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透過感測器或攝影機分析人體動作與姿勢,能即時判斷身體狀態和動作模式,應用於健康監測、運動分析、職場安全等領域。在職場上,這項技能有助於提升工作效率與安全,減少工傷風險,並優化員工的動作習慣,促進健康管理與智能化作業。掌握相關技術與數據分析能力,將成為未來智慧製造、醫療照護及人機互動等產業的重要競爭力。
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姿態辨識 學習推薦

Jewel黃微

理事長

2022/03/13

TA第五課: 自我狀態識別-外顯行為觀察
自我狀態是人格組成的核心, 也是了解自己與他人互動的溝通基礎. 這一課將分享如何透過外顯行為來進行自我狀態的識別.
自我狀態有四種識別的方式, 包括:
 從行為的表現來判斷
 從社交的互動來判斷
 從過去的經驗來判斷
 從現象的體驗來判斷
這四種方式, 前兩者是我們一般就可以學習使用的, 從外顯可見的行為表現, 或是從人際間的互動來進行觀察判斷; 後兩者更多是心理諮商師進行心理治療時使用, 包括透過詢問對方過去的歷史與經驗, 或是引導回到兒時觀察其現象. 其中最重要的是以行為的表現來判斷, 其他三種方式都是輔助之用.
以下將分別就五個自我狀態的語言與非語言訊息進行觀察說明, 非語言訊息包括語調, 手勢, 姿態與臉部表情.
控制型父母自我狀態CP
CP的態度是嚴肅的. 正向的CP運用在為自己或為他人設立底線, 並要求”應該”要做的事情. 但當使用過頭時, 負向CP將展現出嚴厲批評的一連串外顯行為, 包括言語上的責罵批評, 音量與音調提高, 用手指著對方, 同時展現皺眉, 生氣的表情, 甚至手插腰, 下巴抬高上對下看人, 一邊搖頭表示不耐煩的樣子等.
主管的正CP溝通非常重要, 能夠讓同仁理解主管/公司的理念, 並用以樹立工作原則與標準, 主管必須對自己的負CP有所覺察並有能力調整自己的自我狀態, 一昧地罵人與指責對問題解決的幫助是非常有限的.
撫育型父母自我狀態NP
NP提供照顧與支持的功能, 給予鼓勵與贊同的話語, 伴隨溫柔的口吻, 關心的語調, 微笑的表情, 甚至於整個人的肢體都傾向著對方, 可能會不自禁地觸摸對方, 像是摸摸頭, 拍拍背等. 當NP展現過了頭, 會變成一種過度的關心, 這種蜜糖式的關懷, 也有人稱呼為”令人窒息的母親", 不只是讓人喘不過氣來, 也漠視了對方有自己處理問題的能力.
職場中NP鮮明的主管, 對同仁總是照顧有加. ”來, 這個我來幫你!”, 不僅對自己的付出與耗損沒有覺察, 同時也剝奪了對方為自己負責任以及從錯誤中學習的機會. 正向NP的使用需要同時注意到自己的與對方的需求, 在有限的能力中提供有限度的支持, 而不是無限度地一直給予.
成人自我狀態A
當一個人處於成人自我狀態中, 他的外顯行為是基於當下的事實與情況作出判斷的反應, 因此他的話語中, 會帶有了解原因, 數據, 與資訊的需求, 舉凡為什麼, 如何作, 以及與數量相關的內容, 都是A的表現. 處於理性邏輯推理, 就事論事的A, 語調相較CP或NP就顯得平穩與單調些, 臉部表情則是禮貌注視的, 而為了不要錯過任何重要的資訊, 他的手勢與姿態也會是開放的, 警覺的, 以確保能夠獲取所有重要相關資訊.
自由型兒童自我狀態FC
FC的基調是自發自然的, 因此當處於FC, 表現就會像一個天真的孩子, 口語上會說出一些簡單的孩子用語, 像是“哇!”“好棒!"“不要!”, 用來直接表達喜歡/不喜歡的感受, 語調自由有活力, 雙手隨意揮舞, 呈現出歪著頭想事情或動來動去的肢體動作. FC的表情與姿態變化豐富, 難過時委屈傷心落淚, 開心時大笑拍手叫好, 完全反映內心情緒.
當FC的使用過了頭, 就會發生我們所謂”白目”的行為. 只管自己想做的, 無視他人與情境, 說了不該說的話, 作了不適當的表情動作, 最後只會讓自己很難收尾. FC能量較高的人須特別注意外環境情境, 不能只是活在自己的世界裡.
順應性兒童自我狀態AC
AC是為了要適應這個世界而發展出來的自我狀態, 當我們還是小嬰兒的時候, 只能仰賴父母親或主要照顧者的滋養才能生存, 因此, 我們很早就學會了如何順應父母(這個世界)的要求. 當處於AC時, 我們會自動地展現出配合環境的行為, 與人應對時會說 “請, 謝謝, 對不起”, 也會展現出一整套禮貌順從的語調與臉部表情. 在正向的運用上, 這讓我們可以快速適應新環境, 也能調整自己配合團隊, 大大提升做事的效率. 當 AC太過壓抑自己時, 則將展現一手壓制另一手的動作, 頹喪內縮不自信的表情與姿態.
叛逆型兒童自我狀態RC (Rebellious Child), 也屬於AC的一種. 當處於RC, 是重現過去與大人唱反調的那個兒時經歷. RC不配合, 回應態度不禮貌, 展現出不順從的姿態與表情. 與FC的自發不同, AC與RC僅是對外部刺激的回應.
職場是講求績效與效能的專業工作場域, 正AC能讓團隊彼此協調團結, 負AC卻會讓團隊烏雲罩頂, RC更是對團隊造成傷害. 一但覺察到負AC與RC就必須引導至A的溝通. 下一課將進入溝通交流分析, 講述如何利用溝通模式來提醒或打斷無效的溝通, 將對話導回主題與問題解決上.
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05/05 11:07

