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No. 90  October 2025
 
   
   
   
   

 

 

編輯報告
EDITOR'S REPORT

 

   本期人員專訪(SHARE TO INSPIRE)配合即將於11/13(四)晚間登場的第八屆3MT決賽,專訪2021年首獎得主葉淨維博士生,分享3MT如何成為他突破自我、開創多元職涯面向的轉捩點。範文賞析 (SPOTLIGHT) 主題為「摘要寫作新助手:善用AI工具強化中、英文論文摘要」。文章從中、英文摘要架構與關鍵詞談起,並提供具體的AI使用策略:先自行完成初稿,再分段請AI潤飾,最後人工檢查修正,避免「AI腔」與資料外洩風險,協助讀者打造精準且可讀性高的論文摘要。讀者園地(PENNY FOR YOUR THOUGHTS)介紹中心十一月份的演講與活動,包含AI學術寫作系列工作坊最後一場「Exploring Data and Telling Its Story with AI」,以及第八屆3MT競賽決賽。此外,Writing with AI 也持續提供服務,歡迎大家多加利用。
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省思醒語
FOOD FOR THOUGHT
 
 
“Truth is incontrovertible. Panic may resent it. Ignorance may deride it. Malice may distort it. But there it is.”

– Winston Churchill

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人員專訪
SHARE TO INSPIRE

 

  

2021 3MT 1st Winner 葉淨維
臺大職能治療學系博士班
 

3MT是一場突破自我的冒險,也是打開人生不同賽道的轉捩點。

一切是從選修AWEC學術英文寫作課程開始的。原本只是想藉機為研討會口頭報告進行準備,沒想竟入圍3MT決賽,要和其他選手一起站上舞台。對所有選手來說,用不是母語的英文進行簡報都是巨大的挑戰,但也是突破自己極限的契機。

從通知入選到決賽之間的期程不到兩週,在繁瑣的研究生生活中,要抽空重新設計簡報、調整講稿、肢體語言及口語表達方式,歷經掙扎、挫折和自我突破後,才能自在地站上比賽場地向評審、觀眾們介紹自己的研究。過程中的經驗和AWEC老師們的細心指導,都是難能可貴的禮物。而在競賽中獲得首獎,更為我開啟從未想過能在研究所中獲得的機會。

獲獎後,我陸續受邀分享競賽經驗和備戰訣竅。我嘗試結合職能治療師專業和老師們的指導,分析了三分鐘英文學術簡報的準備過程,得出一套系統化幫助學生設計提案簡報的流程。從2021獲獎至今,在台大、台科大、企業、台灣非山非市與偏鄉國高中、Straight A MAIC行動應用提案競賽進行教學,總計超過100場授課,這些是我從來沒有想過3MT能帶給我的。

3MT不只讓我獲得以英文進行學術簡報的能力,也獲得適用於不同場合的提案簡報設計能力。3MT讓我從學術研究出發,跨足偏鄉教育、App提案競賽教學。未來,3MT還能帶給我什麼樣意想不到的冒險呢?我充滿期待。同時,也希望未來的參賽者,能從3MT中獲得屬於自己的寶藏。

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範文賞析
Spotlight

 

演講摘要
摘要寫作新助手:善用AI工具強化中、英文論文摘要
 

時間:2025/9/16 (二) 14:20-16:00
  講者:陳巧玲、蘇虹菱(寫作教學中心教師)
  演講紀錄:蔡松廷

「摘要」往往是讀者認識一篇論文的第一印象,它濃縮了文章的精華。那麼,我們該如何打造這重要的第一印象呢?在生成式AI蔚為風潮的時代,同學們又當如何適切地利用AI輔助寫作?本講座的目的,便是希望帶領同學一步步操作,先了解中、英文摘要的寫作結構與須知,憑藉己力寫成初稿後,再善用生成式AI的輔助,以期寫出精準且可讀性高的論文摘要。

一、摘要架構

「摘要難道只需要有ctrl+c跟ctrl+v就夠了嗎?」巧玲老師在演講之初,便向台下的同學提出了這個疑問,而這或許也是大家齊聚於此的原因。許多人過往的摘要寫作模式,多半是從既有的文章中剪貼句子,然而卻無法讓有興趣的讀者理解這篇文章的核心價值。因此,虹菱老師擔負起打頭陣的角色,先揭示一篇理想的中文摘要,究竟該長什麼樣子?該依循哪些步驟、又有那些技巧可以使用呢?

