8 min bacaan
Pertengahan
Draf: artikel ini sedang disemak dan mungkin berubah.
Rujukan yang kelihatan sempurna, dengan nama pengarang yang munasabah, jurnal yang wujud dan tahun yang boleh dipercayai, masih boleh jadi rekaan. Model bahasa menulis teks yang menyerupai apa yang biasanya datang seterusnya, dan bagi model, sitasi hanyalah satu lagi corak. Risiko HalusinasiApabila AI menyatakan sesuatu yang salah dengan yakin, contohnya mereka artikel jurnal yang tidak wujud. ini mempengaruhi segala-galanya dalam panduan ini.
AI masih boleh menjadikan anda penyelidik yang lebih pantas dan lebih tajam. Ia boleh menguji soalan kajian anda, menyaring abstrak berdasarkan kriteria tetap dan berperanan sebagai penilai yang tegas terhadap draf anda. Namun penyelidikan dibina atas dakwaan yang boleh disemak oleh orang lain, jadi aliran kerja ini meletakkan semakan antara setiap peringkat dan mengekalkan setiap pertimbangan di tangan anda.
Idea dalam 30 saat
Guna hanya sumber yang anda berikan
AI bekerja pada rekod yang anda eksport, bukan pada ingatannya tentang literatur.
- Guna hanya sumber yang anda berikan AI bekerja pada rekod yang anda eksport, bukan pada ingatannya tentang literatur.
- Semak sebelum bergerak Get antara setiap peringkat menghalang kesilapan daripada terus bergerak.
- AI sebagai penilai skeptikal Minta AI mencabar reka bentuk anda, bukan memujinya.
- Anda mentafsir Tema, dapatan dan dakwaan ialah milik anda.
- Dedahkan penggunaan AI Simpan log ringkas dan ikut dasar jurnal serta universiti.
- Setiap rujukan dianggap salah sehingga disemak.
Intipati utama
Ingat perkara ini, walaupun anda lupa yang lain.
- Gunakan AI pada sumber yang anda berikan. Jangan petik rujukan daripada model sehingga anda membukanya dan menyemak DOIID kekal untuk mencari artikel jurnal sebenar. atau rekod pangkalan datanya.
- Letakkan get pengesahan antara peringkat: tiada apa yang bergerak ke hadapan sehingga anda menyemaknya.
- Jadikan AI penilai yang skeptikal, bukan pengarang bersama. Kritikan, saringan dan kod ialah kegunaan yang baik; tafsiran dan dakwaan ialah milik anda.
- Dedahkan penggunaan AI mengikut dasar terkini jurnal dan universiti anda, dan jauhkan manuskrip sulit daripada alat AI.
Saluran kerja dengan get antara setiap peringkat
Bayangkan projek penyelidikan sebagai barisan pengeluaran. Kerja mengalir daripada soalan kajian hingga kenyataan pendedahan akhir, dan kesilapan turut mengalir bersamanya. Kajian yang tersalah dikecualikan semasa saringan tidak akan memberi amaran kemudian; ia senyap-senyap menjadi sebahagian daripada dapatan anda.
Get ialah semakan kualiti anda, seperti pemeriksa di antara stesen kerja. Tiada apa yang bergerak sehingga ia lulus.
Ketik satu peringkat, atau tekan Main untuk menghantar kerja melalui setiap get.
Setiap prompt di sini menggunakan lima lapisan yang sama: AIM, Kata kerja tindakan, Kaedah bernama, Dialog terkalibrasi dan Sahkan. Jika Ejen AIAI yang melakukan kerja berbilang langkah untuk anda (merancang, membuka fail, menggunakan alat dan menyemak kerjanya), bukan sekadar membalas sekali. AI akan meneliti fail anda secara sendiri, baca juga panduan taklimat ejen.
