Wuming 無名

Courses / 高校教师 AI 实用入门

Chapter 5 of 8

文献、写作与数据

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  1. 先搞清楚 AI 是什么
  2. ROLE 四要素法
  3. 用 AI 备课
  4. 课堂互动与作业批改
  5. 文献、写作与数据
  6. 搭一个课程助手
  7. 隐私、幻觉与学术诚信
  8. 变成你的日常工作流

读文献:三种用法

单篇精读

把 PDF 直接拖进 Kimi,然后:

请阅读这篇论文,按以下结构告我:
1. 这篇文章要解决什么问题(一句话)
2. 用了什么方法,样本/数据是什么
3. 主要发现 3 条
4. 作者自己承认的局限
5. 这篇和我的研究方向【你的方向】有什么可能的结合点
6. 如果我要引用它,最值得引的是哪一个结论

全部用中文,专业术语保留英文原文。

读完追问三句,效果比读两遍强:

批量梳理

一次传 5-10 篇,让它做成表:

我上传了【N】篇关于【主题】的论文。

请输出一张表格,每篇一行,列为:
作者与年份 | 研究问题 | 方法 | 核心结论 | 局限

表格后另附三段分析:
1. 这些研究在哪些问题上有共识
2. 在哪些问题上存在分歧,分歧的根源是什么
3. 哪些问题还没人做(研究空白)

第 3 段就是你选题的起点。

综述框架

基于以上【N】篇文献,帮我搭一个文献综述框架:
1. 分 3-4 个主题板块,不要按时间顺序排,按问题逻辑排
2. 每个板块写明:这一块要讲什么、应该引用上面哪几篇
3. 板块之间的过渡逻辑
4. 最后一段指出研究空白,并说明我的研究如何填补

只给框架和要点,不要写成稿。

最后一句很关键——综述正文必须你自己写。

几个专业学术工具

工具干什么
Elicit用自然语言问问题,直接返回相关论文和结论摘要
Consensus问一个学术问题,它汇总多篇论文给出”学界共识度”
Semantic Scholar免费文献检索,引用网络好用

这几个以英文文献为主,中文文献用知网、万方配合 Kimi 更实际。

学术写作:先说红线

可以不可以
润色语言、改语法让 AI 代写论文正文
调整段落逻辑让 AI 生成参考文献
生成提纲和框架让 AI 编造数据或实验结果
翻译后自己校订隐瞒 AI 使用情况(部分期刊要求声明)

一句话判断:**AI 可以改你写的东西,不能替你产生观点。**观点和数据必须出自你本人。

申报书:创新点提炼

申报书最难写的是”创新点”。换个视角问:

以下是我的课题设想:
【粘贴你的研究设想,300-500 字】

请以一位严格的国家级项目评审专家视角:
1. 从中提炼 3 个可以写进申报书的创新点,每条一句话、要具体
2. 对每个创新点,指出评审专家最可能质疑什么
3. 针对每个质疑,建议我在申报书里补充什么来回应
4. 最后直说:这个选题现在最大的硬伤是什么

请严格,不要恭维。

最后一问的回答通常最有价值。

语言润色

请润色以下学术段落,要求:
1. 保持原意和所有专业术语,不要改变论点
2. 让句子更简洁,去掉冗余
3. 符合学术写作规范,避免口语
4. 改动处请用列表说明改了什么、为什么改

原文:
【粘贴你的段落】

要求它说明改动理由——否则你不知道它偷偷改掉了什么意思。

⚠️ AI 会编造文献

这是科研场景里最严重的一个坑。

AI 可能给你一条格式完美、作者像真的、期刊也存在、但整篇文章根本不存在的引用。已经有学者因此被期刊撤稿。

铁律:

AI 给出的任何一条文献,都必须去知网 / Web of Science / Google Scholar
按标题逐条搜到原文,才能写进你的参考文献。
搜不到 = 不存在。没有例外。

数据:不会统计也能看懂

让 AI 解释统计结果

我做了一项【研究内容】的调查,用 SPSS 跑出以下结果:

【粘贴输出表格或关键数字】

请用通俗语言解释:
1. 每个指标是什么意思
2. 这个结果在统计上显著吗?显著意味着什么
3. 用一段话写成可以放进论文的结果描述
4. 这个结果有什么不能过度解读的地方

我不是统计专业,请避免术语堆砌。

第 4 问是防自己说过头的保险。

图表描述

我有一张图表,内容是:
【描述图表类型、横纵坐标、几组数据的大致趋势和关键数值】

请帮我写一段论文里的图表描述文字:
1. 先客观描述趋势和关键数值
2. 再说明这个趋势说明了什么
3. 控制在 150 字内,符合学术写作规范
4. 不要加入数据本身不支持的推论

方法选择建议

我的研究问题是:【问题】
我能拿到的数据是:【样本量、数据类型、测量方式】

请建议 2-3 种适合的研究方法/统计方法,每种说明:
1. 为什么适合我这个问题
2. 具体操作上需要做什么
3. 这种方法的前提假设是什么(我的数据满足吗)
4. 常见的审稿质疑点

最后提醒我:如果样本量不够,哪些方法就不能用了。

这一步的结果,拿去和统计学同事核对一下再用。AI 给的是方向,不是结论。

动手练习

找一篇你最近要读的论文,用”单篇精读”模板读完,然后追问那三句话。

对照检查:你自己读一遍要多久?AI 辅助读一遍要多久?理解深度有没有损失?——很多人会发现,AI 适合快速筛选要不要细读,真正重要的论文还是要自己逐字读。这个判断,比任何模板都重要。

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