Fadak.IR راهکارهای فدک
English Русский العربية فارسی
مقالات مدیریت مطالعات زبان


/ مدیریت

ابزارهای هوش مصنوعی در پژوهش


         اولویت اول: ابزارهای تحقیقاتی و تجزیه و تحلیل علمی
         اولویت دوم: ابزارهای نگارش و بهبود کیفیت نوشتار علمی
         اولویت سوم: ابزارهای کمک به تجزیه و تحلیل داده‌ها
         اولویت چهارم: ابزارهای کمک به یادگیری و آموزش
         اولویت پنجم: ابزارهای جستجو و پردازش اطلاعات

ابزارهای هوش مصنوعی برای پژوهش می‌توانند به پژوهشگران کمک کنند تا کارهای خود را سریع‌تر و با دقت بیشتری انجام دهند. در اینجا چند ابزار مفید در این زمینه آورده شده است:

  1. آر دیسکاوری (R Discovery): R Discovery یک ابزار هوش مصنوعی است که به پژوهشگران در جستجو و تحلیل مقالات علمی کمک می‌کند. این ابزار از الگوریتم‌های پیشرفته برای شناسایی مقالات مرتبط و به روز استفاده می‌کند و به محققان این امکان را می‌دهد که اطلاعات جدید را به سرعت پیدا کرده و تحقیقات خود را بهبود بخشند. همچنین، R Discovery می‌تواند به تحلیل داده‌ها و استخراج نتایج دقیق از مقالات علمی پرداخته و روندهای تحقیقاتی را شبیه‌سازی کند.

  2. اس سایت (Scite): Scite ابزاری هوشمند برای جستجو و تجزیه و تحلیل مقالات علمی است که از فناوری هوش مصنوعی برای بررسی ارجاعات و استنادهای مقالات استفاده می‌کند. این ابزار به پژوهشگران کمک می‌کند تا متوجه شوند که یک مقاله چگونه به مقالات دیگر ارجاع داده شده و دیدگاه‌های مختلف درباره آن چیست. Scite با تجزیه و تحلیل ارجاعات و استنادهای مقاله‌ها، اطلاعات دقیق‌تری را در اختیار محققان قرار می‌دهد.

  3. ترینکا (Trinka): Trinka یک ابزار هوش مصنوعی است که به نویسندگان و پژوهشگران کمک می‌کند تا متون علمی خود را از نظر گرامر و نگارش بهبود بخشند. این ابزار پیشنهادات اصلاحی برای اصلاح اشتباهات نگارشی، گرامری و ساختاری ارائه می‌دهد و به نویسندگان این امکان را می‌دهد تا کیفیت نوشتار علمی خود را ارتقاء دهند. Trinka همچنین به طور خاص برای متون علمی طراحی شده و به نیازهای زبان‌شناسی و نگارشی پژوهشگران توجه می‌کند.

  4. الی سایت (Elicit): Elicit یک ابزار هوش مصنوعی است که به پژوهشگران در طراحی سوالات پیچیده و تحلیل داده‌های تجربی کمک می‌کند. این ابزار می‌تواند اطلاعات را از داده‌های غیرساختاریافته استخراج کرده و پژوهشگران را در تصمیم‌گیری‌های آگاهانه یاری کند. Elicit با استفاده از هوش مصنوعی و تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)، داده‌های پیچیده و غیرساختاریافته را تجزیه و تحلیل کرده و به استخراج الگوها و روندهای مهم می‌پردازد.

  5. اسکولارسی (Scholarcy): Scholarcy ابزاری است که از هوش مصنوعی برای ایجاد خلاصه‌های دقیق از مقالات علمی استفاده می‌کند. این ابزار می‌تواند جملات کلیدی را استخراج کرده و مقالات را به خلاصه‌هایی قابل فهم تبدیل کند. Scholarcy به پژوهشگران این امکان را می‌دهد که به سرعت و به راحتی از محتوای مقالات بهره‌برداری کنند و زمان خود را در خواندن مقالات طولانی صرفه‌جویی کنند.

