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关于举办“AI赋能论文写作、数据分析与投稿全流程实战营”的通知
关于AI赋能论文写作、数据分析与投稿全流程实战营的函
一、课程基本信息
二、时间地点
2026年11月5日-9日福州市
三、课程定位
Codex / Claude Code：用于拆解研究任务、生成和修订代码、辅助撰写论文内容、处理数据、生成图表、检查全文一致性，以及将分析结果转化为规范学术表达。 Skill：将高频科研任务封装为可复用能力模块，例如文献综述、研究问题设计、数据清洗、统计分析、论文润色、期刊匹配、Cover Letter 撰写等。 MCP：连接本地文件、文献库、R、Python、Stata、数据库和其他科研工具，使 AI 能够在授权范围内调用真实工具、读取真实材料、执行真实分析任务。 辅助科研工具：用于文献发现、引文网络识别、PDF 阅读、知识库管理、引用管理、期刊筛选与写作支持，例如 Consensus、SciSpace、Open Knowledge Maps、IMA、Zotero 等。
四、总体目标
理解 Codex、Claude Code、Skill、MCP 在科研中的角色边界、协作方式和风险控制原则。 搭建适合自己学科和研究任务的 AI 科研工具组合。 将模糊的研究兴趣转化为可研究的问题、研究目标、研究假设或技术路线。 使用 AI 与文献工具完成研究空白识别、核心文献梳理和研究框架设计。 建立基础文献知识库，并据此撰写引言、文献综述、方法或结果章节的初稿。 用 MCP 调用 R、Python、Stata 等工具，完成从数据清洗、描述统计到回归、因果识别或机器学习的分析流程。 对 AI 辅助生成的内容进行事实核查、引用核查、方法审查和学术规范审查。 完成目标期刊初筛、投稿邮箱或投稿系统信息检索、标题摘要优化、Cover Letter 与投稿材料清单。 沉淀个人可复用的 Prompt 模板、分析脚本模板、论文审查清单与投稿工作流。
五、适用学科与任务
1. 理工类
2. 医学与公共卫生
3. 人文社会科学
4. 交叉学科
六、课前准备
安装并测试 Codex、Claude Code 或课程指定的 AI 编程与研究助手环境。 完成 MCP、R、Python、Stata 或其他课程指定分析环境的基础连通性检查；不具备 Stata 的学员可使用 R 或 Python 完成同类练习。 注册并登录必要的文献与知识管理工具，例如 Zotero、IMA、SciSpace、Consensus 等。 准备一个明确或初步明确的个人研究主题，包括研究背景、研究对象、潜在研究问题、已有资料和预期成果。 准备 10—20 篇核心文献，形式可以是 PDF、DOI、题录信息、EndNote/Zotero 导出记录或已有文献综述。 如有数据，准备脱敏后的 Excel、CSV、SPSS、Stata 或其他可用数据文件；医学和涉及敏感信息的项目必须使用合规脱敏数据。 每位学员准备一台可联网的电脑，并提前安装课程所需软件与插件。
七、课程安排
第一天：AI 科研工作流、工具生态与提示词实战
上午：认识Codex、Claude Code、Skill 与 MCP
模块一：科研工作流全景与工具分工
从“提出问题”到“完成投稿”的科研任务链条。 AI 在选题、阅读、写作、编程、统计、图表、审稿和投稿中的作用。 生成式 AI 的能力边界：辅助研究，而不是替代研究者的学术判断。 常见风险：虚构文献、错误引文、代码看似可运行但方法不成立、统计解释失真、数据隐私泄露、投稿伦理问题。 不同学科的典型工作流差异。 如何选择“对话式工具、代码型工具、知识库工具、专业数据库工具、统计软件”，而不是盲目堆叠工具。
模块二：Codex 与 Claude Code 的科研使用逻辑
Codex 与 Claude Code 的基本定位、典型界面与任务模式。 如何将模糊需求改写为可执行科研任务。 文件、文件夹、代码、数据表、文献和写作任务如何组织。 如何让 AI 先完成任务规划，再执行具体操作。 如何要求 AI 输出“步骤、假设、代码、结果解释、限制条件和下一步建议”。 如何建立研究项目文件夹：研究说明与研究问题、原始文献与阅读笔记、数据与变量字典、分析脚本、图表与结果、论文草稿、投稿材料。 AI 生成内容的版本控制、修改痕迹保留与可追溯性管理。
