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前言
第一章　　AI大模型：论文写作工具的革新 1
第一节　AI大模型概述 1
一、基础概念 1
二、AI大模型的工作原理与技术基础 3
第二节　常用AI大模型及其特色 5
一、DeepSeek 5
二、KIMI 6
三、秘塔AI 6
四、橙篇AI 7
五、通义千问 8
六、讯飞星火 9
七、智谱清言 9
八、ChatGPT 10
九、Gemini 11
十、Claude 12
第三节　AI大模型辅助论文写作的应用场景 13
一、AI大模型辅助选题策划 13
二、AI大模型辅助文献检索与文献阅读 14
三、AI大模型辅助文献综述 15
四、AI大模型辅助数据分析与数据可视化 16
五、AI大模型辅助论文润色与论文修改 17
六、AI大模型辅助论文评审与发表 18
第四节　AI大模型辅助论文写作的底层逻辑与
　　　　　　伦理规范 18
一、AI大模型辅助论文写作的技术支撑 19
二、AI大模型辅助论文写作的应用逻辑 20
三、AI大模型辅助论文写作的伦理规范 22
四、AI大模型辅助论文写作的发展路径与未来展望 25
第二章　　学术提示词基础及撰写技巧 28
第一节　学术提示词 28
一、学术提示词概述 28
二、学术提示词的结构要素 30
第二节　高质量的学术提示词的撰写策略 31
一、学术提示词的撰写策略 32
二、学术提示词撰写的常见问题与误区 39
第三章　　AI辅助论文选题策划 43
第一节　论文选题的基本理论 43
一、选题的理解 43
二、知名学者与普通研究人员的选题立场 44
三、选题的逻辑步骤 44
第二节　确立和细化研究主题 46
一、研究主题的理解 46
二、AI辅助学科研究热点主题提取 47
三、AI辅助研究主题的缩小 51
第三节　研究问题的提出和优化 54
一、研究问题的理解 54
二、AI大模型赋能研究问题的提出 57
第四节　研究方法匹配 65
一、研究方法的理解 65
二、AI辅助研究方法匹配 67
第五节　理论视角与研究思路设计 71
一、AI辅助理论框架匹配 71
二、AI辅助研究思路设计 74
第六节　AI赋能选题评估 77
一、AI赋能选题评估概述 77
二、AI辅助选题评估实践 78
第四章　　AI辅助文献检索与文献综述 82
第一节　AI辅助文献检索概述 82
一、AI辅助文献检索的概念 82
二、常用的AI文献检索工具 83
三、AI辅助文献检索实践 87
第二节　AI辅助文献阅读 90
一、AI辅助文献阅读概述 90
二、常用的AI辅助文献管理与文献阅读工具 94
三、AI大模型辅助文献阅读的功能 98
第三节　AI赋能文献综述撰写 104
一、文献综述概述 104
二、AI辅助文献综述案例实操 109
第五章　　AI辅助研究方法实现 121
第一节　AI辅助研究方法的技术逻辑 121
一、AI辅助研究方法实现的技术逻辑 121
二、研究方法分类 123
第二节　AI辅助数据采集与预处理 126
一、网络爬虫的设计与实现 126
二、调查问卷的设计 129
第三节　AI辅助质性研究方法 134
一、质性访谈大纲的设计 134
二、AI辅助质性研究方法实践 138
第四节　AI辅助量化研究方法 143
一、量表查找与设计 143
二、问卷数据分析与检验 148
三、数据处理与分析 151
第五节　AI辅助文本挖掘与分析 161
一、文本关键词的提取 161
二、文本主题抽取 163
三、命名实体识别与关系抽取 164
四、文本情感分析 168
第六节　AI辅助科研绘图 170
一、科研绘图概述 170
二、生成绘图代码 171
三、AI辅助结构化表示类的科研绘图 175
第六章　　AI辅助论文结构化写作 185
第一节　引言的写作 185
一、引言概述 185
二、AI大模型辅助引言写作 185
第二节　AI大模型辅助正文部分写作 190
一、概念界定 190
二、论据查找 193
三、文本扩写 196
四、结果讨论与分析 198
第三节　AI辅助结语部分撰写 202
一、结语概述 202
二、AI大模型辅助结语撰写 203
第四节　文本润色及修改的AI应用 211
一、文本逻辑与结构润色 211
二、语法错误检测与修正 215
三、语言风格调整 217