現代研究需要現代手段：用知識管理和AI輕鬆做研究！ / Modern Research Demands Modern Tools: Leveraging Knowledge Management and AI for Effortless Research!
今年10月的時候我去南藝大為研究生們講述了活用圖書館資源、AI工具以及Zotero來撰寫研究論文的方法。有了內建大型語言模型資料庫的協助，例如Scopus、Semantic Scholar、Consensus、Elicit、SciSpace，現在作研究的方式已經有了很大的轉變了。投影片的內容分成了「研究搜尋篇」與「閱讀寫作篇」兩個部分，以下就來看看這次演講的投影片內容吧。
In October of this year, I gave a presentation at Tainan National University of the Arts to graduate students on how to leverage library resources, AI tools, and Zotero for research paper writing. With the help of databases incorporating large language models, such as Scopus, Semantic Scholar, Consensus, Elicit, and SciSpace, the way we conduct research has been significantly transformed. The presentation was divided into two parts: "Investigate Research" and "Reading and Writing." Let's take a look at the slides from the presentation below.
簡介 / Description
在現代各種研究領域都呈現資訊量爆炸性增長，傳統的研究方法已不足以應付。本次演講將引領大家邁向智慧研究時代。針對研究過程中的文獻蒐集、管理、改寫與報告等各階段所遭遇的問題，帶領大家學習如何利用知識管理工具Zotero以及各種人工智慧(AI)應用，化解資訊過載的壓力，提升研究效率。
Part 1. 研究搜尋篇 / Investigate Research
https://docs.google.com/presentation/d/1GmNI7micBsNmYCQjaS6kcMKQxLLWl5klYB1CnXc2M0k/edit?usp=sharing
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- Power Point (.pptx) 格式備份：Google Drive、SlideShare、GitHub、One Drive、Mega、Box、MediaFire、pCloud、4shared、ASUS WebStorage
大綱 / Outline
- 前言：站在巨人肩上、現今研究的困難
- 研究流程：研究主題的選擇、形成研究問題、綜覽文獻、細讀文獻、論文寫作
- 文獻蒐集：資料庫、Scopus、Semantic Scholar、Connected Papers
- AI輔助文獻蒐集：Consensus、Elicit、SciSpace
- 文獻管理：用DOI匯入到Zotero、筆記、建立報告
投影片內容 / Content
在這份投影片裡，我希望能解決研究者(特別是正在撰寫論文的研究生們)在不同階段中所面臨的實際困難，並結合我的經驗與實際案例，提供可操作的解決方案。我從現代研究的挑戰談起，包括資訊過載、資訊雜訊以及研究過程中常見的時間與精力負擔，這些挑戰是許多研究者的共同痛點。我相信透過正確的工具與方法，這些問題其實可以迎刃而解。因此，我分享了如何運用知識管理和 AI 工具來優化研究流程，讓繁瑣的工作變得簡單高效。
第一部分的「研究搜尋篇」內容涵蓋了研究主題的選擇與問題形成的過程，我用簡單的例子說明如何從現象、理論或文獻中找到靈感，並將這些靈感轉化為具體的研究問題。我也特別強調文獻蒐集的重要性，介紹了我常使用的工具，如 Scopus、Semantic Scholar 和 Connected Papers，並示範如何透過 AI 提升搜尋精準度與效率。
不過，我也講述到大多數使用AI資料庫都有資料來源不明、多數使用預印本(pre-print)的問題，甚至不乏充斥著論文農場產生的劣質論文，並提醒聽眾仍需要仔細閱讀。
在文獻管理方面，我推薦了 Zotero，並分享了自己的使用技巧，例如建立筆記、整理評註書目，甚至是如何讓 AI 工具與文獻管理系統配合使用。我相信良好的文獻管理習慣可以為後續研究打下穩固的基礎。在蒐集完成相關文獻之後，接下來就要進入第二部分：閱讀寫作篇囉。
Part 2. 閱讀寫作篇 / Reading and Writing
https://docs.google.com/presentation/d/1LvA9KVR8W0RojKS-BquVoEhDUnSbVKAVGlYuxe86GYI/edit?usp=sharing
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- Power Point (.pptx) 格式備份：Google Drive、SlideShare、GitHub、One Drive、Mega、Box、MediaFire、pCloud、4shared、ASUS WebStorage
大綱 / Outline
- 文獻閱讀：SciSpace、Semantic Scholar、Google NotebookLM
- 論文寫作：LLM的侷限、論文大綱心智圖、提問草稿筆記本、論文專有詞彙表、ChatGPT with canvas
- 結語：AI素養、學術倫理、駕馭AI
投影片內容 / Content
在閱讀部分，我特別強調了「目的性閱讀」的重要性。許多人以為論文需要逐字逐句地從頭讀到尾，但實際上，帶著問題跳讀關鍵部分才能快速掌握精髓。我介紹了 SciSpace、Semantic Scholar 和 NotebookLM 等工具，這些工具能生成文獻摘要、標記重點，甚至讓我們用自然語言直接詢問內容。我也分享了一些可能的挑戰，例如 AI 回答可能不夠精確，提醒大家在使用時要保留批判性。
在寫作部分，我以自己的經驗為例，展示如何用心智圖來規劃論文架構，並透過 ChatGPT 等大型語言模型進行內容生成與修改。我還提供了一些技巧，例如建立專有詞彙表和草擬提問筆記本，以提升 AI 在寫作過程中的準確性與實用性。我也試用了 ChatGPT with Canvas，它的視覺化編輯功能讓文本修改更加直觀，但使用時也要注意可能發生的名詞誤改問題。
最後，我探討了使用生成式 AI 的學術倫理。我認為，研究者應該坦誠揭露 AI 的應用，讓讀者了解研究成果的來源與過程。在我看來，AI 是一雙能讓我們飛得更高的翅膀，但它無法取代我們的思考與判斷。用 AI 輔助研究確實能夠提升效率，而且學習新技術所帶來的成長感也讓人覺得十分充實，但我也提醒自己與大家，要慢下來檢查內容，不要盲從AI給出的建議，仔細確認研究的正確性才是紮實完成研究的康莊大道。
結語 / In closing
感謝南藝大聲科所的林教授邀請，我才能順利完成這次的演講。這次演講雖然也是以AI人工智慧作為賣點，但本質上是圍繞著我自己的本科專業：圖書資訊學打轉，所以我也很開心地推廣了很多圖書館的重要價值。
https://tnnua.ent.sirsi.net/client/zh_TW/tnnua
準備過程發現南藝大的圖書館使用Koha作為館藏管理系統，讓我有點意外呢。圖書館也辛苦了啊。
文章的最後要來問大家的問題是：你覺得這份演講中那個部分你最感興趣呢？
- 1. 形成研究的步驟：原來不是Word寫很多字就可以了嗎？
- 2. 文獻蒐集的過程：原來找文獻也可以不限於關鍵字了嗎？
- 3. 文獻管理的方法：原來PDF可以不用塞滿整個Download資料夾了嗎？
- 4. 文獻閱讀的重點：原來論文不是從第一行開始看嗎？
- 5. 論文寫作的技巧：原來直接問ChatGPT不行嗎？
- 6. 其他：歡迎在下面留言，說說你的看法吧！
