WorkBuddy 助力论文与课题申报

AI学术课程第21期，2026年新课

学AI学术，认准JG学术培训

面向高校教师及有科研需求的博士、硕士，围绕经管领域常见科研场景，学习使用WorkBuddy 辅助文献整理、研究设计、论文写作与投稿，以及项目选题、申请书撰写和模拟评审。帮助快速建立可复用的科研工作流程。

【授课专家】

陈老师，国内顶尖高校博导，博士毕业于北京大学，北京大学优秀博士后。多个国际杂志的评审专家，100余篇人工智能及其他领域的国际主流期刊及顶级会议论文发表，自然科学基金函评专家，出版人工智能书籍2部。人工智能领域一线专家，完成多项图像、语音，nlp等相关领域的人工智能企业项目，研发经验丰富，拥有30多项授权国家发明专利。曾给中国移动，中国电信，中国银行，国家电网，中科院等多个企业和高校做过人工智能相关的课程培训。授课风格通俗易懂，深入浅出，大量的实战案例，广受学员好评。

【课程特色】

1. 覆盖科研全流程，打通论文写作与课题申报

围绕高校教师及硕博士的科研需求，系统覆盖选题构思、文献检索与综述、研究设计、数据分析、论文写作与投稿，以及项目选题、申请书撰写、模拟评审等关键环节，帮助学员构建完整的科研工作流程。

2. 聚焦 WorkBuddy 实战，从工具操作到科研任务执行

不仅讲解 WorkBuddy 的基础功能、工作空间、科研 Skill 等核心应用，更结合真实科研场景开展操作演练，学习借助 AI 完成文献批量整理、研究框架搭建、数据处理、论文初稿生成、申请书优化等任务，提升科研工作的执行效率。

3. 立足经管科研场景，强化研究设计与实证应用

结合经管领域常见研究问题，涵盖变量构建、数据清洗、描述性统计、基准回归、稳健性检验、机制分析与异质性分析等内容，并延伸至研究方案设计、技术路线图绘制及研究创新点凝练，推动 AI 工具与专业研究方法相结合。

4. 从材料整理到成果产出，强调实操与过程交付

课程设置贯穿式实操任务，围绕个人选题、论文或项目申报方向开展练习，形成文献矩阵、研究缺口说明、实证结果表与图、论文初稿，以及申请书核心章节、技术路线图和模拟评审修改清单等阶段性成果。

5. 引入多角色审视，提升论文与申请书质量

借助 AI 模拟期刊编辑、同行审稿人、跨学科专家及项目评审专家等不同视角，对研究创新性、逻辑结构、方法设计、可行性和文本表达进行检查，形成问题清单与修改闭环，辅助学员发现研究中的薄弱环节。

6. 沉淀可复用工作流，兼顾科研效率与学术规范

将常用指令、文献整理、分析代码、润色流程和评审检查方法沉淀为个人科研工作流或 Skill。同时强化引文核验、数据安全、AI 使用声明及学术诚信要求，明确 AI 辅助执行与研究者独立判断的边界。

【课程目标】

1. 掌握 WorkBuddy 科研应用的基本方法

熟悉 WorkBuddy 的核心功能、工作空间管理及科研 Skill 的安装与调用，能够围绕具体科研任务组织材料、拆解任务并开展人机协作。

2. 提升论文选题、文献整理与研究设计能力

能够借助 AI 辅助开展选题发散与聚焦、文献检索与批量整理、研究缺口识别及研究框架搭建，并结合研究问题判断研究方法、变量体系与识别策略的合理性。

3. 提高实证分析与论文写作效率

能够运用 WorkBuddy 辅助完成数据清洗、描述性统计、回归分析、稳健性检验及结果可视化，进一步将分析结果转化为规范的论文表达，完成初稿撰写、语言润色、参考文献整理及投稿材料准备。

4. 建立系统化的项目申报思路

能够结合项目指南、学科前沿、已有研究基础及申报条件开展选题论证，理解立项依据、研究目标、研究内容、关键科学问题、研究方案、技术路线、创新点及预期成果之间的逻辑关系，并借助 AI 辅助完成申请书核心章节的撰写与优化。

