ChatGPT使用經驗交流--謝老師評估工具研究室

2023-05-16 00:10 聯合報／ 廖咸浩／台大人文社會高等研究院院長、外文系特聘教授 「未來除了每個領域中的 專家中的專家 之外，外語學習只有三種情況：對語言有興趣、 想深入某些領域、想強化創造力 。」 研究人員應是專家中的專家，也需要「深入某些領域」，更需要「創造力」！！ 依據廖教授所言，那就端視你的目標與需求！！ 如果你未來擬擔任研究人員，那你沒得選擇：好好學習英文吧!! 英文文獻 閱讀 一定是吸收新知 (第1手資料) 的關鍵!! 也是一般研究人員的日常活動!!  英文論文 寫作 是研究人員的最主要成果/成就指標，所以研究人員必須勤奮練習!!且若孰悉英文寫作，更能提升閱讀能力【包含知道論文各章節之重點以及須表達之意涵，亦將更熟悉相關詞彙之意義】!! 換句話說，你如果只使用【英翻中】，未好好讀英文論文，那你對原意的理解可能【至多7成】 你如果好好閱讀英文論文，那你對原意的理解可能【至多8~9成，或可知道作者那些地方寫錯】 你如果好好寫過幾篇英文論文，且好好閱讀英文論文，那你對原意的理解【可超過9成】【且知道作者那些地方寫錯，甚至亂寫】 以下我詢問 ChatGPT如何運用她，以協助學習英文 閱讀與寫作 。 先問閱讀 如何運用 ChatGPT協助提升英文論文之 閱讀能力 ，除了需要瞭解論文內容，也需學習/提升英文閱讀能力 ChatGPT：運用 ChatGPT 來提升你的英文論文閱讀能力是一個很好的主意。以下是一些建議： 解釋不熟悉的英文單字或短語 ：如果遇到不熟悉的單字或短語，你可以請 ChatGPT 幫你解釋。除了獲得該詞語的定義，你也可請 ChatGPT 提供相關例句，以便你更好地理解如何使用這些詞語。 討論論文內容 ：當你讀完一篇論文後，你可以與 ChatGPT 進行討論，幫助你消化並理解論文的內容。你可以問 ChatGPT 有關論文主題、結論、證據或方法的問題，這種方式可以幫助你理解和吸收你所讀的內容。 英文文法指導 ：如果你在閱讀論文時對特定的文法結構感到困惑，你可以讓 ChatGPT 幫你解釋。例如，過去完成式的使用情況，或不定詞與動名詞的差異。 模仿學習 ：閱讀並模仿學術英文的語言風格和結構是很好的學習方式。你可挑選一段特定的論文，試著改寫或者以自己的話描述，然後將你的版本與原文對比，看看自己是否能準確地傳達原文的意思。你也可以將你的版本給 C

閱讀心理計量(包含信度、效度與反應性)驗證的 期刊 論文，讀者需要孰悉那些統計方法與數據解讀(但不包含研究設計相關)之基本知識?相關詞彙請提供英文。 ChatGPT: 閱讀心理計量驗證論文時，您需要瞭解以下關鍵統計方法和數據解讀的基本知識： 信度（Reliability）：這是測量工具【評估結果】一致性和可重複性的指標。常見的信度包括內部一致性信度（如Cronbach's alpha 克朗巴赫的α）、測試-重測信度（test-retest reliability）【我用再測信度】、分半信度（split-half reliability）【折半信度】等。 效度（Validity）：這是評估測量工具是否能準確測量目標概念的指標。常見的效度類型包括內容效度（content validity）、建構效度（construct validity）、標準化效度（criterion validity）【效標效度】、面向效度（face validity）【表面效度】等。 反應性（Responsiveness）：這是評估測量工具對於臨床改變敏感性的指標。常見的方法有效應值（effect size）和響應平均值（responsive mean）【標準化反應平均值 (standardized response mean)】等。 項目反應理論（Item Response Theory, IRT）：常用於心理計量的統計模型，用於評估項目的難度和區辨度。【這對初學者難度高】 因素分析（Factor Analysis）：常用於建構效度檢驗的統計方法，用於確認測量工具的底層結構【latent trait(s)】。 相關分析（Correlation Analysis）：用於評估兩個變量【二評估工具分數】之間的關係強度和方向【以驗證效標效度】。 回歸分析（Regression Analysis）：用於預測和解釋變數之間的關係。 熟悉以上的統計方法和數據解讀能幫助您更好地理解和評估心理計量驗證論文。 請說明以下心理計量特性常使用之統計分析方法(包含概念與目的)：再測信度（test-retest reliability）、表面效度（face validity）、內容效度（content validity）、建構效度（construct validity）、效標效度（criterion validit

