#投出去的稿件終於被接受了,開心之外,還真的讓我鬆了一口氣。除了要感謝指導老師耐心潤稿外,#新思惟的上課內容也是大大推了我一把。
【林孟緯物理治療師,是在臺灣碩士畢業後,前往美國就讀博士,並特別抽空飛回臺灣,陸續上完新思惟三堂研究課程,帶著各種技術與知識,回到美國加速論文產出。】
▌ #即使念了研究所,#還是不懂學術寫作。
雖然在碩士時期有投過幾篇到台灣的期刊,但是對於要如何投 SCI 期刊真的是完全沒任何概念。Introduction、discussion 兩段寫完之後,自己都覺得兩段相似度爆表,由於菜味十足,整篇完稿還會掉菜蟲。
接下來就是統計部分,#明明學校都有教,還學習用 SPSS 或是 SAS 計算,課本買了,課也上了,也確定老師是用中文講解,#怎麼換我算的時候會初一十五結果不一樣?這是怎麼投稿……
看著 SPSS 報表一串數字,我完全不知道要怎麼呈現那些數字。期刊上面呈現的圖表,總是看了看,然後就洗洗睡……因為我根本畫不出來。即使從 t test 到 GEE,SPSS 的統計方式真的很夠用,問題是他的繪圖模式不夠直覺,有大神說用 MATLAB 或是 R,我光看程式碼都飽了,根本不知道怎麼畫出跟期刊上一樣品質的圖,更不要說投出去後還要跟 reviewers 答辯,光想到我都累了。
對於一個入門者來說,上述問題還不包括研究問題發想、論文語法、圖片與引用文獻格式這些基礎且瑣碎的工作。不幸的是,到了博士班,這些我通通要自己來,而且要做得好也要做得順。
▌ 新思惟研究課,專為入門者量身設計。
#新思惟的課程,#其實蠻適合研究入門者來學。
講師會拆解各個段落應該如何寫作,避免 introduction 無法引出整個研究問題的核心價值,以及在探討過去研究時無法深入的盲點,也會講解 discussion 該如何探討自己研究與他人研究的差別與優缺點,有效呈現自己實驗結果的特色,甚至連題目該如何訂定才能捉住 reviewers 的眼球,都有教!尤其臨床類型的研究,可能因為族群或是介入在各個研究都差不多,如何訂一個讓 reviewers 想繼續深究的題目就更顯重要。
▌ 零基礎的初學者,統計也能快速上手!
新思惟的互動實作課程也是非常實用的一環,蔡校長會用很有效率的方式讓大家掌握統計,旁邊還有很多助教給大家發問。縱使是已經念過研究所的人,我也很建議來上這門課,有時候在學校因為時間關係而無法弄懂的統計,來這裡可能會有恍然大悟的感受。
新思惟系統化的教導如何使用 MedCalc,做出符合 SCI 期刊投稿格式的圖表,此外,蔡校長也會將這些圖表更進一步優化,避免大家按了一些「自爆」按鈕而不自知。
下午課程如何跟 reviewers 答辯的部分也讓人受益良多。有些 revision letters 裡面的問題真的令人無法招架,吳昭慶醫師會分享很多他如何回應 reviewers 的技巧與應答語氣。這部分也是入門者在投稿時比較不容易處理也不容易看到的部分。
新思惟的課程,整體不會流於理論講解或是大拜拜的形式,而是非常實際的解決投稿上會遇到的問題跟傳授有用的技巧。#不論新手研究者或是研究所畢業的人,來一趟新思惟,#一定會有所收穫!
▌ 新思惟最受歡迎研究入門課程,開放報名!
☑ 不再害怕統計,讓你親手畫出數據圖,有。
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歡迎對人類大腦與意識有興趣的同學,加入腦與意識實驗室!
