《 用AI撰寫論文的信度和效度之探討-1 》
前言：
「用AI寫論文」可以涵蓋不同層次，例如：AI協助文獻回顧、AI生成問卷題項、AI產出模型假設、AI自動撰寫結果討論等，每一層的「信度與效度驗證」方式會不同。
ChatGPT提供一個整體框架，再依實際使用AI的用途分層說明。
🔶 一、整體原則：AI生成內容的「信度與效度」驗證框架
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檢驗層面
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概念定義
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驗證方式
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可採工具 / 方法
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內容效度
（Content Validity） |
AI生成內容是否能完整
代表研究概念 |
專家評估
（Expert Review）、 Delphi法 |
召集3–5位領域專家，
檢視AI生成的概念、 題項或敘述與理論一致性 |
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建構效度
（Construct Validity） |
AI生成題項或模型與
理論架構的關聯程度 |
探索性與驗證性因素分析
（EFA/CFA）、 結構方程模型（SEM） |
SPSS、
AMOS、 Mplus、 SmartPLS |
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收斂效度
（Convergent Validity） |
AI生成題項之間是否
一致指向同一構念 |
AVE>0.5、
CR>0.7、 因子負荷量>0.6 |
AMOS/SmartPLS
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區辨效度
（Discriminant Validity） |
不同構念間是否可區分
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Fornell-Larcker 準則、
HTMT比率 |
SmartPLS、
AMOS |
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信度
（Reliability） |
內部一致性與穩定性
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Cronbach’s α、
Composite Reliability |
SPSS、
SmartPLS |
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AI生成文本的語義
一致性 （Semantic Reliability） |
同樣prompt是否能
穩定生成一致結果 |
重複生成多次比對語義
相似度 |
Coh-Metrix、
BERTScore、 ROUGE、 cosine similarity |
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外部效度
（External Validity） |
AI結果能否外推或
應用至其他樣本 |
交叉驗證
（Cross-validation）、 樣本重抽 |
重新取樣測試結果穩定性
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🔶 二、依AI參與階段不同，信效度驗證方式也不同
（A）AI協助生成研究工具（如問卷題項）
👉 需重點驗證內容效度與建構效度
2. 指標範例
o Cronbach α >
0.7
o KMO > 0.6，Bartlett球形檢定顯著
o CFA指標：CFI > 0.9, RMSEA < 0.08
（B）AI協助生成理論架構或假設關係
👉 需驗證理論邏輯與建構效度
1. 人工審查： 由領域專家或研究者確認，AI生成之變項與路徑是否有理論依據。
2. 實證驗證： 蒐集資料後以SEM或PLS，分析檢視假設之顯著性（β值與p值）。
3. 穩健性測試： 進行不同樣本或不同行業的模型重估。
（C）AI協助撰寫文獻回顧與討論章節
👉 需驗證語義信度與內容真實性
1. 真實性檢查：
o 使用CrossRef、Google Scholar或Semantic Scholar檢查，AI引用文獻是否存在。
2. 語義一致性檢查：
o 用BERTScore或SentenceTransformer，比對同主題不同prompt生成的文本語義相似度。
3. 人工交叉審查：
o 研究團隊成員分別以人工閱讀，確認論述邏輯與理論一致性。
（D）AI協助自動生成研究報告或論文草稿
👉 需檢驗文本品質的信度與效度
面向
驗證方式
一致性
（Reliability）
同樣prompt多次生成語意差異<10%
（可用cosine similarity或Jaccard index）
正確性
（Validity）
隨機抽取引用來源，人工核對真實存在與內容一致
邏輯性
（Construct Validity）
用AI自我批判（Self-critique prompt）或人工審查其推理過程是否合理
🔶 三、AI輔助研究的「元信效度驗證」建議
若想在論文中正式使用AI生成內容（例如:AI問卷或AI分析），建議在方法論章節寫出：
「本研究採AI輔助生成問卷題項，並透過專家審查及探索性／驗證性因素分析，確認其內容效度與建構效度。
為驗證AI生成內容之語義一致性，本研究以相同提示重複生成3次，比對文本相似度（cosine
similarity = 0.93），結果顯示一致性良好。」
🔶 四、延伸建議：建立AI研究信效度的三層防線
層級 | 主體 | 功能 |
第1層 | AI 自我檢查 （auto-consistency） | 同樣prompt生成3次，確認語義穩定 |
第2層 | 人工審查 （expert review） | 由研究團隊或領域專家確認內容正確性 |
第3層 | 統計驗證 （empirical validation） | 以實際數據進行EFA/CFA/SEM檢定模型品質 |
