AI赋能高校科研训练高级研修班

第一天

Day 1 上午 — 工具启航与科研方法论

1. AI论文写作工具生态全览（ChatGPT、Julius.ai、Scite等）

2. 论文写作规范与"现象-冲突-问题"逻辑链构建

3. Prompt底层逻辑——利用AI快速理解研究主题和文献脉络

4. 研究方向定位与选题关键词确定

当天产出：研究方向、选题关键词、初步研究框架

Day 1 下午 — 智能文献检索与管理

1. AI辅助的文献检索方法（Research Rabbit、Elicit、秘塔学术实操）

2. 核心文献的筛选与快速阅读技巧

3. 文献管理工具介绍与应用

4. 面对面答疑

当天产出：50篇核心文献库、文献阅读笔记框架

第二天

Day 2 上午 — 研究框架构建与假设设计

1. 研究问题提炼——从现象到学术问题的逻辑推演

2. IMRaD结构拆解与论文蓝图设计

3. 变量识别、逻辑推演与假设构建

4. 数据查找与预处理方法

当天产出：论文章节提纲、假设模型结构化表格、数据分析方案

Day 2 下午 — AI知识库构建与前三章写作

1. 个性化AI知识库构建（NotebookLM、知识库最佳实践）

2. 利用高效提示词生成高质量段落

3. 引言部分写作：研究背景、现实意义、学术价值、论文框架

4. 文献综述部分写作：理论基础、研究现状、评述与评价

5. 研究假设部分：假设表述、研究模型、逻辑推演

6. 学员成果展示与讲师一对一优化建议

当天产出：引言、文献综述、研究假设初稿、AI提示词模板包

第三天

Day 3 上午 — 研究方法与数据准备

1. 研究设计规范——量化研究、质性研究、混合研究方法

2.变量定义与测量量表设计

3.样本选择与数据采集方案

4.数据查找、预处理与清洗方法（含缺失值、异常值、标准化）

5.AI辅助的数据准备（Stata、SPSS、R语言基础模板）

当天产出：研究方法部分初稿、变量与量表、数据预处理方案

Day 3 下午 — 数据分析框架与结果写作

1. 数据预处理与清洗实操（快速演示）

2.AI辅助的数据分析工具应用（Python、SPSS、R语言）

3.常用统计模型讲解（回归分析、结构方程模型、DID模型等）

4.常见分析结果的可视化表现形式

5.分析结果的准确解读与专业表述

6.结果部分初稿写作实操

当天产出：数据分析代码框架、结果表格和图表初稿、分析逻辑清单、结果部分初稿

第四天

Day 4 上午 — 讨论深化与理论贡献提炼

1. 结果部分高质量写作规范（强化版）

2.数据结果的学术语言表述技巧

3.结果与假设的对应关系分析

4.讨论部分的逻辑框架：现象解释 → 理论阐述 → 学术贡献

5.研究结果与既有文献的对话

6.研究局限性的诚实表述

7.理论创新点和实践应用价值的提炼

当天产出：结果部分完整初稿、讨论部分初稿、理论贡献清单

Day 4 下午 — 结论部分与全文整合

1. 结论部分写作规范（主要发现、理论价值、实践价值、局限与展望）

2.论文各部分的逻辑连贯性检查

3.论文整体框架的完整性验证

4.AI工具进行全文校对与学术化润色

5.不同章节之间的承接与过渡优化

6.关键概念的一致性检查

当天产出：完整结论部分、逻辑优化后的完整论文初稿、修改建议清单

Day 4 下午 --- 结论部分、全文整合与格式规范化

核心教学内容

1.结论部分写作规范（主要发现、理论价值、实践价值、局限与展望）

2.论文各部分的逻辑连贯性检查与整体框架完整性验证

3.不同章节之间的承接与过渡优化

4.关键概念的一致性检查

5.AI工具进行全文校对与学术化润色

6.APA引用格式与文献列表规范化

7.图表与表格的规范化处理

8.论文各部分的完整性最终检查

9.投稿目标期刊的选择与投稿策略指导

当天产出：完整结论部分、逻辑优化后的完整论文初稿、格式规范化的论文终稿、投稿建议书、后续修改完善的详细行动计划