人，我會非常推薦來上這堂課。