1.掃描 進出館處之QRcode圖示，進入申請網站

2.依照 網站指引操作直至「註冊申請完成」

3.點選 返回登入後，再次輸入手機號碼，取得 「入館審核專用QRcode」

4.感應 QR Code 進館 小提醒：手機請調亮螢幕並與感應器保持約 5 公分距離，以提升感應成功率

5.親持 身分證件正本至借還書櫃檯審核身分 小提醒：未完成審核將無法取得離館QRcode，入館後請儘速辦理

6.完成 身分審核後，即可依下圖示取得進出館QRcode

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這篇文章 訪客手機入館指引 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

就在 2025 年底，臺灣正式三讀通過了 《人工智慧基本法》。這不僅僅是政府機關的行政規範，更是我們每位「數位公民」在學術路上的導航指南。這次帶大家從法律的高度，重新審視我們的研究日常，並奪回對 AI 的主導權。

法律生效後：研究者必須掌握的七大 AI 航標

隨著《人工智慧基本法》三讀通過，AI 的使用邊界已清晰確立。與其背誦生硬的條文，進階研究者更應學會將這「七大原則」轉化為日常的研究防禦力。以下我們將這些原則重新拆解為三大主導維度，幫助你在研究路上精準領航：

1. 責任的主導：你才是最終決策者 (Human Autonomy & Accountability)

基本法強調「人類自主性」。這意味著，無論 AI 給出的推論多麼精妙，「人」必須是最終的領航員。

• 研究建議： 當你引用 AI 生成的摘要時，你必須具備解釋該內容邏輯的能力。如果發生錯誤或學術爭議，責任歸屬於「研究者」而非工具。專業的表現是：我使用 AI 處理資訊，但我主導結論。

2. 過程的主導：讓信任可被追溯 (Transparency & Explainability)

「透明性」與「可解釋性」是進階素養的關鍵。行政院指引明確指出，使用生成式 AI 應適當揭露，且研究者應能掌握並說明其推論的邏輯。

• 研究建議： 透明並不代表示弱，而是展現你的研究公信力。除了在方法論中清晰標記「本研究部分數據清洗由 AI 輔助完成」，你更應具備對 AI 內容的解釋能力。專業的表現是：當你引用 AI 綜整的論點時，你能清楚說明其推論邏輯與來源。確保過程「可追溯」且「推論有據」，是你掌握研究主導權的最高展現。

3. 安全的主導：守住研究的競爭力 (Privacy & Fairness)

「隱私保護」與「資料治理」是研究者的護城河。這對於掌握核心實驗數據的研究生尤為重要。

• 研究建議： 絕對不要將「未公開的研究成果」或「受訪者個資」餵給公共 AI 模型。 這不僅是隱私問題，更是為了保護你的智慧財產權。同時，應主動警覺 AI 可能產生的偏見，確保你的研究結論不會因過度依賴 AI 而變得平庸。

專業不靠運氣：在資料庫中開啟你的 AI 主導力

當一般的 AI 工具還在網路上「大海撈針」時，真正的研究者早已在圖書館的專業資料庫中，開啟了高效的學術主導權。你可能已經發現，圖書館提供的各類專業資料庫（如 Web of Science、PubMed 或 IEEE 等），現已紛紛嵌入了強大的 AI 輔助功能。

與一般免費 AI 最大的不同在於，這些工具是建立在**「合規授權」與「可溯源文獻」**的沃土之上。

   ⚓ 推薦圖書館AI工具：Primo 研究助理、Scite AI

這意味著，當你使用這些內建 AI 進行查找與引用時：

• 來源透明：每一條建議都有真實的論文支撐，徹底告別 AI 虛構幻覺。
• 環境安全：在受保護的學術授權環境下操作，不必擔心研究構想被公開洩漏。
• 精準主導：你不是在被動接收資訊，而是利用高端工具精準收斂研究路徑。

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✅ 附錄：進階研究者 AI 使用檢核表

發布前，請花 30 秒對照以下原則，確保你的研究堅不可摧：

• [ ] 人類自主性：我是否能解釋並證實 AI 生成內容的正確性？
• [ ] 可問責性：我是否準備好為這份研究的所有內容（含 AI 輔助部分）負全責？
• [ ] 隱私保護：我是否已移除所有未公開數據、個資及敏感機密？
• [ ] 透明性：我是否已依照規範，在文中適當處標註 AI 的輔助範圍與方式？
• [ ] 公平性：我是否已查核 AI 產出是否存在偏見，並進行了必要的修正？
• [ ] 安全性：我使用的工具是否來自圖書館推薦或校內認可的授權環境？
• [ ] 永續性：我的 AI 使用方式是否促進了學術誠信的長遠發展？

參考資料：

• 政院通過「人工智慧基本法」草案 建構AI發展與應用良善環境 打造臺灣成為AI人工智慧島
• 制定《人工智慧基本法》—建構AI發展與應用良善環境
• 「負責任的實驗室使用守則」

推廣組 巴詠淳 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 【學術大航海時代】不只是指令高手：從《人工智慧基本法》看進階研究者的「AI 主導力」 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

SciVal 是什麼？
SciVal 是一款強大的研究分析工具，資料來源來自 Scopus，可用來了解個人、團隊或機構的研究表現，Field-Weighted Citation Impact（以下簡稱FWCI值）就是其中的重要指標！

研究影響力評估過程，圖片來源https://app.napkin.ai/

6.輸入查詢詞後，依回傳結果點選所需；

7.在畫面左邊選擇Citation metrics；
8.可調整查詢年代區間與學科領域分類，此次查詢以2020-2024及ASJC，All Science Journal Classification (Default)為例；

9.而後將右邊頁面往下拉，即可獲得所需之FWCI值。

文/ 推廣組 何佳欣

這篇文章 想知道自己的FWCI值?查SciVal 就對了。 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。