演講主題：研究入門ABC：複眼思考與獨立研究
演講日期：2014年09月10日
演講講者：溫宏斌教授
授權條款：Creative Commons BY-NC-SA 3.0
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做一個好研究，寫一篇好論文-研究生新訓講堂
主講人：林孟彥（國立臺灣科技大學企業管理系教授） 臺科大企管系林孟彥教授，林教授於臺科大多年來開授研究方法課程，其中包含論文寫作與提升論文品質高度相關的Word 功能介紹，成為臺科大熱門課程。本次希望藉由林教授所累積的深厚研究與教學經驗，為即將展開研究之旅的新生們，以及正在路上的研究生們，帶來一場精采的學術饗宴，聆聽先行者如何於這段旅程中，穩紮穩打又隨時保持創意與彈性的面對未來的挑戰。
如何寫論文5分鐘系列講座01 論文的三段式結構-北美老劉Dr. Liu ResearchTIPS
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• 如何寫論文5分鐘系列講座
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論文怎麼寫？歡迎來到Dr.Liu的5分鐘系列講座。
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2.
引言的邏輯解析
3.
研究選題的三種途徑
4.
確立研究目標的兩個原則
5.
文獻綜述的兩個基本點
6.
閱讀文獻的兩個階段
7.
閱讀文獻的三要三不要
8.
用故事邏輯寫文獻綜述
9.
文獻分析的三種邏輯推理方法
10.
如何從文獻推出自己的論點
11.
用結構化思維構思文章
12.
如何分解和精選研究目標
13.
通過文獻檢索細化研究目標
14.
定義和描述研究目標
15.
如何寫研究目標之實例講解
16.
文獻綜述的實例講解
17.
用批判性思維檢閱文獻
18.
結果，討論和結論的寫作要點
19.
討論和結論的邏輯架構
20.
討論和結論的四個方向及句型示例
21.
如何寫好論文的摘要
22.
如何高效地用圖表來展示資料
23.
如何做好文獻閱讀筆記
24.
如何高效閱讀文獻
25.
如何高效搜索文獻
26.
構思論文的底層思路
27.
使文章通順連貫的三種手段
28.
讓文章簡潔明快的五條準則
29.
如何引用以避免兩類抄襲，正當引用的三個要素
30.
關於研究目標的6個英文單詞的解析
31.
資料分析的兩種類型和三個階段
32.
單變數資料核對分析的通用方法
33.
雙變數資料分析，從相關關係到因果關係
34.
文獻綜述的框架結構
35.
如何讓論文有邏輯？邏輯到底是什麼？
36.
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#論文寫作#文獻綜述#論文寫作教程
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智慧地用人工智慧：跨領域研究的起點
智慧地用人工智慧：跨領域研究的起點
Vista電子報 No.70：運用STORM進行學術研究
作者：Vista Cheng 鄭緯筌
在資訊爆炸的時代，從事學術研究的學者或博、碩士生往往面臨著大量資料需要處理的挑戰，從文獻回顧到數據分析，繁重的任務往往導致研究進度嚴重延宕。然而，隨著人工智慧技術的不斷發展，研究者有了更多高效工具，能夠從龐大的資料中快速提取關鍵資訊，並幫助進行內容的組織與撰寫。舉例來說，由美國史丹佛大學開發的STORM（Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking）正是這樣一款可以提升研究效率的創新工具。透過與Google推出的智慧筆記工具NotebookLM搭配使用，STORM的潛力將被進一步放大，為學術研究提供更強大的支持。
We propose STORM, a writing system focusing on the pre-writing stage to generate long, grounded, Wikipedia-like article for a given topic from scratch.
在本期電子報中，我將為大家深入解析STORM的功能特性，探索如何具有創意地應用它來解決一些學術問題，並進一步探討它與NotebookLM協同作用的實際場景與創新用法。
什麼是STORM？為何它足以革新學術研究的方式
簡單來說，STORM是美國史丹佛大學所推出的一款結合AI檢索技術與結構化內容生成的學術工具，專為需要快速掌握某一研究領域全貌的學者或博、碩士研究生所設計。它能在短時間內完成兩大核心任務：
1. 資料搜集與結構化大綱生成
當研究者輸入一個20字以內的研究主題（目前僅支援英文），STORM會運用網路搜尋技術，迅速搜集相關資訊，並生成一個結構化大綱。例如，如果你輸入「AI在教育中的應用」（記得寫英文唷！），STORM可能產生如下的大綱：
• AI在教育的發展歷史
• AI技術提升學習效果的案例分析
• AI技術對教師角色的影響
• 未來教育趨勢與挑戰
列出這樣的大綱，有什麼好處呢？可以幫助研究者在短時間內抓住核心方向，進一步把研究重心聚焦在具體的問題上。
2. 初步文章撰寫與引用管理
基於生成的大綱，STORM還可以撰寫研究草稿，並自動插入引用來源。例如，針對上述大綱，STORM會從學術文獻或網路資源中提取相關內容，生成500字至1500字不等的章節草稿，並附上參考文獻，為後續撰寫提供基礎。