  6. نیوتن (Knewton): Knewton یک سیستم تطبیقی است که از هوش مصنوعی برای ارائه منابع آموزشی شخصی‌شده به دانشجویان استفاده می‌کند. این ابزار با تحلیل داده‌های یادگیری دانشجویان، مواد آموزشی متناسب با نیازهای فردی آن‌ها ارائه می‌دهد و به یادگیری بهینه کمک می‌کند. Knewton به طور خاص در زمینه‌های آموزش آنلاین و یادگیری هوشمند کاربرد دارد و به تدریج فرآیند یادگیری را شخصی‌سازی می‌کند.

  7. آی بی ام واتسون (IBM Watson): IBM Watson یک پلتفرم پیشرفته هوش مصنوعی است که به پژوهشگران و صنایع مختلف کمک می‌کند تا از تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده بهره‌برداری کنند. این ابزار قادر است حجم زیادی از داده‌ها را پردازش کرده و الگوهای پنهان را شبیه‌سازی کند. IBM Watson در بسیاری از زمینه‌ها از جمله پزشکی، کسب‌وکار و تحقیقاتی کاربرد دارد و به محققان کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه و مبتنی بر داده بگیرند.

  8. تبلو (Tableau): Tableau ابزاری قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده‌ها است که از هوش مصنوعی برای بصری‌سازی و تحلیل داده‌های پیچیده استفاده می‌کند. این ابزار به پژوهشگران این امکان را می‌دهد تا داده‌های خود را به صورت گرافیکی و بصری نمایش دهند و داشبوردهایی ایجاد کنند که روندهای مختلف را به طور دقیق نشان دهند. Tableau با تجزیه و تحلیل داده‌ها به محققان کمک می‌کند تا دید بهتری نسبت به داده‌های خود پیدا کنند.

  9. کنسانسس (Consensus): Consensus ابزاری است که به پژوهشگران در تجزیه و تحلیل نتایج پژوهشی بر اساس داده‌های به‌دست‌آمده کمک می‌کند. این ابزار از هوش مصنوعی برای پردازش و تحلیل اطلاعات استفاده می‌کند و به محققان این امکان را می‌دهد که به سرعت از داده‌های موجود نتیجه‌گیری‌های دقیق‌تری داشته باشند. Consensus به ویژه در زمینه‌های علمی و پژوهشی کاربرد دارد و می‌تواند روندهای علمی را شبیه‌سازی و پیش‌بینی کند.

  10. چت جی پی تی (ChatGPT): ChatGPT یک چت بات محبوب است که توسط OpenAI توسعه داده شده و از مدل‌های زبان طبیعی برای تولید متن و پاسخ به سوالات استفاده می‌کند. پژوهشگران می‌توانند از این ابزار برای نوشتن و ویرایش مقالات علمی، تولید محتوای متنی و پاسخ به سوالات علمی استفاده کنند. ChatGPT به عنوان یک ابزار مفید در پردازش زبان طبیعی، به پژوهشگران این امکان را می‌دهد که با سرعت بیشتری به اطلاعات و منابع علمی دسترسی پیدا کنند.

  11. جنمی (Gemeni):یکی از ابزارهای هوش مصنوعی جدید است که به‌ویژه برای کمک به پژوهشگران در تحلیل داده‌های متنی و تولید محتوای علمی طراحی شده است. این ابزار از فناوری‌های پیشرفته مانند مدل‌های زبان طبیعی و یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های غیرساختاریافته و پیچیده استفاده می‌کند. Gemeni توانایی پردازش و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها را دارد و می‌تواند به پژوهشگران در شبیه‌سازی و تولید نتایج علمی، به‌ویژه در پروژه‌های پژوهشی و تحلیل‌های پیچیده، کمک کند. با استفاده از این ابزار، پژوهشگران می‌توانند یافته‌های جدید و به‌روز را سریع‌تر کشف کرده و مطالب علمی خود را بر اساس تحلیل‌های دقیق‌تری بنویسند.

