任務紀錄

分類	任務內容	狀態	預計進度或 完成日期
研究 計畫	科技部：愛因斯坦計畫	修正/補充計畫書： 製作2張圖： 「成果」及「分工」	4/22 完成初稿架構
	義大計畫：手傷AI評估	確認計畫是否通過； 構想影片拍攝內容	4/22前確認計畫通過狀態
	科技部–期中報告	條列預計撰寫的內容	5月底完成
資料 分析	FM 短版發展	比較團體層級反應性	每1~2週 定期討論
	Kinect 動作評估	確認資料內容及 後續資料應用	每1~2週 定期討論
	小兒AI分析	擴展/探索AI評估指標	每1~2週 定期討論
測驗 發展	COWMEM 短版發展 （工作記憶測驗）	供慈濟使用。完成90%，只剩資料輸出需修改	4/29 完成
	二階認知測驗電腦化	設計測驗平台， 以提供PPT給明昆	每1~2週 定期討論

雜記：AI評估系統之預期困難、稿件題材、科技部計畫題材

● AI 評估系統發展可能遇到的困難及需要之協助 

• ■ 我們已試著用現有的人體動作（粗動作、細動作）分析套件分析受試者影像，但結果精準度不高。 

• ◆ 我們的資料應該蒐集哪些變項，以利重新訓練 (fine tuning) 模型參數 
• ◆ fine tuning 是否需針對每位受試者進行？ 例如：每位受試者須先拍一段標準化的影片（所有受試者都一樣），作為 fine tuning 使用 
• ◆ fine tuning 所需的資料量應該多大才能有效提升結果？ 

• ■ 有些我們預計分析的能力/向度，還很缺乏可以直接使用之套件。如：注意力 
• ■ 應用程式/平台/資料庫建立 

• ◆ 資料上傳平台建立 
• ◆ AI分析模型及參數建立完成後，如何把模型/參數與要發展的評估系統整合/結合 
• ◆ 評估結果共享/發送系統 

● 稿件題材 

• ■ QOL預測模型（優先）
• ■ 以深度學習分析 IRT（已有一些論文做過可參考） 
• ■ C-DVT @stroke： 短版 vs. 長版之反應性比較 
• ■ C-DVT @schizo： 短版 發展 (cumulative reliability) 

   ■ 博論資料 

● 科技部研究計畫：AI題材

• ■ 兒童發展年齡評估：人工智慧線上系統 （認知、動作、語言、生活自理及社會情緒，參考兒童發展評估之領域）