AI 可以加速从文献综述到数据分析的研究工作流程。本章涵盖学术和专业研究的提示技巧。

<Callout type="info" title="AI 在研究中的应用">
AI 可以协助综合、分析和写作——但无法替代批判性思维、伦理判断或领域专业知识。请始终核实声明并引用原始来源。
</Callout>

## 文献与信息综述

### 研究提示的注意事项

<Compare 
  before={{ label: "❌ 模糊请求", content: "帮我总结这篇论文。" }}
  after={{ label: "✓ 结构化请求", content: "为我关于医疗保健中机器学习的文献综述总结这篇论文。\n\n请提供：\n1. 主要论点（1-2句话）\n2. 研究方法\n3. 主要发现（要点）\n4. 局限性\n5. 与我研究的相关性\n\n阅读水平：研究生" }}
/>

### 论文摘要

<TryIt compact prompt={`总结这篇学术论文：

[论文摘要或全文]

请提供：
1. **主要论点** - 核心论述（1-2句话）
2. **研究方法** - 他们如何进行研究
3. **主要发现** - 最重要的结果（要点列表）
4. **贡献** - 新颖性/重要性
5. **局限性** - 已承认或明显的不足
6. **与[我的研究主题]的相关性** - 如何关联

阅读水平：\${readingLevel:研究生}`} />

### 文献综合

<TryIt compact prompt={`综合这些关于\${topic:远程工作效果}的论文：

论文1：\${paper1:Smith 2021 - 发现生产力提高了15%}
论文2：\${paper2:Jones 2022 - 指出协作面临挑战}
论文3：\${paper3:Chen 2023 - 混合模式显示最佳结果}

分析：
1. **共同主题** - 他们在哪些方面达成一致？
2. **矛盾之处** - 他们在哪些方面存在分歧？
3. **研究空白** - 哪些问题未被涉及？
4. **发展演变** - 思想是如何演进的？
5. **综合理解** - 整合后的理解

格式：适合\${outputType:论文}的文献综述段落`} />

### 研究问题开发

<TryIt compact prompt={`帮我为\${topic:医疗保健中的AI采用}制定研究问题。

背景：
- 领域：\${field:健康信息学}
- 现有知识：\${currentKnowledge:AI工具存在但采用缓慢}
- 发现的空白：\${gap:对医生抵触因素的理解有限}
- 我的兴趣：\${interest:组织变革管理}

生成：
1. **主要研究问题** - 需要回答的主要问题
2. **子问题** - 支持性问题（3-4个）
3. **假设** - 可检验的预测（如适用）

标准：问题应该：
- 可以用现有方法回答
- 对该领域有重要意义
- 范围适当`} />

## 数据分析

<Callout type="warning" title="AI 无法分析您的实际数据">
AI 可以指导方法论并帮助解释结果，但无法访问或处理您的实际数据集。切勿将敏感研究数据粘贴到提示中。使用 AI 进行**指导**，而非计算。
</Callout>

### 统计分析指导

<TryIt compact prompt={`帮我分析这些数据：

数据描述：
- 变量：\${variables:年龄（连续变量）、治疗组（分类变量：A/B/C）、结果评分（连续变量）}
- 样本量：\${sampleSize:n=150（每组50人）}
- 研究问题：\${researchQuestion:治疗类型是否影响结果评分？}
- 数据特征：\${characteristics:正态分布，无缺失值}

建议：
1. **适当的检验** - 应使用哪些统计检验
2. **需要检查的假设** - 前提条件
3. **如何解释结果** - 不同结果的含义
4. **效应量** - 实际意义
5. **报告** - 如何呈现发现

注意：指导我的分析，不要编造结果。`} />

### 定性分析

<TryIt compact prompt={`帮我分析这些定性回答：

回答：
\${responses:在此粘贴访谈摘录或调查回答}

使用\${method:主题分析}：

1. **初始编码** - 识别重复出现的概念
2. **类别** - 将相关编码分组
3. **主题** - 总体模式
4. **关系** - 主题之间如何关联
5. **代表性引述** - 每个主题的证据

保持：参与者的声音和背景`} />

### 数据解释

<TryIt compact prompt={`帮我解释这些发现：

结果：
\${results:在此粘贴统计输出或数据摘要}

背景：
- 研究问题：\${researchQuestion:X是否预测Y？}
- 假设：\${hypothesis:X正向预测Y}
- 预期结果：\${expectedResults:显著正相关}

提供：
1. **通俗语言解释** - 这意味着什么？
2. **统计显著性** - p值告诉我们什么
3. **实际显著性** - 现实世界的意义
4. **与文献的比较** - 这如何与现有研究吻合？
5. **替代解释** - 其他可能的解读
6. **解释的局限性**`} />

## 结构化分析框架

### PESTLE 分析

<TryIt compact prompt={`对\${subject:欧洲电动汽车行业}进行 PESTLE 分析。

**政治（Political）**因素：
- 政府政策、法规、政治稳定性

**经济（Economic）**因素：
- 经济增长、通货膨胀、汇率、失业率

**社会（Social）**因素：
- 人口统计、文化趋势、生活方式变化

**技术（Technological）**因素：
- 创新、研发、自动化、技术变革

**法律（Legal）**因素：
- 立法、监管机构、劳动法

**环境（Environmental）**因素：
- 气候、可持续性、环境法规

针对每个因素：当前状态 + 趋势 + 影响`} />

### 根本原因分析

<TryIt compact prompt={`对\${problem:上季度客户流失增加20%}进行根本原因分析。

问题陈述：
\${problemStatement:月流失率从第三季度的3%上升到第四季度的3.6%}

使用5个为什么：
1. 为什么？第一层原因
   2. 为什么？更深层原因
      3. 为什么？继续深入
         4. 为什么？接近根本
            5. 为什么？根本原因