Pertajam soalan kajian dahulu
Soalan kajian yang lemah membazirkan setiap jam selepasnya. Dua rangka kerja yang terkenal boleh membantu. FINER, yang dikaitkan dengan Hulley dan rakan-rakan, menguji sama ada sesuatu soalan berbaloi ditanya. Population, Intervention, Comparison, Outcome (Populasi, Intervensi, Perbandingan, Hasil): empat petak yang menjadikan soalan tentang kesan sesuatu perkara lebih tepat. menyusun soalan tentang kesan sesuatu intervensi, dan ia berfungsi dengan baik di luar bidang perubatan.
FINER dalam lima petak
Feasible (boleh dilaksanakan)
Bolehkah anda melakukannya dengan masa, dana, kemahiran dan akses yang ada?
- Feasible (boleh dilaksanakan) Bolehkah anda melakukannya dengan masa, dana, kemahiran dan akses yang ada?
- Interesting (menarik) Adakah bidang anda mengambil berat tentang jawapannya?
- Novel (baharu) Adakah ia menambah sesuatu yang belum diketahui?
- Ethical (beretika) Bolehkah anda melindungi peserta dan mendapat kelulusan?
- Relevant (relevan) Adakah jawapannya penting untuk amalan atau dasar?
Berikut contoh pendidikan perakaunan dalam bentuk PICO. Populasi: pelajar diploma perakaunan di dua buah politeknik. Intervensi: latihan mingguan tentang penyesuaian bank yang dijana AI. Perbandingan: tutorial biasa. Hasil: skor dalam ujian bersama akhir semester.
AI berguna di sini sebagai pengkritik. Tampal draf soalan, objektif dan kaedah yang dirancang, dan minta AI menguji setiap kriteria FINER seperti yang akan dilakukan oleh panel geran.
Anda seorang penilai kanan yang skeptikal dalam panel geran penyelidikan di Malaysia.
Draf soalan kajian, tiga objektif dan kaedah yang dirancang ditampal di bawah. Kaedah: tinjauan dalam talian terhadap 300 pemilik PKS di Selangor, 18 bulan, seorang pembantu penyelidik.
Nilaikan soalan ini berdasarkan setiap kriteria FINER, dengan penarafan (kukuh / memadai / lemah) dan satu ayat bukti bagi setiap kriteria. Kemudian tulis semula soalan dalam bentuk PICO jika sesuai, atau terangkan mengapa tidak sesuai.
Gunakan kriteria FINER (Hulley dan rakan-rakan) sebagai senarai semak anda, dan nyatakan kriteria yang paling kurang anda pasti.
Apa yang anda perlu lihat dalam cadangan saya untuk yakin bahawa ia boleh dilaksanakan dalam 18 bulan?Satu batasan yang perlu diingat: AI tidak tahu sama ada jurang kajian anda benar-benar wujud. Dakwaan bahawa “tiada kajian yang meneliti X di Malaysia” mesti datang daripada carian anda sendiri dalam Scopus, Web of Science, MyCite atau pangkalan data bidang anda, bukan daripada tanggapan model.
Kritik reka bentuk anda dengan penilai yang skeptikal
Kebanyakan kita terlalu dekat dengan reka bentuk kajian sendiri untuk melihat titik lemahnya. Berikan AI peranan dan tugas seorang penilai, dan ia menjadi rakan latihan yang berguna.
Kaedah bernama yang sesuai di sini ialah Bayangkan projek anda telah gagal, kemudian senaraikan sebab yang paling mungkin. Ia mendedahkan risiko yang terlindung oleh sikap terlalu optimis. (bayangkan projek telah gagal), yang dipopularkan oleh ahli psikologi Gary Klein. Anda meminta AI membayangkan kajian itu telah ditolak, kemudian menerangkan sebabnya.
Anda seorang pakar metodologi yang menilai reka bentuk kuantitatif dan kaedah campuran untuk jurnal penyelidikan pendidikan.
Reka bentuk kajian saya ditampal di bawah: soalan kajian, pelan persampelan (pensyarah politeknik di tiga negeri), instrumen dan pelan analisis.