閱讀醫學期刊的療效驗證型論文，讀者需要孰悉那些統計方法與數據解讀(但不包含研究設計相關)之基本知識?相關詞彙請提供英文。 ChatGPT: 閱讀醫學期刊的療效驗證型論文時，讀者需要熟悉一些統計方法和數據解讀的基本知識。以下是一些重要的概念： 描述性統計(Descriptive Statistics) ：包括平均數（mean）、中位數（median）、眾數（mode）、範圍（range）和標準差（standard deviation）等基本的統計量。 推論統計（Inferential Statistics） ：這包括信賴區間（confidence intervals）、標準誤（standard error）和顯著性水平（p-values）。 假設檢定（Hypothesis Testing） ：你應該理解虛無假設（null hypothesis）和對立假設（alternative hypothesis），以及如何接受或拒絕假設。 相關性和迴歸分析（Correlation and Regression） ：相關性用來確定兩個變數之間的關係。迴歸分析用於基於其他變數來預測某個變數【或變項，我偏好使用變項】。 T 檢定和變異數分析（T-Test and ANOVA） ：這兩種方法用來比較兩組或多組的平均值。T 檢定用於比較兩組，而變異數分析用於三組或以上。 卡方檢定（Chi-Square Test） ：這是用於分析類別資料的統計檢定。這種檢定被應用於類別資料的群組，以評估觀察到的群組間差異可能是偶然產生的機率。 效應值（Effect Size） ：這是對一種現象大小的定量度量。在實驗中，它是各組之間差異的大小。 羅吉斯迴歸（Logistic Regression）：當預測變數是二元或分類時，常用此方法。這常用於醫學研究中，例如預測疾病發生（是或否）的可能性。 多元迴歸（Multiple Regression） ：這是一種統計技術，可以用來預測基於兩個或更多預測變數的結果變數。 多變量分析（Multivariate Analysis） ：這是一種統計方法，用於分析三個或更多變數之間的關係，以確定變數之間是否存在顯著關係。 總分析/後設分析（Meta-Analysis） ：總分析是一種統計技術，將來自多個獨立研究的結果結合在一起，以產生更有力的結論。 這些都是基本概念。更進階的論

我推薦二種方式，可擇一： 1. 直接諮詢 ChatGPT 2. 由可靠的網頁資源或講義，先閱讀/理解之。若仍有不懂，再剪貼相關內容，請 ChatGPT 解釋。 網頁資源如 Statistics Dictionary     中文維基   Wikipedia   基礎統計名詞介紹 *以下說明第一種方式： 問 ChatGPT: 我可以用哪些方式跟 ChatGPT 學習統計的基本概念與應用 ChatGPT: 當然可以。你可以透過以下方式跟ChatGPT學習統計學的基本概念和應用： 問答模式 ：你可以直接提問，例如：「什麼是標準差？」或者「請問卡方分佈是甚麼」等。 教學模式 ：可要求我教你某個主題，例如：「請教我如何進行假設檢定」或者「請解釋線性迴歸的概念並舉例說明」。我會根據你的需求，一步一步地教你相關的知識和技巧。 實例分析 ：我可提供實際的案例以幫助你理解和應用統計學。例如：「請以兒童職能治療相關之例子說明其應用與解釋」或者「請說明卡方檢定如何應用於兒童職能治療相關之資料分析與結果解釋」。 練習模式 ：如果你已學過某個統計主題，但希望更多的練習或確認理解程度，你可 要求我提供一些問題給你 。如：「請提供關於機率分佈的問答題」或者「 請提供如何解釋相關係數之練習題或選擇題，以協助自我檢測 」。 以上ChatGPT所提供之說明/回應， 若有不清之處，皆可再提問她，進一步釐清！！ 必要時可以 請她提供具體實例（案例分析） ，亦有利於瞭解。最後，最好 以「練習模式」確認你對於相關概念與應用之瞭解無誤 。 【後續我再增加--請提供xxx相關中英文詞彙或翻譯。因為相關詞彙與中文翻譯難統一，故詢問之，以利於中英文論文閱讀】 問答模式與教學模式的差異，請再說明之 ChatGPT: 讓我來詳細說明一下問答模式和教學模式的區別： 問答模式：可直接向我提問有關統計學的問題，我會根據你的問題提供答案。這種模式更 適合特定的、針對性的問題 ，例如「什麼是中位數？」或「如何計算卡方值？」等。你問，我答，比較像是一種問答交流。 教學模式：在教學模式下，我會 以更結構化的方式來講解統計學的概念或方法 。例如，如果你說「請教我假設檢定是什麼」，我將從假設檢定的基本概念開始，然後解釋如何設立假設，接著說明如何進行檢定，最後可能會提供一個或多個例子來幫助你理解。這種模式更接近傳統的教學方式，提供一個完整的

