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开班倒计时丨AI助力SSCI写作发表

2024-03-19资讯

随着国家「双一流」发展目标的推进,高教科研走向国际化的需求愈发强烈。而发表SSCI论文正是走向国际化的一个重要标志。

且与中文核心C刊相比,SSCI在认可度、发表机会、审稿制度、国际化等方面都具有显著优势:

首先,SSCI具有很高的认可度,被视为顶级期刊的水平,其受肯定程度远高于中文核心C刊。在学术界,发表SSCI论文对于申请国内外名校博士、赴名校就业以及评职称都具有很大的帮助。

其次,SSCI的发表机会更多。中文C刊数量有700多种,而SSCI多达3500种。尽管SSCI是面向全球的,但由于中国研究者众多,使得C刊的竞争非常激烈。

第三,SSCI采用公平公正公开的双盲审制度,只看稿件质量,不涉及作者的身份和头衔。相比之下,部分中文C刊更倾向于发表知名作者或带有基金项目的文章,这使得年轻学者或硕士博士研究生在C刊发表论文的难度加大。

学术发表没有捷径
但能缩短摸索时间

陈世智老师SSCI/SCI系列课程已有750+人参加,帮助不少老师和同学成功发文SSCI/SCI:

SSCI-2024 新课
加入AI高效助力SSCI写作发表内容

当SSCI遇上AI,
您的研究将迸发新的活力与创意

课程信息

培训时间: 2024年3月29-31日(三天)

培训地点: 远程直播,提供录播回放

授课安排: 9:00-12:00;14:00-17:00;答疑

课程特色

课程会提供大量成功发表的SSCI/SCI论文案例,分析论文框架结构与撰写要点。

此外,还会重点介绍基于大规模语言模型的生成式写作助手(如GPT系列)在学术写作应用中的优势与可能性,包括文献综述、段落扩展、逻辑梳理、论证丰富等。您将学习到如何合理有效地与写作助手「对话」,将其转化为可能的写作内容参考。

SSCI-2024 新课开学季福利:

  • 参加本次SSCI-3月远程班的老师和同学, 课程结束6个月内(2024年9月30日前)可以获赠陈世智老师 一次论文批注 或者 一次在线一对一咨询(30min)

  • 讲师介绍

    陈世智老师,现任高雄科技大学资讯管理系教授。

    台湾交通大学管理博士与大同大学资讯工程研究所双博士学位。

    陈老师近年内发表超过60 篇SSCI/SCI篇国际期刊;

    论文总被引次数超过4800次;

    连续三年获得史丹佛大学全球前 2% 顶尖科学家排行榜;

    共发表26篇国际研讨会论文,其中4篇得到Best Paper Award(最佳论文奖);

    曾担任超过20个SSCI/SCI期刊的审稿人;论文总被引次数超过4800次;

    曾主持超过15个科研与产学项目。

    开设SSCI/SCI写作发表课程以来,不止课程受到了广泛好评,也成功帮助多名学员成功发表SSCI/SCI论文!

    课程大纲

    D1:

    1. 偏最小二乘法 (Partial least squares, PLS) 基本概念与应用

    2. SmartPLS 4.0软件的安装与操作

    3. SmartPLS 4.0 应用于传统迴归分析 (Regression analysis)

    4. PLS与研究模型的设定

    5. PLS的二阶段模型检验

    5.1 Outer model analysis (外模型的评估)

    5.2 构面效度 (Construct validity)

    5.3 区分效度 (Discriminant validity)

    5.4 模型拟合度 (Model fit)

    5.5 Inner model analysis (内模型的评估)

    5.6 路径系数的评估

    5.7 R方 (R-square)

    5.8 Blindfolding与Q方 (Q-square)

    D2:

    1. 中介效果 (Mediation effect) 的评估

    1.1 间接效果 (Indirect effect) 的评估

    1.2 中介效果的型态与评估

    2. 调节效果 (Moderation effect)的 型态与评估

    2.1 多群组比较 (Multi-group analysis) 的调节效果的设定与评估

    2.2 连续变量型态的调节效果的设定与评估

    3. 形成式构面 (Formative construct) 的范例评估

    4. 二阶构面 (Second-order) 的设定与评估

    5. Finite Mixture Segmentation与Prediction-oriented Segmentation功能与范例展示

    6. PLSpredict功能与范例展示

    D3:

    1. Importance-Performance Map Analysis (IPMA)

    2. 控制变量 (Control variable) 的设定与评估

    3. 已发表的SSCI期刊与PLS应用实例

    4. 经典PLS文章分享

    5. 人工智能 (AI) 是否能协助产生写作素材?

    6. 生成式AI人工智能协作的工具介绍

    7. 量化分析与写作素材有关的prompt与范例

    8. AI 应用在学术写作上的原则与讨论

    试听及课程
    咨询请联系

    尹老师

    电话:13301322952

    WeChat:jg-xs6

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    课程为经管之家官方产品