夜雨聆风
如今，AI已经渗透到学术写作的各个环节，越来越多的人在开启论文写作时，第一反应就是打开AI工具，让它帮忙想几个选题。这种做法看似高效，实则暗藏风险。
如果只是输入几个关键词让AI随机罗列方向，得到的多半是泛泛而谈、已被反复讨论过的旧题。这样用来写作只会产出更多内容空泛的平庸论文。
有效的方法是先由研究者自己初步确立感兴趣的研究领域和大致问题方向，通过多轮对话不断打磨研究方向，比如先让AI梳理领域内的研究热点与空白，再逐步聚焦到具体问题。
那么，如何提供有效背景信息、进行多轮追问引导AI真正挖掘出具有学术价值和创新潜力的研究方向？
为此，闻刊科研邀请到苏州大学副教授、北京师范大学博士后——侯浩翔老师，于5月22日19:00-21:00为大家带来《大模型时代的科研选题：方法、工具与案例》，将从领域全景扫描、文献深度挖掘到创新选题生成与评估等方面，结合实操演示和工具盘点，破解论文选题信息过载、创新不足等痛点。
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主讲导师：侯浩翔
苏州大学副教授，北京师范大学博士后。担任《教育研究》、《中国电化教育》、《现代远程教育研究》、《研究生教育研究》等期刊评审专家，《现代大学教育》、《中国人民大学教育学刊》等期刊青年编委，累计在《教育研究》、《华东师范大学学报(教育科学版)》、《Asia Pacific Education Review》等SSCI、CSSCI期刊发表论文40余篇，主持国家、省部级重点课题、高校课题等多项。
1.科研选题的“痛点”与 AI“破局”
2.AI 赋能科研选题的核心原理与技术基础
3.AI 赋能科研选题的全流程实操
4.常用 AI 选题工具盘点与使用技巧
5.AI 选题的局限性、伦理问题与未来展望
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本次讲座旨在帮助大家掌握大模型时代 AI 赋能选题的全流程方法。通过多轮追问、跨域联想与降维测试，激发深层创新，打磨出既新颖又扎实的高质量选题，真正提升投稿竞争力与发表成功率。