模块三：Skill 的概念、安装与科研场景调用
Skill 的定义：将某一类可重复科研任务封装为标准化能力。 Skill 与普通提示词的差异。 科研场景中的高频 Skill：文献检索与关键词扩展、文献摘要与证据表提取、研究问题与研究假设生成、论文大纲生成、数据清洗与变量检查、描述统计与可视化、回归分析与结果表生成、审稿意见模拟、期刊匹配与 Cover Letter 撰写。 Skill 的输入、输出、约束条件和质量检查点。 个人科研 Skill 清单的设计方法。
模块四：MCP 的科研连接能力
MCP 的基本逻辑：让 AI 在授权条件下连接文件、工具、代码环境、统计软件和数据库。 MCP 在科研中的典型应用：调用本地或云端文件；调用 Python、R、Stata 执行分析；读取数据字典、代码本和研究日志；管理文献、引用和结果文件；将分析结果自动回填至论文草稿。 数据安全、最小权限和敏感资料处理原则。 MCP 不是“自动替你做研究”，而是提升研究任务协同与可复现性的基础设施。
上午实操任务
建立个人研究项目目录与任务看板。 完成一次“研究任务拆解”对话。 选择并配置 1—2 个高频科研 Skill。 形成个人 AI 科研工作流草图。 完成一份“工具—任务—产出—核查方式”对应表。
上午成果
个人科研项目工作区。 常用 Skill 清单及调用场景说明。 AI 科研任务拆解模板。 MCP 工具连接与使用边界清单。 一份个人 AI 科研工作流图。
下午：论文写作工具生态与提示词工程
模块五：文献发现、阅读与研究空白识别工具
文献检索与研究趋势识别的基本策略。 从“大而泛的关键词”到“可检索的概念组合”。 使用文献发现工具识别核心概念与同义表达、高被引基础文献、最新研究趋势、关键作者和研究团队、理论脉络与方法脉络、争议点与潜在研究空白。 工具协同示例：Consensus 用于快速获取面向研究问题的证据线索；SciSpace 用于辅助阅读、解释论文结构和术语；Connected Papers 用于识别论文之间的关联网络；Open Knowledge Maps 用于梳理主题聚类与研究版图；IMA用于基于个人资料构建可追溯的阅读与问答环境；Zotero / EndNote 用于管理引用、标签、笔记和格式。
模块六：知识库与写作工具的协同
文献知识库的最小可用结构：文献信息、研究问题、研究对象与样本、理论基础、核心变量或核心概念、研究方法、主要发现、局限性、可借鉴之处。 如何从“堆 PDF”转化为“可被写作调用的证据库”。 如何建立文献矩阵、概念矩阵、理论比较表和证据表。 Word、LaTeX、PPT、draw.io 等工具与 AI 的协同边界。 引文格式管理、文献真实性核验和学术规范要求。
模块七：面向科研任务的提示词工程
高质量科研提示词的六要素：角色与学科背景、研究任务、已知材料、输出格式、方法与约束、核查与不确定性说明。 常用提示词结构：“先分析，后输出”“先提问澄清，再生成方案”“输出多个备选方案并比较”“只基于提供材料，不补造事实”“逐条标注证据来源和待核验内容”。 三类低质量提示词及修正方法：任务过于宽泛；没有提供研究情境；没有明确输出标准和学术边界。 如何用“反向提示词”审查 AI 输出：检查逻辑跳跃、虚构引用、概念混用、因果结论是否超出证据范围、语言是否符合目标期刊风格。
下午实操任务
基于个人主题完成一轮关键词扩展与文献发现。 选择并整理 5—10 篇核心文献。 建立个人文献矩阵或阅读笔记模板。 设计 3 组可复用的提示词：文献检索与研究空白识别；文献阅读与结构化笔记；论文段落写作与事实核查。 通过 Codex 或 Claude Code，对一篇文献或一组文献进行结构化处理。
下午成果
个人科研工具组合清单。 初步核心文献池。 文献知识库或文献矩阵雏形。 研究型 Prompt 模板包。 一份基于真实文献的研究空白初步判断。
第二天：研究方向、论文框架与AI 辅助写作实战
上午：提炼研究方向、主题与研究框架
模块一：从研究兴趣到可发表研究问题
区分研究领域、研究主题、研究问题、研究目标和研究假设。 什么是“值得研究”的问题：具有理论空白、方法空白、情境空白、数据空白或实践价值；能够获得研究材料、样本、数据或实验条件；能够在课程周期后继续推进。 理工类、医学类、人文社科类的研究问题构造差异。 从实际问题、临床问题、工程问题、政策问题、理论争议和数据异常中提炼问题。 使用 AI 进行多方案发散，再由研究者进行筛选与收敛。
