AI in Academic Research
ChatGPT · Claude · DeepSeek
NHANES 数据挖掘
Nature-Style 图表
R 语言 · Python
SCI 投稿全流程
Peer Review Response
统计建模从基础到高阶
Cover Letter 写法
文献综述 × AI 加速
AI in Academic Research
ChatGPT · Claude · DeepSeek
NHANES 数据挖掘
Nature-Style 图表
R 语言 · Python
SCI 投稿全流程
Peer Review Response
统计建模从基础到高阶
Cover Letter 写法
文献综述 × AI 加速
Total Lectures
0
21 讲系统课程
Success Cases
0
SCI 辅助发表案例
Bonus Resources
0
随课赠送配套资源
Avg. IELTS Uplift
0
学员写作平均提分幅度
Who is this for?
这门课适合谁
体育 / 医学研究生
需要发 SCI 毕业，但不知道从哪里入手；数据有了，不会跑统计；有初稿，不会改。
没有自己数据的科研新手
完整掌握 NHANES / SHARE / CHARLS 等公开数据库的挖掘与建模，没有数据也能发 SCI。
不会编程的社科背景学者
用 AI 写出可运行的 R / Python 代码，看懂、修改、运行，不需要编程基础。
卡在投稿审稿阶段的作者
Major Revision 不知道怎么回、Cover Letter 不知道怎么写、投什么期刊没把握。
Curriculum Map
课程内容占比
Full Syllabus · 8 Modules · 21 Lectures
完整课程大纲
点击模块展开课程详情 ↓
01
AI-Driven Paradigm
AI 时代的科研范式
2 Lectures
- 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
- 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
02
Topic & Literature
选题与文献：7 天锁定方向
3 Lectures
- 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
- 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
- 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
03
Data Engineering
数据获取与处理
4 Lectures
- 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
- 处理缺失值、异常值
- 变量构建与转换
- 数据质量检查流程
- 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
- 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
04
Statistical Modelling
统计分析：从基础到高阶
4 Lectures
- 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
- 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
- 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
- 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
05
Data Visualization
发表级图表与可视化
2 Lectures
- 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
- 三线表的规范制作
- 复杂结果的清晰呈现
06
Manuscript Composition
学术写作与高效成稿
2 Lectures
- 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
- 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
07
Submission & Review
投稿发表与临门一脚
3 Lectures
- 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
- 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
- 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
08
Productive Pipeline
进阶与持续高产
1 Lecture
- 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
报名即获，永久有效
Prompt Library
AI Prompt 模板库
100+ 经过实战验证的学术 Prompt，覆盖选题、写作、润色全场景
Code Templates
分析代码模板
数据清洗、统计分析、可视化全套 R / Python 代码，复制即跑
Journal Rankings
最新期刊排名表
持续更新的中科院分区与影响因子数据，选刊不再迷茫
Q&A Community
专属答疑群
最新 AI 工具与使用方法实时更新，问题当天响应
Case Datasets
真实案例数据集
跟着课程直接练手，真实 NHANES 清洗后可分析数据
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与 AI 工具
Pricing · 报名费用
透明定价，按需选择
所有套餐均包含完整 21 讲课程内容 + 6 项 Bonus Resources
Basic · 自学版
课程录播
¥980 起
- 21 讲完整录播课程
- 课程讲义 PDF
- Prompt Library 模板库
- Code Templates 代码包
- Case Datasets 练习数据
- 答疑群基础访问
⭐ Pro · 推荐
录播 + 1对1 答疑
¥2,400 起
- 全部 Basic 内容
- 4 次 1对1 在线答疑（共 4h）
- 个人研究方向诊断
- 初稿/代码审查一次
- Journal Rankings 选刊建议
- Global Access 工具配置指导
- 答疑群优先响应（当天回复）
Elite · 全程陪跑
从零到发表
¥5,800 起
- 全部 Pro 内容
- 无限次答疑（3 个月内）
- 数据分析全程代做指导
- 论文草稿深度批改（2轮）
- Response Letter 撰写协助
- 投稿期刊选择 + Cover Letter
- 录用前持续跟进支持
* 价格为起步参考，实际报价根据需求与进度深入对接后确认。学生优惠请咨询。
FAQ
常见问题
我没有编程基础，能学会吗？
完全可以。课程的 Lecture 08 专门针对零编程基础的学员，教你用 AI（Cursor / Claude Code）写出可运行的 R / Python 代码。你需要的是"看懂逻辑"，而不是"手写代码"。从实际案例来看，大多数学员在 2-3 天内就能跑通第一个完整的分析流程。
我没有自己的数据，也能发 SCI 吗？
可以。课程 Module 03 完整讲解 NHANES / SHARE / CHARLS 等大型公开数据库的使用，这些数据库免费公开、高质量，已被全球数万篇 SCI 论文采用。工作室自身也有基于 NHANES 2017-2018 的成功发表案例。
课程是直播还是录播？能反复看吗？
Basic 套餐提供录播课程，可永久回看。Pro 和 Elite 套餐额外包含与讲师的 1对1 在线答疑或实时指导环节，时间灵活约定。录播课程无有效期限制。
这门课和直接找你们辅导 SCI 有什么区别？
直接辅导服务（service-academic.html 中的 SCI 支持）是代为完成某一具体任务，比如大修返回、Response Letter 撰写；这门课是教会你自己系统地完成整个发表流程。两者可以组合使用——先学课程建立系统能力，再在关键节点使用辅导服务。Elite 套餐实质上是两者的结合。
适合哪些学科背景？
主要面向体育科学、运动医学、公共卫生、护理学、康复医学等偏量化的健康相关学科，以及社科、教育学等需要用数据说话的研究方向。纯理工科（临床医学核心实验室研究）的学员需评估具体方向是否契合。