在產出正式的書面摘要前,同學們應該先問問看自己這三個問題:議題(做什麼)、方法(怎麼做)與結果(是什麼),這是寫作者與讀者溝通的要點。唯有先釐清自己的文章價值,摘要才不會顯得模糊空泛。在對自己著手的研究有清楚的認識後,才能夠將龐大的資訊化約為摘要,並依序交代研究背景、目的、方法、成果與結論。

雖說如此,但對於同學來說,又要怎麼向讀者清楚表達哪些句子指涉的是背景,抑或是這些語句是在說明結論呢?老師便提醒道,善用具有「提示作用」的關鍵詞彙可以讓你的摘要更為易讀。以下是演講中所提供的詞彙表:

中文摘要的寫作技巧:善用關鍵詞彙
1. 指出研究缺口
  • (主題)目前仍未有全面(系統化)之探討。
  • 一般多為……,缺少……。
  • (以往 XX 研究)以 ○○ 方法研究,然而……。
2. 具體說明研究目的 本研究旨在/本研究之目的為/本研究企圖……
  • 發現、發展、瞭解、探討、檢視、分析、提出、檢驗、呈現、比較、調查、研發。
3. 簡述研究方法(對象、材料、程序) 本研究(本文)、(我們)……
  • 使用、運用、採用、以……方法。
  • 偵測、測試。
  • 採用……方法,研究者依據……訪談指引;與 12 位受訪者面對面深入訪談。
  • 使用……方法,比較 ……○○ 與 ……○○ 在 …… 上的差異。
4. 說明研究成果及貢獻
(1) 研究成果:
  • 本文/結果發現……。
  • 研究顯示……。
  • 得出以下結果:
(2) 研究貢獻:
  • 總結而言……。
  • 建議……,可作為……之參考。
  • 這些(些)成果將可應用於……。

 

有了對摘要的基本認識後,再談談搭配摘要一同出現的「關鍵詞」的揀選原則。中文摘要多半會請作者提供三到五個關鍵詞,但同學很可能會直接從論文題目中揀出詞彙,使得題目與關鍵詞幾乎重疊,未免可惜。建議在訂定關鍵詞時,運用同心圓的思考模式,從核心概念到研究方法,再拓展至最外層的主題,思考有哪些關鍵詞彙還值得介紹給讀者?如果華文世界對某一專有名詞術語的翻譯不同,那也不妨在關鍵詞的地方並陳,讓你的論文可以推廣到更多研究者眼前,讓關鍵詞發揮的效用最大化。

在這個段落結束前,虹菱老師也做了一點小補充。摘要的架構雖然大同小異,然而各個領域之間因要求不同,摘要的重點亦各有側重,所以參考前人的摘要架構也很重要。那麼,在我們了解中文摘要的寫作模式後,英文摘要又會有什麼樣的不同呢?

