近期现场/远程培训 突破SSCI发表困境与AI大模型论文写作
近期专题培训 跨越传统边界：AI赋能下的财务金融研究与论文发表
DeepSeek与GPT助力论文写作发表:
从理论到实战的深度应用
2025年AI学术系列课程 学AI学术，认准JG学术培训
【授课专家】
【课程大纲】
| 课程大纲 | 课程内容 | |
| 一、大模型与学术诚信、学术应用 | 1. 大模型可用于 | |
| 2. 大模型不可用于 | ||
| 二、论文投稿全流程 | 1. 准备阶段 | |
| 2. 写作阶段 | ||
| 3. 修改和润色阶段 | ||
| 4. 提交和发布阶段 | ||
| 三、学术论文撰写的基本结构和要素 | 标题(Title)；摘要(Abstract)；关键词(Keywords)；引言(Introduction)；方法(Methods)；结果(Results)；讨论( Discussion) | |
| 四、学术研究选题的重要性(ChatGPT和DeepSeek) | 1. 硏究主题vs.硏究问题 | |
| 2. 硏究问题的来源 | ||
| 3. 选择硏究问题的标准 | ||
| 4. 硏究问题的明确与细化 | ||
| 五、大模型辅助学术研究选题(ChatGPT和DeepSeek) | 1. 确定关键词与主题领域 | |
| 2. 概述话题背景 | ||
| 3. 确定硏究问题、变量和硏究方法 | ||
| 六、大模型辅助文献综述(ChatGPT) | 1. 文献综述前的工作 | |
| 2.通过大模型辅助撰写文献综述 | •直接根据选题生成文献综述 •创建专属GPTs进行文献综述 •根据提供的文献生成综述 | |
| 七、大模型辅助研究设计(ChatGPT和DeepSeek) | 1. 提供创新性的建议 | |
| 2. 数据的获取、解读和理解 | ||
| 3. 数据的探索性分析 | ||
| 4. 数据处理 | ||
| 5. 构建模型 | ||
| 6. 解读模型结果与优化 | ||
| 八、形成论文的初稿(ChatGPT和DeepSeek) | 1. 数据的字段描述和指标的选择 | |
| 2. 特征的创造 | ||
| 3. 特征选择 | ||
| 4. 数据的处理 | ||
| 5. 模型的建立 | ||
| 6. 模型改进和优化 | ||
| 7. 特征重要性的分析 | ||
| 8. 讨论与总结 | ||
| 九、大模型进行论文润色(ChatGPT和DeepSeek) | 1. 论文软色的目的 | |
| 2. 使用大模型润色的主意事项 | ||
| 3. 使用大模型润色的要点 | 语法和句法的精细校正；语句的精炼与优化；深度审阅与校对；描述性内容的深度丰富；专业领域的定制化润色；逻辑连贯性的强化 | |
| 十、大模型辅助论文语法纠错、语句重组、表达优化、降重、改写和翻译(ChatGPT和DeepSeek) | 1. 语法纠错 | |
| 2. 语句重组和表达优化 | ||
| 3. 通过大模型辅助对论文进行重述和改写 | ||
| 4. 利用大模型完成论文翻译 | ||
| 十一、大模型辅助参考文献的格式化与管理(ChatGPT) | 1. APA/MLA格式管理 | |
| 2. 指定格式管理 | ||
| 十二、大模型辅助同行评议(ChatGPT和DeepSeek) | 1. 结构和逻辑优化 | |
| 2. 论证和清晰度 | ||
| 3. 符合期刊要求 | ||
| 4. 评估硏究创新性 | ||
| 5. 评估方法的严谨性 | ||
| 6. 评估硏究的潜在影响 | ||
| 十三、大模型辅助论文投稿(ChatGPT和DeepSeek) | 1. 论文投稿流程与注意事项 | |
| 2. 通过大模型获取期刊投稿建议 | ||
| 3. 通过大模型辅助进行论文投稿材料准备 | ||
| 4. 优化编辑/审稿人反馈 | ||
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刘老师
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