Lợi nhuận:
- Khả năng thu hẹp một chủ đề rộng thành một câu hỏi có thể nghiên cứu cụ thể bằng cách thêm dân số, bối cảnh và trọng tâm
- Khả năng tự tìm nguồn từ cơ sở dữ liệu và sử dụng trí tuệ nhân tạo để chỉ tổng hợp các bản tóm tắt thực tế mà nó thu thập được
- Khả năng xác minh mọi tài liệu tham khảo được đề xuất bởi trí tuệ nhân tạo với DOI và kiểm tra sự tồn tại và loại bỏ nguồn giả mạo
Mọi nghiên cứu xã hội đều bắt đầu bằng một câu hỏi. Một câu hỏi nghiên cứu hay là một câu hỏi có thể trả lời được, có giới hạn và có ý nghĩa về sự tò mò: "Tại sao một số người trẻ lại quay lưng lại với chính trị?" chứ không phải là một yêu cầu mơ hồ như "Những lý do khiến sinh viên đại học trong độ tuổi từ 18-25 không tham gia bầu cử địa phương là gì?" Một câu hỏi cụ thể như: Sau câu hỏi, có hai nhiệm vụ: xem xét tài liệu - tức là thu thập và đọc một cách có hệ thống những gì đã được viết trước đó về chủ đề của bạn - và thiết lập một khung khái niệm - tức là xác định lý thuyết nào (cấu trúc tư duy có hệ thống giải thích các sự kiện xã hội) và các khái niệm mà bạn sẽ hiểu được nghiên cứu của mình. Trong phần này, bạn sẽ học cách sử dụng AI trong ba công việc này; nhưng bạn sẽ học cách giữ an toàn mà không rơi vào nguồn giả mạo.
Đây là phần của toàn bộ mô-đun cần được chú ý nhiều nhất. Bởi vì ôn tập văn học là nhiệm vụ mà AI tạo ra nhiều ảo giác nhất. Nếu bạn bảo AI "đặt tên các nguồn về chủ đề này", nó có thể tạo ra các bài báo, tác giả, năm tháng trông có vẻ thật nhưng không tồn tại. Vì vậy, nguyên tắc vàng: AI không khám phá tài liệu, nó xử lý tài liệu bạn tìm thấy. Tìm nguồn là công việc của cơ sở dữ liệu học thuật (các bộ sưu tập xuất bản có thể tìm kiếm được như Google Scholar, Web of Science, TR Index, YÖK Thesis, kho lưu trữ riêng của các tạp chí); AI tổng hợp các văn bản bạn tìm thấy.
Từng bước: từ câu hỏi đến khung
1. Thu hẹp câu hỏi nghiên cứu. Bắt đầu với một chủ đề rộng (ví dụ: “phương tiện truyền thông xã hội và sự cô đơn”) và thu hẹp nó bằng cách thêm dân số (ai), bối cảnh (ở đâu, khi nào) và trọng tâm (chính xác thì bạn tò mò về điều gì). AI rất hữu ích trong việc tạo ra 5-6 câu hỏi cụ thể thay thế từ một chủ đề; Tùy thuộc vào bạn để quyết định cái nào đáng để điều tra.
2. Trích xuất các khái niệm chính. Xác định từng khái niệm quan trọng trong câu hỏi của bạn (ví dụ: “sự cô đơn”, “vốn xã hội”, “sự loại trừ kỹ thuật số”). AI rất giỏi trong việc tạo ra các tên thay thế và thuật ngữ tìm kiếm cho một khái niệm; Điều này làm phong phú thêm việc tìm kiếm cơ sở dữ liệu của bạn.
3. Tìm cho BẠN nguồn. Tìm kiếm cơ sở dữ liệu với các thuật ngữ chính và tải xuống bản tóm tắt và văn bản đầy đủ của các bài báo có liên quan. Đừng bảo AI “tìm tài nguyên”; Hãy tự mình thu thập tài nguyên.
4. Tổng hợp bằng AI. Đưa ra những bản tóm tắt thực tế mà bạn đã thu thập được cho AI và rút ra những phát hiện, mâu thuẫn và lỗ hổng chung. Điều này tăng tốc nhiệm vụ so sánh hàng chục bản tóm tắt từng cái một.
5. Thiết lập khung khái niệm. Dựa trên những phát hiện này, hãy quyết định xem bạn sẽ sử dụng lý thuyết nào để đọc nghiên cứu của mình. AI có thể giải thích một lý thuyết bằng ngôn ngữ đơn giản; Tùy thuộc vào bạn để quyết định cái nào phù hợp với câu hỏi của bạn.