模块二：文献驱动的研究空白与创新点识别
如何避免“伪创新”和“把研究空白写成口号”。 文献比较的四个维度：研究对象或样本；理论与概念；数据与方法；研究结论与解释。 用证据支持研究空白，而不是仅由 AI 主观判断。 将研究空白转化为研究贡献。 贡献表述模板：理论贡献、方法贡献、数据贡献、情境贡献、实践或政策贡献。
模块三：研究设计与论文框架
论文的基本逻辑链：现实或理论问题、既有研究、研究缺口、研究问题、理论或技术框架、数据与方法、结果、讨论与贡献。 人文社科常用框架：理论框架、概念模型、研究假设、变量关系、访谈或案例分析框架。 医学常用框架：PICO、研究对象与纳排标准、暴露与结局、混杂因素、研究设计与统计计划。 理工类常用框架：问题定义、技术路线、算法/模型方案、实验设计、评价指标、对照实验与结果分析。 如何使用 AI 生成框架备选版本，并通过导师、文献和数据可行性进行修订。 论文大纲与章节任务分解方法。
模块四：研究内容与实施计划
将研究框架转化为“可执行研究内容”。 明确每一章要回答什么问题、使用什么材料、形成什么证据。 建立研究变量表、概念表、实验变量表或编码表。 识别数据来源、研究对象、样本量、实验条件和伦理要求。 形成研究时间表与风险预案。
上午实操任务
通过 AI 对个人选题进行澄清与聚焦。 生成 3 个可选研究问题，并完成可行性比较。 从已有文献中识别研究空白。 形成研究目标、研究问题、研究假设或技术目标。 绘制初步理论框架、概念模型或技术路线图。 输出论文一级、二级大纲。
上午成果
明确的研究主题说明。 1—3 个经过筛选的研究问题。 研究空白与创新点说明。 研究框架图或技术路线图。 论文详细大纲与章节任务表。 数据、样本、实验或材料准备清单。
下午：结合Codex 与 Claude Code 撰写论文内容
模块五：从文献知识库到论文段落
如何让 AI “基于文献证据写作”，而非自由生成。 引言的核心结构：背景与问题重要性；研究现状；关键缺口；研究问题与贡献；文章结构。 文献综述的核心结构：概念界定；理论发展；研究脉络；主要发现与争议；研究空白。 方法章节的核心结构：研究设计；数据来源或实验条件；研究对象/样本；变量或指标；分析方法；伦理与可复现性说明。 理工、医学、人文社科在写作风格与证据表达上的不同要求。
模块六：Codex / Claude Code 驱动的写作流程
建立“章节写作任务卡”：章节目标、已有证据、需要引用的文献、必须回答的问题、目标字数、语言风格、禁止生成的内容。 用 AI 生成段落前的提纲和论证链。 用 AI 生成初稿后的人机协作修订：结构修订、逻辑修订、证据修订、语言修订、引用修订。 使用代码型助手管理 Markdown、Word、LaTeX、BibTeX、表格、图注和版本差异。 如何将结果表、图片、统计输出转化为论文中的规范文字。
模块七：可信写作与学术规范审查
AI 写作的可用范围与不可替代部分。 严禁直接采用未经核查的文献、数据、统计结论和引文。 如何要求 AI 标记：已有证据支持的表述；需要补充文献的表述；推测性表述；需要研究者确认的专业判断。 引文真实性、DOI、作者、期刊、年份、页码及格式核查。 避免不当改写、拼接式写作和过度依赖 AI。 医学研究的患者隐私、伦理审批、临床证据等级与研究报告规范。 理工研究的实验可重复性、代码可复现性和图表可追溯性。 人文社科研究的概念准确性、理论解释与情境化分析。
下午实操任务
每位学员在自己的项目中至少完成以下一项，并建议完成两项： 撰写引言初稿或引言核心段落。 撰写文献综述的一个小节。 撰写研究设计或方法章节框架。 撰写技术路线、实验方案或模型设计说明。 撰写研究假设和理论分析部分。 将已有图表或预期结果转写为“结果描述”模板。 对 AI 生成内容进行一次文献、逻辑与引用核查。
下午成果
引言、文献综述、方法或技术路线中的至少一个可用初稿片段。 论文写作任务卡模板。 基于证据的写作提示词模板。 文献真实性与引用核查清单。 个人论文初稿目录与写作推进计划。
第三天：MCP 数据分析、初稿审查与投稿准备
上午：通过MCP 调用 R、Python、Stata 完成数据分析
模块一：AI 驱动的数据分析工作流