值得注意的是，STORM目前主要適用於探索性研究的早期階段，它能幫助你快速了解某一領域的關鍵脈絡，但仍需研究者進一步分析與修正，確保內容的深度與準確性。我們不能指望STORM兀自寫出一篇擲地有聲的論文，但它的確能夠指引學者或博、碩士生找到一些可行的研究方向。
如何善用STORM進行學術研究：基礎與進階應用場景
STORM不僅是提升研究效率的學習利器，在我看來，它更是一個足以激發創意的新工具。在此，我將為大家探討從基礎使用到創意應用的各種可能性，幫助學者或博、碩士生在不同研究階段更有效率地推進學術工作。
基礎應用：文獻回顧與研究現狀掌握
文獻回顧是學術研究的重要組成部分，但耗時耗力的資料搜集工作常常讓人感到吃力，甚至力不從心。透過STORM的協助，可以快速生成相關領域的文獻回顧，幫助研究者節省大量時間。例如：
案例：氣候變遷對全球農業的影響
當你輸入此主題後，STORM會生成一個涵蓋多個方面的大綱，例如：
• 氣候變遷對作物生產的直接影響
• 政策應對與國際合作的案例
• 未來氣候變遷模型的應用
基於這些大綱，STORM會進一步撰寫概述性的文獻回顧，幫助你快速了解研究現狀。
創意應用：要求STORM生成圖表或摘要，呈現某一時段的研究趨勢，例如「2015年至2023年間AI技術在農業中的應用研究數量變化」。
進階應用：跨學科研究的整合與洞察
當你的研究涉及多個學科時，STORM的能力尤為突出。例如，若你研究「人工智慧在心理健康中的應用」，該主題涵蓋心理學、醫學與資訊技術。如果按照傳統的方法，你可能需要分別調查每個領域的文獻，但是如今透過STORM的協助，你彷彿同時延請了多位學者、專家，可以快速生成綜合性的大綱與初稿。
進一步的創意應用，俯拾即是：好比讓STORM模擬學術會議中的多學科對話，生成不同專家的觀點。例如，它可以模擬一位心理學家與AI工程師的對話，討論AI技術在抑鬱症診斷中的優勢與潛在風險，進而激發你的研究靈感。
高級應用：教學設計與教材開發
STORM對於教授與講師而言，也是極具潛力的工具。例如，假設你需要設計一門關於「數據倫理」的課程，只需輸入主題，STORM就能生成包含「歷史背景」、「實際案例」和「未來挑戰」的教學大綱。
創意應用：利用STORM生成的教學素材，導入NotebookLM進行個性化修改，例如補充本地化案例或添加與學生互動的環節等。
博、碩士論文的撰寫全流程支持
博、碩士論文是每位研究生的終極挑戰，而STORM可以幫助你從初期構想到最終完善。舉例來說，假若你的論文主題是「新媒體技術如何重塑新聞業的勞動市場」，STORM可以快速生成諸如以下的框架：
1. 背景與研究動機
2. 新媒體技術的發展現狀
3. 傳統新聞業的挑戰
4. 勞動市場數據分析
5. 結論與政策建議
你還可以根據STORM所提供的大綱，來模擬口試委員們在答辯環節所提出的可能問題，幫助你提前準備應對策略。
如何結合NotebookLM進一步提升效率與創造力
NotebookLM是Google推出的AI筆記工具，能夠透過分析使用者的筆記內容，提供上下文建議與智能總結。當STORM與NotebookLM結合使用時，能顯著提升學術研究的深度與效率。
1. 整合大綱與筆記：打造專屬知識庫
STORM生成的大綱可以作為知識框架，導入NotebookLM後，與你個人的筆記內容進行整合。例如，STORM可能生成一份通用的文獻回顧框架，而NotebookLM則能根據你的研究資料補充個性化內容，構建專屬於你的知識庫。
2. 智能註解與內容分析
NotebookLM能根據STORM生成的初稿進行智慧註解，並提供深入分析。例如，針對一篇AI技術在教育中的文章，NotebookLM可以自動標註出關鍵數據點，並生成相關問題清單，幫助你更清晰地梳理文章的邏輯。
3. 強化跨學科協作
如果你的研究涉及多位合作者，NotebookLM可以整合所有人的筆記，並讓STORM根據這些資料生成新的內容。例如，在一個跨學科的研究項目中，NotebookLM能將法學家的資料與AI工程師的數據結合，讓STORM撰寫出兼具技術與法律視角的文章。
4. 答辯預案與演練模擬
博、碩士的論文答辯，誠然是求學階段的一大挑戰。你可以利用STORM生成答辯的內容框架，並導入NotebookLM進行動態調整。例如，NotebookLM可以模擬評審委員的提問，並根據你的筆記與STORM生成的內容，提供可能的回應建議。
限制與挑戰：如何平衡工具與學術判斷
儘管STORM與NotebookLM的結合能帶來極大的便利，但我要提醒大家：AI工具始終無法取代學者的批判性思考。首先，STORM目前僅支援英文輸入，資料來源以網路為主，可能存在不準確性。其次，NotebookLM的註解功能依賴於已有資料的完整性，無法完全代替人工分析。因此，研究者應將這些工具視為輔助，而非完全依賴，特別是在高精度研究中。
結語：AI工具為學術研究開啟新可能
從STORM的結構化生成能力到NotebookLM的智慧筆記功能，這些AI工具不僅提升了研究效率，更為學術創新提供了新的可能性。無論是快速整理文獻、設計跨學科研究框架，還是撰寫博士論文，它們都能幫助研究者在繁忙的學術工作中找到突破口。然而，真正的學術成就始終需要研究者的創造力與專業知識的支撐。透過合理運用這些工具，我們能在學術研究的道路上走得更快、更遠，也更深刻。
希望本期電子報能夠為你帶來一些寫作的靈感，激發你在學術研究中的更多可能性！如果還有其他的問題，歡迎與我一起研究、討論唷！
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