Thận trọng: Không sử dụng bất kỳ tài liệu tham khảo nào do AI tạo ra mà không tìm và xác nhận DOI của nó (mã định danh đối tượng kỹ thuật số - ID vĩnh viễn được cấp cho mỗi ấn phẩm học thuật) trong cơ sở dữ liệu. Chỉ vì nó "có vẻ đáng tin" không có nghĩa là nó có thật; AI tạo ra hàng giả thuyết phục một cách chính xác.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Thu hẹp câu hỏi. Một sinh viên nghĩ ra một chủ đề lớn như "nhập cư và danh tính". Ông yêu cầu AI rút ra 6 câu hỏi phụ cụ thể; Trong đó, anh chọn câu hỏi “Việc sử dụng tiếng mẹ đẻ và mối quan hệ thân thuộc của thanh niên nhập cư thế hệ thứ hai”. Chủ đề lớn này được rút gọn thành một câu hỏi có thể nghiên cứu cho một luận án kéo dài 4 tháng.
Trường hợp 2 - DOI giả. Một nhà nghiên cứu đã truy vấn 12 tài liệu tham khảo do YZ gọi chung là DOI đưa ra. 3 trong số 12 DOI không dẫn đến bất kỳ ấn phẩm nào hoặc dẫn đến một bài báo hoàn toàn khác. AI đã tạo ra DOI giả cho các tạp chí thật. Việc kiểm tra hàng loạt đã loại bỏ 3 nguồn giả mạo này.
Trường hợp 3 - Phát hiện khoảng trống. Một nhóm đưa ra 22 bài tóm tắt thực tế cho AI và hỏi “câu hỏi nào chưa được nghiên cứu?” YZ chỉ ra rằng hầu hết các nghiên cứu đều tập trung vào các thành phố lớn, trong khi bối cảnh nông thôn hầu như không bao giờ được đề cập đến. Nhóm nghiên cứu đã biến khoảng cách này thành cơ sở cho câu hỏi nghiên cứu của riêng họ.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Thu hẹp câu hỏi nghiên cứu:
Vị trí: [chủ đề rộng]. Rút ra cho tôi 6 câu hỏi nghiên cứu xã hội học cụ thể có thể nghiên cứu được từ chủ đề này. Đảm bảo nội dung, bối cảnh và trọng tâm được nêu rõ ràng trong mỗi câu hỏi. Thêm ghi chú bên cạnh mỗi câu hỏi "Định lượng, định tính hay hỗn hợp đều phù hợp?" Gửi câu hỏi dưới dạng gợi ý; Tôi sẽ đưa ra lựa chọn.
2) Tạo thuật ngữ tìm kiếm (tôi sẽ tìm nguồn):
Tạo các từ đồng nghĩa và thuật ngữ liên quan mà tôi có thể sử dụng trong tìm kiếm cơ sở dữ liệu cho các khái niệm sau: [khái niệm 1], [khái niệm 2]. Cung cấp tương đương tiếng Thổ Nhĩ Kỳ và tiếng Anh. Đề xuất chuỗi tìm kiếm mẫu bằng toán tử boolean(AND/OR). Khuyến nghị nguồn; Chỉ cần đưa ra các thuật ngữ tìm kiếm.
3) Tổng hợp văn học (chỉ với những văn bản tôi cung cấp):
Bên dưới mình dán tóm tắt 10 bài [M1]-[M10]. CHỈ dựa trên những điều này, một bảng sẽ đưa ra: (1) những phát hiện được thống nhất, (2) những phát hiện trái ngược nhau, (3) cách tiếp cận phương pháp luận, (4) những khoảng trống. Trong mỗi dòng, hãy cho biết văn bản đó dựa trên [M#]. Không thêm bất kỳ tài nguyên bên ngoài nào.
4) Kiểm tra lô xác minh nguồn:
Đối với mỗi bản ghi trong danh sách tham khảo bên dưới, hãy thu thập các trường cần xác thực trong bảng: tác giả, năm, tên sách, tạp chí, DOI. Nếu bạn không chắc chắn về bất kỳ lĩnh vực nào, hãy viết "PHẢI ĐƯỢC XÁC MINH". Nếu bạn hoàn toàn không biết tài liệu tham khảo nào, đừng bịa ra; Viết "không xác định". Danh sách: [tại đây]
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Liệt kê 10 bài viết quan trọng nhất về bất bình đẳng kỹ thuật số với thư mục.
