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课程培训
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AI 驱动的科研方法论变革与效能提升培训
培训目标： 1. 建立科研场景下使用 AI 的基本认知，掌握任务拆解、提示设计、结果校验和迭代优化的通用方法。 2. 形成工具选型能力，能够根据文献检索、写作、数据分析、图表绘制、代码执行等不同任务选择合适的工具形态。 3. 理解 Agentic AI（代理式 AI）与 AI Agent（AI 代理）的关系和区别，并能判断“对话生成”与“自主执行”分别适合什么任务。 4. 掌握 AI 嵌入科研全流程的常见工作方法，提高选题论证、文献研读、实验设计、数据处理和论文产出的效率。 5. 了解科研图表的两类生产方式：可复现的数据图表与生成式的机制/流程/概念示意图，并掌握 Nano Banana 等图像生成工具的合规使用边界。 6. 建立结果核验与风险意识，减少虚假引用、错误统计、幻觉内容、错误标注及未经授权的数据处理。 参训对象： • 高校及科研院所教师、科研人员、博士后、研究生。 • 承担科研项目管理、项目申报、成果管理、学术传播等工作的相关人员。 • 具备基本计算机操作能力即可；课程不要求预先掌握编程 培训内容： 模块一：AI 科研基本功 1. 提示词五步法：把“问一句”升级为“交付一个任务”
• 重点讲解如何把“帮我写一段”改写为有输入、有边界、有格式、有验收条件的任务描述。 • 通过正反例说明：提示词越长不等于效果越好，关键在于信息完整、约束清楚、输出可检查。 2. 工具选型：按任务选工具，不按热度选工具
• 文献类工具可结合 Elicit、Consensus、Connected Papers、Semantic Scholar 等形成互补检索。 • 通用模型可用于写作、解释与结构整理；涉及数据和代码时，应保留原始数据、代码版本和运行记录。 • 模型名称不是选型的核心，科研任务的证据要求、可复现要求和数据敏感度才是核心。 3. Agentic AI（代理式 AI）与 AI Agent（AI 代理）：概念、差异与场景 本节新增为核心认知内容。 重点解决一个常见误区：把“能生成内容的模型”和“能代表用户执行任务的代理”当成同一种工具。
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