如何正确地使用 AI 起草论文大纲 —— 正确步骤、提示词设计与实例分享
一、步骤
（一）明确研究主题与核心问题
在使用 AI 起草论文大纲前，需先清晰界定研究主题，提炼出核心研究问题。比如研究 “人工智能对教育公平的影响机制”，核心问题可聚焦于 “人工智能在教育资源分配、教学过程参与等环节如何作用于教育公平，存在哪些机遇与挑战” 。这一步是基础，能让 AI 理解论文围绕什么展开，避免大纲偏离研究方向。
（二）梳理初步思路与关键要素
围绕研究主题，先自己简单梳理下大致思路，明确涉及的关键要素。以教育领域研究为例，可能涉及人工智能技术应用场景（如在线教育平台、智能教学工具 ）、教育公平的衡量维度（资源获取公平性、学习成果公平性等 ）、不同教育阶段（基础教育、高等教育 ）的差异等。把这些关键要素整理好，为给 AI 输入做准备。
（三）向 AI 精准输入需求
将研究主题、核心问题、梳理的关键要素等，以清晰、有条理的提示词形式输入给 AI（如 DeepSeek ）。提示词要说明希望 AI 完成的任务是起草论文大纲，还要包含上述明确的内容，让 AI 有足够信息进行创作。
（四）获取 AI 生成的大纲并评估调整
AI 生成初步大纲后，从逻辑连贯性、内容完整性、与研究主题契合度等方面评估。比如看大纲是否围绕核心问题展开，各部分内容是否能支撑研究目的，逻辑上是否从引言引出问题，经分析、论证到结论合理推进。发现问题后，可补充提示词让 AI 调整，如 “当前大纲在‘人工智能对教育公平影响的实证分析’部分不够详细，补充具体的分析方法和数据来源说明，完善该部分大纲” 。

二、提示词设计
（一）基础版提示词
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我现在要研究的论文主题是“[具体研究主题，如人工智能对教育公平的影响机制]”，核心问题聚焦于“[提炼的核心问题，如人工智能在教育资源分配、教学过程参与等环节如何作用于教育公平，存在哪些机遇与挑战]”。请你作为学术论文写作助手，帮我起草一份论文大纲，大纲要涵盖引言、研究现状与文献综述、核心理论与概念界定、具体分析内容（围绕关键要素，如人工智能应用场景、教育公平维度等展开 ）、结论与展望等部分，逻辑清晰、结构合理，符合学术论文规范。
（二）进阶版提示词（针对需细化某部分内容）
基于之前生成的关于“[研究主题]”的论文大纲，我觉得“[具体部分，如人工智能对教育公平影响的实证分析]”这部分需要进一步完善。请你补充该部分的详细大纲内容，要明确实证分析采用的方法（如问卷调查法、数据挖掘法等 ）、数据收集的渠道（如教育部门数据库、在线教育平台数据 ）、分析的具体步骤（数据预处理、变量设定、模型构建等 ），让这部分大纲更具可操作性和学术严谨性。
（三）专业领域适配提示词（以教育领域为例，其他领域可类推）
我正在开展教育领域中“[研究主题，如人工智能驱动的个性化学习对教育公平的重塑路径]”的论文研究，核心关注“[核心问题，如个性化学习如何突破传统教育资源限制，促进不同学习能力学生的公平发展]”。请你结合教育领域的学术规范和研究特点，帮我起草论文大纲，在文献综述部分突出国内外关于人工智能与教育公平、个性化学习的研究动态对比；在理论分析部分融入教育公平理论、学习科学理论等；在实践分析部分结合具体的学校案例或教育项目，让大纲更贴合教育专业研究需求。

