2025 / 7 / 19(六)課程滿意度 與 手寫回饋

 

 

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擁有學術寫作的基本能力,在進行個人研究,或是團隊合作上,都會是一大助力。新思惟致力於協助讓各位學員具備這樣的能力,在職涯發展上能更加順遂。

 

感謝各位給籌備團隊的匿名回饋,各項分數都在 4.82 以上,謝謝大家的肯定!

 

根據課前的統計分析,本次學員組成如下:

 

 

各種匿名建議,我們均已在會議中提出討論,將持續改進。感謝各位的參與和鼓勵!

 

關於外科系的研究課程,新思惟量身打造,由外科雜誌 editor 與 reviewer 第一手教學,指導有限個案數相關的統計;若想從個案報告、技術發表或文獻回顧著手,打造更完整的學術歷程,我們的課程也提供了撰寫重點。

 

 

對於資源缺乏的研究者,想要免 IRB、免收案就能學術起步嗎?現在有兩個選擇囉!無論是評估一種治療對一個疾病的療效,或是評估多種治療對一個疾病的效果,兩種工具在手,產線更多。

 

 

而上過新思惟課程的同學,常提到我們的內容都特別好吸收,進而產生好奇,同樣都是教學,為什麼我們的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。課程中會詳細分享,精準製圖的重點和傳達資訊的要訣。

 

 

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,個人品牌是不可或缺的。

 

 

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。

 

 

新思惟提供傳統教育體制外的學習管道和經營策略,致力協助你突破人生的關卡,讓未來有更多的選擇。而新思惟的 YouTube / IG / Facebook / Thread,不論在簡報、研究、人生,許多常見的問題,我們也整理了許多應用經驗,希望對大家有幫助。如果剛好是您常用的學習平台,也歡迎追蹤訂閱,並且加入最愛,我們也會不定期推出新的內容唷~

 

 

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2025 / 7 / 19(六)「統計製圖大賽」得獎作品:鄧齡喬醫師、張詩欣醫師

 

 

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在一個中午的時間內,實際操作經過設計的練習,並且由有經驗的老師們指導後,所有同學都能夠開始自行使用統計軟體,去探索想知道的問題,跑出統計數值,並且畫出 SCI 等級的圖表。

 

這個過程當然是非常有成就感的,能夠親手做出第一次,就能夠做第二次、第三次,並持續的優化,往寫作投稿邁進。

 

以下,一起來看看一些老師們還想建議的小細節,以及兩位得獎同學的作品。

 

 

那些還能建議的細節

 

 

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這張大部分的細節都處理得很好,文字方塊的部分,在 < 的前後,建議各加一個空格。p 也建議做成小寫斜體。

 

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2025 / 7 / 19(六)報名截止

 

 

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感謝各位舊雨新知的支持,7 / 19(六)《醫學論文與寫作工作坊》,現已報名額滿。

 

若您對我們的各種課程有興趣,歡迎追蹤新思惟國際,第一時間掌握最新訊息。

 

 

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我的日常 ChatGPT 使用分享

 

 

 

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作者:蔡依橙

 

ChatGPT 是文筆最好,而且回話最為支持性的,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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來聊聊我第二個訂閱的 AI 服務:Google Gemini

 

 

 

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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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如何克服 data-driven writing?

 

 

 

 

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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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