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AI赋能科研工作的关键要点与技巧
——AI赋能数据收集
主讲人：马志强
课程简介
通过智能化工具与算法革新传统方法，能大幅提升科研数据的规模、质量与获取效率，为驱动科学发现奠定坚实可靠的数据基石。本课程中，主讲人深入探讨了如何运用人工智能技术优化科研数据的获取、管理与质量，突破传统经验模式，系统阐释了如何智能设计数据收集工具、坚守科研伦理、高效处理与整合多源数据，并对数据质量进行科学验证。通过凝练要点与实用技巧，旨在帮助科研工作者构建可靠的数据基础，提升研究效率与科学性，推动科研工作迈向更智能、规范的数据驱动新阶段。
课程时长
27分钟
课程提纲
一、设计数据收集工具
二、保障数据伦理
三、处理多源数据
四、验证数据质量
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了解教师
马志强
马志强，江南大学人文学院（教育学院）副院长，教授、博士生导师。兼任教育部全国基础教育信息化典型案例工作小组专家、中国高等教育协会学习科学分会常务理事、江苏省教育信息化“十四五”规划专家组成员、江苏省哲学社会科学重点研究基地“互联网+教育”研究中心主任等职。主要研究方向为计算机支持的协作学习、学习分析与评价。主持国家级、省部级等项目多项，出版《从相互依赖到协同认知——信息化环境下的协作学习研究》《在线学习评价研究与发展》等独著，发表的论文有10余篇被SSCI、CSSCI收录，曾获江苏省第十六届哲学社会科学优秀成果二等奖、第五届江苏省教育科学优秀成果一等奖、教育技术国际学术会议（ETIF2012、ETIF2017、ETIF2018）优秀论文一等奖等荣誉。
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