  12. کوییل بات (QuillBot): QuillBot ابزاری هوش مصنوعی است که به نویسندگان کمک می‌کند تا گرامر و سبک نوشتاری خود را بهبود دهند. این ابزار می‌تواند جملات را بازنویسی کرده و متن را از لحاظ پیوستگی تقویت کند. همچنین QuillBot برای جلوگیری از سرقت ادبی و خلاصه‌سازی مقالات مفید است و به نویسندگان این امکان را می‌دهد که متن خود را به شکل حرفه‌ای و بهینه‌تری ارائه دهند.

  13. گرید اسکوپ (Gradescope): Gradescope ابزاری مبتنی بر هوش مصنوعی است که برای نمره‌دهی و بازخورد در موسسات آموزشی کاربرد دارد. این ابزار به خودکارسازی فرآیند نمره‌دهی کمک می‌کند و از یادگیری ماشین برای شناسایی دست‌خط‌ها و رمزگشایی کدها استفاده می‌کند. Gradescope به معلمان و اساتید این امکان را می‌دهد که به سرعت به بازخوردهای دقیق‌تری دست یابند و فرآیند نمره‌دهی را تسهیل کنند.

  14. سمنتیک اسکولر (Semantic Scholar): Semantic Scholar یک موتور جستجو برای مقالات علمی است که از یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی برای تحلیل مقالات استفاده می‌کند. این ابزار به پژوهشگران کمک می‌کند تا مقالات مرتبط را بیابند و اطلاعات کلیدی را از آن‌ها استخراج کنند. Semantic Scholar علاوه بر جستجوی مقالات، پیشنهادات تحقیقاتی مرتبط نیز ارائه می‌دهد.

  15. Llama 3 (Meta): Llama 3 یک مدل هوش مصنوعی جدید از Meta است که برای انجام تحلیل‌های پیچیده و تولید متن‌های هوشمند طراحی شده است. این مدل با قابلیت‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی، به پژوهشگران در تحلیل داده‌های متنی و تولید محتوای علمی کمک می‌کند. Llama 3 برای پروژه‌های تحقیقاتی پیچیده بسیار مفید است و به محققان در استخراج اطلاعات و پردازش داده‌ها کمک می‌کند.

  16. ChatGPT (OpenAI): یکی از محبوب‌ترین ابزارهای هوش مصنوعی، ChatGPT توسط OpenAI توسعه یافته است. این مدل می‌تواند به پژوهشگران در تحلیل متون علمی، نوشتن مقالات پژوهشی و کدنویسی کمک کند. ChatGPT به دلیل توانایی در پردازش زبان طبیعی، می‌تواند به راحتی و به سرعت به سوالات پژوهشگران پاسخ دهد و به تولید محتوای علمی کمک کند.

  17. Google DeepMind: Google DeepMind یک پلتفرم هوش مصنوعی است که بیشتر در زمینه‌های پیچیده تحقیقاتی مانند پزشکی، بازی‌ها و یادگیری ماشین کاربرد دارد. این مدل توانایی حل مسائل پیچیده‌ای نظیر بازی Go و پیش‌بینی‌های پزشکی را دارد و در پژوهش‌های علمی می‌تواند به استخراج مدل‌های پیش‌بینی دقیق کمک کند.

  18. IBM Watson: IBM Watson یکی از پلتفرم‌های پیشرفته هوش مصنوعی است که برای تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده و استفاده از آن‌ها در پژوهش‌های علمی و صنعتی کاربرد دارد. این ابزار به پژوهشگران کمک می‌کند تا با پردازش داده‌های بزرگ، تحلیل‌های دقیق‌تری ارائه دهند و تصمیمات آگاهانه‌تری در زمینه‌های مختلف علمی و تحقیقاتی اتخاذ کنند.

