FINISH LINE · Sports Science · AI Research
AI × SCI Masterclass
The Complete
Research Framework
从选题到见刊的 AI 全流程科研实战课
零基础 · 零数据 · 零编程 — 系统掌握 AI 辅助科研方法论
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Syllabus
Course Syllabus / 课程大纲
Module 01
01
AI-Driven Paradigm
AI时代的科研范式
2 Lectures
Lecture 01
AI in Academic Research
AI如何改变了学术研究
- 体育/医学/社科背景的人，劣势正在被AI迅速弥补
- 为什么95%的研究生还在用低效的方式做研究
- AI能做什么、不能做什么
- 科研AI工具全景：ChatGPT / Claude / DeepSeek / API调用 / 专用科研工具
Lecture 02
Ethics & Regulatory Redlines
合规与伦理红线
- AI辅助与学术不端的边界
- 如何让AI加速科研，同时保持学术诚信
- 让AI产出的内容更自然，通过学术规范检查
- 科研工具的调用和学习
Module 02
02
Topic & Literature
选题与文献：7天锁定方向
3 Lectures
Lecture 03
Direction Selection in 7 Days
用AI在一周内锁定研究方向
- 判断一个选题能不能发、好不好做
- 用AI扫描研究热点和空白（搜索引擎API + Scholar API配置）
- 提前避开做了也发不出的死亡选题
Lecture 04
AI-Powered Literature Review
AI驱动的高效文献综述
- 用AI一天读完50篇文献
- 文献管理工具 + NotebookLM 组合使用
- 自动提取、归纳、对比文献观点
Lecture 05
Research Framework Construction
构建你的研究框架
- 从研究问题到假设的逻辑链
- 用AI辅助研究设计
- 确定变量、方法、预期结果
Module 03
03
Data Engineering
数据获取与处理
4 Lectures
Lecture 06
Public Database Practice
公开数据库实战
- NHANES / SHARE / CHARLS 等大型数据库
- 免费获取高质量研究数据
- 数据库的下载、合并、清洗全流程
- 没有自己数据的人也能发SCI
Lecture 07
Data Cleaning & Processing
数据清洗与预处理
- 处理缺失值、异常值
- 变量构建与转换
- 数据质量检查流程
Lecture 08
AI-Assisted Coding
AI辅助编程
- 不会编程也能用AI写出可运行的分析代码
- Python / R 的AI辅助使用方法
- 看懂、修改、运行代码
- Cursor / Codex / Claude Code 实战演示
- 挑选适合你的编程工具
Lecture 09
Data Compilation Workflow
从原始数据到分析数据集
- 完整的数据准备流程演示
- 真实案例：从下载到可分析的全过程
Module 04
04
Statistical Modelling
统计分析：从基础到高阶
4 Lectures
Lecture 10
Descriptive & Basic Analysis
描述性统计与基础检验
- 用AI选择正确的统计方法
- t检验、卡方、相关分析
- 复杂抽样数据的加权分析
Lecture 11
Regression Analysis in Action
回归分析实战
- 线性回归 / 逻辑回归
- 多变量调整、混杂控制
- 交互作用与亚组分析
Lecture 12
Advanced Statistical Models
高级统计模型
- 中介模型 / 调节模型
- 混合效应模型
- 敏感性分析与稳健性检验
Lecture 13
Applied Machine Learning
机器学习在论文中的应用
- 何时该用机器学习，何时不该用
- 用AI实现ML分析的完整流程
- 让论文方法论部分更具竞争力
Module 05
05
Data Visualization
发表级图表与可视化
2 Lectures
Lecture 14
Nature-Style Plotting
Nature风格的顶刊图表制作
- 用AI Skills生成高质量科研图表
- 森林图、流程图、热力图
- 期刊图片规范与格式要求
- SVG生图 + AI/PS二次美化
- 代码管理与GitHub使用，进入全球视野
Lecture 15
Academic Tables Layout
表格规范与排版
- 三线表的规范制作
- 复杂结果的清晰呈现
Module 06
06
Manuscript Composition
学术写作与高效成稿
2 Lectures
Lecture 16
AI Writing Strategies
论文各部分的AI写作法
- 引言：讲好研究故事，漏斗型结构