健檢報告一堆紅字看不懂?教你用 AI 整理重點,不替自己下診斷
拿到健康檢查報告時,很多人第一個反應不是放心,而是更困惑。
報告上有一堆縮寫和數字:GOT、GPT、LDL、HDL、三酸甘油脂、尿酸、肌酸酐、eGFR、糖化血色素……有些項目旁邊還標了紅字、H、L、↑、↓。看起來像是身體出了狀況,卻不知道嚴不嚴重,也不知道該不該看醫師。
這時候,AI 可以成為你的「資料整理助手」。
不過要先說清楚:本文屬於 AI 生活應用教學,目的在協助讀者整理健檢資料、理解常見名詞、準備看診問題。AI 不能取代醫師、藥師、營養師或其他醫療專業人員,也不應用來自行診斷、用藥或延誤就醫。
更實用的做法,不是問 AI:「我是不是生病了?」
而是問:「請幫我整理這份報告,告訴我哪些地方適合下次和醫師討論。」
一、先把醫學名詞翻成白話
健康報告最難懂的地方,常常不是數字,而是檢驗項目本身。
例如 LDL-C、HDL-C、HbA1c、Creatinine、eGFR、ALT、AST,如果沒有醫學背景,很難立刻知道這些項目在看什麼。
你可以請 AI 協助整理:
這個指標大致在看什麼?
通常和身體哪個系統有關?
偏高或偏低時,常見會和哪些健康議題一起討論?
是否需要搭配其他數值一起看?
例如,AI 可以把「LDL 膽固醇」整理成白話說明:「常被稱為壞膽固醇,通常會和心血管健康一起討論。若長期偏高,可在看診時詢問醫師是否需要進一步評估飲食、運動、體重管理或其他處置。」
這樣做的目的不是讓 AI 幫你下結論,而是先降低閱讀門檻,讓你知道自己該問什麼。
二、整理紅字項目,但不要被數字嚇到
很多人看到報告有紅字,就會開始緊張。但紅字不一定代表已經生病,也可能只是輕微超出參考範圍。
有些檢驗數值會受到檢查前飲食、睡眠、運動、是否空腹、喝水量、藥物或檢驗時間影響。單看一個數字,很容易過度解讀。
你可以請 AI 幫你把報告整理成幾類:
正常項目
輕微偏高或偏低
建議下次詢問醫師的項目
需要長期觀察趨勢的項目
需要搭配其他數值一起看的項目
例如血糖、糖化血色素、三酸甘油脂、BMI 同時偏高時,AI 可以協助你整理成「可與醫師討論的整體代謝健康議題」,而不是直接判斷你有某種疾病。
三、把健檢報告變成看診問題清單
很多人拿著報告去看醫師,最常遇到的問題是:不知道該問什麼。
AI 很適合把健檢資料轉成一份清楚的提問清單,例如:
這些紅字項目需要多久後複檢?
我應該先看哪一科?
這些數值可能和飲食、體重、作息或藥物有關嗎?
是否需要進一步檢查?
目前比較適合先調整生活習慣,還是需要醫師進一步評估?
看診時間通常有限。事先整理問題,可以幫助你更清楚描述狀況,也比較不會離開診間後才想到「剛剛忘了問」。
四、有多年份資料時,請 AI 幫你整理趨勢
單次健檢報告只能看到當下狀態,長期趨勢通常更值得觀察。
如果你有過去幾年的健檢資料,可以請 AI 幫你整理成表格,觀察:
LDL 膽固醇是否連續上升?
血糖是否逐年接近臨界值?
肝功能數值是否反覆偏高?
腎功能相關指標是否逐年變化?
尿酸是否長期偏高?
BMI 和腰圍是否持續增加?
有些數值今年可能還在參考範圍內,但已連續幾年往同一方向變化。這類趨勢可以作為下次看診時的討論材料。
五、生活調整建議,只當作討論方向
AI 也可以根據報告中的項目,協助整理一般性的生活習慣討論方向。
例如:
血脂偏高時,可以整理飲食油脂、運動量、體重管理等問題,帶去和醫師討論。
血糖偏高時,可以詢問含糖飲料、精緻澱粉、睡眠與活動量是否需要調整。
