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AI赋能科研工作的关键要点与技巧
——AI赋能结果分析
主讲人：马志强
课程简介
AI能够将海量数据的分析与复杂规律的提取转化为高效精准的洞察，极大提升了结果分析的深度、速度与可靠性。本课程中，主讲人聚焦“AI赋能科研结果分析”的核心实践，系统讲解了如何利用人工智能技术提升科研效率与深度，深入剖析了四大关键模块：从如何科学遴选与评估适配的AI分析工具，到依托AI强化数据质量评估与潜在规律识别能力，进而详解核心算法的选择逻辑与图表生成实操技巧，最终指导如何基于AI分析结果，制定坚实的科学理论与应对策略，帮助学习者快速掌握一套从工具到方法、从分析到决策的完整实战路径，显著提升科研结果的分析速度、洞察深度与成果可靠性，为科研工作注入强大智能动力。
课程时长
28分钟
课程提纲
一、遴选分析工具
二、识别数据规律
三、执行算法挖掘
四、制定理论对策
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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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