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AI赋能高质量科研 - 职业院校教师能力提升培训

Session 5

AI赋能高质量科研

从信息获取到精品选题，从数据分析到论文写作，全方位提升职业院校教师的科研能力

开始学习
专为职业院校教师设计

学者需要知道的三件事

获取高品质的信息来源

在纷繁芜杂的信息世界，如果每天只能从微信公众号、今日头条等渠道获得信息，那么是无助于科研水平提升的，在每一个专业领域，一定都有自己权威的期刊平台，在获取论文或者最新研究成果时，优先从有限的信息源获取高质量信息，而不是在CNKI里采用关键词的搜索方式。这样能够让研究者把自己有限的时间和精力用在最有价值的学习材料上。

关注本领域内具有前瞻性的研究者

在一个领域中看过一定数量的论文或者著作后，基本上能够知道哪些人以及哪些团队是长期致力于专业领域的研究的。请不要忽视这种长期积累的成果，也不要认为轻轻松松就能颠覆一个领域，在创新之前，多向行业真正的大佬学习，关注他们的论文、书籍、会议发言、甚至是社交媒体，全方位地跟踪几个人，了解学术发展的动向与趋势。

每日修炼，持续改进

以日拱一卒的精神，每天需要学习和输出，多花时间去写一写自己的感悟、体会，从把各种碎片化的知识在自己的头脑里不断编织与总结，用AI的术语就是在大脑中进行嵌入和向量化，不断训练自己大脑里的专业模型，并且时刻思考自己的知识和技术应该和什么具体的环境、问题结合起来，打通了从输入到输出的有效闭环，才能够创造出更有价值的科研成果。

好的研究，从选题开始

重要性 (Significance/Impact)

  • 解决实际问题: 选题应该能够解决当前物流和供应链领域面临的实际问题或挑战。
  • 行业需求: 选题应契合行业发展趋势和需求，能够为企业、政府或社会带来实际的改进和价值。
  • 社会意义: 选题的研究成果应具有一定的社会意义，例如提升民生福祉、促进可持续发展等。

创新性 (Novelty/Originality)

  • 知识空白: 选题应填补现有知识体系的空白，探索未被充分研究的领域或问题。
  • 新视角/新方法: 选题可以采用新的视角或方法来研究已有的问题，从而获得新的发现。
  • 技术前沿: 选题可以关注和应用最新的技术或理论，例如人工智能、区块链、物联网等。

可行性 (Feasibility)

  • 数据可获得性: 研究需要的数据应是可获得或可采集的，例如公开数据集、企业数据等。
  • 方法可实现性: 研究采用的方法应是可实现的，研究者应具备相应的知识、技能和工具。
  • 资源可支持性: 研究需要的资源，例如时间、经费、设备等，应是可支持的。

学术价值 (Academic Contribution)

  • 理论贡献: 选题的研究成果应能够丰富或发展物流和供应链领域的理论体系。
  • 方法论贡献: 选题的研究可以发展或改进现有的研究方法，例如提出新的数据分析方法。
  • 学科交叉: 选题可以促进物流和供应链领域与其他学科的交叉融合，例如与人工智能等。

物流与供应链领域的示例

关注行业痛点与挑战

全球供应链面临日益复杂和脆弱的环境，如地缘政治风险、自然灾害、疫情等。如何利用AI预测和应对供应链中断，增强供应链韧性，是一个重要的研究方向。

选题示例:

  • 基于AI的供应链中断早期预警模型研究
  • 面向多源风险的供应链韧性优化策略研究
  • 区块链技术在提升供应链透明度和可追溯性中的应用研究

环境问题日益突出，绿色物流和可持续供应链成为必然趋势。如何利用AI优化物流运营，降低碳排放，提高资源利用率，是具有重要社会意义的选题。

选题示例:

  • 基于AI的绿色物流路径优化算法研究
  • 供应链碳足迹核算与减排策略研究
  • 循环经济模式下逆向物流网络优化研究
  • AI驱动的智能包装和绿色仓储技术研究

数字化和智能化是物流和供应链发展的必然方向。如何利用AI、大数据、物联网等技术推动物流和供应链的转型升级，提升效率和服务水平，是具有重要实践价值的选题。

选题示例:

