高校骨干教师班第七期 | 课程内容精彩回顾

八月蝉鸣，求知正当时。

科研是高校教师专业成长的重要组成部分。从学术论文发表到科研项目申报，从理论体系构建到研究成果创新，每一项工作都对教师的知识储备、研究能力和学术素养提出了更高要求。

与此同时，人工智能技术的快速发展，也正在重塑传统科研模式。如何借助新技术优化研究流程？如何在海量文献中寻找有价值的研究切口？又该如何将理论思考转化为具有创新性的学术成果？

带着这些科研实践中的现实问题，第七期高校骨干教师研修班于8月顺利开展。

本期研修围绕科研工作的核心环节展开，涵盖AI辅助基金申报、理论思维训练、学术问题发现、论文选题设计以及AI时代的学术创新与论文发表等内容。五位专家从不同角度切入，为学员带来兼具理论深度与实践价值的专题分享。

科研项目申报是一项综合性工作，既要求研究者具备清晰的学术思路，也需要将研究价值、创新内容和实施方案准确呈现。一份申报材料如何做到重点突出、逻辑严谨？面对繁杂的资料整理和文本撰写工作，AI又能提供哪些帮助？

围绕这些问题，信息学院杨波教授开展了《用AI写出能立项的申报书》专题分享。

课程以基金项目的申报与评审为主线，首先分析了申报材料的评价逻辑。杨波教授指出，申报书需要在有限的篇幅内充分展示课题的研究价值，使评审者能够迅速理解项目的核心问题与创新所在。因此，选题定位、研究背景、创新内容、研究方法及前期积累等要素，都需要形成相互支撑的论证关系。

在具体写作环节，他将申报书拆分为十大组成部分，分别是课题名称、研究背景、文献综述、研究目标、研究意义、研究内容、研究方法、研究步骤、创新点和参考文献。

针对各个模块的写作特点，杨波教授结合实际案例，展示了Prompt提示词的设计方法，以及如何通过AI进行内容生成、结构调整和文本完善。学员由此能够更加直观地理解，如何将初步的科研想法转化为具体指令，再通过多轮交互逐步形成完整的申报内容。

除文字写作之外，课程还拓展至科研辅助工具的应用，包括Gemini科研绘图提示词设计、AI辅助科研五步工作流，以及不同科研工具的功能特点与使用场景。

对于AI应用过程中可能出现的信息失真问题，杨波教授也进行了重点提醒。特别是在文献引用方面，必须通过正规渠道检索原始资料，对DOI及文献信息进行逐项核验，不能直接将AI生成的内容视为可靠的学术依据。

他还强调了科研活动中的合规要求：研究资料和数据需要做好保密工作，涉及AI辅助的内容应按照相关规定进行声明，所有文献引用都必须经过人工核实。

通过本次分享，学员进一步了解了AI参与课题申报的具体方式，也对如何在效率提升与学术规范之间建立合理边界有了更加清晰的认识。

在学术写作中，掌握规范的表达方式固然重要，但真正具有学术价值的研究，往往还需要建立在深入的理论认识之上。

同样面对一组研究材料，为什么不同研究者会得出不同的认识？如何避免论文停留在表面描述，而是进一步揭示现象背后的内在规律？

《当代外语研究》编辑部杨枫教授以《理论思维是人文社科学术研究与论文写作的重要素养》为题，从理论思维的作用机制出发，帮助学员认识理论能力在学术研究中的基础性价值。

讲座指出，理论思维并非单纯的概念理解，而是贯穿研究全过程的重要能力。它既能够帮助研究者从复杂现象中发现问题，也能够推动研究者提炼学术观点、建立解释体系，并在既有知识基础上实现创新。

围绕这一主题，杨枫教授将理论思维具体归纳为六种能力：

为了进一步说明理论思维如何转化为具体研究能力，他还将学术思考划分为三个层次。

在经验层面，研究者需要识别现象、发现问题，并将现实观察转化为研究对象；在机制层面，则要进一步分析现象产生的原因，探究内在联系，建立相应的解释模型；在哲学层面，需要对基本概念和既有认知进行反思，进而推动研究视角乃至理论范式的更新。

