科學(xué)研究的設(shè)計(jì)和實(shí)施是開展研究的重要部分。在以往的傳統(tǒng)課題研究時(shí)，研究者更多需要自己集思廣益架構(gòu)研究的內(nèi)容，現(xiàn)在可以尋找AI幫助。

AI通用模型進(jìn)行研究設(shè)計(jì)及實(shí)施規(guī)劃

輸入提示詞，打開深度思考和聯(lián)網(wǎng)模式進(jìn)行生成。

提示詞的框架：交代背景，課題名稱，角色，任務(wù)基于課題名稱和研究問題來拆解研究內(nèi)容，幫撰寫研究目標(biāo)和研究內(nèi)容，基本的格式的要求，并且提供一個(gè)例子

Background: 我現(xiàn)在正在撰寫四川省教育科學(xué)規(guī)劃課題申報(bào)書中研究目標(biāo)與研究內(nèi)容部分，課題名稱為[基于學(xué)習(xí)進(jìn)階理論的初中語文大單元教學(xué)評(píng)價(jià)體系構(gòu)建研究]

Role:你現(xiàn)在是一位教育領(lǐng)域內(nèi)的專家

Objectives:請(qǐng)基于我的研究課題名稱和研究問題[基于學(xué)習(xí)進(jìn)階理論的初中語文大單元教學(xué)評(píng)價(jià)體系構(gòu)建研究]，拆解研究內(nèi)容，幫我撰寫研究目標(biāo)和研究內(nèi)容。Results:要求如下:1.研究目標(biāo)和研究內(nèi)容--對(duì)應(yīng);2.研究目標(biāo)為一句話;研究內(nèi)容為一段話，300字左右，并寫出采用的研究方法;3.學(xué)術(shù)化語言表達(dá);4.研究內(nèi)容兩到四個(gè)為宜。

Example:研究目標(biāo):揭示無屏幕編程教育活動(dòng)對(duì)學(xué)前兒童計(jì)算思維能力的影響機(jī)制;研究內(nèi)容:探討無屏幕編程教育活動(dòng)在培養(yǎng)學(xué)前兒童創(chuàng)造性思維方面的作用，重點(diǎn)研究兒童在編程活動(dòng)中表現(xiàn)出的創(chuàng)新思維、發(fā)散思維和原創(chuàng)性等能力。本研究將采用案例分析、觀察記錄和訪談等方法，深入理解無屏幕編程如何為學(xué)前兒童提供創(chuàng)造性思維的發(fā)展空間，并識(shí)別影響創(chuàng)造性思維發(fā)展的關(guān)鍵教學(xué)要素。

生成的內(nèi)容包括：初步的研究目標(biāo)梳理和內(nèi)容設(shè)計(jì)。

秘塔AI進(jìn)行研究設(shè)計(jì)及實(shí)施規(guī)劃

在米塔AI搜索框內(nèi)輸入提示詞

米塔AI和DeepSeek（通用的大模型）工作邏輯不同。米塔AI首先圍繞研究的課題檢索文獻(xiàn)，根據(jù)當(dāng)前文獻(xiàn)現(xiàn)狀和查到的資料，再進(jìn)行撰寫。

米塔AI撰寫的研究目標(biāo)和內(nèi)容比較實(shí)，研究內(nèi)容跟研究的主題關(guān)聯(lián)性更強(qiáng)，是深入了解了主題的相關(guān)內(nèi)容，才能夠撰寫出來。通用型寫的內(nèi)容比較空洞，不涉及具體研究的實(shí)施和內(nèi)容。研究者綜合應(yīng)用兩種工具，因?yàn)橥ㄓ眯偷拇竽Ｐ蛯懙母袷椒浅?biāo)準(zhǔn)，米塔撰寫的內(nèi)容比較扎實(shí)的，所以可以把這兩種綜合起來使用。

人工智能輔助科研創(chuàng)新工作中有四大關(guān)鍵能力

第一AI思維。轉(zhuǎn)變觀念，把AI當(dāng)成科研合作伙伴，而不是單純工具。要習(xí)慣用人機(jī)協(xié)作思路做科研。比如選題時(shí)既發(fā)揮教育經(jīng)驗(yàn)，又借助AI大數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)研究方案時(shí)和AI一起頭腦風(fēng)暴。

第二判斷力。AI生成的內(nèi)容未必精準(zhǔn)，也未必完全貼合科研需求。比如推薦的文獻(xiàn)可能有偏差，撰寫的研究大綱可能不符合實(shí)際教學(xué)場(chǎng)景，這時(shí)就得靠我們用專業(yè)判斷修正，不能完全依賴AI，要做最終的把關(guān)人。

第三引導(dǎo)力。和AI交互，比如用指令生成內(nèi)容時(shí)，不能只隨便提要求，得主動(dòng)引導(dǎo)對(duì)話方向。比如想要小學(xué)語文學(xué)科無主題的研究方案，就要明確告訴AI需要包含研究目標(biāo)、方法、步驟，后續(xù)還要根據(jù)初步輸出進(jìn)一步調(diào)整指令。只有主導(dǎo)交互，AI的輸出才能更契合科研預(yù)期。

第四整合力。AI能提供新思路、新素材，但我們自身有教育知識(shí)和教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。比如AI基于大數(shù)據(jù)的學(xué)生學(xué)習(xí)分析方法，我們得把新技術(shù)思路與課堂觀察的學(xué)情分析結(jié)合，整合出更全面的研究方法?；蛘邔I生成的碎片化觀點(diǎn)與已有理論知識(shí)融合，重新構(gòu)建系統(tǒng)的科研內(nèi)容。

人和AI協(xié)作時(shí)哪些因素影響科研效果

第一個(gè)是輸入質(zhì)量，70%的影響來自人。跟AI下指令得把提示詞說準(zhǔn)說全、需求描述的清晰度要高。第二是基礎(chǔ)能力，80%的影響來自機(jī)器。這是AI本身的本事。一方面要看AI模型的能力邊界，比如有的AI專門訓(xùn)練過教育領(lǐng)域的內(nèi)容，生成教育科研相關(guān)的東西就更專業(yè)。另一方面看訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量，AI靠數(shù)據(jù)學(xué)本事，數(shù)據(jù)質(zhì)量好才能給更靠譜的支持。所以選AI工具時(shí)得看底子好不好。第三個(gè)是迭代優(yōu)化，這90%影響來自人。AI第一次給出的結(jié)果，不可能完美，這時(shí)候需要反饋和把控方向。比如AI生成了一個(gè)研究方案，你看了覺得行動(dòng)研究的階段劃分太籠統(tǒng)，得細(xì)化到每周做什么，這就是反饋的精準(zhǔn)度。你得告訴AI往哪個(gè)方向去改，這一步人類主動(dòng)去調(diào)整，讓AI越來越好。