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中山大學高階經管碩士學程師卓雍然專講整合人工智慧與傳統研究方法

2025/05/29
高培德
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國立中山大學5月15日辦理AI與傳統研究方法整合應用專題講座，高階經營管理碩士學程(EMBA)助理教授卓雍然(圖一)舉例說明統計科學及現代資料科學差異，引導師生了解應用人工智慧工具處理龐大資料、建立互動視覺化工具，並結合統計模型創新研究路徑。
卓雍然說，人工智慧技術處理大量資料及快速簡化複雜現象，卻無法清楚告知「為什麼會這樣」，缺乏傳統統計與因果論述支持，不符學術期刊審查標準，重點學會運用正確工具精準答題，研究者應從觀察數據著手，再提出解釋與推論。

卓雍然舉例美國線上評論平台，展示運用資料探勘與R語言轉化涵蓋約20萬家商店、508種商業類別，分類為194種話題與10種情緒800萬筆評論變身互動式應用程式，探索各類話題與讀者反應關聯性。「傳統研究方法強調控制變數與設計樣本，以問卷與實驗為主，目的是驗證假設、推論因果關係；而AI與機器學習則處理的是來自真實世界的大量行為資料，不只是數字，還包含文字、圖片、影音等多媒體形式，讓研究者得以全面觀察而非抽樣預測，進行動態模擬與即時決策。」卓雍然也舉例決策樹結合線性混合模型(Tree of GLMM)，說明從資料覓得分群結構，再利用統計模型驗證各群變項關係，落實整合人工智慧與理論。他也藉由條件式調節中介模型(Conditional Moderated Mediation Model)，展現R語言自動及視覺化優勢，鼓勵在場師生轉換思維，從假設驗證對接開放探索，學習基礎程式語言，理解並應用人工智慧與統計邏輯，強化知識工作者關鍵能力。圖／中山大學提供、文／高培德