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    • 写好论文(思维模型与AI辅助应用)
      • 作者:学君|责编:牟桂玲
      • 出版社:人民邮电
      • ISBN:9787115640598
      • 出版日期:2024/05/01
      • 页数:223
    • 售价:23.92
  • 内容大纲

        本书基于学术研究领域,创新性地将学术写作的思维模型与AI辅助工具相结合,为读者提供了一套全新且实用的学术写作方法,旨在助力读者提高学术写作的质量和水平。
        本书共9章,每章都聚焦一个特定的思维模型。这些模型包括“顶天立地加两翼”结构模型、选择和确定研究单位的三角模型、OBTQP研究问题模型、细化研究维度的思维罗盘模型、推导文献综述“GAP”的破界创新模型、匹配研究理论的勾连信号模型、适配研究方法的画布模型、非共识研究观点模型和深入解决问题的U型思维模型。对于每个模型,书中都有详细的背景介绍、拆解步骤、应用方法和案例分析,确保读者能够全方位地理解并实际应用这些模型,从而真正掌握学术写作的思维精髓和实践要诀。
        本书适合学术研究人员、研究生、博士生等需要撰写学术论文的人阅读,也适合对学术研究感兴趣、希望深入了解其思维方式和研究方法的读者阅读。。
  • 作者介绍

        学君(郭泽德),AI学术教育平台“学术志”创始人,AI学术训练营发起人,北京信息科技大学教师,北京市优秀博士毕业生,出版《写好论文》《高效写论文:AI辅助学术论文写作》等著作,担任多本学术期刊编委。
  • 目录

    第一章  认知论文结构的“顶天立地加两翼”模型
      第一节  模型背景:用结构思维和模型思维高效解决问题
      第二节  模型拆解:学术论文写作的顶层视角
      第三节  模型应用:结构拆解、可视化加工与写作实操
      第四节  AI辅助下的模型实操与案例拆解
      第五节  本章练习
    第二章  选择和确定研究单位的三角模型
      第一节  模型背景:研究对象的结构
      第二节  模型拆解:选择和确定研究单位的执行流程
      第三节  模型应用:选择和确定研究单位的准备工作
      第四节  AI辅助下的模型实操与案例拆解
      第五节  本章练习
    第三章  提炼和描述研究问题的OBTQP模型
      第一节  模型背景:研究问题是一个“玄学”?
      第二节  模型拆解:研究问题的五个核心要素
      第三节  模型应用:研究问题的来源与类型
      第四节  AI辅助下的模型实操与案例拆解
      第五节  借助AI工具绘制主体问题结构图
      第六节  本章练习
    第四章  细化研究维度的思维罗盘模型
      第一节  研究维度:论文结构和研究深度的决定要素
      第二节  模型拆解:研究维度的六个解释向度
      第三节  模型应用:研究维度的多重影响因素
      第四节  AI辅助下的模型实操与案例拆解
      第五节  本章练习
    第五章  推导文献综述“GAP”的破界创新模型
      第一节  模型背景:文献综述基本流程与综述对象
      第二节  模型拆解:基于破界创新模型推导研究文献“GAP”
      第三节  模型应用:破界创新模型的多重影响因素
      第四节  AI辅助下的模型实操与案例拆解
      第五节  本章练习
    第六章  匹配研究理论的勾连信号模型
      第一节  模型背景:理论的边界及应用类型
      第二节  模型拆解:勾连信号模型的六个层次
      第三节  模型应用:来自研究者自身的影响
      第四节  AI辅助下的模型实操与案例拆解
      第五节  本章练习
    第七章  适配研究方法的画布模型
      第一节  模型背景:研究方法发展的历程
      第二节  研究方法影响要素
      第三节  模型拆解与应用
      第四节  AI辅助下的模型实操与案例拆解
      第五节  本章练习
    第八章  创新研究观点的非共识研究观点模型
      第一节  模型背景:从众、共识与创新
      第二节  模型拆解:寻找不一致同意的正确观点
      第三节  模型应用:非共识研究观点模型的执行流程
      第四节  AI辅助下的模型实操与案例拆解
      第五节  本章练习
    第九章  深入解决问题的U型思维模型

      第一节  模型背景:“见路不走”与第一性原理的哲学思考
      第二节  模型拆解:挖掘本质问题
      第三节  模型应用:U型思维模型的四个关键步骤
      第四节  AI辅助下的模型实操与案例拆解
      第五节  本章练习
    后记

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