5. 提升论文与申请书的质量检查能力

能够运用 AI 开展多视角模拟审稿与项目评审，识别研究逻辑、方法设计、创新性、可行性及文本一致性方面的潜在问题，并据此形成有针对性的修改方案。

6. 形成规范、安全、可持续的 AI 科研工作习惯

掌握引文真实性核验、分析过程复现、数据与信息保密、AI 使用声明等基本要求，明确 AI 的辅助作用与研究者的主体责任，逐步建立适用于个人研究及课题组协作的可复用科研工作流。

【课程大纲】

WorkBuddy 助力课题申报（12月5日）

1. 认知与上手

1.1 WorkBuddy 快速上手

基础操作：了解 WorkBuddy 的问答、默认、计划模式及工作空间，按指南、往年项目、文献、申请书、图表和评审修改等类别管理材料。

科研功能与习惯：了解 Skill、专家、自动化和资料库的用途；掌握分步执行、提供范例、修改前备份及安全扫描等基本方法。

1.2 科研申请书撰写的一般流程

围绕选题与文献、研究方案、申请书写作、辅助材料、质量提升和提交跟进，建立完整的申报工作流程。

1.3 天时、地利、人和

天时：结合国家战略、学科前沿、年度指南和项目类型判断申报方向与时机。

地利：梳理依托单位平台、数据库、调研基地和地域特色等研究条件。

人和：提炼申请人的学术积累与研究标签，明确团队优势、分工及合作基础。

案例演练：以数字经济、双碳、金融安全、高质量发展等方向为例，练习将宏观议题转化为具体、可研究的问题。

1.4 申请书 vs论文：六个差异

理解申请书与论文在目标、叙事、重点、受众、成果和作者角色上的差异：申请书不仅要说明研究价值，更要证明研究方案可行、团队能够完成。

1.5 评审全景与形式审查

评审与项目定位：了解初审、送审、会评及不同项目类型的基本定位，关注当年项目要求、限项规定和申请代码。

形式审查：借助 WorkBuddy 整理可勾选的自查清单，提前检查材料完整性和常见退回风险。

1.6 科学问题属性

理解当年指南中的科学问题属性及其对立项依据、创新点和研究方案侧重点的影响，具体以当年指南为准。

1.7 NSFC 与社科基金：差异对照

对比自然科学基金（管理学部）与国家社科基金在立项依据、研究方法、写作风格、预期成果和创新点上的侧重，避免用同一套表达套写不同类型项目。

实操：安装 WorkBuddy 与科研 Skill，建立申请书工作空间，并根据拟申报方向生成形式审查自查表。

2. 选题、文献调研与研究框架

2.1 读指南、找定位

让 WorkBuddy 阅读当年指南与通知，提炼资助方向、优先领域、关键词和限制条件，并对照历年指南识别持续关注与新增方向。

2.2 往年中标项目的批量检索与相似度分析

基于公开的资助项目信息，比较拟申报题目与往年项目的主题和切入点，识别相似风险及差异化空间；相似不等于不能申报，关键在于科学问题和研究角度是否有区分度。

2.3 选题构思与“一页纸”