数据分析不是“让 AI 跑代码”，而是从研究问题出发建立分析计划。 完整分析流程：明确研究问题和分析目标；理解数据结构与变量含义；数据导入和质量检查；缺失值、异常值和重复值处理；变量构造与编码；描述性统计和可视化；模型选择；稳健性、敏感性或验证分析；结果解释与论文表达。 如何让 Codex / Claude Code 先解释分析逻辑，再生成 R、Python 或 Stata 代码。 如何将分析过程保存为可复现脚本、日志和结果文件。
模块二：MCP 调用 R、Python 与 Stata
MCP 与分析环境连接的基本思路。 何时选择 R、Python 或 Stata：R 适合统计建模、可视化、医学统计、结构方程与可重复报告；Python 适合数据清洗、机器学习、文本分析、自动化处理和复杂数据；Stata 适合面板数据、计量模型、DID、政策评估和社会科学实证研究。 通过自然语言指令驱动分析的正确方式：说明数据位置和格式；解释变量含义与研究问题；指定模型与关键假设；要求输出可运行代码；要求解释结果、列出诊断步骤和可能问题。 避免“黑箱统计”：每一段代码和每一个结论都必须由研究者理解、验证和记录。
模块三：从描述性统计到复杂模型
基础必修：数据理解、清洗与描述性统计
数据导入与变量类型识别。 数据质量检查。 缺失值处理、异常值识别与重复记录检查。 连续变量、分类变量、等级变量的描述性统计。 分组比较、交叉表、相关分析与基础可视化。 表 1、基线特征表、变量描述表和图表的生成。 描述统计结果的规范写法。 路径一：问卷、量表与结构方程模型
·问卷数据清洗。
·信度分析与效度分析。
·探索性与验证性因子
分析的基本逻辑。
·结构方程模型的适用情境。
·模型拟合、路径系数、中介与调节效应的基础解释。
·结果表格、路径图与论文表达。
路径二：回归、面板数据与因果识别
·线性回归、Logit/Probit、Poisson 等模型的基本选择逻辑。
·控制变量、内生性、共线性和异方差等常见问题。
·面板数据与双向固定效应。
·双重差分（DID）的核心假设与平行趋势检验。
·稳健性检验、安慰剂检验、异质性分析。
·避免将相关性直接表述为因果关系。
路径三：医学与健康数据基础分析
·病例、队列、横断面数据的常见结构。
·连续型、二分类、计数型和生存结局的模型选择思路。
·混杂因素、分层分析与敏感性分析。
·临床意义与统计显著性的区别。
·结果报告中的样本流程图、基线特征、效应量与置信区间表达。
路径四：机器学习与文本/复杂数据分析
·机器学习适合解决什么问题，不适合解决什么问题。
·监督学习与无监督学习的基本概念。
·训练集、验证集、测试集与交叉验证。
·常见模型：线性模型、树模型、随机森林、梯度提升、聚类、文本分类。
·评价指标：准确率、精确率、召回率、AUC、RMSE、MAE 等。
·特征重要性、模型解释和过拟合风险。
·机器学习结果如何转化为学术论文中的方法与结果表述。
·上午实操任务
·导入一份样例数据或个人脱敏数据。
·生成数据字典、数据质量报告与清洗建议。
·完成描述性统计表和至少一种可视化图表。
·根据个人学科选择一种进阶分析路径。
·通过 MCP 调用 R、Python 或 Stata，生成可运行分析脚本。
·生成“分析方法—代码—结果—解释—局限性”五位一体的分析记录。
上午成果
·数据清洗与质量检查记录。
·变量字典或分析说明书。
·描述性统计表与基础图表。
·至少一份可复现的 R、Python 或 Stata 分析脚本。
·回归、SEM、DID、医学统计或机器学习的示例结果。
·方法与结果章节的写作模板或初稿段落。
下午：初稿审查、期刊筛选与投稿准备
模块四：论文初稿的系统审查
·从“写完初稿”到“具备投稿条件”的差距。
·全文审查的六个维度：研究问题是否清楚且重要；题目、摘要、引言、方法、结果、讨论和结论是否逻辑一致；文献是否真实、相关、充分且格式规范；方法是否与研究问题匹配，结果是否支持结论；图表、变量、样本量、模型和术语是否前后一致；是否存在夸大结论、因果误判、重复表达、AI 幻觉或学术不规范风险。
·用 Codex / Claude Code 执行“多角色审查”：领域专家视角、方法学审稿人视角、语言编辑视角、期刊编辑视角、统计审稿人视角。
·如何将审查意见分类为“必须修改、建议修改、待核查、无需采纳”。
·不盲从 AI 审稿意见：最终判断仍由作者和导师完成。
模块五：目标期刊筛选与投稿策略
·目标期刊筛选的基本原则：研究主题匹配度、文章类型匹配度、目标读者匹配度、方法和数据层级匹配度、开放获取费用与出版周期、期刊数据库收录与学术信誉、投稿难度与个人时间安排。
