（一）未来已来！人工智能的定义与演化历程2
（二）去往何处！人工智能的社会意义与发展趋势4
（三）“打开自然语言的魔盒”：从自然语言处理（NLP）到大语言模型（LLM）5
（四）LLM 大展身手：见证人工智能时代的语言智能产品6
（五）提示工程师：ChatGPT等 LLM 产品的提问逻辑11
（六）人机一体：我们和LLM产品的关系25
（一）整体框架式提问30
（二）演绎路径：按照结构流程来寻找合适选题32
（三）归纳方法：按照目标文本特征寻找合适选题76
（四）选题测评83
（一）整体框架式提问88
（二）结构化提问91
（三）通过单/小样本提示的思路组织前言100
（一）整体框架式提问104
（二）用 AI 工具辅助查询、阅读和写作107
（三）通过单/小样本提示的思路组织文献综述136
（一）理论的概念与类型140
（二）整体框架式提问142
（三）演绎性理论的结构化提问144
（四）基于背景资料的结构化提问147
（一）基于研究方法的研究设计152
（二）研究方法的逻辑结构与文本写作165
（三）量化数据和质性材料的辅助性分析182
（一）学术论文框架的类型与来源202
（二）借助 AI 工具形成研究框架206
（三）AI 工具辅助正文写作213
（四）借助 ChatGPT等AI工具的微观文本处理能力提升正文写作质量224
（一）结语概念与类型230
（二）不同类型结语的组织与写作232
（一）AI辅助学术论文初稿润色262
（二）AI辅助撰写论文标题、摘要、关键词270
（三）AI辅助论文投稿280
（四）AI内容检测与学术伦理284
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