【徵才】國立臺灣大學心理學系謝伯讓老師誠徵學士級或碩士級專任研究助理一名
【徵求條件】
1. 對意識及大腦神經科學研究有高度興趣。
2. 具備 Python 及 Matlab 等電腦程式語言編撰經驗。
【工作內容】設計實驗及數據分析相關程式撰寫。
【工作時間】2020年9月起。
【工作地點】台大心理學系南館。
【工作待遇】週休二日,勞保、健保。薪資依台灣大學學士級/碩士級專任研究助理相關規定支給,相關年資可累計。年終獎金 1.5 個月,依當年度到職月份比例折算。
【應徵方式】請將成績單及個人履歷自傳(說明學經歷、研究興趣、相關軟體使用經驗、及未來生涯規劃)以 e-mail 寄至謝伯讓老師:[email protected]。
【實驗室網頁】https://sites.google.com/site/brainconsciousnesslab/
matlab 數據 點 在 普通人的自由主義 Facebook 的最佳解答
寫了一陣子的Python入門書,終於上線了。
這書是我這幾年自學Python語言,並用來教授大學生財務應用的程式語言教材。因為我沒有計算機程式背景,所以非常知道外行人初學程式語言的辛苦過程,我很確定完全沒有背景的朋友,也可以自學上手。這書適合什麼人?社會科學、管理相關科系大三、大四以上,或是研究所,相要自學Python,而且未來工作會用到數據分析,但完全沒有經驗的學生。
我要講一下我從學習到出書的過程。
現代社會都強調懂得電腦程式語言的重要性,連中小學生都在強調課程裡要加入電腦程式語言的元素,因為「軟體正在吃掉全世界」。但這種呼聲,反而給家長和學生,許多的無形壓力。要學習的話,就要投入時間和資源,學的好壞,也不是馬上看得到結果,而一旦有個程度很高的同儕在旁,那更會把壓力拉到最高點,「怎麼同學這麼厲害?」「我已經花了這麼多時間,怎麼還差這麼多?」最後不是放棄了這個「夢想」,就是對這個過程充滿反感,成功者幾稀。
我也受過這個苦。我們那個時代的理工科系大學生,PC才剛從286、386一路進到家庭、教室和公司,但已經有同學寫了程式多年。大學的好友,整天在耳邊講「劉燈、賀元、資迅人」,要我也去逛天龍書局,然後有一堆人整天在計算機終端室打MUD,我對科技沒有恐懼感,我還寫了台大化工系的第一個HTML首頁,但就因為這些超強同學的存在,「寫程式」一事,就變成令人敬畏,甚至令人望之怯步的一條路。
但電腦程式語言的學習和應用,不應該是這樣。十幾、二十歲的大學生,學什麼都可以,沒有太晚這種事,只要有心,不要管這些同儕壓力,一步一步來,把程式從無弄到可以跑,那是一個很有滿足感的過程。這是我會給二十歲的我的建言,畢竟軟體真的在吃掉全世界。
電腦程式就這樣和我,「你不認識我,我也不想理你」地經過了十幾年,後來三十多歲開始唸經濟學博士班,才又碰頭。博士班正式開學前的暑假,學校開了數學先修班,一個很厲害的老師,快速地教過博士班要用的線性代數和微積分,同時也讓我們上機用MATLAB。一用不得了,原來有目的地編寫程式,是這麼有趣的事。所以博士班的時候,同學都在學Stata,我則是想把所有的回歸分析,通通用MATLAB處理。
博士班畢業後來到敝小學校教書,一人獨攬所有財務課程,包含計量方法在內,我也讓學校買了幾套學生版的MATLAB,用來教學。但在美國會唸商管、經濟的學生,數理程度是比理工科系的稍差一點,所以教計量方法有些吃力,但也就是這樣,我得確定我的教材適合門外漢。後來發現MATLAB還是太貴,學生畢業了,可能也是一輩子都用不到,所以我想找個開放的程式語言作為代替。稍作一下研究,很快就選定Python,這語言和MATLAB的共通性不小,又容易上手,還有一大堆前人寫就的函數可以用,所以我很快就自學學會,再把MATLAB的知識、教材轉過來Python。Python因為開放,又容易學習,所以學了以後,還有許多用途,資料分析只是Python的一小部份應用,寫網頁、寫遊戲、做手機app,都是Python可以做的事。
我就這樣不小心地打開了這個奇異世界的大門。
雖然學生不是人人都能理解程式語言的美妙和功效,但每次教這課,總有一、兩個學生因為我而開始走這條路,我心裡都很開心,看著「青出於藍,而勝於藍」的學生,那是相當令人滿足的經驗。經過幾年的教學,我決定把教材編寫成書,讓更多人可以走入這門。二年斷斷續續的編寫,終於成就了這本入門書。
寫書,當然不是作功德,是要賺錢來的。所以,大德們,買一本吧,雖然是英文版,但程式碼比英文字多很多,很好懂的。亞馬遜的連結在下方。
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