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内容大纲
本书以“AI赋能社科类科研”为主题，系统地探讨人工智能对社会科学研究范式的重构。全书分为三篇，共十七章及附录：第一篇阐述科研范式从传统到智能的演进逻辑；第二篇展示AI在选题、文献综述、研究设计、数据分析与论文写作中的实践路径；第三篇聚焦科研思维重塑、科研伦理与未来格局、全球视野下的智能科研。书中结合真实案例，呈现AI在科研流程中的增强方式，并通过思考题引导读者理解AI的价值与局限。
本书可作为高校科研方法课程、AI通识课或研究人员的参考读本，帮助读者在智能时代提升科研效率与思维深度。 -
作者介绍
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目录
第一篇 理论基础与范式转型
第一章 社会科学研究范式的演进
第一节 社科研究的特点与传统方法
第二节 范式变迁与方法论多元化
第三节 传统方法的局限与数字化动因
第二章 信息化与数字科研的兴起
第一节 数字工具如何重组科研流程
第二节 网络检索与数据库的普及
第三节 信息化与数据化的汇合：社会科学的方法论更新
第三章 人工智能+科研的兴起
第一节 AI4SS的兴起：科研范式的转向
第二节 人机协同：社会科学研究的新范式
第三节 增强搜索：AI科研的核心机制
第二篇 AI赋能的科研流程实践
第四章 研究主题的选定及优化
第一节 研究主题的传统方法与基础
第二节 AI赋能的研究主题选定
第五章 文献检索与综述撰写
第一节 文献检索的传统路径与经验
第二节 AI赋能的文献检索与信息整合
第六章 研究问题与研究假设的生成
第一节 研究问题与假设的提出方式
第二节 AI赋能的研究问题与假设提出
第七章 研究设计与方法选择
第一节 研究设计的基本模式
第二节 AI赋能的研究设计与方法选择
第八章 引言的构成与撰写
第一节 引言的结构与功能
第二节 AI赋能的引言写作
第九章 数据收集与调查实施
第一节 数据收集的传统路径与经验
第二节 AI赋能的数据收集工具开发
第十章 量化研究的数据分析与结果呈现
第一节 量化研究的经典方法
第二节 AI赋能的量化数据分析与可视化
第十一章 质性研究的数据分析与解释
第一节 质性研究的传统方法
第二节 AI赋能的质性数据分析与文本解读
第十二章 研究结论的撰写与升华
第一节 结论的结构与写作方式
第二节 AI赋能的结论写作
第十三章 全文润色与投稿准备
第一节 全文润色的要点与方法
第二节 AI赋能的全文润色
第十四章 学术成果的呈现与传播
第一节 学术成果汇报与期刊发表
第二节 AI赋能的学术成果传播
第三篇 未来展望与思维重塑
第十五章 AI时代的科研思维重塑
第一节 目标导向与整体统筹
第二节 计算机逻辑与迭代优化
第三节 融合型科研思维
第十六章 科研伦理与未来格局
第一节 人机协作与学术责任
第二节 数据共享与知识公共性
第三节 智能偏见与学术公正
第十七章 全球视野下的智能科研
第一节 跨学科整合的趋势
第二节 AI赋能的国际合作
第三节 全球科研新格局与开放合作
结语 人工智能之于科研，旨在拓展人类的共同心智
附录 AI辅助论文写作实操案例
参考文献
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