Kritik reka bentuk ini dan susun lima ancaman paling serius terhadap kesahan mengikut kedudukan, daripada paling serius hingga paling kurang. Bagi setiap satu, namakan ancaman itu, terangkan dalam satu atau dua ayat bagaimana ia boleh mengubah kesimpulan saya, dan cadangkan satu penyelesaian praktikal.
Jalankan pre-mortem: andaikan kajian ini ditolak selepas penilaian, dan terangkan sebab yang paling mungkin.
Andaian saya yang mana paling sukar anda nilai tanpa maklumat tambahan?Anggap senarai ancaman terhadap Sama ada kajian anda benar-benar mengukur apa yang didakwanya, dan sama ada kesimpulannya kukuh. ini sebagai senarai semak untuk difikirkan, bukan keputusan muktamad. Sesetengah ancaman tidak terpakai dalam konteks anda; yang lain mungkin benar-benar terlepas pandang. Bincangkan ancaman yang serius dengan penyelia anda, dan dapatkan kelulusan etika sebelum mengumpul sebarang data.
Cari dan saring, menggunakan hanya sumber yang anda berikan
Di sinilah risiko rujukan rekaan paling tinggi. Meminta chatbot “mencari kertas kajian” tentang sesuatu topik mengundang tajuk rekaan, pengarang yang salah dan tahun yang salah. Corak yang teliti memisahkan dua tugas, seperti pustakawan yang merancang carian dan pembaca yang menyemak setiap buku:
- AI mereka bentuk carian. Ia mencadangkan konsep utama, sinonim dan Baris carian yang menggabungkan perkataan dengan AND, OR dan NOT, contohnya: (SME OR 'small business') AND Malaysia. untuk setiap pangkalan data. Ia tidak menyenaraikan sebarang kertas.
- Anda menjalankan carian. Gunakan pangkalan data sebenar, rekod tarikh, pangkalan data dan bilangan hasil, dan eksport keputusannya.
Selepas itu AI boleh membantu anda menyaring, tetapi hanya abstrak yang anda tampal, berdasarkan kriteria yang telah anda tetapkan lebih awal.
Carikan saya 20 kertas kajian terkini tentang penggunaan AI dalam PKS Malaysia dan ringkaskan.
Apa yang biasanya anda dapat
Senarai kemas 20 rujukan dengan ringkasan. Beberapa daripadanya tidak dapat ditemui dalam mana-mana pangkalan data, dua kertas sebenar dikaitkan dengan pengarang yang salah, dan ringkasannya mencampurkan dapatan daripada kajian berbeza.
Anda seorang pembantu penyelidik yang menyaring rekod untuk sorotan sistematik yang dilaporkan mengikut PRISMA 2020.
Kriteria kemasukan di bawah, diikuti 25 abstrak yang saya eksport daripada Scopus, berlabel R01–R25. Gunakan hanya abstrak ini. Jangan tambah, namakan semula atau petik sumber lain.
Saring setiap abstrak dan pulangkan jadual: ID | Masuk / Keluar / Tidak pasti | kriteria | sebab satu baris yang memetik frasa daripada abstrak. Berhenti selepas R10 supaya saya boleh menyemak keputusan anda.
Rekod setiap keputusan supaya ia boleh dikira dalam rajah aliran PRISMA 2020.
Kriteria yang mana paling sukar digunakan, dan bagaimana saya patut memperketatnya?Apa yang biasanya anda dapat
Jadual keputusan yang boleh anda audit baris demi baris, setiap satu dikaitkan dengan petikan daripada abstrak. Anda membetulkan dua keputusan dalam kelompok pertama, memperketat satu kriteria, dan menyelesaikan sendiri setiap 'Tidak pasti'.
Untuk Sorotan sistematikSorotan literatur yang mengikut peraturan carian tetap dan dilaporkan., penilai manusia kedua tetap penting. Semak keputusan AI pada kelompok pertama dan selaraskan kriteria anda sebelum ia meneruskan kerja, kerana kajian yang tersalah dikecualikan akan hilang secara senyap.
