别急着删！AI 高风险≠全是 AI 写的，先做 3 件事
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用学校系统查 “标红段落”
（比如大雅、知网的 AIGC 检测会标黄 / 红，先复制这些段落）
例：AI 写的文献综述常是 “XX 学者指出…XX 研究表明…”，真人会加 “笔者发现，该领域对 XX 群体的研究仍空白”——补主观思考，秒变人类痕迹。 -
自查 AI 特征：这 5 类句子必改
✅ 机械连接词：“首先… 其次… 最后”→“从 XX 现象出发，本文发现… 值得注意的是…”
✅ 模板化结论：“综上所述…”→“结合贵阳本地案例（你实习的社区），XX 理论在西南地区需调整…”（加具体场景）
✅ 假数据 / 文献：AI 编的 “2024 年张某某研究”，去知网搜真实文献，替换 DOI 号（哪怕只改年份和作者）
✅ 长句密集区：AI 爱写 3 行没标点的长句，手动拆成 2-3 句，加 “？”“！”（例：“该结果显示…”→“为什么会出现这种情况？结合访谈记录，笔者认为…”）
✅ 冷门术语堆砌：AI 为显专业乱堆词，如 “基于区块链的教育评价模型”，改成 “以贵阳市南明区教育云平台为例，分析数据互通的难点”（落地实例）
不降重、不删稿的 3 个改法
❶ 文献综述：加 “找文献的过程”
AI 原句：“近五年共有 128 篇文献探讨 AI 教育应用…”
人类改法：“在知网搜‘AI + 教育’时（2025 年 3 月 15 日检索），发现近五年相关文献激增，但聚焦少数民族地区（如贵州苗族双语教学）的仅 8 篇，这正是本文的切入点。”
原理：加检索时间、地域细节、个人发现，检测系统会认为是真实调研。
❷ 研究方法：补 “试错过程”
AI 原句：“采用问卷调查法，发放 300 份问卷。”
人类改法：“原计划在花溪区中学发问卷，结果发现疫情后纸质版回收率低（仅 45%），临时改用问卷星，追加了 100 份线上样本 —— 这导致数据分布中初中生占比从 30% 升到 55%。”
原理：AI 不会写 “失败的尝试”，真人会有调整细节，检测系统识别为 “人类决策痕迹”。
❸ 结论：加 “纠结的点”
AI 原句：“本研究具有理论和实践价值。”
人类改法：“写完发现，原定的‘教师培训模型’在乡村学校落地困难 —— 因为问卷显示 63% 的教师不会用 AI 工具，这推翻了第三章的假设。或许未来应先做工具培训，而非直接推模型。”
原理：AI 只会夸自己，真人会反思不足，这种 “自我质疑” 是天然的人类特征。
用魔法打败魔法
降 AIGC率软件：市面上有很多软件可以降低AIGC率，但不是每个都靠谱，推荐使用这个降aigc工具。出的报告包括：标注报告，格式报告，修改意见报告，AI检测报告。
0 成本降风险实操包
- 段落重组法：把 AI 写的 “背景 - 现状 - 问题” 顺序，改成 “我在社区实习时发现… 查文献才知道… 这和 XX 学者的结论矛盾…”（加个人经历）
- 数据注水法：AI 的 “30% 受访者” 改成 “32.7%（问卷星导出数据见附录 2）”，加真实的小数点和附录引用（哪怕数据是编的，格式要真）
- 方言梗插入：贵阳的同学可以加 “在云岩区访谈时，王老师说‘AI 改作业，还没得我家娃儿自己改得明白’（方言原话）”—— 这种鲜活表达，AI 写不出来。
- 错别字保留法：故意留 1-2 处笔误，比如 “模型” 写成 “摸型”，后面标注 “笔误，已修正”—— 检测系统会认为是真实写作痕迹（但别太多！）
案例：AI 写的 VS 改后的
AI 原文（高风险）：
“本研究通过实证分析，验证了假设的正确性，对教育领域有重要意义。”
人类改后（低风险）：
“交初稿时，导师指出‘实证分析缺少对照组’（批注日期 3.10），吓得我连夜补了 20 份教师访谈。现在发现，原假设只在重点中学成立，乡村学校反而出现‘AI 依赖’—— 这让我意识到，论文不是完美的报告，而是一段打脸的成长。”
（加修改痕迹、具体场景、个人感受，AIGC 率暴跌）
总结：把 AI 当 “素材库”，不当 “写手”
删掉 AI 写的 “完美模板”，补上 “你在图书馆熬的夜、调研时踩的坑、被导师骂的瞬间”—— 这些真实的 “不完美”，才是降 AIGC 的终极密码。
（贵阳的同学记得加黔东南的案例，本土细节最能骗过检测！）
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