研究所的 AI 論文生產線
從模糊想法到 150 字嚴謹摘要
為大專院校與研究所量身打造的 AI 學術寫作工作坊——六站式研究藍圖，讓 AI 成為加速器，將思緒提煉為具體研究貢獻
你不是寫不出論文，是想法還沒被提煉
每位研究生心裡都有一團「原始口語想法」——「我覺得這個現象很值得研究，但不知道怎麼寫成論文……」。學術寫作要求的卻是明確的研究問題、理論基礎、文獻共識落差與具體學術貢獻。
AI 負責將混亂重塑為結構。這堂課提供一條標準化製程：六個站點、七個免費工具，把直覺轉化為一段 150 字的嚴謹摘要。學員不是聽完就忘，而是帶著自己的研究題目走完整條生產線。
六站式研究藍圖
在正確的研究階段，投入正確的自動化工具。每一站都有明確的輸入、輸出與 Key Action。
第一站｜Claude 確定研究問題
貼上原始口語想法，用「身份＋任務＋字數＋讀者＋格式」框架，產出三個候選研究問題。Key Action：挑選最「具體、可查證」的問題作為起點。
第二站｜Consensus 尋找文獻缺口
輸入肯定句查詢，儀表板直接顯示學術界共識比例。贊成極高→找新角度；嚴重分歧→正是研究切入的最佳時機。
第三站｜Connected Papers ＋ SciSpace
文獻關係圖譜「打地基、找熱點」：經典源頭建立理論框架，最新論文告訴你學界正在吵什麼。SciSpace 滑鼠選取→白話解讀，不被術語卡關。
第四站｜NotebookLM 整合分歧證據
多篇 PDF 丟進去，一句話整理「共同發現」與「觀點不一致」。The Golden Insight：文獻間的分歧點，往往就是論文可以切入補充的黃金地帶。
第五站｜Claude 轉換學術語氣
同一段話產出三版本：保守描述版／點出理論落差版／強調貢獻版。人類總編輯法則：拿到三版本後，由研究者親自判斷微調。
第六站｜Zotero 錨定學術證據
瀏覽器外掛一鍵歸檔書目，將 AI 生成的論點與真實存在的文獻鎖死。CRUCIAL RULE：查證是不可外包的事，每一筆引用都必須親眼確認。
4 小時工作坊，帶著題目來、帶著摘要走
- 開場示範：傳統搜尋 vs AI 工作流的速度對比
- Claude 把口語想法提煉成可查證的研究問題
- Consensus 查學術共識、找文獻缺口
- Connected Papers 畫出知識地圖、SciSpace 啃下硬文獻
- NotebookLM 整合多篇文獻的共識與分歧
- Claude 三版本學術改寫＋人類總編輯微調
- Zotero 引用歸檔，論點錨定真實文獻
- 實戰演練：每位學員完成自己的 150 字摘要初稿
下課帶走的，不是筆記——是一條生產線
📝 自己的 150 字摘要初稿
用自己的研究題目在課堂完成，含研究問題、理論基礎與預期貢獻。
🗺️ 六站式 SOP 與 Prompt 模板
每一站的操作步驟與提示詞模板，論文每一章都能重複使用。
🧰 七大免費工具清單
Claude／Consensus／Connected Papers／SciSpace／NotebookLM／Perplexity／Zotero，免費版即可完成全流程。
🔄 Before / After 改寫範例
口語版到學術版的對照範例庫，寫作卡關時隨時對照。
AI 學術研究的三大鐵律
這堂課不教「讓 AI 代寫論文」，而是建立負責任的 AI 研究素養——這也是課程能放心引進校園的原因。
AI 是加速器，不是代筆者
人類始終是「總編輯」，負責判斷方向與挑選版本。
查證不可外包
AI 負責摘要與比較，但最終引用的數據與文獻，必須由研究者親眼確認。
跨領域通用
這套流程不僅適用於論文，更是未來職場高階知識整理的核心能力。
合作方式
課程內容可依對象深淺調整——大學部以「完成第一份報告摘要」為目標，研究所以「論文章節產出」為目標。
莊宛真 Carol
逢甲大學 EMBA 數位創新與管理碩士。本身就是進行中的研究者——課堂全程以自己的真實研究題目示範每一站操作，教的是每天真正在用的研究工作流，不是紙上談兵。
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