从想法到问题：沿着“现象—矛盾或空白—关键科学问题—解决路径”逐步聚焦，生成并比较候选选题。

匹配自身基础：结合近年代表性成果、研究积累、数据与平台条件，评估选题的创新性和可行性。

一页纸构思：凝练背景、问题、目标、内容、方法、创新和研究基础，检验关键问题、核心假说与验证思路是否清晰。

2.4 文献调研与知识图谱

文献矩阵与脉络：批量整理研究对象、数据、方法、结论和局限，按主题、争议、方法与趋势梳理国内外研究现状。

缺口与引文核验：借助知识图谱发现研究脉络和断裂点；所有引文需核对 DOI、作者及发表信息。

2.5 AI 辅助研究框架搭建

框架逻辑：围绕国家需求或学科前沿、研究瓶颈、关键科学问题和研究内容建立逻辑链条。

框架细化：让 AI 根据题目和研究内容生成初步框架，再由申请人检查测度、识别、机制、异质性等环节是否合理、可行并相互衔接。

实操：围绕自己的申报方向，完成指南关键词提炼、往年相似题目分析、15–20 篇文献矩阵和一页纸选题构思。

3. 申请书各部分撰写

3.1 项目名称、关键词、摘要

项目名称：围绕研究对象、核心问题及方法或视角凝练题目，避免过大、空泛或与研究内容不符。

关键词：选择准确、规范且能体现对象、方法和理论的关键词，并与申请代码和评审方向相匹配。

摘要：按“背景与问题—研究目标—研究内容与方法—创新点—预期成果”组织，确保摘要与正文一致。

3.2 立项依据

论证主线：从研究背景和意义出发，梳理国内外研究现状与发展动态，客观评价已有成果并提出明确研究缺口。

AI 辅助写作：基于已核验的文献矩阵辅助起草，重要论断标注文献来源；避免文献流水账、空泛意义和缺口与研究内容脱节。

3.3 研究目标、研究内容、关键科学问题

明确层次：区分目标、内容和方案：目标回答要达到什么结果，内容说明要完成哪些任务，方案说明具体如何实施。

问题凝练：关键科学问题应具体、可验证且与项目周期匹配，避免把研究任务直接写成科学问题。

前后对应：建立目标、内容、方案与成果的对应关系，确保各部分围绕同一主线展开。

3.4 研究方案与技术路线图

方案要素：明确数据与样本、变量与模型、识别策略、研究方法及关键检验，说明每一步为何必要、如何执行。

路线图：用清晰的层级和箭头呈现研究内容与方法之间的关系，避免路线图与正文不一致或任务过多、难以完成。

3.5 可行性分析、风险与备选方案

论证可行性：从理论、方法、数据、平台、团队和时间安排等方面说明研究能够实施，并将已有条件与可共享条件区分清楚。

预判风险：请 AI 从评审视角识别最可能被质疑的问题，针对数据、识别策略和技术难点提出备选方案。

3.6 创新点与特色

提炼创新：从理论、方法、数据、视角或研究情境中提炼少而明确的创新点，并与已有研究进行具体对照。

避免夸大：创新点应有文献和研究方案支撑，并与研究内容、立项依据相互对应，避免把常规工作包装成创新。

3.7 年度研究计划与预期成果

按年度或阶段拆分任务并设置可检查节点；预期论文、数据集、方法、政策报告及人才培养成果应与研究内容、经费规模和项目周期相匹配。

3.8 研究基础、工作条件与团队

研究基础：围绕与项目直接相关的代表性成果、前期发现和预实验展开，突出研究积累与拟申报内容的连续性。

条件与团队：说明数据库、平台和调研条件如何支撑项目，明确团队成员分工；不得编造成果或夸大个人贡献。

3.9 预算编制与说明

辅助整理预算测算表和说明初稿，逐项核对预算科目、测算依据与研究任务，具体遵循当年预算编制要求。

3.10 社科基金特有部分

关注学术史梳理、理论价值与应用价值、研究基础和成果清单，突出问题意识、学理阐释与对策表达。

实操：在个人工作空间中，至少完成立项依据、研究内容与目标、技术路线图三个部分的初稿。

4. 一致性检查、润色与模拟评审

4.1 全文一致性检查

