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IPA 詮釋現象學分析——碩博士論文與期刊發表實戰手冊

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你做了六場深度訪談，每場九十分鐘。逐字稿印出來疊起來有三公分厚。指導教授說：「好，現在開始分析吧。」

然後你對著那疊紙，不知道從何下手。

IPA（詮釋現象學分析）是質性研究中最能深入理解人類經驗的方法之一——但它也是最讓研究生害怕的方法之一。六個分析步驟環環相扣，每一步都要求研究者的判斷力和詮釋深度。與此同時，ChatGPT 和 Claude 這些 AI 工具擺在眼前，你知道它們能幫忙，卻不確定該怎麼用，更怕用錯了被審查者一句話打回來。

這本書，就是為了解決這個困境而寫的。

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本書以兩個貫穿全書的完整研究案例，帶你走過 IPA 研究從起點到終點的每一步：

陳雅琳 ── 護理學碩士生，研究加護病房護理師面對病人死亡的經驗

林志豪 ── 教育學碩士生，研究偏鄉教師初任教第一年的生存經驗

從他們決定研究題目的那一刻開始，你會看到：文獻怎麼搜、訪談怎麼設計、逐字稿怎麼處理、IPA 六步驟怎麼一步一步走、論文怎麼寫、期刊怎麼投。每一步都有方法論的原理解釋，也有 AI 工具的具體操作——包括可以直接複製使用的 Prompt 範本。

更重要的是，每一步都清楚標示：哪些可以交給 AI，哪些必須你自己來。

「AI 是你的研究助理，不是你的共同研究者。你的詮釋、你的反身性、你的學術判斷，不能外包給機器。」

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- 正在寫碩博士論文的你——想用 IPA 方法，但不知道怎麼開始，或者做到一半卡住了
- 對 AI 工具好奇又擔心的你——聽說可以用 ChatGPT 幫忙分析，但怕被質疑學術嚴謹度
- 教授質性研究的老師——需要一本能回應「AI 時代怎麼教 IPA」的教學參考書
- 想提升研究效率的學術工作者——希望在不犧牲品質的前提下，善用 AI 加速研究流程

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① 全球第一本 IPA × AI 完整流程指南
市面上有 IPA 方法論教科書，也有 AI 輔助研究的書，但把兩者整合成一套完整工作流的——全世界只有這一本。繁體中文，台灣觀點，寫給你看的。

② 兩個案例從頭走到尾
不是東拼西湊的片段示範。陳雅琳和林志豪的研究案例從第一章貫穿到最後一章，你會看到一個完整的 IPA 研究到底長什麼樣子。

③ 每章都有「AI 可做 vs. 研究者必須做」對照框
不模糊、不含糊。哪些步驟可以放心讓 AI 幫忙，哪些步驟必須自己動手——每一章都畫出那條線。

④ 14 份檢核表 + 完整 Prompt 範本庫
檢核表涵蓋選題、訪談品質、分析嚴謹度、論文格式、投稿準備等關鍵節點。Prompt 範本針對每個研究步驟設計，複製就能用。

⑤ 正面回應學界爭議
419 位學者聯名反對 AI 用於質性研究，本書不迴避這場辯論——完整呈現正反雙方論點，提出經得起學術檢驗的使用框架。

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- 選題 → 如何用 AI 輔助縮小研究範圍，找到值得探究的現象
- 文獻 → 如何用 Semantic Scholar、Elicit、NotebookLM 建立紮實的文獻基礎
- 訪談 → 如何設計 IPA 訪談大綱，以及轉錄工具的隱私風險怎麼評估
- 分析 → IPA 六步驟的每一步怎麼做，AI 在每一步能幫什麼忙
- 撰寫 → 論文各章節怎麼寫，引用格式怎麼處理
- 投稿 → 期刊怎麼選、審查意見怎麼回、AI 使用怎麼揭露

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1. 什麼是 IPA？
2. AI 時代的質性研究：能用、該用、不該用
3. 研究者的 AI 工具箱
4. 選題與聚焦
5. 文獻回顧
6. 研究設計
7. 訪談實務
8. 錄音、轉錄與逐字稿
9. IPA 分析第一步：逐案閱讀與初始註記
10. IPA 分析第二步：浮現主題與群組化
11. IPA 分析第三步：跨案比較與主從主題表
12. 論文撰寫：結構、引用與學術規範
13. 品質與信效度：反身性、可信賴性檢核
14. 投稿策略：期刊選擇、審查回應與 AI 揭露
15. 附錄：檢核表彙編、Prompt 範本庫與常見錯誤

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每個人的重要生命經驗，都值得被好好理解。這本書幫你學會怎麼做到。

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