<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:webfeeds="http://webfeeds.org/rss/1.0"><channel><title>interactive on 林協霆醫師</title><link>/tags/interactive/</link><description>林協霆醫師 (interactive)</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-tw</language><image><url>https://htl.physician.tw/favicon-32x32.png</url><title>林協霆醫師</title><link>https://htl.physician.tw/</link><width>32</width><height>32</height></image><webfeeds:icon>https://htl.physician.tw/favicon-32x32.png</webfeeds:icon><webfeeds:logo>https://htl.physician.tw/android-chrome-512x512.png</webfeeds:logo><webfeeds:accentColor>5bbad5</webfeeds:accentColor><lastBuildDate>Thu, 09 Apr 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="/tags/interactive/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>disorders-of-Iron-metabolism-and-heme-synthesis：鐵代謝與血基質合成疾患的互動式教學專案</title><link>/blog/disorders-of-iron-metabolism-and-heme-synthesis-2026-04-09/</link><pubDate>Thu, 09 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>/blog/disorders-of-iron-metabolism-and-heme-synthesis-2026-04-09/</guid><description>&lt;h2 id="introduction引言" >
&lt;div>
&lt;a href="#introduction%e5%bc%95%e8%a8%80">
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&lt;/a>
Introduction（引言）
&lt;/div>
&lt;/h2>
&lt;p>鐵代謝與血基質（heme）合成相關疾患涵蓋從缺鐵性貧血到 sideroblastic anemia、porphyrias 等多重診斷，其疾病機制橫跨腸道吸收、巨噬細胞回收、骨髓利用與肝臟調節，是血液內科教學的難點之一。傳統 PowerPoint 投影片難以呈現多步驟代謝路徑與多回饋環，常使學員陷入「單一概念能背、整體流程不通」的困境。本專案以互動式網頁形式呈現相關疾病，幫助學員建立完整概念地圖。&lt;/p>
&lt;h2 id="methods方法" >
&lt;div>
&lt;a href="#methods%e6%96%b9%e6%b3%95">
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&lt;/a>
Methods（方法）
&lt;/div>
&lt;/h2>
&lt;p>實作以 Vue 為前端框架，著重於互動效果：使用者可點擊代謝路徑上的節點查看相關酵素、回饋環與致病突變；可切換至特定疾病視圖，觀察該疾病在路徑上的位置與下游效應。資料層採用結構化 JSON，使路徑與疾病知識可獨立維護，便於後續更新與多語言支援。&lt;/p>
&lt;p>設計重點為「以結構代替記憶」：透過視覺化與互動，讓學員從拓樸的視角理解疾病，而非只記憶條列式特徵。整體靜態部署即可，無需後端，便於分享與長期維運。&lt;/p>
&lt;h2 id="results結果" >
&lt;div>
&lt;a href="#results%e7%b5%90%e6%9e%9c">
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&lt;/a>
Results（結果）
&lt;/div>
&lt;/h2>
&lt;p>互動式教材可在課堂上作為教師講解的視覺化輔助，亦可作為學員自學的資源。對於即將參加血液內科專科考試或進階考試者，本工具提供傳統文字教材外的補充形式，特別有助於熟悉 porphyrias 等記憶負擔較重的子主題。&lt;/p>
&lt;h2 id="discussion討論" >
&lt;div>
&lt;a href="#discussion%e8%a8%8e%e8%ab%96">
#
&lt;/a>
Discussion（討論）
&lt;/div>
&lt;/h2>
&lt;p>本專案展示了現代前端框架在醫學教育的應用潛力：互動性能直接服務於學習目標，而非僅是炫技。限制方面，Vue 應用維護需要前端工程能力，對非工程背景使用者較難貢獻內容；醫學知識內容需要持續被同儕檢視。未來可加入測驗模組、多語言版本與 AI 教練式問答。&lt;/p>
&lt;h2 id="連結" >
&lt;div>
&lt;a href="#%e9%80%a3%e7%b5%90">
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&lt;/a>