PRISMA 2020Senarai semak antarabangsa untuk melaporkan cara kajian dicari dan dipilih. ialah garis panduan pelaporan, bukan kaedah saringan. Ia memberitahu apa yang perlu dilaporkan, seperti rajah aliran yang menunjukkan bilangan rekod yang dikekalkan dan digugurkan pada setiap peringkat. Laporkan dengan jujur bagaimana AI digunakan.
Ekstrak data ke dalam jadual tetap
Pengekstrakan data daripada kertas kajian berulang dan mudah tersilap, jadi memang menggoda untuk menyerahkannya kepada AI. Bahayanya, model mengisi ruang kosong dengan nilai yang munasabah. Penyelesaiannya ialah menuntut bukti: bagi setiap nilai, nombor halaman dan petikan pendek, dan “Tidak dilaporkan” apabila kertas tidak menyatakannya.
Untuk sorotan tentang penggunaan AI dalam PKS Malaysia, borang anda mungkin meminta saiz sampel, sektor, negeri, cara penggunaan AI diukur dan dapatan utama. Setiap nilai disertakan nombor halaman dan petikan, jadi anda boleh menyemak mana-mana sel dalam beberapa saat.
Ini menjadikan tekaan kelihatan dan semakan rawak anda lebih pantas. Reka sendiri borang pengekstrakan, uji pada dua atau tiga kertas, dan rekod siapa mengekstrak apa.
Siasat dapatan yang mengejutkan
Kadangkala data anda menunjukkan sesuatu yang tidak dijangka. Katakan tinjauan PKS anda mendapati pemilik yang menghadiri kursus kemahiran digital kerajaan melaporkan penggunaan AI yang lebih rendah berbanding pemilik yang tidak menghadirinya.
Menerangkan dapatan yang bercanggah ialah tugas diagnostik, jadi di sinilah kaedah Chris Sanders sesuai digunakan. Minta AI menyenaraikan penjelasan alternatif, termasuk kebetulan semata-mata, dan semakan yang boleh menolak setiap satu.
Anda seorang saintis sosial kuantitatif yang menilai kajian tinjauan tentang PKS Malaysia.
Tinjauan terhadap 300 pemilik PKS di Selangor. Pemilik yang menghadiri kursus kemahiran digital kerajaan melaporkan penggunaan AI yang lebih rendah (min 2.1 pada skala 5 mata) berbanding pemilik yang tidak menghadirinya (min 2.6). Senarai pemboleh ubah dan nota persampelan saya ditampal di bawah. Anda belum melihat data mentah.
Siasat mengapa dapatan ini mungkin berlaku. Senaraikan sekurang-kurangnya empat penjelasan alternatif, termasuk kebetulan. Bagi setiap satu, berikan satu semakan yang boleh saya jalankan pada data saya sendiri untuk menyokong atau menolaknya. Jangan pilih pemenang.
Gunakan kaedah Chris Sanders untuk menyelesaikan tugas ini. Mula-mula, nyatakan semula dalam tiga butiran bagaimana anda akan menggunakannya di sini.
Apa yang anda perlu tahu tentang cara pemilik dipilih untuk kursus itu?Kemudian, anda yang menjalankan semakan itu. Mungkin pemilik dihantar ke kursus kerana perniagaan mereka memang sedang bergelut. AI boleh menyenaraikan idea; hanya data anda yang boleh menentukan antara idea itu.
Pengekodan kualitatif dengan buku kod anda sendiri
Dalam kerja kualitatif, analisis bersifat tafsiran, dan pentafsirnya ialah anda. AI masih boleh membantu secara berdisiplin, setelah anda membina Buku kodSenarai label dan maksud untuk melabel teks temu bual. daripada pembacaan rapi anda sendiri.
