单元主题

课程内容

研究者的痛点与AI的角色

- 常见研究写作困境

- SSCI期刊查找、分类与目标设定

- 生成式AI在研究中的定位与限制

如何设计一个高质量的 Prompt？

- Prompt ≠ 一句话，而是一个「任务规格书」

利用生成式AI打开各种研究方法的大门

- 研究方法全解锁！用生成式AI当你的超能顾问  

- 常见研究方法的写作与执行重点  

- 若遇到不同的研究方法，我该如何着手处理

理解理论架构与研究模型的逻辑本质

- 从混乱到清晰：让AI成为你理论建模的导游

- 研究题目是起点，理论架构才是通往发表的地图  

- 如何运用生成式AI从理论延伸至变项与假设  

- 三阶层区分：理论→变项→假设  

- 变项之间的因果关系与推论逻辑

数据收集段落的基本结构

- 数据源说明

- 抽样方法与样本特性

- 资料搜集步骤  

- 研究伦理处理（IRB  / 保密）

生成式AI是您的报表解读的随身顾问

- 论文第四章的角色与内容

- 常见的统计分析技术与结果

- 认识统计的分析流程与常见报表格式

- 让AI协助你解释各式统计报表结果

- 若AI协助解决分析过程可能产生的疑难杂症

第二天

单元主题

课程内容

利用生成式AI发展讨论与结论的段落框架

- 如何从数据谈出理论意涵？

- 从数据到洞察：让生成式AI带你收尾、升华、响应文献、提出未来蓝图

- 结论 ≠ 重述结果；应为主题的总结与价值总结

- 从研究的盲点、未解议题、理论延伸，提出未来研究方向

让AI成为你研究的知识编辑室，从查找、理解到写作都不落拍

- 关键任务：文献查找 → 摘要整理 → 整合写作

- AI辅助文献筛选（快速比对出版年、样本、模型等）

- 制作「文献比对表」→ 进入整合型写作前的基础功

打造打动编辑与审稿人的绪论

- 论文的第一章：从起心动念到理论奠基

- 实务痛点、理论争议还是时事趋势？

- 论文第一章的结构与功能

- 将模糊的灵感具体化、将实务问题转化为学术问题

- 从现象→挑战→理论空白→你的切入

- AI是否能帮你「逆推」问题框架与研究缝隙?

第三天

单元主题

课程内容

回顾论文五章架构 + Prompt复习

- 总览第一至第五章的核心任务与AI辅助技巧

- 协助厘清研究动机、优化研究问题陈述、生成研究背景说明

- 透过关键词生成文献综述架构，找出研究缺口，整理引用格式

- 文献综述除了文字说明，有其他的表现方式吗?

- 描述研究设计、工具、对象与分析方法；协助建立问卷、访谈提纲、撰写数据分析流程与可靠性说明  

- 协助结果可视化、撰写分析摘要、归纳数据之间的关联  

- 总结发现、提出建议与未来研究方向，帮助研究者发现、撰写具说服力结论、生成针对不同利害关系人的建议

- 研究摘要的形成

论文完成后的投稿准备与运行时间

- 投稿前的准备与检查

- 投稿系统操作流程

- 常见投稿过程产生的细节问题解决

- 返修与响应范例

- 处理审稿意见

我需要学习其他的生成式AI吗?

- 试用常用的文字型生成式AI服务

- 使用 AI 写作助手须注意的学术伦理

学术发表经验分享

- 我的学术旅程  (我的时代是没有AI这样的工具)

- 从没有方法、焦虑、坚持到AI助攻

- 学术是可以走一辈子的事业

- 合作的力量与价值

- 生成式AI的加入，学术写作新时代的可能性与需注意的地方  

- 我的话给后辈：学术的慢与深，亦或浅或快?

- 综合讨论