尿酸偏高時,可以整理飲酒、含糖飲料、高普林食物、體重管理等問題。
肝功能偏高時,可以詢問飲酒、熬夜、藥物使用或脂肪肝相關評估。
BMI 偏高時,可以從飲食紀錄、運動習慣和作息開始檢視。
但這些都不應被視為個人化醫療建議。涉及疾病診斷、用藥、停藥、治療或飲食限制,仍應由醫師、藥師或營養師依個人狀況評估。
使用 AI 前,先把個資遮掉
健康檢查報告屬於高度私人的資料。上傳或貼給 AI 前,建議先遮掉:
姓名
身分證字號
生日
電話
地址
病歷號
醫療院所編號
公司名稱
保險資料
QR Code 或條碼
保留檢驗項目、結果、參考值、單位和檢查日期即可。如果願意,也可以提供年齡區間與性別,幫助 AI 做更清楚的資料整理。
若使用公司電腦、共用裝置或第三方 AI 工具,也建議先確認公司內部資安規範與工具隱私政策。健康檢查資料屬於敏感個資,處理時應比一般資料更謹慎。
AI 健檢資料整理指令模板
你可以複製下面這段指令,把個資遮掉後,連同報告內容一起貼給 AI。
請幫我整理這份健康檢查報告。
請注意:
1. 不要診斷疾病。
2. 不要建議我自行用藥、停藥或治療。
3. 請用一般人看得懂的白話說明。
4. 所有內容請定位為「看診前資料整理」與「健康教育資訊」,不要取代醫師診斷。
請幫我整理:
1. 哪些數值在參考範圍內?
2. 哪些數值偏高或偏低?
3. 偏高或偏低的項目大致在看什麼?
4. 哪些項目適合下次和醫師討論?
5. 哪些項目適合追蹤趨勢或詢問是否需要複檢?
6. 請整理一份看診時可以問醫師的問題清單。
7. 請用表格呈現重點。
多年份健檢資料比較指令模板
如果你有好幾年的健檢報告,可以改用這段:
我會提供多年份的健康檢查資料,請幫我整理趨勢。
請特別注意:
血糖、糖化血色素、血脂、肝功能、腎功能、尿酸、血壓、BMI、腰圍等項目。
請幫我整理:
1. 每個項目近幾年的變化。
2. 哪些數值逐年上升?
3. 哪些數值逐年下降?
4. 哪些項目雖然還在參考範圍內,但已接近臨界值?
5. 哪些項目適合下次看診時主動詢問醫師?
6. 請用表格整理,並補充白話說明。
請不要診斷疾病,也不要提供用藥或治療建議。
哪些情況不要只問 AI?
如果報告上出現「危急值」、「critical value」,或醫療院所已通知需要立即回診,請直接聯絡醫療單位。
如果同時出現胸痛、呼吸困難、意識不清、突然單側無力、嚴重腹痛、黑便、血尿、持續高燒、劇烈頭痛或嚴重過敏反應,也不建議只問 AI,應盡快就醫或聯絡當地緊急醫療資源。
AI 適合整理資料,不適合處理急症。
小結:用 AI 看健檢報告,重點是整理,不是診斷
健康報告讓人焦慮,通常不是因為資訊太少,而是資訊太多、名詞太難、數字太陌生。
AI 可以幫你把資料整理得更容易理解:翻譯常見名詞、整理紅字項目、比較長期趨勢、準備看診問題,也讓你和醫師溝通時更有方向。
更安全的用法,不是問 AI:「我是不是生病了?」
而是問:「請幫我整理這份報告,告訴我哪些地方適合和醫師討論。」
把 AI 當成生活中的資料整理工具,而不是診斷工具,才是更實用也更安全的做法。
編輯註
本文為 AI 工具生活應用教學,非醫療建議。健康檢查結果需由醫師依個人病史、症狀、用藥、生活習慣與其他檢查綜合判斷。如有身體不適、數值明顯異常或醫療院所通知回診,請盡快諮詢專業醫療人員。
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