AI menggunakan kod anda pada petikan tanpa nama, memetik perkataan di sebalik setiap kod, menilai tahap keyakinannya dan menyenaraikan petikan yang tidak sepadan dengan mana-mana kod. Ini memberi anda pandangan kedua dan cara cepat untuk mengesan definisi yang bertindih.
Anda seorang pembantu penyelidikan kualitatif yang berpengalaman dalam analisis tematik berasaskan buku kod.
Buku kod saya (8 kod dengan definisi dan contoh) dan 12 petikan temu bual tanpa nama daripada pensyarah perakaunan politeknik, berlabel P01–P12, ditampal di bawah.
Gunakan buku kod pada setiap petikan. Pulangkan jadual: ID petikan | kod | perkataan tepat yang mewajarkan setiap kod | keyakinan (tinggi / sederhana / rendah). Senaraikan secara berasingan petikan yang tidak sepadan dengan mana-mana kod. Jangan cipta kod atau tema baharu.
Gunakan buku kod saya secara konsisten, seperti dalam analisis buku kod (templat). Saya penganalisisnya; anda pembaca kedua yang menandakan petikan yang tidak sepadan.
Definisi kod yang mana cukup bertindih sehingga boleh mengelirukan pengekod kedua?Namakan pendekatan ini dengan betul dalam bahagian kaedah anda: ini analisis buku kod (templat). Analisis tematik refleksif Braun dan Clarke berbeza, kerana ia menganggap pengekodan sebagai kerja tafsiran penyelidik sendiri. Pemeriksa akan perasan perbezaannya.
Berhati-hati dengan persetujuan peserta. Transkrip temu bual sering boleh mengenal pasti individu walaupun nama telah dibuang. Muat naik hanya apa yang dibenarkan oleh kelulusan etika dan borang persetujuan anda, ke dalam alat yang diluluskan oleh institusi anda.
Kod analisis yang anda jalankan dan semak
Untuk kerja kuantitatif, AI boleh menulis kod analisis untuk anda. Peraturannya mudah: anda yang menjalankan kod dan membaca keputusannya sendiri, bukan model.
Untuk pembangun: butiran teknikalPilihan: langkau jika anda hanya menggunakan aplikasi sembang
Minta kod R atau Python yang menerangkan setiap langkah dan andaian di sebalik setiap ujian. Kemudian:
- jalankan pada sampel kecil dan bandingkan keputusannya dengan pengiraan manual atau contoh yang diketahui;
- semak bahawa nilai hilang, item berkod terbalik dan nilai terpencil dikendalikan seperti dalam pelan analisis anda;
- baca output sendiri, dan bukannya meminta AI mentafsir nombor yang tidak pernah dilihatnya.
Jika anda berkongsi data dengan alat AI, kongsi strukturnya (nama dan jenis pemboleh ubah, beberapa baris palsu) dan bukannya data peserta sebenar, kecuali kelulusan anda membenarkannya.
Terokai keseluruhan aliran kerja
Ketik setiap satu daripada tujuh peringkat di bawah. Setiap peringkat menunjukkan apa yang boleh dibuat oleh AI, apa yang mesti anda lakukan, prompt untuk disesuaikan dan risiko utama pada peringkat itu.
Ketik satu langkah (atau guna kekunci anak panah). Setiap langkah menunjukkan apa yang AI boleh buat, apa yang kekal tanggungjawab anda, prompt yang boleh disalin dan risiko yang perlu diawasi.
Langkah 1 daripada 7
Pertajam soalan dan reka bentuk kajian
Apa yang AI boleh buat
- Uji soalan anda berdasarkan kriteria FINER.
- Tulis semula dalam bentuk PICO jika sesuai.
- Berperanan sebagai penilai yang skeptikal terhadap metodologi anda.
Apa yang anda mesti buat
- Tetapkan sendiri soalan kajian dan sumbangannya.
- Semak jurang kajian berdasarkan literatur yang benar-benar anda baca.
- Rancang kelulusan etika sebelum mengumpul data.
Anda seorang penilai kanan yang skeptikal dalam panel geran penyelidikan di Malaysia.