  • 基于AI的智慧仓储管理系统研究
  • 智能物流机器人调度与优化研究
  • 基于大数据的需求预测与库存优化研究
  • 数字孪生技术在物流系统仿真与优化中的应用研究

关注技术发展前沿

如ChatGPT等大型语言模型在文本处理、客服、知识生成等方面展现出巨大潜力，将其应用于物流供应链领域，例如智能文档处理、智能报告生成、智能决策支持等，具有创新性。

选题示例:

  • 基于大型语言模型的智能物流客服聊天机器人研究
  • 利用生成式AI自动生成物流报告与分析
  • 基于知识图谱和生成式AI的供应链风险预测与应对研究

关注学科交叉与融合

跨学科研究的价值

  • 物流、供应链与人工智能、计算机科学的交叉: 将人工智能、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等技术应用于物流和供应链领域，解决传统方法难以解决的问题。
  • 物流、供应链与运筹学、管理科学的交叉: 将运筹学优化模型与AI技术相结合，例如利用AI预测模型为优化模型提供参数，利用优化模型的结果指导AI模型的改进，实现优势互补。
  • 物流、供应链与经济学、社会学、环境科学的交叉: 从经济学、社会学、环境科学等角度研究物流和供应链问题，例如供应链的经济影响、社会责任、环境影响等。

如何写出惊艳的论文题目

平庸的题目

  • 基于XXX方法的XXXX领域问题研究
  • XXXX背景下XXXXX问题研究
  • XXX的刍议
  • 浅谈XXXX
  • XXXX视阈下的XXXX
  • XXXX的初探

问题在哪里

XXX问题可能是一个学术概念，也可能是某个学术领域中的重要关键词。但是对于编辑来说，看到大量的XXX研究、XXX探讨之后，难免会审美疲劳，而对于论文能否发表，一个很重要的问题是如何能够有效地吸引编辑，然后是审稿人，最后才是读者。如果一个好的题目能够让这三方都感到满意的话，那么大概率就是一篇好论文了。

优秀的题目示例

  • 后发国家产业核心技术追赶的产学研合作创新机制——基于中国高铁产业的案例分析
  • "靶向引领"如何影响园区产业创新？——以苏州工业园区生物医药产业为例
  • 小农户与现代农业衔接的机制和关键因素研究——基于合作社和供应链金融的视角
  • 半导体材料后发企业如何实现国产替代？——基于湖北鼎龙的纵向案例研究
  • "国民小吃"怎样炼成幸福产业？创造力驱动的沙县模式研究

为什么这些题目更好？

  • 使用问句增加互动感，激发读者好奇心
  • 具体明确的研究对象和研究范围
  • 使用具有吸引力的表述方式
  • 副标题补充说明研究方法或视角

高质量研究的数据获取

数据获取途径概览

flowchart TD A[科研数据获取途径] --> B[公共数据] A --> C[合作获取] A --> D[自主采集] A --> E[数据模拟] B --> B1[政府统计数据] B --> B2[开放数据平台] B --> B3[学术数据库] C --> C1[产学研合作] C --> C2[企业横向项目] C --> C3[行业组织合作] D --> D1[问卷调查] D --> D2[实验数据] D --> D3[物联网采集] D --> D4[网络爬虫] E --> E1[仿真模拟] E --> E2[AI生成数据] style A fill:#f9a825,stroke:#f57f17,color:#000 style B fill:#42a5f5,stroke:#1e88e5,color:#000 style C fill:#66bb6a,stroke:#43a047,color:#000 style D fill:#ec407a,stroke:#d81b60,color:#000 style E fill:#ab47bc,stroke:#8e24aa,color:#000

科研数据获取的多种途径，研究者可根据研究需求和资源条件选择最适合的方式

高质量的研究建立在高质量的数据之上。 数据是科学研究的基础，决定了研究结论的可靠性和说服力。在大数据和AI时代，如何获取、处理和分析有价值的数据，成为研究者必须掌握的核心能力。

政府和公共机构数据

  • 国家统计局 (NBS): 发布国民经济运行数据、物流统计数据、交通运输数据等。
  • 美国劳工统计局 (BLS): 发布就业数据、消费者物价指数 (CPI)、生产者物价指数 (PPI) 等经济指标。
  • 世界银行 (World Bank): 提供全球各国的宏观经济数据、贸易数据、物流绩效指标等。
  • 行业协会和联盟: 如中国物流与采购联合会 (CFLP)、美国供应链管理专业协会 (CSCMP) 等。

