▶ 工具：毕业在线网AI写论文软件（一键生成万字论文）+ 知网研学
▶ 实操：
① 输入「数字游民 + 乡村振兴」，让 AI 生成 3 个交叉问题（如「数字游民返乡对县域文旅的溢出效应」）
② 用知网「选题分析」验证：近 3 年相关文献 < 50 篇，且有政策文件（2024 中央一号文件提「数字乡村」）
▶ 禁忌：绝不能直接用 AI 生成的标题！某 985 硕士直接交「AI 推荐选题」，被导师发现全网无相关研究（AI 胡编文献）
▶ 工具：Perplexity（学术模式）+ Zotero
▶ 高阶用法：
① 喂给 AI 10 篇高被引文献，指令：「用 Grounded Theory 归纳 3 个流派，标注冲突观点（附页码）」
② 导出后人工核对：AI 把某篇的「调节效应」误标为「中介效应」，需对照原文修正
▶ 避坑：千万不要直接复制 AI 的综述段落！某双非本科生直接粘贴，查重显示「与 2023 年某 AI 生成报告重复 47%」
▶ 工具：GitHub Copilot（写模型公式）+ SPSSAU（解释结果）
▶ 案例：
当 AI 生成 DID 模型公式后，补充「本文采用双向固定效应 DID，因变量为被解释变量滞后一期值（缓解反向因果）」（AI 不会主动写这些细节）
▶ 伦理红线：模型设定必须人工决策！有博士生让 AI 选模型，结果误用「随机效应」，被盲审专家批「方法论失当」
▶ 工具：
Grammarly（语法检测系统）+
iThenticate（预查重）
▶ 实操：
① 把「用户满意度受年龄影响」改为「研究发现，年龄变量在 0.01 水平上对用户满意度存在显著正向影响（β=0.23, p<0.01）」（AI 补充量化细节）
② 降重时勾选「保留专业术语」，避免「回归分析」被改成「回头分析」
▶ 翻车案例：某留学生用 AI 降重，把「内生性」全换成「内部产生性」，被导师怀疑学术能力
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场景 |
本科生（可做） |
硕士生（需谨慎） |
博士生（禁止） |
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选题生成 |
参考 AI 的关键词组合（人工筛选） |
同上，但需标注数据来源（如 Citespace+AI） |
必须原创，AI 仅作文献查漏 |
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文献综述 |
AI 总结观点（人工标注页码） |
AI 对比流派（人工补充批判） |
禁止 AI 参与，需逐篇精读 |
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模型设定 |
用 AI 解释 SPSS 结果（人工核对） |
AI 辅助代码调试（保留 do 文件） |
模型创新必须人工推导，AI 不得参与 |
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结论写作 |
AI 生成建议（人工结合数据） |
AI 模拟政策建议（标注局限性） |
禁止，结论需呼应理论贡献 |
自查清单（提交前必看）：
✅ 所有 AI 生成内容都经过「二次创作」（改写率 > 70%）
✅ 方法论部分无 AI 痕迹（如「经 Hausman 检验选择固定效应」必须人工分析）
✅ 参考文献中没有 AI 编造的文献（用「ResearchRabbit」反向验证每篇文献）
✅ 致谢中未提及 AI（部分学校要求声明，以院系政策为准）
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「AI 代写」= 直接挂科
▶ 案例：2024 年某 211 本科生上传的论文，被检测出「GPT-4 生成特征」，学院认定「代写」，延迟毕业 1 年
▶ 规避：AI 生成的任何段落，必须添加至少 2 处个人数据 / 分析（如「根据本研究问卷数据，XX 变量呈现 XX 特征」）
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「引用 AI」= 学术笑话
▶ 错误示范：「根据 ChatGPT（2023），数字游民定义为...」
▶ 正确做法：AI 仅作辅助，所有观点必须来自真实文献（AI 可以帮忙找文献，但引用的必须是原文）
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「数据造假」= 学术死刑
▶ 案例：某博士生让 AI 生成不存在的调研数据，被外审专家发现「标准差违反心理学测量常识」，永久取消学位申请资格
▶ 底线：实证数据必须真实！AI 可以帮忙清洗数据（如缺失值填补），但原始数据不得虚构
选题阶段：AI 找线索，人工定方向
文献阶段：AI 做摘要，人工理脉络
写作阶段：AI 当素材库，人工组逻辑
修改阶段：AI 查语病，人工保原创
（最后提醒：打开 AI 前先问自己 ——「这个部分，换成导师亲自写，会怎么处理？」保持对学术的敬畏，AI 才能真正成为你的工具，而不是陷阱。）
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