Điều này trực tiếp mời AI trang điểm. Mô hình tạo ra 10 nguồn không tồn tại nhưng có vẻ thực tế; Bạn không thể xác nhận bất kỳ trong số họ.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: trợ lý tổng hợp. Dưới đây tôi dán phần tóm tắt của 9 bài tôi đã sưu tầm được. Nhiệm vụ của bạn là vạch ra (1) điểm chung của 9 nghiên cứu này, (2) chúng mâu thuẫn với nhau ở điểm nào, (3) các phương pháp chúng đã sử dụng và (4) những câu hỏi vẫn chưa được giải đáp. Chỉ sử dụng những văn bản này; Liên kết từng xác nhận quyền sở hữu với nguồn bằng [M#]. Tóm tắt: [tại đây]
Sự khác biệt: AI không còn "tìm" tài nguyên nữa, nó chuyển tài nguyên thực tế của bạn thành bản đồ tổng hợp có thể đọc được.
Bình luận văn học: nghề nào là của ai
Sân khấu
AI có thể
người đàn ông phải làm
Thu hẹp chủ đề
Tạo câu hỏi thay thế
Lựa chọn câu hỏi
Cụm từ tìm kiếm
Từ đồng nghĩa, dịch thuật
Chiến lược tìm kiếm
tìm nguồn cung ứng
- (rủi ro bịa đặt)
Quét cơ sở dữ liệu
đọc tóm tắt
Tóm tắt nhanh
Đánh giá chất lượng
tổng hợp
Bản đồ phát hiện chung/mâu thuẫn
Bình luận và lựa chọn
xác minh nguồn
Chỉnh sửa danh sách kiểm tra
Xác nhận DOI/thực thể
Những lỗi thường gặp
- Yêu cầu tài nguyên từ AI. Tìm tài liệu là công việc của cơ sở dữ liệu; AI làm được điều đó.
- Không xác nhận DOI. Ngay cả DOI trông giống thực tế cũng có thể là giả; hỏi từng người một.
- Tuân thủ mù quáng một lý thuyết duy nhất. Phát hiện này sẽ đặt ra khuôn khổ chứ không phải thành kiến của bạn.
- Nhảy khoảng cách. Một câu hỏi nghiên cứu hay sẽ phù hợp với khoảng trống trong tài liệu; Hãy tìm kiếm điều này một cách có ý thức.
- Sao chép tổng hợp như hiện tại. Không trình bày bản tóm tắt về AI dưới dạng phân tích của riêng bạn; Quay trở lại các nguồn và đọc cho chính mình.
Tóm lại
Xương sống của nghiên cứu; Đó là một câu hỏi rõ ràng, một bài đánh giá tài liệu trung thực và một khung khái niệm phù hợp. AI là công cụ hỗ trợ mạnh mẽ trong việc thu hẹp câu hỏi, tạo cụm từ tìm kiếm, tổng hợp các bản tóm tắt thực tế mà bạn thu thập và xây dựng danh sách xác minh. Nhưng bạn tìm thấy nguồn, bạn xác nhận từng tham chiếu, bạn chọn khung và bạn thực hiện diễn giải. Cái bẫy lớn nhất trong lĩnh vực con người là nguồn giả; Quy tắc rất rõ ràng: AI không khám phá tài liệu mà nó xử lý những gì bạn tìm thấy.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chọn một chủ đề nghiên cứu. Tạo 6 câu hỏi cụ thể thay thế bằng AI và chọn một câu hỏi. Tự mình tìm kiếm cơ sở dữ liệu và thu thập ít nhất 8 bài tóm tắt thực tế. Đưa những bản tóm tắt này cho AI bằng mẫu “tổng hợp văn học” và tạo ra bản đồ những phát hiện, mâu thuẫn và khoảng trống chung. Cuối cùng, nếu có bất kỳ tài liệu tham khảo nào mà AI gợi ý khi bắt đầu quá trình, hãy xác minh tất cả chúng bằng DOI và báo cáo có bao nhiêu là giả mạo.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi thu hẹp câu hỏi nghiên cứu theo dân số, bối cảnh và trọng tâm.
- [ ] Tôi đã tự mình thu thập tài nguyên từ cơ sở dữ liệu, tôi không yêu cầu AI.
- [ ] Tôi đã kiểm tra DOI/sự tồn tại của từng tài liệu tham khảo.
- [ ] Tôi chỉ thực hiện việc tổng hợp dựa trên những tóm tắt thực tế và có tham khảo nguồn.
- [ ] Tôi đã chọn khung khái niệm dựa trên những phát hiện.