  19. Bard (Google): Bard یک مدل هوش مصنوعی از Google است که برای پاسخ‌گویی به سوالات و جستجوی اطلاعات دقیق از اینترنت طراحی شده است. این ابزار به پژوهشگران کمک می‌کند تا مقالات علمی، منابع آموزشی و اطلاعات تحقیقاتی را پیدا کنند و در سریع‌ترین زمان ممکن به آن‌ها دسترسی داشته باشند. Bard به عنوان یک ابزار جستجو و پردازش اطلاعات علمی، برای تحقیقات آکادمیک و علمی مفید است.

این ابزارها می‌توانند به پژوهشگران در کاهش زمان جستجو، تجزیه و تحلیل داده‌ها و نوشتن مقالات کمک کنند، و بهبود کیفیت و دقت پژوهش‌ها را به همراه داشته باشند.

 

اولویت اول: ابزارهای تحقیقاتی و تجزیه و تحلیل علمی

  1. اسکولارسی (Scholarcy): این ابزار برای خلاصه‌سازی مقالات علمی و استخراج اطلاعات کلیدی بسیار مفید است. برای پژوهشگران که نیاز دارند سریعاً به مهم‌ترین نکات مقالات دست یابند، کاربردی است.
  2. اسایت (Scite): ابزار عالی برای تحلیل ارجاعات و استنادها که به پژوهشگران کمک می‌کند تا ببیند مقالات چگونه به دیگر منابع ارجاع داده شده‌اند و دیدگاه‌های مختلف را در نظر بگیرند.
  3. R Discovery: این ابزار به پژوهشگران در جستجو و تحلیل مقالات علمی کمک می‌کند و می‌تواند روندهای تحقیقاتی را شبیه‌سازی کند.
  4. Semantic Scholar: موتور جستجوی پیشرفته برای مقالات علمی که به تحلیل محتوا و شناسایی مقالات مرتبط کمک می‌کند.
  5. Elicit: ابزاری برای طراحی سوالات تحقیقاتی پیچیده و تجزیه و تحلیل داده‌ها، که برای پژوهشگران در تحلیل تجربی مفید است.

اولویت دوم: ابزارهای نگارش و بهبود کیفیت نوشتار علمی

  1. ترینکا (Trinka): ابزار هوش مصنوعی که به پژوهشگران در بهبود کیفیت نگارش علمی، رفع اشتباهات گرامری و ساختاری کمک می‌کند.
  2. QuillBot: ابزاری برای بازنویسی و اصلاح جملات که به نویسندگان کمک می‌کند نوشتار علمی خود را بهینه کنند.
  3. Knewton: برای شخصی‌سازی منابع آموزشی و بهبود فرآیند یادگیری مناسب است، به خصوص برای پژوهشگران و دانشجویان در آموزش آنلاین.

اولویت سوم: ابزارهای کمک به تجزیه و تحلیل داده‌ها

  1. Tableau: برای تجزیه و تحلیل و بصری‌سازی داده‌های پیچیده و کمک به پژوهشگران در نمایش گرافیکی و شبیه‌سازی داده‌ها بسیار مفید است.
  2. IBM Watson: برای تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده و استخراج الگوهای مهم از داده‌های علمی کاربرد دارد و به پژوهشگران در تصمیم‌گیری‌های آگاهانه کمک می‌کند.
  3. Google DeepMind: برای پروژه‌های تحقیقاتی پیچیده و کاربردهای صنعتی، ابزاری بسیار قدرتمند است.

اولویت چهارم: ابزارهای کمک به یادگیری و آموزش

  1. ChatGPT: ابزار بسیار مفید برای پژوهشگران و دانشجویان در تولید محتوای علمی، کدنویسی، و پاسخ به سوالات علمی.
  2. Gradescope: ابزار مناسب برای نمره‌دهی خودکار و تحلیل کدها و دست‌خط‌ها که بیشتر برای محیط‌های آموزشی کاربرد دارد.

