AI全场景公式指令多模协同决策与沙盘赋能驱动科研创新实战工作坊
作者：微信文章AI全场景公式指令多模协同决策与沙盘赋能驱动科研创新实战工作坊
各高等学校：
当前，人工智能技术迅猛发展，正深刻改变着科学研究的方法与范式。AI在文献挖掘、实验设计、数据分析和论文撰写等科研环节的应用价值日益凸显，但许多研究者仍面临技术应用不熟练、前沿工具掌握不足、伦理规范认知模糊等问题。同时，学术期刊对AI辅助研究的透明度要求不断提高，如何合规、高效地利用AI工具优化科研流程，成为学界关注的焦点。
为贯彻落实国家《新一代人工智能发展规划》《关于规范人工智能在科研活动中应用的指导意见》等政策文件要求，推动AI技术与学术研究的深度融合，提升科研工作者的创新效率与成果质量。提升高校教师科研能力与科研项目申报质量，提升申报材料质量，理清科学研究思路，明确科研申报规范，避免走入科研申报误区，提高课题申报成功率，我院决定于2025年8月10日—13日在西安线下线上同步举办“AI全场景公式指令多模协同决策与沙盘赋能驱动科研创新实战工作坊”。具体内容如下：
课程特色
本次培训构建了“工具－方法－决策－实践”四维一体的科研赋能体系：首创“理论场景化+技能公式化”教学模式，将复杂AI技术转化为可操作的科研工作流；首创覆盖“论文－基金－报告”"全场景的提示词工程框架，建立科研任务与AI指令的精准映射；创新性开展多模型能力横评实验，通过20+任务场景对比形成AI工具选型决策树；设置“学-练-诊”闭环学习机制，配备全流程沙盘演练和个性化问题诊断，确保技术迁移落地。培训立足AI技术驱动科研创新的核心需求，形成三大特色体系，构建了完整赋能闭环：
1.首创“全场景公式化指令库”：
①覆盖科研全链条：系统拆解选题规划、文献综述、实验设计、基金申报等12类科研高频场景，提炼128个标准化提示词公式，实现“需求→指令→输出”精准转化。
②独创分类指令体系：
论文矩阵：含大纲生成、矛盾分析、跨库检索等36个专项指令；
基金矩阵：含创新性论证、技术路线优化、评审模拟等28个决策指令；
报告矩阵：含逻辑架构优化、趋势推演、决策穿透等24个高阶指令。
2.构建“多模型能力决策树”：
①深度横评机制：基于真实科研任务（数据爬取、多源融合、可视化呈现等），建立包含7大维度（响应速度、数据兼容性、逻辑深度等）的AI模型评估矩阵。
②智能搭配规则：
采集层：匹配网络爬虫/文档解析最优模型；
处理层：区分结构化/非结构化数据清洗方案；
分析层：适配量化统计/质性研究双路径工具；
呈现层：联动图文生成/动态可视化输出模型。
3.打造“诊断式实战沙盘”
①全流程推演系统：
模拟从“选题生成→数据采集→矛盾分析→成果输出”完整科研链路；
内置动态数据库（含10万+文献样本、5类实验数据集）。
②个性诊疗机制：
问题捕捉：实时采集实操中的指令偏差、模型误用等典型问题；
方案调优：提供“模型切换+指令改写+流程重组”三级解决方案；
能力固化：输出个性化《AI科研适配方案书》与《错误案例集》。
培训内容
时间：
8月11日上午9:00-11:30
工作坊内容（理论+实操结合）：
主题一：一句话上手AI学术工具——亲测指南
1.软件名称：“让科研像聊天一样简单”；
2.研究综述：一句话生成图文并茂的国内外研究现状；
3.研究论文：一句话生成图文并茂的思辨性研究论文；
4.研究报告：一句话生成图文并茂的百万字研究报告。
工作坊产出（学习收获）：
掌握“让科研像聊天一样简单” 通用 AI 学术工具，能快速生成研究综述、论文和报告等图文并茂成果。
时间：
8月11日 下午14:00-16:30
工作坊内容（理论+实操结合）：
主题二：一口气玩转提示词公式——科研人的咒语手册
1.通用指令：选题规划、文献速览、数据交互、格式规范、润色降重……
2.论文指令：论文综述、论文大纲、理论突破、实验设计、实验优化、跨数据库检索、多源数据融合、矛盾分析、问卷设计、结果论证、答辩模拟……
3.基金指令：选题创新、框架搭建、立项依据、研究内容、技术路线优化、预期成果、研究基础、研究计划与经费预算、评审模拟；
4.报告指令：报告框架、内容扩充、趋势总结、结论提炼、逻辑架构、矛盾消解、决策穿透。
工作坊产出（学习收获）：
学会如何指挥AI大模型，熟练运用提示词公式：学会科研选题、论文写作、基金申报等多领域必备提示词公式，精准指挥大模型完成科研任务，提升质量。
时间：
8月12日上午9:00-11:30
工作坊内容（理论+实操结合）：
主题三：一瞬间领悟大模型差异——多款模型深度横评
1.任务对比：爬虫数据采集、文件数据读取、文本数据集成、数据分析、数据挖掘、数据可视化；
2.任务实操：从数据采集、数据处理、数据分析到数据可视化，实操各类大模型优缺点；
3.搭配规则：数据采集的“天罗地网”、数据处理的“洗髓易筋”、数据分析的“慧眼破局”、数据呈现的“画龙点睛”。
工作坊产出（学习收获）：
通过多款AI大模型深度横评，知晓其在不同任务场景（如数据采集、量化分析、处理、可视化）中的优缺点和搭配规则，能根据需求选择合适的AI大模型。充分发挥其优势，助力复杂科研任务推进。
时间：
8月12日下午14:00-16:30
工作坊内容（理论+实操结合）：
主题四：综合实操 + 答疑解惑
1.总结工作坊学习内容；
2.综合实践：AI全流程科研沙盘演练；
3.针对学员实操中面临的问题进行解答。
工作坊产出（学习收获）：
经综合实践演练，独立运用AI大模型完成从选题规划到成果输出的全流程科研任务，提升高校教师科研效率与质量。
会议时间以及地点
会议时间：2025年8月10日-12日
报到时间：8月10日全天报到，13日返程。
会议地点：陕西·西安
参会对象
各高等院校（含高职院校）主管教学、科研工作的领导、教师工作部、科研处、教务处、教师发展中心管理者，各二级学院主管教学的院长（副院长）及各专业或课程建设负责人、一线骨干教师、青年教师、辅导员及对科研感兴趣的教师等。
参会须知
以上培训采取线下会议、线上直播（回放）的方式，促进反复学习提升。本次培训专家团队，指导性强，机会难得。
线下学习的老师请务必添加下方联系人发送回执后参加，会前一周告知报到地点、乘车路线及注意事项。学习课件、证书、发票统一发送。扫描下方二维码咨询课程，团队报名请拨打电话咨询优惠渠道。
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