检查题目、摘要、目标、内容、方案、创新点、成果和年度计划是否相互对应，并核对术语、数字、图文、章节完整性及引文格式。

4.2 总体润色与优化

优化逻辑、语言和篇幅，重点检查立项依据与研究方案；保持原意、不新增无来源论断，并标出需要作者确认的内容，减少空话套话和模板化表达。

4.3 模拟评审

多角色评审：让 AI 从同行专家、跨学科专家和会评专家角度评估科学问题、创新性、方案可行性及研究基础。

修改闭环：汇总意见、去重排序、形成修改清单并逐项修订，再进行二次评审；结合人工反馈判断 AI 评审的局限。

4.4 典型案例点评

通过脱敏成功案例和常见问题案例，分析创新性、逻辑性与可行性，并识别科学问题模糊、方案不具体、研究基础与目标不匹配等风险。

实操：对本人申请书进行全文一致性检查和多角色模拟评审，形成修改清单并完成至少两项修订。

5. 评审意见、答辩与中标后管理；合规

5.1 评审意见复盘与再申请

对未获资助项目的评审意见按科学问题、研究方案、研究基础和文本表达等类别归纳，形成针对性的修改路线。

5.2 答辩与汇报准备

针对设有答辩环节的项目，辅助搭建汇报 PPT、整理讲稿与时间安排，并模拟评委提问和应答。

5.3 中标后管理

辅助整理任务书、年度进展、中期检查和结题报告材料，建立成果台账与节点提醒，便于项目过程管理。

5.4 合规与学术诚信

使用边界：遵循基金委及相关单位最新规定；AI 可辅助检索和整理，但申请人必须核实信息、对申报内容负责，并按要求如实声明。

重点风险：不得编造数据、专利、技术参数或成果；申请书中的关键论述须真实可信，申请人应能够解释和论证。

数据保密与人机分工：未公开创新点和前期数据不得随意上传第三方；科学问题、创新点、方案取舍、经费和团队承诺必须由申请人判断。

实操：结合自己的申报材料，检查 AI 使用合规性、关键信息真实性与数据保密风险。

WorkBuddy 助力论文撰写与发表（12月6日）

1. WorkBuddy 基础

1.1 WorkBuddy 是什么

工具定位：本地 AI 办公工作台，可在授权后读取、整理和生成 Word、Excel、PPT、图表等文件；区别于只提供回答的聊天工具，更强调执行具体任务。

使用与成本：了解常用模型选择、积分与模型成本的基本关系，以及国内使用方式。

1.2 界面与核心概念

工作空间：建议以一个科研项目建立一个文件夹，分类管理文献、数据、代码、稿件、图表和投稿材料。

工作模式与功能：了解问答、默认、计划模式，以及 Skill、专家、连接器、资料库和自动化的用途。

高效使用与安全：明确任务目标、提供背景和范例、分步执行、及时追问；修改文件前备份，并谨慎设置访问权限。

1.3 安装科研Skill

科研技能配置：了解文献检索、引文核验、统计分析、绘图、润色、模拟评审及办公文档等常用 Skill 的安装与调用。

安全甄别：安装前检查来源、权限和脚本内容，先扫描再使用第三方 Skill。

  1.4 论文写作全流程总览

论文流程：覆盖选题与文献、研究设计、论文写作、修改润色、投稿及审稿回复等关键环节。

论文基本要素：梳理标题、摘要、关键词、引言、研究方法、结果讨论、结论、参考文献等部分的写作要点。

实操：安装 WorkBuddy，建立个人论文工作空间，并尝试安装、调用科研Skill。

2. 选题与文献综述

2.1 选题的基本功

从主题到问题：从现实问题、文献空白、理论争议、政策变化或新数据方法中寻找研究切入点。

选题判断：综合评估研究价值、创新性、可行性、数据可得性与发表潜力；经管实证研究尤其要提前考虑识别策略。

2.2 用WorkBuddy 做选题推荐与打磨

选题发散与聚焦：结合研究方向、兴趣和可用数据生成候选题目，并从重要性、创新性、可行性等维度比较，再逐步聚焦为明确的研究问题。

多角色审视：让 AI 从期刊编辑、审稿人和领域学者等角度提出质疑，帮助发现选题中的薄弱环节。