二、中英文摘要差異

陳巧玲老師接過麥克風,以輕鬆的語調說:「其實中文摘要的寫作原則,在英文摘要也適用。」不過,中文摘要多半是以單段式呈現,就像英文摘要也有Summary-driven Abstracts的形式,以單段落的方式摘寫論文各章節精華重點。然而,英文寫作者也可能因論文研究屬性與結果,整篇摘要的重點放在研究結果部分,亦可能放在研究方法。不過可以順帶一提的是,英文摘要除了單段式的呈現方式外,也有另一種Structured Abstracts格式。它主要採小標標示、分段式摘要。總之,如何使用不同的摘要架構,還是取決於作者的研究本質、情境、受眾及領域為何。

而如同中文摘要裡所提到的關鍵詞彙,英文摘要也應該使用signal phrases,引導讀找快速閱讀,例如the purpose of the study…, in this study…, these findings indicate that…, 等等。老師建議同學,建立起一套自身領域論文寫作常用的指示詞彙庫,這不僅是幫助讀者如何快速消化文章資訊,也是在協助作者建立起語句之間的邏輯關係。

三、AI軟體使用與編修技巧

隨後,演講來到了大家最好奇的環節──我們究竟應該如何使用正確AI,來寫出理想的摘要?由於目前AI仍有不少潛在的使用風險,多數期刊也會要求作者揭露使用AI的比例。在大家實際操演之前,巧玲老師拋出了兩個問題,並請大家一起思考:

問題一:「可以讓AI翻譯中文摘要為英文嗎?」講者的回應是:「不建議。生成式AI多半會逐字對翻,因此語感會有差異。但如果你先用簡單的英文自己寫,再請AI潤飾,就會相對好很多。」

問題二:「可以把我的整篇論文丟給AI,然後讓它生成摘要嗎?」講者的回應是:「一樣不建議。即使你已經向AI說明不希望自己的資料被記錄,但AI並不會乖乖照做,所以自己尚未發表的文章就可能有資料外洩的風險。另外,請AI生成文章,這樣的做法不符合學術倫理規範。」

因此在撰寫英文摘要、或是需要中翻英的時候,最好的解決方法便是「先自己寫出一個英文摘要版本」。即使是用最簡單的詞彙或文法也沒有關係,至少那是作者個人先思考過後的產物。接著再讓AI幫你潤飾,就不會有中英逐字對翻、語意不連貫的情形產生。因此,建議的寫作流程如下:(1)先寫出自己的英文摘要初稿(2)一小段一小段請AI 工具 (Quillbot or ChatGPT) 幫你換句話說(3)使用AI來增強語句之間的連貫性與語意轉折處(4)再次人工檢查並修改(5)最後再讓AI檢視語法以及論點是否清晰。

同時,如何下AI指令也是一門訣竅。同學不應該直接把AI當成大胃王,將自己想要的元素一次性都丟給AI,如角色、語境、目標、受眾、架構、分段形式、語調風格、長度、限制與特定要求等等。AI可能無法馬上消化,所以分次修改的效果通常會比較好。但也正如上述所說,AI並不是盡善盡美的工具,人為檢查絕對是必要的。至於要對AI修改後的文章加以檢視與後續修改,作者自身一定得對學術寫作的基本架構與寫作技巧有一定的認識與了解。這也是本次演講一開始先分享摘要的相關寫作知識,再進入實際演練的用意所在。

本演講的最後一個重點,就是教大家「如何辨識AI腔」。例如請AI生成或修飾英文段落時,便常出現幾種狀況:文中大量出現AI的偏好用字與片語;將原作者的保留的語氣刪除,甚至改為強化、肯定句;常使用分詞構句;常見破折號;缺乏作者立場;前後資訊重複;論點或語句之間缺乏連接感等問題。而中文摘要常見的AI腔,則是發現行文中出現中國語彙,與臺灣的華文使用者習慣不符的情形。這些都是同學運用AI協助編修文章時,應當留心的地方。

演講的最後,兩位講者都鼓勵在場同學,先厚植自身的學術寫作知識,運用今日所學到的技巧,寫出能夠吸引讀者的摘要。並且,盡可能嘗試使用不同的AI工具(如ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot),交叉比對生成結果,並能夠批判性地加以統整或修正,切勿只是全盤接收。期盼透過摘要這扇窗,讓讀者更能理解你的研究價值。

 
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寫作雙核心:硬底子知識搭AI外掛
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