AI研究寫作全攻略：NotebookLM × Gemini × ChatGPT × Perplexity

＜內容簡介＞

AI 神隊友！帶你殺出論文地獄！
本書完整示範 AI 輔助研究與論文寫作的實戰流程，陪你度過那些「卡住、寫不下去」的關鍵節點，並以更高效、更精準的方式完成論文。

透過本書，你可以做到這三件事：
1. 把研究寫作拆解成可以被理解、也能實際操作的過程
2. 讓 AI 成為你的研究助理，而不是代筆者
3. 能獨立判斷、清楚陳述自己的論點，不再被 AI 牽著走

內容精選
✦ 12 種研究寫作場景 × AI 高效解決方案
✦ 12 種常用統計解讀 × AI 應用案例解說
✦ 126 個學術研究專屬的 Prompt 模板

特別收錄
✦ AI 使用的方式與倫理規範
✦ 拒絕 AI 味的六大改寫技巧
✦ 關於投稿，你絕對需要知道的事


★本書特色：

本書適合 ~
碩博士研究生：為論文焦頭爛額，卻缺乏系統性方法？需要一套能減少焦慮、提高效率的寫作攻略？
年輕學者與教育實務工作者：助理教授、博士後或第一線教師，想在有限時間內完成研究、累積發表，卻總被教學與行政壓力拖累？
跨領域研究者：方法學背景不足，但希望將專業知識與實務經驗轉化為正式的學術成果？

別擔心！這本書帶你用【最低的學習門檻】，逐步拆解研究寫作流程。
每一步都有 AI 可以幫上忙，善用工具就能讓產能倍增：
✦ 激盪研究主題，幫你聚焦問題意識
✦ 迅速掌握文獻脈絡，建立分析表格
✦ 輔助撰寫研究方法、數據分析與結果討論
✦ 掌握 AI 潤稿、改寫的最佳策略
✦ 了解 AI 使用規範，兼顧效率與學術誠信

研究新手的導航地圖 ✧ 學者與教師的 AI 助理 ✧ 跨領域研究者的 AI 教練
讓你真正從零開始，打造一套專屬於研究者的 AI 工作流，走上一條更高效的學術之路！


★目錄：

▌Part 1：主題構想

第 1 章
擺脫研究焦慮，迎接產能倍增的 AI 時代
1-1 AI 如何革新研究與寫作流程？
1-2 心態升級：從被動吸收到主動管理

第 2 章
從主題到問題意識：讓 AI 陪你激盪研究構想
2-1 如何判斷研究議題的價值與影響力？
2-2 實用主義的思維：研究應與「真實世界」相連
2-3 從真實情境出發：藝術科系師資生的轉職歷程
2-4 從案例到理論：自我決定理論的浮現
2-5 使用 AI 評估研究價值：從靈感到驗證

第 3 章
AI 協助搜尋文獻與關鍵字發展
3-1 從「研究問題」到「關鍵字」：把題目翻成資料庫的語言
3-2 關鍵字發展的四個層次
3-3 AI 協助文獻搜尋的策略與技巧
3-4 從 AI 搜尋到學術閱讀：避免三種陷阱與常見錯誤
3-5 整合工作流：從問題、關鍵字、搜尋文獻，到撰寫段落

▌Part 2：前置準備

第 4 章
量化你的文獻探討：統合分析的價值
4-1 從矛盾的研究結果開始
4-2 統合分析是什麼？
4-3 統合分析的研究流程
4-4 理論模型的設定
4-5 效果量與信賴區間的詮釋
4-6 心理需求之間的關聯
4-7「心理需求滿足」對「學業動機」的解釋力
4-8 整合模型與理論驗證
4-9 如何運用統合分析結果來發展研究假設
4-10 結語：從個別研究到知識整合的量化躍遷

第 5 章
用 NotebookLM 建立你的研究知識庫
5-1 介面操作與來源管理指南
5-2 對話與功能鍵的綜合應用
5-3 NotebookLM 在研究寫作中的實際應用

第 6 章
Why and How：AI 使用的方式與倫理規範
6-1 工具的主要用途與角色
6-2 核心倫理議題與挑戰
6-3 學術出版政策的回應與發展
6-4 AI 在學術寫作中的具體應用實例
6-5 結語：AI 時代的政策啟示

