先指定 Lab
依本次實習或課程目標,指定學生完成一個 Lab 任務。
把 Learning Lab 放進課前準備、臨床討論或回饋後修正即可。重點不是讓 AI 給答案,而是讓學生把自己的觀察、推論與修正歷程說清楚。
依本次實習或課程目標,指定學生完成一個 Lab 任務。
要求學生先留下自己的觀察、假設、選擇理由,再使用 AI。
不要只看答案;找出推論跳躍、缺失資訊與沒有說明理由的地方。
請學生依討論修改原本 reasoning,留下前後差異。
以下是臨床教師最常用的入口;其他研究、創作與教學工具可從 Learning Lab 主頁進入。
適合會談前演練、OSCE、初談與復元目標討論。
督導可看:提問是否有目的、是否回應個案、是否回到 occupation。 進入 Lab →適合學生已有逐字稿、會談紀錄或想回顧自己的表現。
督導可看:學生如何解讀對話、哪些地方是觀察、哪些只是推論。 進入 Lab →適合個案討論、鑑別假設、assessment / FOR 選擇與介入推理。
督導可看:支持與反證、Missing Information、occupation 與環境因素。 進入 Lab →適合 ACLS 理論、標準化施測、評分推理與案例演練。
督導可看:學生是否依版本與觀察證據判斷,而不是直接猜分數。 進入 Lab →適合實習期間的小型研究、文獻、方法與成果整理。
督導可看:題目是否聚焦、證據是否足夠、AI 有沒有取代學生判斷。 進入 Lab →「哪些是個案真的說過/你真的觀察到的?哪些是你的解讀?」
「哪些資料支持你的假設?哪些資料其實不符合?」
「如果現在還不能下結論,最重要還缺哪幾項資訊?」
「這些問題實際影響了哪些 occupation、角色、routine 或 participation?」
「你為什麼選這個 assessment/FOR/介入?它要回答什麼問題?」
「討論後,你會保留、刪掉或新增哪個假設?為什麼?」
鼓勵學生先形成自己的 reasoning,再用 AI 找遺漏、反證、替代解釋或整理問題。
不要輸入可辨識身分、機密紀錄或不必要的敏感資料;重要判斷仍回到督導與正式專業來源。
最有價值的學習證據是:學生能說清楚自己原本怎麼想、什麼資訊讓他改變,以及下一步還需要知道什麼。