Draf soalan kajian, objektif dan kaedah yang dirancang (tinjauan terhadap 300 pemilik PKS di Selangor) ditampal di bawah.
Kritik soalan ini berdasarkan setiap kriteria FINER (feasible, interesting, novel, ethical, relevant) dan senaraikan lima kelemahan paling serius dalam reka bentuk, mengikut susunan, setiap satu dengan satu penyelesaian.
Jalankan pre-mortem: andaikan kajian ini gagal dan terangkan sebabnya.
Apa yang anda perlu lihat dalam cadangan saya untuk yakin bahawa ia boleh dilaksanakan dalam 18 bulan?
Risiko yang perlu diawasi
AI tidak tahu sama ada jurang kajian anda benar-benar wujud. Dakwaan "tiada kajian tentang X" mesti datang daripada carian pangkalan data anda sendiri, bukan daripada model.
Penulisan, suntingan dan pendedahan
AI boleh membantu anda menyusun semula draf yang berselerak, mengetatkan perenggan yang meleret, menyemak bahawa setiap dakwaan mempunyai sitasi daripada senarai rujukan anda sendiri, dan menunjukkan dakwaan yang keterlaluan. Apabila digunakan begini, ia editor yang cerewet. Hujah dan suara penulisan kekal milik anda.
Banyak penerbit dan badan integriti penyelidikan, termasuk COPE, berpendirian bahawa alat AI tidak boleh disenaraikan sebagai pengarang, kerana ia tidak boleh bertanggungjawab terhadap kerja tersebut. Banyak jurnal juga meminta anda menyatakan cara anda menggunakan AI generatif. Peraturannya berbeza antara jurnal, dan universiti mempunyai peraturan sendiri untuk tesis.
Tabiat praktikalnya ialah log penggunaan AI yang ringkas: alat, tarikh dan tugas, dicatat sepanjang anda bekerja. Semasa penyerahan, baca dasar terkini jurnal dan universiti anda, dan tulis kenyataan berdasarkan log itu. Penyelia dan sekolah pengajian siswazah anda boleh memaklumkan apa yang terpakai untuk tesis.
Apa yang boleh dibantu AI, dan apa yang kekal milik anda
Di sepanjang saluran kerja, pembahagiannya sama. AI mempercepat bahagian yang boleh disemak; anda mengekalkan bahagian yang menjadikan kerja itu keilmuan.
| AI boleh membantu | Hanya anda yang memutuskan |
|---|---|
| Istilah carian dan rentetan Boolean | Pangkalan data yang dicari, dan carian akhir |
| Saringan awal abstrak yang anda berikan | Setiap keputusan kemasukan dan setiap “Tidak pasti” |
| Penjelasan alternatif bagi dapatan yang mengejutkan | Penjelasan yang disokong oleh data anda |
| Bacaan kedua menggunakan buku kod anda | Tema anda dan maknanya |
| Suntingan susunan kata anda | Setiap dakwaan, sitasi dan nama anda sebagai pengarang |
Penilaian rakan sebaya: rahsiakan manuskrip
Apabila anda menilai untuk jurnal atau badan geran, manuskrip itu adalah sulit. Memuat naiknya ke alat AI mungkin berkongsi kerja yang belum diterbitkan dengan pihak ketiga, dan banyak jurnal serta pemberi dana melarangnya. Walaupun dibenarkan, pertimbangan dalam sesuatu penilaian sepatutnya datang daripada anda.
Jika anda mahukan bantuan, gunakan AI hanya pada tulisan anda sendiri: contohnya, untuk mengemaskan komen yang telah anda tulis, tanpa menampal sebarang teks manuskrip. Semak garis panduan penilai dahulu, dan jika ragu-ragu, tanya editor.
Uji kefahaman anda
Syabas!
Pelajaran selesai
Anda telah sampai ke penghujung. Jawab kuiz di atas jika belum, untuk XP tambahan.
- 0 XP
0 hari berturut-turut