三个层次由浅入深，相互关联，共同推动研究从经验认识走向理论探索。

对于如何建立稳定的理论思维能力，杨枫教授特别强调了三个方面：阅读经典著作、坚持学术写作、开展跨学科交流。

理论素养需要长期积淀。通过系统阅读积累思想资源，通过持续写作训练分析与表达能力，再借助跨学科交流拓宽认知边界，研究者才能逐步形成更加成熟的理论体系。

对于青年教师而言，确定研究方向只是科研工作的第一步。真正困难的地方在于，如何将一个宽泛的研究兴趣转化为边界清晰、具有研究价值的具体问题。

人文学院李天峰老师以《从问题到选题——学术研究中问题意识的培养与聚焦路径》为题，围绕研究对象的确定、学术问题的提炼以及研究视角的创新，分享了系统的选题思路。

讲座首先从学术职业发展的角度展开，将学术生涯划分为探索期、成长期、上升期、高原期与退出期五个阶段。

李天峰老师认为，研究者需要根据不同阶段的职业特点规划学术发展，尤其是青年教师，应当主动建立自己的学术生态地图。通过了解领域内的代表性学者、重要期刊、科研机构及学术会议，持续跟进学科发展动态，为后续研究积累必要的信息资源。

随后，课程将重点转向选题实践。

针对研究对象容易过于宽泛的问题，李天峰老师提出了一个结构化分析公式：

研究单位可以从人、物、事、理、模五个方面进行考虑；限定词则主要涉及时间、地点及具体情境；研究维度则进一步明确观察和分析对象的具体角度。

通过不同要素之间的组合，研究者能够逐步缩小研究范围，使研究对象更加明确。

关于如何判断研究对象是否具有创新空间，他提出：

这一观点强调，学术创新可以来自研究对象的变化，也可以来自研究维度的更新。即使研究对象本身并不陌生，只要能够引入新的分析角度，仍然有机会形成新的研究价值。

在研究视角的构建方面，李天峰老师介绍了四种主要路径：借助现有理论建立分析框架、选择特定学科或学派作为研究立场、自主设计新的分析框架，以及通过关系比较寻找研究切入点。

通过相关顶刊案例，他进一步展示了不同研究视角在论文论证中的实际作用。

在课程的后半部分，李天峰老师还对论文标题的表达方式进行了归纳，介绍了类型化、进程化、文学化、观点化和问题化五种结论呈现形式。

与此同时，他从具体方法、适用性验证和可行性验证三个维度，讲解了研究方法的选择与判断。

本次讲座将选题问题拆解为一系列可以理解和操作的步骤，帮助学员认识到：研究创新并非单纯追求新颖，而是在明确研究边界的基础上，找到更有解释力的研究视角。

研究方向明确之后，如何进一步提出具体问题？怎样从已有文献中找到尚未解决的学术争议？又该如何判断一个选题是否具备实际研究价值？

经济管理学院刘西川老师以《论文选题——要求、难点及路径》为题，围绕论文选题的基本构成、常见问题及创新路径进行了深入讲解。

课程首先对选题过程中涉及的五个基本层次进行了梳理：研究对象、研究问题、理论、假说与题目。

刘西川老师指出，这五个层次之间存在紧密联系。研究者不能仅仅停留在研究对象的选择上，还需要进一步明确研究问题，寻找相应的理论依据，形成合理的研究假说，最终通过论文题目准确呈现研究内容。

针对论文选题中的常见问题，他结合具体研究情境，对多种容易出现的错误做法进行了分析。

例如，有些研究仅通过调整现有模型的假设来制造创新；有些论文刻意构造缺乏现实依据的理论对立；还有一些研究涉及大量影响因素，却没有明确的核心问题。此外，机械拼接不同模型、根据已有数据反向组织研究结论等做法，也容易削弱论文的逻辑完整性。