·识别掠夺性期刊和不可靠征稿信息。
·如何查看期刊 Aims & Scope、投稿指南、文章类型、格式要求和伦理要求。
·投稿邮箱、编辑部联系方式和投稿系统信息的规范查找方式：优先使用期刊官网的 Contact、Editorial Office、Submission 或 Author Guidelines 页面；以期刊官网与出版社页面为准，避免使用不明来源邮箱；区分“投稿系统提交”“编辑部咨询”和“预投稿咨询”三类场景。
·是否需要预投稿咨询，以及如何写简洁专业的 Presubmission Inquiry。
模块六：投稿材料与终稿准备
·标题优化：准确、具体、可检索，不夸张。
·摘要优化：背景、目的、方法、结果、结论的完整链条。
·关键词选择：学科规范词、数据库检索词和核心概念词。
·Cover Letter 的基本结构：稿件标题与文章类型；研究问题与核心发现；与期刊范围的匹配理由；创新性与潜在价值；原创性、未一稿多投、作者同意、利益冲突等声明。
·投稿前材料清单：主文稿、标题页、摘要与关键词、图表及图注、补充材料、数据可用性声明、伦理审批或知情同意说明、作者贡献声明、利益冲突声明、Cover Letter、推荐/回避审稿人信息（如期刊要求）。
·投稿后可能遇到的情形：送审前拒稿、外审意见、大修、小修、拒稿后改投。
·如何使用 AI 辅助回复审稿意见，但不替代作者对每条意见的实质回应。
下午实操任务
·对个人论文框架、已有初稿或课堂生成文本进行一次系统审查。
·使用“多角色审稿”提示词生成修改建议，并完成筛选与修订。
·根据个人研究主题建立 3—5 本目标期刊的比较表。
·从期刊官网或出版社页面确认投稿方式、投稿入口或编辑部联系方式。
·完成一个英文标题、结构化摘要框架和关键词清单。
·完成 Cover Letter 初稿。
·制定个人后续 30 天论文推进与投稿计划。
下午成果
·论文初稿审查报告。
·全文一致性与学术规范核查清单。
·3—5 本目标期刊比较表。
·期刊投稿方式、编辑部邮箱或投稿系统信息记录表。
·优化后的标题、摘要结构和关键词。
·Cover Letter 初稿。
·投稿材料清单。
·个人 30 天论文修改与投稿行动计划。
八、课程特色
·全流程贯通：不将 AI 工具、论文写作和数据分析割裂教学，而是沿着一篇论文或一个真实研究项目的完整生命周期推进。
·工具服务研究：Codex、Claude Code、Skill 与 MCP 均围绕明确科研任务使用，而非停留在功能展示层面。
·学科可分流：共用科研工作流与写作原则，数据分析和研究设计环节按理工、医学、人文社科的实际需求提供不同路径。
·强调可复现：保留数据处理逻辑、分析脚本、模型假设、输出文件和修改记录，降低“AI 黑箱”风险。
·强调可核查：文献、引用、数据、代码和结论均设置人工核验环节，避免 AI 幻觉和不当学术使用。
·强调真实产出：每半天都有明确交付物，课程结束后可继续扩展为毕业论文、期刊论文、项目申报前期材料或团队研究方案。
九、拟邀师资
任老师：拥有管理学博士学位，现为南方省属重点高校副教授。其教学与科研工作长期围绕企业管理、环境管理、数字化转型、环境可持续发展及企业社会责任（ESG）展开，研究重点集中于企业创新与可持续发展的实现路径。在研究方法方面，任老师具备扎实的训练与丰富的应用经验，熟悉扎根理论、Citespace文献计量分析、民族志研究、问卷调查、结构方程模型（SEM）、层次分析法（AHP）、面板计量分析以及QCA组态研究等多种方法，并能根据管理学不同课题的特点灵活选用。迄今主持或参与省部级课题5项，在SSCI/SCI期刊发表论文6篇，同时担任Journal of Product Innovation Management等十余家国际期刊的匿名审稿人，在学术评审方面积累了良好的专业经验与声誉。
十、参会费用
（一）培训费3680 元/人，食宿统一安排，费用自理，培训以线上、线下形式同步进行。
（二）培训结束，您将获得专属电子版结业证书，可作为继续教育学时证明。
（三）报名联系方式
联系人：杨老师18513155369（同微信）
电子邮箱：450902623@qq.com
（扫码报名）
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