替代方法：鱼骨图类别
- 人员
- 流程
- 设备
- 材料
- 环境
- 管理

提供：根本原因 + 建议行动`} />

### 差距分析

<TryIt compact prompt={`对\${subject:我们的客户支持运营}进行差距分析。

**当前状态：**
- \${currentState:平均响应时间24小时，CSAT 3.2/5}

**期望状态：**
- \${desiredState:响应时间低于4小时，CSAT 4.5/5}

**差距识别：**
| 领域 | 当前 | 期望 | 差距 | 优先级 |
|------|------|------|------|--------|
| ... | ... | ... | ... | 高/中/低 |

**行动计划：**
针对每个高优先级差距：
- 具体行动
- 所需资源
- 时间表
- 成功指标`} />

## 学术写作支持

### 论证结构

<TryIt compact prompt={`帮我为\${topic:为什么远程工作应该成为永久政策}构建论证结构。

主要主张：\${thesis:组织应该为知识工作者采用永久性远程/混合政策}

要求：
1. **前提** - 支持结论的论点
2. **证据** - 每个前提的数据/来源
3. **反驳论点** - 对立观点
4. **反驳** - 对反驳论点的回应
5. **逻辑流程** - 各部分如何关联

检查：
- 逻辑谬误
- 无支撑的主张
- 推理中的漏洞`} />

### 方法部分

<TryIt compact prompt={`帮我撰写方法部分：

研究类型：\${studyType:调查}
参与者：\${participants:200名本科生，便利抽样}
材料：\${materials:带有李克特量表的在线问卷}
程序：\${procedure:参与者在线完成20分钟的调查}
分析：\${analysis:描述性统计和回归分析}

标准：遵循\${standards:APA第7版}指南
包含：足够详细以便复制
语气：被动语态，过去时态`} />

### 讨论部分

<TryIt compact prompt={`帮我撰写讨论部分。

主要发现：
\${findings:1. X和Y之间存在显著正相关（r=0.45）\n2. 各组在次要指标上无显著差异}

结构：
1. **总结** - 简要重述主要发现
2. **解释** - 发现的含义
3. **背景** - 发现与现有文献的关系
4. **意义** - 理论和实践重要性
5. **局限性** - 研究的不足之处
6. **未来方向** - 后续研究建议
7. **结论** - 核心要点

避免：夸大发现或引入新结果`} />

## 批判性分析

### 来源评估

<TryIt compact prompt={`评估这个来源是否适合学术使用：

来源：\${source:在此粘贴引用或链接}
内容摘要：\${summary:简要描述来源的主张}

使用 CRAAP 标准评估：
- **时效性（Currency）**：何时发表？是否更新？是否足够新？
- **相关性（Relevance）**：与我的主题相关吗？级别是否适当？
- **权威性（Authority）**：作者资质？出版商声誉？
- **准确性（Accuracy）**：有证据支持吗？经过同行评审？
- **目的性（Purpose）**：写作目的是什么？有明显偏见吗？

结论：高度可信 / 谨慎使用 / 避免使用
使用建议：如何纳入的建议`} />

### 论证分析

<TryIt compact prompt={`分析这段文本中的论证：

\${text:粘贴你想分析的文本}

识别：
1. **主要主张** - 正在论证什么
2. **支持证据** - 什么支撑它
3. **假设** - 未明说的前提
4. **逻辑结构** - 结论如何得出
5. **优势** - 什么是令人信服的
6. **弱点** - 逻辑漏洞或谬误
7. **替代解读**

提供：公正、平衡的评估`} />

## 来自 prompts.chat 的提示模板

### 扮演研究助理

<TryIt compact prompt={`我希望你扮演研究助理。帮助我探索主题、查找信息、综合来源并发展论点。提出澄清问题，建议相关的调查领域，并帮助我批判性地思考证据。要全面但承认你知识的局限性。`} />

### 扮演数据分析师

<TryIt compact prompt={`我希望你扮演数据分析师。我会描述数据集和研究问题，你将建议分析方法、帮助解释结果并识别潜在问题。专注于合理的方法论和清晰的发现沟通。`} />

### 扮演同行评审者

<TryIt compact prompt={`我希望你扮演学术同行评审者。我将分享手稿或章节，你将对方法论、论证、写作和对该领域的贡献提供建设性反馈。要严谨但有建设性，既指出优势也指出需要改进的地方。`} />

## 总结

<Callout type="tip" title="关键技巧">
清楚说明研究背景和目标，指定要使用的分析框架，要求承认局限性，请求基于证据的推理，并保持学术严谨性和诚实性。
</Callout>

<Quiz 
  question="使用 AI 进行研究时最重要的是记住什么？"
  options={[
    "AI 可以替代对原始来源的需求",
    "AI 分析始终准确且是最新的",
    "始终独立验证 AI 的声明并引用原始来源",
    "AI 可以访问和分析你的实际数据集"
  ]}
  correctIndex={2}
  explanation="AI 可以协助综合和结构化，但它可能产生虚假引用、信息可能过时，且无法访问你的实际数据。始终根据原始来源验证声明并保持学术诚信。"
/>

请记住：AI 可以辅助研究，但无法替代批判性思维、伦理判断或领域专业知识。始终独立验证声明。