案例贯穿：以“企业数字化转型对业绩的影响”为例，演示从研究现状、争议与空白到研究问题、机制和方法的逐步凝练；AI 建议须由研究者核实和判断。

2.3 文献检索、筛选与阅读流水线

检索与筛选：拆分核心概念并扩展中英文关键词，使用合规渠道获取文献。

批量整理：将文献批量整理为文献矩阵，提取研究问题、理论、数据、方法、结论和局限；为重点论文生成深读卡片。

研究缺口识别：按研究对象、方法和情境归纳已有成果与争议，形成可用于引言和综述的研究缺口表述。

2.4 文献综述写作

综述结构：围绕主题、争议和方法演进组织文献，避免逐篇罗列；由研究现状自然引出本文问题与贡献。

AI 辅助写作：先生成框架，再由作者确定主线、分段撰写并逐段核对来源；假设推导须有理论依据。

2.5 引文真实性核验

识别风险：警惕作者、年份、卷期或 DOI 等信息不准确的“幻觉引文”。

核验流程：通过 DOI、Crossref、OpenAlex 等来源核对文献信息，并使用文献管理工具辅助检查；进入正文的引用须人工确认。

实操：围绕示例或自己的选题，形成候选选题清单、15–20 篇文献矩阵、一页研究缺口说明及核验后的参考文献表。

3. 研究设计与实证分析

3.1 实证论文的标准设计

研究设计与变量：梳理横截面、面板、事件研究、DID、RDD、IV、实验调查和文本分析等常见设计，明确变量体系、模型设定与识别思路。

识别逻辑：识别遗漏变量、反向因果和测量误差等潜在问题，并根据研究问题选择适当方法。

3.2 数据获取与解读

数据来源：了解 CSMAR、Wind、CNRDS、国家统计局、World Bank，以及问卷、实验和网络文本等数据来源。

数据理解：让 AI 协助阅读数据字典、解释变量口径、识别缺失规则和潜在陷阱，并辅助整理数据描述。

合规要求：数据采集遵守网站条款与相关规定，不处理未经授权的受保护数据或个人敏感信息。

3.3 数据清洗、文本指标与描述统计

数据处理：辅助检查缺失值、重复值和异常值，完成必要的数据清洗与文本指标构建。

统计输出：生成描述性统计、相关系数矩阵、VIF 及常用分布图、热力图。

可复现管理：保留每一步脚本，原始数据只读，清洗结果另存，并记录处理过程。

3.4 基准回归与结果表

模型与代码：辅助编写 Stata 或 Python 分析代码，完成基准回归、控制变量与固定效应设置。

结果呈现与解释：整理符合论文格式的回归表，并区分统计显著性、经济显著性与因果解释。

3.5 内生性、稳健性、机制与异质性

检验方法：了解工具变量、DID、PSM、滞后项、替换变量和样本等常见检验思路。

机制与异质性：辅助设计中介、调节、分组回归和交互项分析，确保设定有理论依据。

机器学习拓展：了解 LASSO、双重机器学习等方法在因果分析中的用途，注意预测结果不能直接作为因果证据。

学术底线：不能为了获得显著结果而随意调整模型；所有设定和解释均须有依据。

3.6 结果复核：人要做的事

复现与抽查：从原始数据重新运行脚本，抽查样本和关键变量，检查符号、量级及结果合理性。

审稿视角检查：让 AI 提出研究设计中可能存在的识别威胁，再由研究者逐项判断。

实操：使用示例数据或个人数据，完成描述统计、基准回归、至少两项稳健性检验及一项机制或异质性分析，并导出结果表与图。

4. 初稿、图表与润色翻译

4.1 论文结构与要素回顾

结构梳理：回顾引言、文献与制度背景、研究设计、实证结果、进一步分析、结论与政策含义等部分的逻辑关系。

引言写作：围绕研究问题、已有研究不足、本文工作、主要发现和具体贡献组织内容。

4.2 基于结果生成初稿

基于材料写作：将变量定义、数据来源、样本信息和结果表放入工作空间，要求 AI 仅依据已有材料分段起草。

结果转化为论文表达：辅助撰写数据与模型、实证结果、稳健性、机制分析和结论，逐项核对文字与表格是否一致。

