學習目標
- 理解 AI 可如何支援文獻整理、研究問題聚焦與寫作準備。
- 辨識 AI 在研究中的引用、偏誤與捏造風險。
- 建立一個可公開說明的研究工作流。
- 學會把 AI 使用紀錄納入研究透明性的一部分。
核心概念
在研究情境中，AI 最有價值的用途通常是整理與比較，而不是文獻判讀或方法論選擇。研究者真正需要的是節省機械性工作時間，騰出更多精力處理理論判斷、研究設計與結果詮釋。若把 AI 誤當成能直接給出研究答案的工具，反而可能讓研究流程建立在錯誤資訊之上。
圖片與案例圖
這張封面可直接帶出研究支持情境：AI 用於整理、摘要與寫作支援，而非取代研究判斷。
NotebookLM 介面適合作為文獻彙整、來源對照與摘要查核的案例圖。
研究工作流示意
教師可以引導學生把研究工作分成幾個層次。第一層是文獻蒐集與初步整理，例如將多篇文章摘要為研究目的、方法與發現。第二層是概念歸納與問題聚焦，例如比較不同研究之間的共同點與落差。第三層是寫作支援，例如請 AI 協助生成段落架構、語句重寫或摘要版本。這三層都可能用到 AI，但每一層都需要人工複核來源與內容。
一個成熟的研究工作流，不只要記錄 AI 幫了什麼忙，也要記錄研究者如何查核、如何修正，以及哪些內容最終沒有採用。這種紀錄將是未來研究倫理與學術透明的重要部分。
研究風險與提醒
風險一：虛構引用
AI 可能生成看似真實、其實不存在的文獻條目，學生若直接採用，後果非常嚴重。
風險二：摘要偏移
即使文獻存在，AI 的摘要也可能錯置研究重點，尤其在理論脈絡與限制說明上常會被簡化。
風險三：寫作過度平整
AI 協助寫作可能讓文字變得流暢，但也可能抹平研究者自身的論證特色與學術聲音。
課堂活動
活動一：文獻摘要交叉查核
以同一篇文章進行人工摘要與 AI 摘要，找出關鍵差異與遺漏點，訓練學生不要把 AI 當成直接可信的第二作者。
活動二：研究問題聚焦
請 AI 先列出主題延伸問題，再由學習者縮限成可研究、可操作的題目，練習從發想到研究設計的過程。
活動三：AI 使用聲明
要求學生為自己的研究草稿附上一段 AI 使用說明，交代使用範圍與人工查核方式。
課後任務
完成一份研究工作流摘要，說明你如何使用 AI 協助文獻閱讀、概念整理與寫作準備，並附上至少三條查核原則，確保研究過程仍可追溯與負責。
延伸觀看
建議搭配頻道中的研究應用、文獻整理與工具示範影片一起看，特別適合用來比對來源查核、摘要整理與研究責任界線。