- 方法：可复现的标准写法
- 结果：客观陈述的技巧
- 讨论：升华研究价值，不卑不亢
Lecture 17
Academic Polishing & Naturalizing
学术英语润色
- 用AI达到母语级表达
- 学术用词、句式、逻辑衔接
- 避免中式英语的常见陷阱
- 让AI产出的文字更自然、更具人文学术风格
- 通过学术规范检测的实用技巧
Module 07
07
Submission & Review
投稿发表与临门一脚
3 Lectures
Lecture 18
Journal Target Selection
期刊选择策略
- 找到匹配且命中率高的期刊
- 分区、影响因子、审稿周期的权衡
- 中科院分区与JCR，根据你的目标选择
Lecture 19
Editorial Submission Systems
投稿全流程实操
- Cover Letter写法
- Springer / Taylor 等投稿系统操作
- 通讯作者与一作的操作差异
- 推荐审稿人的策略
Lecture 20
Peer Review & Response
回复审稿人意见
- 高效整理审稿意见，批量制定修改方向
- Major / Minor revision 应对策略
- 被拒后如何聪明地改投
Module 08
08
Productive Pipeline
进阶与持续高产
1 Lecture
Lecture 21
Sustainable Writing Habits
从一篇到持续产出
- 建立你的论文生产流水线
- 一份数据产出多篇论文的方法
- 管理你的AI记忆库，持续进化
Bonus
Bonus Resources / 随课赠送
Prompt Library AI Prompt 模板库
100+ 经过实战验证的学术Prompt
Code Templates 分析代码模板
数据清洗、统计分析、可视化，复制即跑
Journal Rankings 最新期刊排名表
持续更新的分区与影响因子数据
Q&A Community 专属答疑群
最新AI工具与使用方法实时更新
Case Datasets 真实案例数据集
跟着课程直接练手
Global Access 科研工具访问方案
一对一指导配置，畅通访问全球科研资源
Cases
辅导成果 / Published Works
CASE 01 · SSCI Q1 · 2025
H. Yu
高校教师 · 篮球专项
有运动训练基础，对眼动仪有接触——但没有独立设计过认知实验，统计停留在 SPSS，从未投过 SSCI 英文期刊。
"这套方法最大的价值，是让我自己长出这个能力。"
Gender and Skill-Level Differences in Visual Search Strategies Among Basketball Athletes: Insights from Eye-Tracking Analysis
IJSEP · SSCI Q1
IJSEP · Yu & Gai, 2025
DOI: 10.1080/1612197X.2025.2563318 ↗
CASE 02 · SSCI/SCI Q2 · 2026
Y. Zhu
硕士在读 · 需毕业 + 申博
导师给了大方向但没给具体题目。没系统学过 Meta，没写过检索策略，不知道 PRISMA，对 R 完全陌生。毕业和申博都卡在一篇论文上。
"从完全不知道 Meta 是什么，到独立完成一篇网状 Meta 并被接收。"
Comparative Efficacy of Different Mind-Body Exercises on Functional Capacity and Quality of Life in Patients with Chronic Heart Failure: A Systematic Review and Network Meta-Analysis
Frontiers in Public Health · SSCI/SCI Q2
Front. Public Health · Zhu et al., 2026
DOI: 10.3389/fpubh.2026.1802127 ↗
CASE 03 · SSCI Q4 · 2025
H. Yu
高校教师 · 第二篇独立研究
在 Case 01 基础上自主发现新问题——场景复杂度如何影响专家优势？引入时间遮蔽范式，实验设计复杂度翻倍，独立完成第二个实验。
"第二篇的思路是自己想的——看数据时发现了新问题，补充了实验，又发了一篇。"
Complexity Amplifies Expertise: Visual Search and Anticipatory Skill Adaptations in Skilled Basketball Players
Perceptual and Motor Skills · SSCI Q4
PMS · Yu, Zhu & Gai, 2025
DOI: 10.1177/00315125251394789 ↗
Objective / 课时目标
课时目标描述
Syllabus Details / 教学详案
Milestone Outcome / 实战产出
实战产出说明
Research Tools / 工具调用