《高效写论文：AI辅助学术论文写作》经典读后感有感

《高效写论文：AI辅助学术论文写作》是一本由郭泽德 / 赵鑫著作，人民邮电出版社出版的平装图书，本书定价：69.80元，页数：296，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《高效写论文：AI辅助学术论文写作》读后感(一)：试着用chatGPT做论文写作的助手

在阅读了这本书后，我对学术写作有了更深的理解，也了解到 AI 技术在学术写作中应用的潜力。

本书基于结构化思维的理念，详细介绍了如何利用 AI 辅助学术写作的各个流程，包括选题确定、文献综述撰写、理论框架和研究方法设计、正文组织、结论构建、初稿润色、标题摘要撰写和投稿等方面。通过应用 AI 工具，如数据查询、参考文献管理和语言润色等，可以大大提高学术写作的效率。

本书还提供了多样化的解决方案，读者可以根据自己的需求和目标选择适合的策略。无论是学生、教师、研究者还是对学术写作感兴趣的读者，都可以从中学到如何利用 AI 提升学术写作的技巧和影响力。

通过阅读这本书，我认识到 AI 辅助学术写作不仅可以节省时间和精力，还可以帮助我们更好地组织思路、提高文章质量。然而，AI 工具虽然有用，但仍然不能替代人类的批判性思维和独立思考能力。

总的来说，这本书为我打开了新的视野，让我认识到 AI 技术在学术写作领域的重要性和应用前景。在未来的学术写作中，我将尝试运用书中所提到的方法和工具，提升自己的写作效率和质量。

《高效写论文：AI辅助学术论文写作》读后感(二)：应该不再发愁怎么论文码字咯

经过一个假期，马上就要开学了。应届生们眼前最大的难题莫过于毕业论文和毕业答辩。这两年LLM大语言模型在各个领域展开了应用，学术圈也不例外。如果你正在发愁怎么完成论文选题，写作，润色，那这本小书说不定能给你提供些灵感。 本书分为九章，第一章简介了chatGPT为主的大语言模型，而第二章到第九章则依次介绍了论文从选题到结语各个步骤的辅助指南。包括整体框架式提问、演绎路径提问、归纳、结构化提问。 每章都根据学术论文写作该阶段的特点和成熟理论，提供了具体的理论研究结果，并从中提炼可选的提问方法，并通过实例告诉读者如何引导chatGPT给出想要的结果，并从结果中筛选出自己想要的答案。 以学术论文选题为例，提问时采用了“学术论文五步选题法”，根据常见的“顶天立地加两翼”的论文结构。本章依次讲解如何通过设计不同的提问，从LLM大语言模型中获取到自己所需的讯息。再依据OBTQP分析框架来确定具体的研究问题。 通读全书，我认为全书最重要的内容集中在第一章。ChatGPT本质上是一个生成式模型，用户提问，模型解答。然而绝大部分用户提问时并未考虑提问的技巧。本书的一大亮点在于对各种提问的理论和模型进行了详细的介绍。包括直线提问逻辑和循环引导逻辑，循环引导逻辑更适用于LLM的场景，包括归纳、演绎、以及进一步的循环提问。作者在第一章详细介绍了常用的提问逻辑、问题设计方法，不同的问题流以及相应的使用效果。接下来几章是根据将这些提问理论应用于学术写作中。只要读者熟练掌握第一章的精髓，活学活用，chatGPT就会焕发光彩，成为忠实可靠的学术辅助好帮手。 当然，chatGPT终究是工具，不能代替我们完成学术研究，也不能替我们毕业。活用工具是一方面，作为毕业生，也是要好好的沉下心做研究，交出让自己满意的学术成果来。

《高效写论文：AI辅助学术论文写作》读后感(三)：怎么用AI写论文？

从选题到框架设计、再到文献综述和正文的写作、图表制作、参考文献格式整理、摘要和关键词优化以及文章整体修改润色，AI都可以为我们提供很好的辅助，而用好AI工具，关键在于向AI发出准确的指令，并在对话中进行引导。这本书中，介绍了很多向AI提问和沟通的技巧： 1、直线提问型逻辑：直接向AI提出问题，没有提供额外背景信息。例如，直接问"特朗普是谁"。 2、循环引导型逻辑：通过归纳或演绎引导AI回答，例如“请基于SWOT模型，帮我分析一下ChatGPT”。 3、DAFE提问模型：这种提问方法包括四个步骤：Design（设计）：在提问前明确提问的目标，并设计获取预期目标效果的执行方式。Ask（提问）：根据设计的目标和方式，提出具体的问题。Feedback（反馈）：AI根据问题给出文字、表格、图像等不同形式的反馈。Evolve（调试迭代）：根据反馈结果，对问题进行更新和迭代，以获取更准确的回答。如果反馈不理想，可以从改进提问、改进答案、多次生成等角度进行调整。 4、背景角色法（RBOC模型）：向 AI工具说明用户的角色或者 AI工具需要担当的角色，然后告诉它需要进行的任务，这样 AI工具提供的答案就比较具体，针对性也强。常用的提问结构采用 RBOC模型，即担任角色R（role）、阐述背景B（background）、定义目标O（objectives）、给定条件C（condition）。 5、知识框架法：在提供背景角色的基础上，要求 AI工具按照既定的某个理论、框架、流程给出答案，这就框定了AI工具输出结果的结构。因为这些理论框架是经过验证的所以会总体上提升答案的质量。这种提问方式是演绎逻辑的运用。例如：你现在是一名传播专家，请通过5W传播框架，对直播的传播现象进行分析。 6、内容训练法：这是对归纳逻辑的运用。AI工具通过对某些文本内容、特点、结构等方面进行分析和模仿，可以生产出类似风格的内容。 7、角色教练法：提供背景角色和知识框架，可以改变用户和 AI工具的位置，使 AI工具充当提问者。对用户进行提问甚至是逼问，可以促使用户深入思考，以处理一些问题。这种提问方式是演绎和归纳并行，难度较大。