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AI 赋能科研工作流与数据分析训练营
本课程面向需要提升科研效率与数据分析能力的教师、研究人员、研究生及科研团队成员。课程以真实研究任务为主线，不停留在工具展示，而是训练学员把 AI 嵌入“任务拆解—文献研究—选题设计—数据分析”的完整工作流程。
两天课程采用“方法讲解 + 场景演示 + 跟练实操 + 成果输出”的组织方式。学员可携带自己的研究问题、文献和数据进入课堂，在4次课中逐步形成一套可复用的个人 AI 科研工作流。
理解不同 AI 工具的能力边界，能够根据科研任务选择工具、组织提示词并检查输出质量。
掌握 AI 辅助论文检索、文献筛选、精读笔记和知识整理的方法，并完成基础文献计量分析。
利用 AI 从研究兴趣和现实问题中提炼研究方向，形成研究主题、研究问题及内容框架。
使用 AI 辅助完成数据导入、清洗、探索、统计建模、可视化和结果解释，形成可复现的分析流程。
沉淀可持续复用的 Prompt 模板、任务清单、文献笔记模板和数据分析脚本。
1. 课程概览
课程名称：
AI 赋能科研工作流与数据分析训练营
课程时间：
9月 26、27日
9:30-11:30、14:00-16:00
授课形式：
腾讯会议线上直播＋课后回放＋课程资料+答疑
报名方式：
扫码
报名
本课程优势：
全链闭环｜系统学习完整科研工作流
实战落地｜学完直接能用可复用
学术合规｜高效提速不踩科研坑
2. 授课团队
林老师，教授，经济学博士
近年来在 Journal of Business Research、Technological Forecasting and Social Change 等 SSCI/SCI 权威期刊发表高水平论文多篇，主持参与国家级、省部级课题6项。
3. 课前准备
安装并测试常用办公与科研软件，如浏览器、Zotero、Excel以及Python/R 环境（由课程技术人员提供统一配置说明）。
完成课程指定 AI 工具的账号注册、客户端安装和网络连通性测试。
准备一份个人研究兴趣或待解决问题的简要说明（约300字）。
准备5-10篇相关论文或一个初步关键词清单，用于文献课现场练习。
如需进行个人数据分析，建议准备一份已脱敏的 CSV、Excel 或统计软件数据文件；未准备数据者可使用课程示例数据。
4. 课程大纲
Day 1：建立 AI 科研工作流与文献研究能力
上午｜AI 工具使用与AI工作方法
学习目标：建立对主流 AI 工具能力边界的清晰认识，掌握一套可重复执行的 AI 任务工作法。
核心内容：
1. AI工具地图：通用大模型、搜索型 AI、科研型 AI、知识库工具、自动化与代码工具分别适合做什么。
2. 高质量提示词的基本结构：角色与目标、背景材料、约束条件、输出格式、评价标准与迭代要求。
3 .AI 任务工作法：定义问题、拆分任务、选择工具、提供上下文、生成初稿、交叉验证、人工决策、归档复用。
4. 多工具协作：让搜索、阅读、写作、知识库和代码工具在同一任务链中协同，而不是重复劳动。
5. 可靠性与合规：识别幻觉、核验事实与引用、保护敏感数据、保留研究过程和人工判断。
课程实操：选择一个真实工作任务，完成任务拆解、工具路由、提示词设计、结果校验和模板保存。
预计成果：
2—3个适用于个人科研或教学工作的 Prompt 模板。
一张个人 AI 工具地图及适用场景清单；
一份可复用的“AI 任务执行七步法”模板；
下午｜AI 查找论文、做阅读笔记与文献计量
学习目标：掌握从检索策略到精读记录、从文献数据整理到基础计量图谱的完整流程。
核心内容：
1. 从研究问题生成检索概念组、同义词、布尔检索式与中英文关键词，制定查全与查准策略。
2. 综合使用学术数据库与 AI 工具进行论文发现、引用追踪、相关文献扩展和来源核验。