連結
&lt;/div>
&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>GitHub：&lt;a href="https://github.com/htlin222/disorders-of-Iron-metabolism-and-heme-synthesis">htlin222/disorders-of-Iron-metabolism-and-heme-synthesis&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>主要語言：Vue&lt;/li>
&lt;li>最後更新：2026-04-09&lt;/li>
&lt;/ul></description></item><item><title>learn-r-with-ai：以 AI 為伴的互動式 R 語言入門教科書</title><link>/blog/learn-r-with-ai-2026-04-04/</link><pubDate>Sat, 04 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>/blog/learn-r-with-ai-2026-04-04/</guid><description>&lt;h2 id="introduction引言" >
&lt;div>
&lt;a href="#introduction%e5%bc%95%e8%a8%80">
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&lt;/a>
Introduction（引言）
&lt;/div>
&lt;/h2>
&lt;p>R 是臨床研究與生物統計的事實標準語言之一，但對非工程背景的醫師而言，學習曲線陡峭。傳統教材以語法為主軸，往往讓學習者在抵達真正分析任務前便放棄。本書主張一種新的入門路徑：「先利用 AI 跑出第一張統計圖，再回頭學語法」。這個順序顛倒並非偷懶，而是對學習者動機與認知負荷的合理回應。&lt;/p>
&lt;h2 id="methods方法" >
&lt;div>
&lt;a href="#methods%e6%96%b9%e6%b3%95">
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&lt;/a>
Methods（方法）
&lt;/div>
&lt;/h2>
&lt;p>書籍以 R 與 Quarto 為基礎撰寫，每章從一個臨床問題出發，提供「給 AI 的標準提示詞」、「AI 產出的程式碼」、「逐行解釋」、「常見錯誤」與「自行挑戰」。內容由淺入深：從基本語法、tidyverse 資料整理、視覺化（ggplot2）、統計檢定到生存分析。所有章節皆可在瀏覽器互動執行（搭配 WebR 或類似環境），降低初學者環境設定的痛苦。&lt;/p>
&lt;p>教學重點為「結構化提問」：書籍鼓勵讀者每跑出一段程式後，以三輪追問（「請解釋」、「請改寫」、「請泛化」）深化理解。如此學習者不只是會用，而是能主動駕馭 AI 工具。&lt;/p>
&lt;h2 id="results結果" >
&lt;div>
&lt;a href="#results%e7%b5%90%e6%9e%9c">
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&lt;/a>
Results（結果）
&lt;/div>
&lt;/h2>
&lt;p>完成此書的讀者預期能在臨床研究情境中獨立完成基本資料分析任務，並具備繼續以 AI 為伴自我擴展技能的能力。對教學者而言，本書亦提供可被改編為短期工作坊的素材，特別適合住院醫師、研究助理與生統入門課程。&lt;/p>
&lt;h2 id="discussion討論" >
&lt;div>
&lt;a href="#discussion%e8%a8%8e%e8%ab%96">
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&lt;/a>
Discussion（討論）
&lt;/div>
&lt;/h2>
&lt;p>本專案實踐了當代教育學與 AI 工具結合的可能性：將「學習」重新定義為「結構化提問與反思」，而非「背誦語法」。限制方面，R 語言生態快速演化，部分套件 API 變動可能使範例失效；對於完全沒有程式概念的讀者，仍需要前置的「為何要學程式」章節。未來方向包括：繁體中文版本、面向特定臨床研究情境（生存分析、Meta 分析）的延伸章節，以及與作者其他工具（&lt;code>meta-pipe&lt;/code>、&lt;code>r-with-ai-eng&lt;/code>）的串接。&lt;/p>
&lt;h2 id="連結" >
&lt;div>
&lt;a href="#%e9%80%a3%e7%b5%90">
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&lt;/a>
連結
&lt;/div>
&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>GitHub：&lt;a href="https://github.com/htlin222/learn-r-with-ai">htlin222/learn-r-with-ai&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>主要語言：R&lt;/li>
&lt;li>最後更新：2026-04-04&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>