اولویت پنجم: ابزارهای جستجو و پردازش اطلاعات

  1. Gemeni: (با توجه به نیاز به توضیح بیشتر، رتبه‌بندی نشده)
  2. Bard (Google): برای جستجوی اطلاعات و مقالات علمی به‌صورت سریع و مؤثر، به ویژه در زمینه‌های علمی آنلاین مفید است.
  3. Consensus: برای تحلیل نتایج پژوهشی و شبیه‌سازی روندهای علمی و پیش‌بینی‌ها کاربرد دارد.

این اولویت‌بندی بر اساس امکانات، کاربرد و سطح نیازهای پژوهشی است که ابزارهای مختلف می‌توانند برآورده کنند.

در زیر یک جدول مقایسه‌ای از ابزارهای هوش مصنوعی مختلف برای پژوهش آورده شده است. این جدول ویژگی‌های کلیدی، کاربردها و اولویت‌های هر ابزار را با توجه به امکانات آن‌ها مقایسه می‌کند.

ابزار ویژگی‌ها کاربردها اولویت/کاربرد اصلی
آر دیسکاوری (R Discovery) جستجو و تحلیل مقالات علمی با الگوریتم‌های پیشرفته یافتن مقالات مرتبط و جدید جستجوی مقالات علمی و تحلیل داده‌ها
اس سایت (Scite) تجزیه و تحلیل ارجاعات و استنادها با استفاده از AI بررسی ارجاعات و استنادهای مقالات تحلیل ارجاعات و تاثیر مقالات علمی
ترینکا (Trinka) اصلاح و بهبود نگارش علمی با پیشنهادات گرامری بهبود کیفیت نوشتار علمی بهبود نگارش و گرامر مقالات علمی
الی سایت (Elicit) استخراج داده‌های تجربی و طراحی سوالات پیچیده با استفاده از AI تصمیم‌گیری آگاهانه و تجزیه و تحلیل داده‌های تجربی طراحی سوالات پیچیده و تحلیل داده‌های تجربی
اسکولارسی (Scholarcy) ایجاد خلاصه‌های دقیق از مقالات علمی با استفاده از AI خلاصه‌سازی مقالات علمی و استخراج جملات کلیدی خلاصه‌سازی مقالات و تحلیل اطلاعات
نیوتن (Knewton) سیستم تطبیقی برای ارائه منابع آموزشی شخصی‌شده یادگیری بهینه و منابع آموزشی شخصی‌شده شخصی‌سازی منابع آموزشی برای دانشجویان
آی بی ام واتسون (IBM Watson) تجزیه و تحلیل داده‌ها و اطلاعات با ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی تحلیل داده‌های بزرگ و پیشرفته، به‌ویژه در زمینه صنعت و پزشکی تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده
تبلو (Tableau) تجزیه و تحلیل داده‌ها و بصری‌سازی با استفاده از AI تحلیل داده‌ها و ایجاد داشبوردهای بصری بصری‌سازی داده‌های پیچیده و تحلیل داده‌ها
کنسانسس (Consensus) تحلیل و پردازش اطلاعات از یافته‌های پژوهشی با استفاده از AI تجزیه و تحلیل داده‌ها و نتایج پژوهش‌ها تحلیل داده‌های پژوهشی و پردازش اطلاعات
چت جی پی تی (ChatGPT) مدل زبان طبیعی برای تولید متن و پاسخ به سوالات نوشتن، ویرایش و بهبود مقالات علمی، پرسش و پاسخ نوشتن، ویرایش و بهبود مقالات علمی
Gemeni تحلیل داده‌های متنی پیچیده و تولید محتوای علمی با استفاده از فناوری‌های زبان طبیعی و یادگیری ماشین تجزیه و تحلیل داده‌های غیرساختاریافته، تولید محتوا تحلیل داده‌های متنی و تولید محتوا علمی
کانسنسس (Consensus) استفاده از GPT-4 و یادگیری ماشین برای تحلیل محتوا و جستجوی اطلاعات علمی یافتن پژوهش‌های معتبر و پاسخ به سوالات تحقیقاتی جستجوی پیشرفته و تحلیل پژوهش‌های معتبر
کوییل بات (QuillBot) بهبود گرامر، سبک نوشتاری و بازنویسی جملات با استفاده از AI بهبود نوشتار و جلوگیری از سرقت ادبی، خلاصه‌سازی مقالات بهبود گرامر و بازنویسی متن
گرید اسکوپ (Gradescope) خودکارسازی فرآیند نمره‌دهی و بازخورد در پروژه‌ها با استفاده از یادگیری ماشین نمره‌دهی و تحلیل داده‌های دست‌نویس و کدها خودکارسازی فرآیند نمره‌دهی و بازخورد
سمنتیک اسکولر (Semantic Scholar) جستجوی مقالات علمی و پیشنهادات تحقیقاتی با استفاده از یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی جستجوی مقالات و استخراج اطلاعات مرتبط جستجو و پیشنهادات تحقیقاتی
Llama 3 (Meta) تحلیل داده‌های متنی پیچیده و تولید محتوای علمی با پردازش زبان طبیعی تحلیل داده‌ها و تولید محتوای علمی تحلیل داده‌های متنی پیچیده و تولید محتوای علمی
Google DeepMind حل مسائل پیچیده مانند پیش‌بینی‌های پزشکی و یادگیری ماشین پیش‌بینی‌های پیچیده و حل مسائل علمی در پزشکی و بازی‌ها حل مسائل پیچیده در حوزه‌های مختلف علمی
Bard (Google) جستجوی اطلاعات دقیق و پاسخ‌گویی به سوالات با استفاده از مدل‌های AI جستجوی اطلاعات علمی و یافتن منابع مرتبط جستجوی دقیق و پاسخ‌گویی به سوالات تحقیقاتی