3. 建立筛选标准：标题与摘要初筛、全文复筛、研究设计与证据质量判断，并记录排除理由。
4. AI 辅助精读与结构化笔记：研究问题、理论基础、数据与样本、方法、核心结论、局限、可借鉴点和可引用原文。
5. 文献管理与知识库：使用 Zotero 等工具完成去重、标签、分组、附件和笔记关联。
6. 文献计量入门：整理题录数据，分析年度趋势、核心作者/机构/期刊、关键词共现、合作网络与主题演化，并正确解读图谱。
课程实操：围绕个人主题形成一个小型文献集，完成检索、筛选、1篇精读笔记和一项基础文献计量分析。
预计成果：
一套可复用的中英文检索式和文献筛选记录；
一份结构化论文阅读笔记；
一个规范整理的文献库雏形；
1-2张文献计量图谱及简要解释。
Day 2：形成研究方案并用 AI 完成数据分析
上午｜AI 提炼研究方向、确定研究主题与内容框架
学习目标：能够用 AI辅助梳理研究机会、比较备选选题，并形成研究问题与论文内容框架。
核心内容：
1. 从个人兴趣、现实问题、理论争议、文献空白和数据条件中提炼候选研究方向。
2. 用 AI 制作“研究版图”：主要理论、关键变量、常见方法、代表性结论、争议点和潜在空白。
3. 研究主题筛选：从重要性、创新性、可行性、数据可得性、方法匹配度和伦理风险进行多维评估。
4. 将研究主题具体化为研究对象、情境、变量/概念、关系机制、边界条件和预期贡献。
5. 设计研究问题、研究假设或分析命题，检查逻辑一致性、概念清晰度与可检验性。
6. 搭建内容框架：引言、理论与文献、研究设计、结果、讨论与结论的逻辑链，并规划各部分证据需求。
课程实操：基于个人兴趣生成3个候选主题，完成评价比较，选定1个主题并绘制研究问题—理论机制—方法—贡献框架。
预计成果：
一份研究方向与研究机会说明；
一张候选主题评价矩阵；
一个明确的研究主题及2—4个研究问题；
一份论文内容框架或研究框架图。
下午｜AI赋能数据分析
学习目标：掌握 AI 辅助数据分析的标准流程，能够根据研究问题选择方法、生成并审查代码、解释结果和形成规范表达。
核心内容：
1. 分析任务定义：明确研究问题、变量、数据结构、分析单位、预期输出和判断标准。
2. 数据导入与质量检查：字段说明、缺失值、异常值、重复值、编码问题、样本分布与数据泄漏风险。
3. AI 辅助数据清洗和转换：生成 Excel 公式、Python/R/Stata 代码，逐步运行、解释、测试并保留日志。
4. 探索性分析与可视化：描述统计、分组比较、相关关系、分布和趋势图，避免图表误导。
5. 方法选择与建模：根据数据和问题理解回归、问卷信效度、面板模型、DID 或机器学习等常见路径的适用条件。
6. 结果诊断与稳健性：检查模型假设、共线性、过拟合、敏感性和替代设定，不以AI输出替代统计判断。
7. 结果表达与复现：自动生成规范表图、解释效应与不确定性、撰写方法和结果段落，并整理数据字典、脚本与版本记录。
课程实操：使用课程示例数据或个人脱敏数据，完成从数据检查到结果图表与文字解释的一轮可复现分析。
预计成果：
一份数据质量检查与清洗记录；
一套带注释、可重复运行的分析脚本或操作流程；
2-3张结果表图及规范解释；
一份方法与结果部分的写作提纲。
5. 教学组织与结业成果
教学方式：讲师演示、任务拆解、学员跟练、同伴互评与讲师点评相结合；原则上每次课均预留不少于一半时间用于实操。
课堂材料：工具清单、Prompt 模板、检索与筛选模板、文献笔记模板、选题评价矩阵、研究框架模板、示例数据和分析脚本。
结业成果：每位学员完成一套个人 AI 科研工作流包，包含工具与任务模板、文献研究成果、研究主题与框架，以及一份可复现的数据分析样例。
质量原则：AI 用于提升检索、组织、计算和表达效率；研究问题、证据判断、方法选择、结果解释与学术责任始终由研究者承担。
6.课程售后
课程退款
在课程未开始前，接受“7天无理由退款”，由于是知识付费，一旦直播课开始后，不接受退款。退款请联系客服。