开放数据集平台

  • Kaggle: 提供各种类型的数据集，包括供应链管理、电商销售、物流运输等，并经常举办数据科学竞赛。
  • UCI Machine Learning Repository: 提供机器学习常用的数据集，包括与零售、电商、交通运输相关的数据。
  • OpenStreetMap: 开放的地理空间数据，包括道路网络、地理位置信息，可用于路径优化、物流网络分析。
  • GitHub Datasets: GitHub 上有很多项目会分享数据集，可以通过关键词搜索物流、supply chain相关数据。

与企业和行业合作获取真实数据

  • 产学研合作项目: 与物流企业、制造企业、电商平台等建立产学研合作关系，通过合作项目获取企业运营数据。
  • 横向课题和咨询项目: 接受企业的委托，开展咨询或研究项目，在项目过程中获取企业提供的数据。
  • 行业竞赛和挑战赛: 参与企业或行业协会组织的算法竞赛、数据挑战赛，这些竞赛通常会提供脱敏或仿真的业务数据。

自主采集和实验数据

  • 物联网 (IoT) 和传感器数据: 利用GPS数据、RFID和条形码数据、传感器数据等进行研究。
  • 网络爬虫与社交媒体数据: 使用网络爬虫技术采集电商平台、物流网站、社交媒体等公开信息。
  • 问卷调查与访谈: 设计问卷，对物流企业、供应链上下游企业、客户等进行调查，收集数据。
  • 物流仿真软件: 使用AnyLogic、Simio、Arena等专业物流仿真软件，构建物流系统模型，生成模拟数据。

如何快速构建合理的研究框架

构建框架的原则

  • 聚焦核心问题 明确研究的核心问题，避免研究范围过大导致框架发散。
  • 逻辑先行 框架的构建要遵循逻辑顺序，从问题出发，逐步推导出研究目标、理论基础、研究方法和预期结果。
  • 迭代优化 研究框架并非一蹴而就，而是在不断思考、查阅文献和与人交流的过程中逐步完善和优化的。
  • 可视化呈现 将研究框架以图表、流程图等可视化形式呈现，有助于理清思路，发现框架中的逻辑漏洞。

研究框架构建流程

flowchart TB A[明确研究主题与核心问题] --> B[快速文献综述与理论基础构建] B --> C[构建概念模型与研究假设] C --> D[确定研究方法] D --> E[预期研究贡献与成果] E --> F[框架可视化与迭代优化] A1[1-2小时] -.-> A B1[3-5小时] -.-> B C1[2-3小时] -.-> C D1[2-3小时] -.-> D E1[1小时] -.-> E F1[2-3小时] -.-> F style A fill:#f44336,stroke:#d32f2f,color:white style B fill:#2196f3,stroke:#1976d2,color:white style C fill:#4caf50,stroke:#388e3c,color:white style D fill:#ff9800,stroke:#f57c00,color:white style E fill:#9c27b0,stroke:#7b1fa2,color:white style F fill:#607d8b,stroke:#455a64,color:white

一个高效的研究框架构建流程，可在1-2天内完成基本框架构建

高效研究规划 - 可在12-16小时内完成

按照以下步骤进行，可以在短时间内构建出合理、有条理的研究框架，为后续研究打下坚实基础

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明确研究主题与核心问题 (1-2 小时)

回顾研究方向

首先，明确你感兴趣或擅长的物流和供应链领域，例如：供应链风险管理与韧性、绿色与可持续供应链、数字化供应链与智能物流、城市物流与最后一公里配送等。

识别研究空白或痛点

在选定的研究方向内，思考当前研究的不足之处或行业面临的实际问题，例如：现有供应链风险预测模型精度不高，难以有效应对突发事件；绿色物流技术应用成本较高，企业推广意愿不足等。

凝练核心研究问题

将识别出的空白或痛点，转化为一个或几个核心的研究问题。问题要具体、可研究、有价值。

例如： 如何构建一个更精准、更鲁棒的供应链中断早期预警模型，以提升企业应对突发事件的能力？

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