این جدول نشان می‌دهد که هر ابزا برای کار خاصی طراحی شده است و به پژوهشگران و نویسندگان کمک می‌کند تا کار خود را با استفاده از فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی بهبود دهند.

 

 

استناددهی علمی و هوش مصنوعی در تولید و بررسی محتوای علمی
هدف کلی:

آشنایی با اصول و اهمیت استناددهی علمی، استفاده از ابزارهای نرم‌افزاری و هوش مصنوعی برای استناددهی، و بهره‌گیری از هوش مصنوعی در تولید و بررسی محتوای علمی.
جزئیات طرح درس
جلسه 1: روش‌های استناددهی علمی و اهمیت آن

    مدت: 2 ساعت
    هدف: درک اهمیت استناددهی علمی و آشنایی با سبک‌های مختلف استناددهی.
    موضوعات:
        تعریف استناددهی علمی و دلایل اهمیت آن
        انواع شیوه‌های استناددهی: APA، MLA، Chicago، و Vancouver
        تفاوت بین منابع اصلی و ثانویه
        اثرات مثبت استناددهی صحیح بر اعتبار علمی
    فعالیت‌ها:
        تحلیل نمونه‌های استناددهی در مقالات واقعی
        تمرین استناددهی در یک مقاله فرضی

جلسه 2: ابزارهای استناددهی با نرم‌افزارها و سامانه‌ها

    مدت: 2 ساعت
    هدف: یادگیری کار با ابزارهای مدیریت منابع و استناددهی.
    موضوعات:
        معرفی نرم‌افزارهای مدیریت منابع:
            EndNote
            Zotero
            Mendeley
        آشنایی با ابزارهای آنلاین مانند Google Scholar و Citation Machine
        تنظیمات و قالب‌بندی منابع در ابزارها
    فعالیت‌ها:
        نصب و کار با یک نرم‌افزار مدیریت منابع
        تولید استناد در قالب‌های مختلف با نرم‌افزار