請協助指出下列二段落之口語用字或贅字/詞： ### 本研究發展五個SFABC，並發現SFABC-8為最適合之版本。五個版本包括SFABC-4、SFABC-5、SFABC-6、SFABC-7和SFABC-8，研究者使用H指標、R指標以及整體指標 來 進行題目篩選。經過詳細的分析和比較，發現SFABC-8具有最佳的同時效度，並且其反應性與原版相似。因此，SFABC-8被選定為最適合的短版。 SFABC-8相對於原版ABC的優勢主要體現在提高評估效率和擴大適用對象 兩個 方面。在評估效率方面，由於SFABC-8題目數目減半，可以減輕受測者和施測者的負擔，從而提高整體的評估效率。在適用對象方面，SFABC-8去除 了 「在結冰的人行道上行走」 這一 題目，使其所涵蓋的題目能適用於不同氣候的國家，使其適用範圍更為廣泛。因此，結合這 兩 項優勢，SFABC-8不僅能應用於不同國家的族群，還更適合進行不同國家樣本群體的比較。這些優點使SFABC-8更大的潛力被廣泛應用於需要重複評估的臨床情境中，以掌握個體的平衡自信程度。 ### 以下口語字或贅字，請特別留意。 %%% 1. 那個、這個：在口語中常用來指代某個事物或概念，但在正式書寫中應該使用更具體的名詞或代詞。 2. 有點、挺、蠻：這些詞語用於表示程度，在正式書寫中可用更具體的程度詞替代，如"稍微"、"相當"等。 3. 兩：在正式書寫中，應使用"二"代替"兩"。 4. 來：在口語中，"來"常用於表示進行某項動作，例如"試試看來"。在正式書寫中，應使用"以"代替"來"。 5. 了：在口語中，"了"常用來表示完成某個動作。在正式書寫中，"了"通常是贅字，可刪除。 6. 就：在口語中，"就"常用來表示因果關係，但在正式書寫中，應使用更為正式的詞語，如"因此"、"所以"等。 %%% 請提供以下資訊： 1. 指出上述二段落之口語用字/用詞或贅字/詞。 2. 提供修改建議，以學術、正式的格式撰寫。 ChatGPT：在上述二段落中，未出現口語用字/用詞或贅字/詞。 由於段落已經具有學術、

