當你用 AI 跑質化分析， 你其實是開了「一鍵美顏」，還是「自動戰鬥」？
當你用 AI 跑質化分析，你其實是開了「一鍵美顏」，還是「自動戰鬥」？——看看 AI 如何悄悄改寫質化分析的判斷 〇、合先敘明，這篇在談什麼 這不是一篇 AI 工具教學文，也不是要告訴你「該不該用某一個 AI 來做質化分析」。 這是一篇方法意識提醒文。 當你把質化分析的一部分交給 AI，你是否意識到
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分類: 論文寫作
跨域研究不迷路：看懂不同領域如何討論同一個問題
當研究主題開始跨越不同領域時，文獻搜尋往往會變得更容易，但理解卻變得更困難。研究生常會發現，使用相同的關鍵詞搜尋資料庫，得到的文獻卻來自不同學門，討論的問題與研究方法也彼此不同。 隨著跨域研究逐漸成為學術研究的重要趨勢，研究者不僅需要找到相關文獻，更需要理解不同學門如何看待同一個議題。對許多剛開始進
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你以為你在寫研究假設，其實你在許願？ —— 為什麼 AI 給的「如果」，不等於研究假設
這不是一篇概念介紹文 而是一篇「研究假設校正文」 在寫研究計畫的某個深夜，你很可能做過這件事。 把研究問題丟進 AI，請它幫你「生出幾個研究假設」。 螢幕很快亮起來，一條一條 if–then 句型排列整齊，看起來邏輯清楚、語氣專業、甚至比你自己寫的還順。 但這正是危險的地方。 問題不在於你用了 AI
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關鍵詞不是越多越好：如何建立有效的檢索策略？
本文不是資料庫操作教學，也不會告訴你該按哪個按鈕。它想談的是一個經常被忽略、卻深深影響搜尋成敗的關鍵問題：研究生在搜尋文獻時，往往不是技巧不足，而是還沒把研究問題轉換成學術社群正在使用的語言。透過理解關鍵詞背後的學術語脈與跨領域用語差異，本文將引導你重新思考檢索策略，讓搜尋成為釐清研究方向的一部分。
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當質性分析過程導入自動化， 研究者的定位在哪裡？
當質性分析過程導入自動化， 研究者的定位在哪裡？ ——Computational Grounded Theory 帶來的提醒 在當代社會科學研究中，越來越多研究者開始感受到一種難以忽視的焦慮： 資料正在快速膨脹，但人的閱讀與理解能力，並沒有跟上。 想像你在深夜的辦公室裡，臉龐被螢幕發出的微弱藍光照亮
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從一個研究問題開始：如何拆解研究主題，讓文獻探索有方向
在研究初期，許多研究生其實並不是不知道自己想研究什麼，而是不確定該如何把腦中模糊的想法，轉化成可以開始查找文獻的研究問題。主題明明看起來很清楚，一旦打開資料庫，卻只覺得資料越來越多、方向越來越亂。 這樣的狀況，往往不是工具使用出了問題，而是研究流程中最前面的一步還沒有準備好。當研究問題尚未被釐清，再
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現代職場「聲存」之道
現代職場「聲存」之道，理性閉嘴更安全 － 陪你用 Employee Voice and Silence 重新校正研究問題 《Employee Voice and Silence: Taking Stock a Decade Later》是一篇於 2023 年發表於 Annual Review of
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AI 如何幫研究生更快找到研究缺口？— WOS RA 校園應用分享
對許多研究生而言，寫論文最卡的往往不是實驗，而是「文獻回顧」。面對跨領域主題時更是如此：一邊要理解不同學門的研究語言，一邊又擔心方向太大、重複研究，或是不小心漏掉關鍵文獻。花了大量時間搜尋，卻仍無法確定真正的研究切入點，這幾乎是每位研究者都經歷過的困境。 這正是 AI 開始能實際協助研究流程的地方。
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在 Minecraft 裡扮演創世神，不代表…
在 Minecraft 裡扮演創世神 不代表你理解真實世界 ——為什麼 synthetic data 不是研究捷徑，而是風險放大鏡 如果你是研究生，近幾年大概一定聽過這個詞：synthetic data（合成資料）。 它聽起來非常誘人——資料不足？合成一點。隱私受限？用合成的。樣本太少？再「生成」一
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AI 不是讓你寫得更快，而是…
AI 不是讓你寫得更快 而是深夜迷濛響起的 Non, Je ne regrette rien，提醒你該醒了 本文選取 Web of Science 的 Research Horizon Navigator 平台中，歸類於「Artificial Intelligence and Adaptive Le
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