جلسه 3: استناددهی با هوش مصنوعی

    مدت: 1.5 ساعت
    هدف: استفاده از هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرآیند استناددهی.
    موضوعات:
        معرفی ابزارهای هوش مصنوعی مانند Paperpile و CiteThisForMe
        استفاده از ChatGPT برای تولید استنادهای دقیق
        بررسی خطاها و چالش‌های احتمالی در استناددهی با هوش مصنوعی
    فعالیت‌ها:
        تمرین تولید استناد با ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی
        تصحیح خطاهای هوش مصنوعی در استناددهی

جلسه 4: بررسی منابع علمی با هوش مصنوعی

    مدت: 2 ساعت
    هدف: یادگیری بررسی کیفیت و اصالت منابع علمی با کمک هوش مصنوعی.
    موضوعات:
        ابزارهای هوش مصنوعی برای تحلیل منابع (مانند Semantic Scholar و Scite.ai)
        رتبه‌بندی منابع بر اساس تأثیرگذاری و استنادها
        تشخیص مقالات کم‌اعتبار و جعلی
    فعالیت‌ها:
        استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی برای ارزیابی منابع
        تحلیل کیفیت مقالات علمی منتشرشده

جلسه 5: تولید محتوای علمی با هوش مصنوعی

    مدت: 2 ساعت
    هدف: آشنایی با تکنیک‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی در تولید محتوای علمی.
    موضوعات:
        معرفی ابزارهای تولید محتوا مانند ChatGPT و Jasper AI
        کاربردهای هوش مصنوعی در نوشتن مقالات و گزارش‌های علمی
        چالش‌های اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی برای تولید محتوا
    فعالیت‌ها:
        تولید یک بخش از مقاله علمی با کمک هوش مصنوعی
        بررسی و ویرایش خروجی‌های هوش مصنوعی برای انطباق با استانداردهای علمی

مواد آموزشی و منابع مورد نیاز

    دسترسی به نرم‌افزارهای مدیریت منابع (EndNote، Zotero، Mendeley)
    دسترسی به ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT، Scite.ai، و Semantic Scholar
    منابع آموزشی در مورد شیوه‌های استناددهی (کتابچه‌های APA و MLA)

روش ارزیابی:

    تمرین‌های عملی: تولید استناد، بررسی منابع و تولید محتوا با ابزارهای مختلف (30%)
    پروژه پایانی: نوشتن یک مقاله کوتاه با استفاده از نرم‌افزارهای مدیریت منابع و هوش مصنوعی (40%)
    ارزیابی کلاسی: مشارکت در فعالیت‌های گروهی و تحلیل‌ها (30%)

این طرح درس قابل تنظیم برای دوره‌های کوتاه‌مدت یا کارگاه‌های تخصصی است.


مقالات
سیاست
رسانه‎های دیجیتال
علوم انسانی
مدیریت
روش تحقیق‌وتحلیل
متفرقه
درباره فدک
مدیریت
مجله مدیریت معاصر
آیات مدیریتی
عکس نوشته‌ها
عکس نوشته
بانک پژوهشگران مدیریتی
عناوین مقالات مدیریتی
منابع درسی (حوزه و دانشگاه)
مطالعات
رصدخانه شخصیت‌ها
رصدخانه - فرهنگی
رصدخانه - دانشگاهی
رصدخانه - رسانه
رصدخانه- رویدادهای علمی
زبان
لغت نامه
تست زبان روسی
ضرب المثل روسی
ضرب المثل انگلیسی
جملات چهار زبانه
logo-samandehi
درباره ما | ارتباط با ما | سیاست حفظ حریم خصوصی | مقررات | خط مشی کوکی‌ها |
نسخه پیش آلفا 2000-2022 CMS Fadak. ||| Version : 5.2 ||| By: Fadak Solutions نسخه قدیم