那么，一个合格的学术选题应当具备哪些条件？

刘西川老师提出了五项基本要求：具体性、目的性、创新性、框架性和可行性。

其中，创新性是选题价值的重要体现。研究者需要在充分了解已有成果的基础上，找到现有研究尚未充分解释的部分，并据此提出新的研究思路。

针对如何从文献中发现研究问题，他重点介绍了四个关键环节：

为帮助学员理解上述方法，刘西川老师还结合《管理世界》相关论文进行了案例分析，展示如何通过文献之间的比较与辨析，逐步发现研究空间。

此外，课程还通过论文标题修改案例，说明如何调整题目中的信息结构，使研究对象、核心观点和论证逻辑得到更加准确的呈现。

从文献阅读到问题提炼，再到研究假说的形成，本次课程帮助学员进一步掌握了学术选题的内在逻辑，为提高论文研究的针对性与创新性提供了方法参考。

人工智能的出现，不仅改变了科研工具的使用方式，也对学术创新、知识生产和论文评价体系产生了深远影响。

在AI技术日益普及的今天，研究者应当如何认识人工智能的作用？哪些科研工作可以交由AI辅助完成？面对学术期刊日益严格的评价标准，又该如何提高论文的学术质量？

艺术学院教授、博士生导师，《东南大学学报（哲学社会科学版）》创刊主编徐子方教授以《AI时代的学术创新与论文写作》为题，结合自身高校教学与学术期刊工作经验，带来了一场关于人工智能与学术发展的专题分享。

课程从人类知识生产方式的历史变化切入，分析了人工智能带来的新一轮技术变革。

徐子方教授指出，印刷术促进了知识传播，互联网拓宽了知识获取渠道，而人工智能正在进一步改变知识的生成方式。这种变化不仅提高了信息处理效率，也为学术研究带来了新的工具与思维方式。

围绕AI的科研应用，他从四个方面展开分析：效率解放、认知延伸、民主化平权和创新催化，系统梳理了人工智能对学术工作的积极影响。

但技术进步并不意味着没有风险。

徐子方教授指出，AI应用可能引发五方面的问题：一是原创性受到挑战，标准化生成内容容易形成所谓的“AI腔”；二是研究者可能因过度依赖工具而削弱自身认知能力；三是AI检测等学术评价工具可能出现使用失序；四是知识生成过程可能存在结构性偏向；五是论文署名、引用、审查及教学活动中可能产生新的伦理争议。

针对这些问题，他提出，人机协作应当建立在透明性、可问责性、教育性与包容性等基本原则之上。

对于人文艺术领域的研究者而言，AI的影响还涉及学科本身的价值定位。

徐子方教授认为，人的生活经验、情感体验和主体意识，是人文研究不可替代的重要基础。人工智能可以帮助研究者开展大规模文本分析、跨文化比较以及视听媒介研究，但不能替代人类对文化意义与社会经验的深层理解。

在这一背景下，人文学者也需要重新认识自身角色，从传统的知识垄断者逐步转向知识与意义的引导者。

谈到AI代写现象时，他用“用代跑器跑马拉松”作比喻，提醒学员不能因为工具的便利而放弃独立思考与学术能力的培养。

随后，课程进一步聚焦论文写作，梳理了高质量学术论文所需要的四项关键能力：

结合C刊主编的工作经验，徐子方教授还详细介绍了学术论文“三审制”的基本流程，并对不同审稿环节的筛选机制进行了说明。

在论文评价方面，他总结了五项重要标准：

其中，创新性是学术论文获得认可的重要基础。

针对投稿过程中容易出现的不足，他还从期刊定位、摘要撰写、文献综述、逻辑论证及学术规范等方面提出建议，并提醒学员正确看待论文退稿，通过持续修改和完善提高论文质量。

从AI技术的合理应用，到学术创新能力的培养，再到高水平期刊的审稿要求，本次课程为学员提供了理解当代学术研究与论文发表的新视角。

科研能力的提升，既需要长期的知识积累，也需要科学的方法指导。

本期研修班从人工智能辅助科研入手，逐步延伸至理论思维、问题意识、选题创新与学术发表，五场专题分享覆盖了科研工作中的多个重要环节。

从课题申报书的结构设计，到理论思维的系统训练；从研究对象的精准定位，到文献综述中的问题发现；再到AI时代的学术规范与C刊投稿策略，课程既关注科研实践中的具体难题，也注重培养研究者独立思考与持续创新的能力。

随着人工智能技术不断发展，高校教师既需要主动学习和运用新工具，也需要持续夯实理论基础、提升学术判断能力，在技术辅助与自主研究之间建立合理的协作关系。

以专业赋能科研，以交流促进成长。

未来，我们将继续围绕高校教师的科研发展需求，整合优质师资与学术资源，推出更多具有针对性和实用性的专题课程，为教师科研能力提升与学术成果创新搭建交流学习平台。