三、实例分享
（一）研究主题与背景
以 “人工智能在医疗影像诊断中的应用价值与挑战” 为研究主题，核心问题是 “人工智能如何提升医疗影像诊断效率与准确性，在临床应用中面临哪些技术、伦理挑战，以及如何应对” 。
（二）向 AI 输入的提示词
我的论文研究主题是“人工智能在医疗影像诊断中的应用价值与挑战”，核心问题聚焦于“人工智能如何提升医疗影像诊断效率与准确性，在临床应用中面临哪些技术、伦理挑战，以及如何应对” 。请你作为医学领域的学术论文写作助手，帮我起草一份论文大纲，要符合医学论文的结构规范，涵盖引言（说明研究背景与意义 ）、医疗影像诊断与人工智能的基础关联（包括人工智能技术原理、医疗影像诊断流程 ）、人工智能在医疗影像诊断中的应用价值分析（从效率、准确性、辅助决策等方面 ）、面临的技术挑战（如数据标注质量、算法泛化能力 ）与伦理挑战（如隐私保护、责任界定 ）、应对策略（技术优化方向、伦理规范构建 ）、结论与未来展望等部分，逻辑连贯、内容详实。

（三）AI 生成的初步大纲（经整理）
引言
1.1 研究背景：医疗影像诊断在现代医学中的重要地位，人工智能技术发展对医疗领域的冲击与机遇
1.2 研究意义：提升诊断效率对缓解医疗资源紧张、改善患者就医体验的价值；探索挑战与应对策略对推动人工智能临床应用规范化的意义
医疗影像诊断与人工智能的基础关联
2.1 人工智能技术原理概述：机器学习（深度学习 ）算法、图像识别技术的基本流程
2.2 医疗影像诊断流程：以 X 光、CT、MRI 影像诊断为例，介绍传统诊断环节与参与主体
2.3 人工智能融入医疗影像诊断的契合点：数据处理优势、诊断标准化潜力等
人工智能在医疗影像诊断中的应用价值分析
3.1 诊断效率提升：人工智能辅助下影像分析时间缩短，多例影像并行处理能力
3.2 诊断准确性优化：降低人为经验误差，对早期病变、细微特征的识别优势
3.3 临床辅助决策支持：为医生提供诊断建议、病情发展预测等参考
人工智能在医疗影像诊断中面临的挑战
4.1 技术挑战
4.1.1 数据标注质量：医疗影像数据标注的难度（专业知识要求高 ）、标注不一致问题对算法训练的影响
4.1.2 算法泛化能力：不同医疗机构、设备产生影像的差异，算法跨场景应用的准确性波动
4.2 伦理挑战
4.2.1 患者隐私保护：医疗影像数据包含的敏感信息，人工智能应用中数据存储、传输的安全风险
4.2.2 诊断责任界定：人工智能辅助诊断结果与医生最终诊断不一致时，责任归属的争议
人工智能在医疗影像诊断中挑战的应对策略
5.1 技术优化方向
5.1.1 改进数据标注方法：结合半监督学习、主动学习，减少对大量精准标注数据的依赖
5.1.2 增强算法泛化能力：采用迁移学习、多中心数据训练等策略
5.2 伦理规范构建
5.2.1 完善数据隐私保护机制：遵循医疗数据安全法规，采用加密、匿名化处理等技术
5.2.2 明确诊断责任划分：建立人工智能辅助诊断的责任认定框架，界定医生与算法的职责
结论与未来展望
6.1 研究总结：人工智能在医疗影像诊断中应用价值显著，但技术与伦理挑战需重视
6.2 未来展望：人工智能与医疗影像诊断融合的发展趋势，如与 5G、物联网结合的前景；对精准医疗、智慧医疗建设的推动作用
（四）评估与调整
初次生成的大纲在 “技术优化方向” 部分，对具体技术的阐述可更深入，补充提示词 “在‘5.1 技术优化方向’中，详细说明半监督学习、迁移学习等技术在医疗影像诊断数据处理和算法训练中的具体应用流程和优势，让技术内容更具实操性和专业性” ，AI 调整后，该部分会进一步细化技术细节，使大纲质量提升，更贴合论文写作需求 。