以下先說明寫作原則，再說明如何設計 ChatGPT提示。寫作原則與相關概念說明如下： 主題句 (TOPIC SENTENCE) 或主旨 (MAIN THEME)代表段落的核心內涵/旨意，且通常出現在段落的第1句，以凸顯此段落之主要內容。 主題句的主詞或核心旨意，通常是名詞，且越早出現越好，越容易讓讀者看到/了解!! 以下為撰寫與修改段落主題句或主旨的方法： 1. 確定段落的核心旨意：在寫主題句之前，先確認你在此段落想要傳達的重要信息。 2. 簡潔明確：主題句應簡明地表達段落的核心議題，但非結論。因為只是開頭並非結束。讓讀者盡早了解段落旨意即可。 3. 校對和修改：在完成主題句後，仔細檢查是否真正反映了段落的核心思想，並根據需要進行修改。亦即已寫好的段落，你應該可以【輕易】標示出主題句甚至主旨!!若難以標示，或位置不適(太慢出現)，皆宜修改。 4. 與段落內容保持一致：確保主題句與接下來的段落內容相符，以避免讀者感到困惑。 ChatGPT提示【確認/修改主題句或主旨】如下： 請幫我確認以下段落A內容之主題句 (TOPIC SENTENCE) 或主旨 (MAIN THEME)，若段落A之主題句或主旨不清，請協助修改之。 段落A內容如下： ### 自閉症之社交注意力偏誤為不傾向注意社交相關訊息，並影響社會溝通發展，更可能因經驗而造成影響社會認知行為之神經發展，如:共享式注意力。嬰幼兒時期眼神注視他人眼部區域之能力已可用於早期診斷ASD及症狀之嚴重程度。雖有持續與社交注意力偏誤相關之實證，但針對此偏誤是否能快速改變未被證實。因此本研究設計一款遊戲訓練，基於注意力偏誤修正原理，測試社交注意力是否能藉此修正。 ### 以下是主題句或主旨之概念與寫作重點說明： ### 主題句或主旨代表段落的核心內涵/旨意，且通常出現在段落的第1句或前幾句。 主題句的主詞或核心旨意，通常是名詞，越早出現越好。 主題句應簡明地表達段落的核心議題，但非結論。因為只是開頭並非結束。讓讀者盡早了解段落旨意即可。 主題句或主旨宜確保與接下來的段落內容/語意相符/連貫，以避免讀者感到困惑。 ### 請提供以下2項建議： 1. 請以段落A之句字或詞彙，指出段落A之主題句或主旨。若有困難，請說明之。 2. 請依據上述說明改寫段落A之主題句或主旨。並指出改寫後段落之主題句或主旨。並請確保主題句應簡明地表達段落的核心

提示如下： 你是一名專業的職能治療師，請按照以下條件，為患有精神疾病的個案，設計團體活動方案： 團體設計條件共9項如下：### 1. 團體時長： 1小時 2. 團體對象：慢性思覺失調患者 (persons with schizophrenia)，可遵守指令、但同質性差（認知與生理功能差異大）。男性居多，平均年齡40~50歲左右，大部分成員為可就業年齡，於工作情境中常見問題如下：  (1) 社交技能：  口頭表達能力有待提高：較難清晰表達自己的想法、需求，或是反映工作問題  建立和維持人際關係表現差：例如難以與同事開啟、維持和結束對話  衝突應對、處理須改善：容易表現出逃避或抗拒的消極態度  互動時難察覺他人需求及感受  團隊合作能力不佳 (2) 認知能力：  記憶：能記憶日常生活中的基本事物，但在長期記憶方面存在困難  注意力：尚可，可維持約1小時  解決簡單問題和計劃方面表現尚可，但組織技能方面需要進一步提升 (3) 情緒調節：在遭遇較大壓力時，可能會出現激動或憂鬱的情緒反應 3. 團體人數：18人 4. 團體目標：提升成員社交技能，改善於工作情境中常遇到的相關問題，如口頭表達能力、建立和維持人際關係、衝突應對、察覺到他人需求及感受、合作、語言溝通等 5. 場地：室內 6. 團體領導者：職能治療實習學生2位，一名為活動主要負責人(leader)，另一名是協同領導者(coleader)  7. 參考架構：獲得性參考架構(Acquisitional Frame of Reference)，請在活動中融入以下概念或技巧（無需全部使用，若使用，請在步驟後方以括號形式呈現）：  模仿：面對類似問題時，觀察他人並模仿  行為改變技術：正增強、負增強  治療師給予個案回饋與指引  反覆練習  塑造：將訓練行為細分，按步驟進行差別增強，逐步強化適當行為，削弱無關行為，最後將多個步驟串聯  準備率（確保個案在活動前做好準備）、練習率（反覆練習）、效果率（個案在學習後產生正向情緒） 8. 團體步驟(請標註各步驟之預計時間)：遵守Cole團體領導的七步驟，其內容如下： (1) 領導者、成員自我介紹、活動內容介紹、暖身（Introduction）  暖

