🧭 導遊：用統計思維設計「生成式AI × 社工 × 長照日照」研究架構

這篇文章要教你：
如何把學術論文中那六張表格（描述 → 關聯 → 預測）的統計邏輯，
轉化成一篇以「社工如何運用生成式AI於長照日照中心」為主題的研究架構與文章設計。

我們要讓 AI 在長照現場不再只是科技名詞，而是實際能支持長輩生活品質的工具。

🧩 一、表1：服務現況與長輩樣貌（描述層）

📘 目的

呈現「服務對象與社工工作現場的全貌」，建立背景基線。

📊 對應內容

📈 統計方法

• 描述統計（Descriptive Statistics）：平均數、百分比、標準差。
• χ² 檢定（Chi-square Test）：不同年齡層長輩的 AI 互動接受度是否不同？

🔍 重點：這是「畫地圖」的階段。要先知道現場有哪些人、用了哪些AI、效果是否有初步差異。

📈 二、表2：AI使用程度與照護成果的關聯（關聯層一）

📘 目的

觀察「生成式AI介入強度」與「長輩生活滿意度、認知狀況」之間的線性關係。

📊 對應內容

🧮 統計方法

• 多元線性回歸（Multiple Linear Regression）：估算 β 值，分析 AI 使用頻率對幸福感的影響。
• 控制變項：避免健康差異造成假性關聯。

💡 舉例：β = 0.45 表示「每增加一次AI互動，長輩幸福感平均提升0.45分」。

⚙️ 三、表3：AI生成內容品質與社工介入品質（關聯層二）

📘 目的

探討生成式AI的「內容品質」是否會影響「社工介入滿意度」。

📊 對應內容

🧮 統計方法

• 皮爾森相關（Pearson’s r）：AI內容品質與社工滿意度的線性關聯。
• 分層分析（Stratification）：依社工年資分層檢視差異。

🧠 解釋：AI越「溫暖與準確」，越容易被社工採納並實踐。

⚖️ 四、表4：AI介入強度與失智風險下降的勝算比（預測層一）

📘 目的

將分析結果轉化為「風險倍數」語言，呈現 AI 在健康促進上的實際效益。

📊 對應內容

🧮 統計方法

• 多元邏輯斯回歸（Logistic Regression）：依失智風險（有/無）為依變項。
• 控制變項：年齡、教育、病史。

💬 重點解釋：勝算比（OR）是「事件發生的倍數」。
例如 OR = 0.45 代表 AI 高互動組發生失智的機率只有參考組的 45%。

💬 五、表5：社工AI素養與長輩參與動機（中介層）

📘 目的

分析社工AI素養是否為「中介變項」，影響長輩對AI活動的接受度。

📊 對應內容

🧮 統計方法

• 中介分析（Mediation Analysis）：測試社工AI素養是否間接影響長輩參與度。
• Sobel test：驗證中介效應顯著性。

💡 實例說明：AI培訓時間越長 → 社工越會用AI → 長輩參與率越高。

🔮 六、表6：生成式AI的倫理與實務建議（策略層）

📘 目的

將前述分析結果轉化為行動指標與政策建議。

📊 對應內容

✍️ 解釋：這張表不再是統計結果，而是政策與實務層面的「結論表」。

🧮 七、整體架構對照表（學術轉應用）

🎯 結語：AI賦能的社工新角色

在長照與日照中心中，社工不只是情感支持者，更是AI導演與倫理守門人。
透過這六層統計架構，社工可以學會如何讓生成式AI從「輔助回覆」進化為「行動夥伴」：

💬 用AI陪伴、用數據決策、用人性守護。

這正是「社會工作 × 生成式AI × 長照」的新三角平衡。

📚 參考資料（APA7）

Chen, C.-T., Chang, Y.-T., Li, P.-F., Lin, C.-F., Huang, C.-C., Cheng, H.-L., ... & Lee, Y.-T. (2022). Cross-correlations between scientific physical fitness, body mass index distribution, and overweight/obesity risks among adults in Taiwan. Medicina, 58(12), 1739. https://doi.org/10.3390/medicina58121739