作者把关：研究问题、摘要、引言和边际贡献须由作者主导，避免夸大因果或加入无来源信息。

4.3 图表专业化

常用图表：辅助制作回归系数图、事件研究图、平行趋势图、边际效应图和分组对比图。

规范与呈现：关注期刊版式、字体、图例、黑白可读性和矢量输出；可辅助制作技术路线图与理论框架图。

4.4 润色、重述与改写

分层润色：根据需要进行语法校正、学术表达优化或结构调整，原则上不改变原意、不添加无来源引用。

修改可追踪：输出修改稿、修改说明和待作者核对问题；统一术语、样本量、系数与年份等信息。

多角度检查：从语法、学术文体、逻辑结构、专业术语和期刊风格等角度检查；重视原创表达，不以规避检测为目的。

4.5 翻译与学术英语

学术翻译：关注术语一致、逻辑衔接、语法准确和中式英语问题。

风格与回译：可参考目标期刊范文调整表达，并通过回译检查是否偏离原意。

4.6 参考文献格式化与管理

格式整理：辅助转换 APA、MLA、Chicago、GB/T 7714 或期刊指定格式，并与 Zotero、EndNote 等工具配合。

引用核对：检查正文引用与文末参考文献是否一一对应，逐条核实作者、标题和年份等信息。

实操：基于实证结果生成“实证结果”部分初稿并完成润色，制作两张规范图表，整理参考文献。

5. 投稿、审稿回复与长期工作流

5.1 选刊与投稿准备

期刊匹配：综合研究主题、方法、影响力、审稿周期、费用和 AI 政策筛选期刊，最终以期刊官网信息为准。

投稿材料：辅助准备 Cover Letter、Highlights、作者贡献、利益冲突、数据可用性及 AI 使用声明等材料。

投稿流程：了解作者指南、在线提交、编辑初审、同行评议、修改决定和录用后流程，降低格式不符等低级失误。

5.2 模拟审稿

多角度评估：从理论、方法和编辑视角检查创新性、识别可信度、稳健性、逻辑和可复现性。

形成修改清单：将评审意见归纳为主要问题与次要问题，按优先级逐项修订。

5.3 审稿意见回复

逐条回应：按“感谢—回应意见—说明修改—标注位置”的结构组织回复，并对未采纳意见给出有依据的解释。

核实修改：AI 可辅助解读意见和起草回复，但作者必须确认每项修改和新增检验真实完成，语气保持专业、客观。

5.4 把一次性操作变成“长期工作流”

流程沉淀：将文献矩阵、回归表、润色、模拟评审和回复信等常用模板沉淀为个人指令库或 Skill。

团队协作：通过统一目录、常用模板和共享知识库，提高课题组及学生协作效率。

实操：针对自己的稿件，完成选刊比较、模拟审稿及一条审稿意见回复演练。

6. 合规与学术诚信

6.1 大模型与学术诚信

适用边界：可用于研究思路、文献解读、编程、图表、结果解释和语言润色；不可编造数据与引文，不能不核实就直接引用或代替作者完成学术判断。

风险防范：关注引用错误、抄袭、信息失真、隐私泄露和数据安全；重要事实应多源核验。

人机分工：AI 负责辅助执行与提出建议，研究者负责判断、核验、修改并记录关键检查过程。

6.2 期刊、出版社与学校的 AI 政策

了解期刊、出版社及学校对 AI 使用和披露的要求，投稿或提交材料前核对最新规定。

6.3 AI 使用声明的写法

根据实际使用情况说明所用工具、辅助环节及人工核实责任，不夸大或隐瞒使用情况。

6.4 幻觉引文的识别与核查流程

通过题目、DOI、作者、期刊和卷期等信息交叉核对，所有进入正文的引文均须人工确认。

6.5 数据与保密

未公开创新点、未发表数据、涉密信息和个人信息不得随意上传第三方平台；必要时脱敏或采用本地处理，并控制工具权限。

6.6 “人机分工”红线

研究问题、识别策略、模型选择、结论解释和贡献表述必须由研究者判断；关键 AI 产出应留有核验记录。

实操：为自己的论文拟写 AI 使用声明，并完成引文核验记录。

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