通常需要準備好系列性提示，或是隨意先問，之後再持續釐清與追問，以建立最佳/最有效率之詢問策略。若是經常性任務，可建立常用範本，以利後續持續使用/修改。 提示可分成 4 大架構 【May 3, 2023 增加，其它內容為2月21日撰寫】 ： 給予明確任務或目的（包含角色、任務描述或背景說明，如「一位治療師」擬「設計治療活動」給「xxx 個案」） 提供相關/參考資訊（如，提供治療活動之要求或相關資訊＋個案資訊） 設定具體回應內容，含內容/格式要求或範本（如，【以表格呈現重點與內容說明】、【以條列重點包含說明】、或【包含下列重點xxxx】） 檢視ChatGPT回應後，補充提問或修改上述1~3內容。【這頗必要，除了確保回應內容/品質，也改良提示】 其它提示建議： 明確性：儘量提供具體的需求。例如，不只要求「摘錄文章重點」，而是「摘錄文章中關於治療活動規畫的具體步驟」。 修正與補充：如果初次的回應不符合期望，宜進一步修正提示或提供更多背景資訊，以獲得更精確的回應。 建議提示：如果不確定如何給予提示/提問，可以請求ChatGPT提供問題的建議，意即可請 ChatGPT提供多種提示之建議。 提供或提出回應格式：提供想要的回應格式，如「表格」、「條列」或「段落」，可以幫助獲得組織良好的回應。 要求逐步分析/回應：要求ChatGPT先進行計算或分析，再提供回應，以確保回應的正確性。 要求事實確認：在提供回應前，要求ChatGPT先確認事實或資料的正確性。 編號與標 記 ：如果有多項任務或資料，可以使用編號或標記，如#1, #2等，以便於參考。 再次確認：可請ChatGPT再次確認答案，以確保其完整性和正確性。 使用分隔符號以設定/區隔提示與資訊：對於複雜的提示，使用分隔符號如###或"""，可以幫助ChatGPT更好地理解和分隔不同部分的內容。 使用命令：在ChatGPT中，斜線（/）可以用來指示特定的命令或操作，如/translate或/language。 分段提供資料：如果需要提供大量資料，可以分段或編號(如#1~#5)上傳，然後指定ChatGPT對特定部分進行操作或整體彙整。 以下例子，亦可參考。 A. Ask a clear question : Ask a clear question that can be answered with spe

  大學生與研究生 （醫學院） 在學習或學術上常見的 ChatGPT 使用功能 *   * 設定為醫學院學生 / 研究生乃因 ChatGPT 之功能過於多元，如包含程式寫作或與其它 API 連結，但這範疇過大，我們不易掌控。 我們將依據以下這些功能設計 「ChatGPT 能力測驗」，測驗分數可 作為 ChatGPT 的識能指標之一。 亦可依據 這些功能設計 「ChatGPT 使用之自我效能問卷」，測驗分數亦可 作為 ChatGPT 的識能指標之一。這「自我效能」問卷的主要價值，除了呈現受試者的「 ChatGPT 的自覺使用識能」亦可作為ChatGPT教學重點之參考依據，也是教學成效指標之一。   1.   協助生成文本（指所有由文字組成之內容） l   直接生成各種類型的文本，例如報告、投影片、摘要、計畫書、論文、自傳、履歷等 l   提供文本內容、結構 / 大綱建議：幫助學生設計明確的文章結構，並確保觀點連貫和易於理解 l   提供撰寫協助與校對 A.       調整語言風格和語氣：協助學生調整他們的寫作風格和語氣，以符合特定作業或場合的需求。例如撰寫學術論文或書面報告，宜以正式報告 / 說理之風格（非口語 / 隨意風格），語氣客觀等撰寫 B.        改進遣詞造句：提供不同的句子結構和詞彙選擇，以使語意精簡 / 明確 C.        擴充或精簡寫作內容 2.   分析文本 l   分析 / 評論文獻 l   推論文字情緒、意涵 l   提取關鍵詞：從大量文本中識別並提取關鍵詞 l   分類文本：將文本自動分類到相應的主題或類別中 l   提供文章摘要：為長篇文章生成簡潔的摘要 l   提供重點主題摘要：分析文本中的詞語和短語之間的相互關係，以挖掘文本中的主題和概念 l   比較文本語義異同：評估不同文本（可以是文章、段落、句子或語彙）之間的語義相似性。有助於找到相關文章或資源，亦可用於協助比較與找尋最適合的文本修改方式（提供撰寫協助）。 l   提供自然語言推理：分析文本中的語句以推斷潛在的結論和假設，以更好地理解作者的意圖和觀點 3.   學習基本知識或新知 l   預習 / 複習課程或協助自我學習：向 ChatGPT 諮詢有關課程