用AI寫論文會被退稿嗎? 搞懂「AI 貢獻聲明」，別踩學術誠信紅線
在 2026 年的今天，AI 已經是研究者的加速器，但如果你不知道如何正確「標註」它，它就可能成為你畢業路上的絆腳石。根據 Committee on Publication Ethics (COPE出版倫理委員會) 的相關指引，『未揭露的 AI 生成內容』可能被視為學術不當（misrepresent
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分類: 論文寫作
你被 AI fine-tuning 了嗎？—從 AI 信任研究與質化分析現場，談合理依賴與過度信任
你被 AI fine-tuning 了嗎？ — 從 AI 信任研究與質化分析現場，談合理依賴與過度信任 先說清楚，這不是一篇反 AI 文章。 如果今天還在討論「研究生到底該不該用 AI」，真的是為時已晚。現實是大家都在用，而且只會越用越多。問題早就不是要不要用，而是——你跟 AI 之間，現在到底是什
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卑微求助還是化身地獄慣老闆？ 兩篇研究揭露 Prompt 語氣如何影響 AI 表現
如果你最近開始比較頻繁地使用 AI 工具，大概會慢慢發現一件事，人跟 AI 對話時，很容易傾向兩種語氣的極端。 第一種，姑且叫做「溫良恭儉讓模式」；每次要求 AI 幫忙整理文獻、改句子、潤稿，最後都不忘補上一句：麻煩你了，謝謝，這樣的使用者，值得給他一個乖寶寶印章。 第二種則是另一條完全不同的路線，
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研究題目不是突然想到的：研究發想是一個探索過程
很多研究生在開始做研究時，常常會有一個疑問： 「我是不是要先想到一個研究題目？」 但實際上，大多數研究題目並不是突然出現的靈感，而是在閱讀文獻與理解研究脈絡的過程中逐漸形成。 例如，一位對城市環境議題有興趣的研究生，可能一開始只是關心一個問題： 城市中的綠地是否真的能改善居民的心理健康？ 當他開始查
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從 AI 提示到研究判斷：驗證研究缺口的 3 個關鍵步驟
在前幾篇文章中，我們已經走過研究發想的前半段歷程： 從研究缺口的概念出發、 學習如何從一句研究問題開始拆解主題、 建立有效的關鍵詞與檢索策略， 並進一步理解跨領域文獻之間的語言與脈絡差異。 到了這一步，多數研究生會遇到一個新的問題： 我已經找到一些可能的研究缺口了，但這些缺口，真的值得做嗎？ 這正是
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畢業口試第一關~「論文原創性比對」大哉問
依據本校研究生學位授予相關規定，研究生在舉行論文考試前，須完成論文原創性比對；論文修訂完成後的定稿版本，亦需再次進行比對，並經指導教授確認。此外，「論文原創性比對報告」及「學位論文學術倫理暨原創性比對聲明書」皆須上傳至論文系統，方可完成相關程序。 以下是研究生對論文原創性比對最關心的幾個關鍵問題，只
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當你用 AI 跑質化分析， 你其實是開了「一鍵美顏」，還是「自動戰鬥」？
當你用 AI 跑質化分析，你其實是開了「一鍵美顏」，還是「自動戰鬥」？——看看 AI 如何悄悄改寫質化分析的判斷 〇、合先敘明，這篇在談什麼 這不是一篇 AI 工具教學文，也不是要告訴你「該不該用某一個 AI 來做質化分析」。 這是一篇方法意識提醒文。 當你把質化分析的一部分交給 AI，你是否意識到
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跨域研究不迷路：看懂不同領域如何討論同一個問題
當研究主題開始跨越不同領域時，文獻搜尋往往會變得更容易，但理解卻變得更困難。研究生常會發現，使用相同的關鍵詞搜尋資料庫，得到的文獻卻來自不同學門，討論的問題與研究方法也彼此不同。 隨著跨域研究逐漸成為學術研究的重要趨勢，研究者不僅需要找到相關文獻，更需要理解不同學門如何看待同一個議題。對許多剛開始進
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你以為你在寫研究假設，其實你在許願？ —— 為什麼 AI 給的「如果」，不等於研究假設
這不是一篇概念介紹文 而是一篇「研究假設校正文」 在寫研究計畫的某個深夜，你很可能做過這件事。 把研究問題丟進 AI，請它幫你「生出幾個研究假設」。 螢幕很快亮起來，一條一條 if–then 句型排列整齊，看起來邏輯清楚、語氣專業、甚至比你自己寫的還順。 但這正是危險的地方。 問題不在於你用了 AI
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關鍵詞不是越多越好：如何建立有效的檢索策略？
本文不是資料庫操作教學，也不會告訴你該按哪個按鈕。它想談的是一個經常被忽略、卻深深影響搜尋成敗的關鍵問題：研究生在搜尋文獻時，往往不是技巧不足，而是還沒把研究問題轉換成學術社群正在使用的語言。透過理解關鍵詞背後的學術語脈與跨領域用語差異，本文將引導你重新思考檢索策略，讓搜尋成為釐清研究方向的一部分。
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