▌Part 3：論文創作

第 7 章
緒論：如何快速聚焦研究背景與問題陳述？
7-1 讓 AI 幫你撰寫緒論初稿：NotebookLM 的應用
7-2 常見錯誤與改寫建議
7-3 緒論是研究的起點，也是邏輯的核心

第 8 章
文獻探討：在理論穩固的基礎下，提煉研究假設
8-1 建立理論基礎：運用 NotebookLM 初步閱讀與分析文獻
8-2 整合過去研究：建立能夠被 AI 辨識、延伸、歸納的「文獻整理表格」
8-3 導出研究假設：利用 AI 釐清變項關係並建構理論架構
8-4 常見錯誤與改寫建議
8-5 文獻探討是「理論與假設之間的橋樑」

第 9 章
方法論：如何理解研究設計、方法與數據收集？
9-1 善用 AI 讓方法章更具證據力：NotebookLM 的應用
9-2 AI 不能替你決定的事：設計邏輯、資料合理性與統計選擇
9-3 常見錯誤與改寫建議
9-4 方法章是「研究可信度」的基石
9-5 延伸閱讀——更深入理解研究方法與統計分析

第 10 章
研究結果：運用 AI 清楚呈現你的數據與發現
10-1 基礎的統計名詞介紹
10-2 AI 帶你撰寫研究結果：ChatGPT / Gemini / NotebookLM 的應用
10-3 常見錯誤與改寫建議
10-4 研究結果是「驗證假設」的證據呈現

第 11 章
精選 12 種常用的統計解讀
11-1 描述性統計與次數分配
11-2 信度分析：以內部一致性係數為例
11-3 效度分析：以探索性因素分析為例
11-4 驗證性因素分析
11-5 獨立樣本 t 檢定
11-6 相依 / 成對樣本 t 檢定
11-7 單因子變異數分析
11-8 二因子混合設計變異數分析
11-9 相關分析：探討變數間的連動關係
11-10 迴歸分析：讓相關變成預測模型
11-11 中介模型：釐清影響的先後順序
11-12 調節模型：當效果會隨情境而改變
11-13 讓數據開口說話：從統計圖表到研究洞見

第 12 章
討論：如何解釋結果並與文獻對話？
12-1 討論章的寫作策略
12-2 AI 帶你撰寫討論章：NotebookLM 的應用
12-3 常見錯誤與改寫建議
12-4 讓討論章成為「理論與現實的交會點」

第 13 章
結論與未來建議：從研究結果到社會影響
13-2 常見錯誤與改寫建議
13-3 結論讓研究終點成為「下一個開端」

▌Extra 論文品質與投稿實務

第 14 章
拒絕 AI 味：六大改寫技巧，讓論文更自然！
14-1 技巧一：重組段落——讓文章會呼吸
14-2 技巧二：加上轉折與銜接——塑造論述張力
14-3 技巧三：補上根據——讓文字有「學術味」
14-4 技巧四：建構學術論證——從結果到理論的推論架構
14-5 技巧五：加入人味——為文字注入研究者立場
14-6 技巧六：AI 味體檢——三步自修法讓語氣更自然
14-7 整合六大技巧的案例說明

第 15 章
掌握論述語氣：不同章節的語氣調整原則
15-1 緒論 (Introduction)
15-2 文獻探討 (Literature Review)
15-3 研究方法 (Method)
15-4 研究結果 (Results)
15-5 討論 (Discussion)
15-6 結論 (Conclusion)

第 16 章
緊急加開！關於投稿，你絕對需要知道的事
16-1 如何選擇適合投稿的國際期刊？
16-2 終於收到審查意見了，該怎麼回覆呢？


＜作者簡介＞

洪兆祥 博士
畢業於政治大學教育研究所，專長涵蓋正向心理學、測驗開發、高等統計分析與學術寫作等相關領域，研究與實務聚焦於生涯發展、動機與學習倦怠。目前為臺北市立大學心理與諮商學系助理教授。

黃聖方 博士
畢業於中正大學資訊工程研究所，具備資訊工程與醫療資訊等跨領域背景，現任漫話科技創辦人兼執行長，長期投入 AI 技術於教育、研究與知識應用之整合實務。

漫新知 (MINDWAY教育品牌)
致力於融合科技與人文，運用 AI 降低學習焦慮，讓知識變得生動、親近，幫助學習者用更靈活、創造性的方式深入人文社會領域。我們的課程不僅提升技能，更鼓勵思考與表達，讓 AI 成為理解世界的夥伴，而非冰冷的技術。
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