ARTICLE · 1011454
用AI三天写完RP后,我反而不敢发给导师了
用AI三天写完RP后,我反而不敢发给导师了
把研究兴趣输进去，生成提纲，扩写到三千字，再翻译成英文。一份RP就有了。我们甚至可以接着让AI列导师、写套磁信，一个晚上把过去拖了几个月的事情做完。 直到准备点击发送，才突然有点心虚：这个题目到底能不能做？里面的方法自己没用过，面试怎么解释？AI推荐的教授，除了关键词相似，真的适合吗？ 以前申博最难的是写RP，现在RP写完了，却还是不敢推进申请。 但这时候再劝人不要依赖AI，要独立思考，也没什么用。我们需要知道的是：手里已经有了初稿，接下来到底怎么推进？ 假设你想研究AI如何影响教育公平。这个题目很容易生成一份完整的计划，但教育公平具体指什么？学生获得工具的机会，还是使用工具后的学习差异？研究中学生，还是大学生？ 这些选择没做，后面的方法和文献都是白写。 打开现有RP，先把研究问题、研究对象和方法单独摘出来，暂时别管背景写得多漂亮。然后给AI一个任务： “检查这个研究问题有哪些概念没有定义，哪些范围需要缩小。每次只问我一个问题，不要替我回答。等我回答后，再指出这个选择会带来什么限制。” 
比如，你决定研究大学生，就继续问：哪类大学生，为什么？你想比较不同家庭背景的学生，就需要考虑如何获得相关信息。追问到这里，教育公平才开始变成一项能够讨论的研究。 判断有没有推进，就看你是否做出了一个有依据的决定。多生成两页，不算。 题目稍微明确以后，再去找一小批直接相关的论文。先确认文章确实存在、内容确实相关，再收进Zotero。文献库方便整理，但存进去不等于完成核实。 如果用NotebookLM这类围绕上传材料问答的工具，可以先问： “这些文章分别研究了谁、用了什么方法、得出了什么结论？哪些结论存在分歧？请标出对应出处，没有依据的地方写‘无法确认’。” 接着回到原文检查。尤其要看研究对象、方法和结论的适用范围，别只读摘要就把一句话搬进RP。 这一步最有价值的发现，未必是我的选题很创新。也可能是：原来别人已经做过了；原来这个问题需要自己拿不到的数据；原来应该换一个切入点。 发现这些，申请才算往前走。最耽误事的用法，是让AI围着你最初的想法不断补充理由，最后把一个不成立的题目写得无懈可击。 现在再看导师名单。先选三位，读他们近期与你有关的研究。每个人都试着写一小段：对方研究什么，你与他的联系在哪里，你还有什么需要向他请教。 这时候可以请AI帮助对照材料，但别只问匹配度高不高。直接问： “根据我提供的论文和个人经历，哪些联系有具体依据，哪些只是关键词相似？不要推测导师的招生意愿和经费。” 如果得到的联系仍然只有双方都关注数字教育，就还不够。能不能指出某篇研究留下的一个问题，而你过去的项目恰好让你接触过相关现象？这样的联系，才值得放进套磁信。 导师是否招生、有没有资金，需要另外核查，必要时直接询问。再漂亮的匹配分析，也不能替对方确认名额。 文字越来越容易写得流畅，导师自然还需要了解文字背后的申请者。你不必刻意保留语法错误来证明真实，但至少要能解释自己的选择。 把RP交给AI，让它连续追问：“为什么选这个案例？”“这个方法能回答哪个问题？”“如果拿不到材料怎么办？”先自己回答，再让它指出哪里没有答到点上。 答不上来，就回去补文献、改设计，或者缩小范围。别急着让AI生成标准答案。把答案背熟，下一轮追问仍然可能卡住。 到这里，你也能判断自己是否需要辅导了。语言不顺，可以借助工具修改；研究问题迟迟收不住、方法选不定、导师之间不知道怎么取舍，更值得找有相关研究经验的人一起推敲。 带着现有RP、个人背景和两三位目标导师去做诊断，要求对方讲清楚具体问题，以及修改的依据。比起收到一份“更学术”的新稿，你更需要知道下一步该做什么。 AI已经让交付一份文档变得容易。申博辅导值不值得付钱，就看它能否帮助你完成那些文档之外的判断。 文件名可以随时改成Final，申请准备有没有完成，自己讲一遍就知道。 ■我们是谁？ 优锐长期关注海外博士教育，以及年轻人在求学与成长中的真实处境。我们用真实的信息、案例与研究，讨论申请，也讨论学术、职业和更长远的成长。比提供标准答案更重要的，是帮助年轻人建立自己的判断。
01 别润色，先把这份RP拆开