Đề cương khóa học

Giới thiệu về NotebookLM cho Nghiên cứu

  • Khả năng cốt lõi và hạn chế
  • Điều hướng không gian làm việc NotebookLM
  • Hiểu về tương tác AI định hướng nghiên cứu

Quản lý Nguồn Nghiên cứu

  • Nhập tài liệu và bộ dữ liệu
  • Tổ chức nguồn một cách hiệu quả
  • Liên kết các tài liệu liên quan cho phân tích đa nguồn

Kỹ thuật Tổng hợp Nâng cao

  • Tạo tóm tắt từ nhiều tài liệu
  • Trích xuất các điểm chính và chủ đề
  • Xác định mô hình và mối quan hệ

Quản lý Trích dẫn và Tài liệu tham khảo

  • Tự động trích xuất trích dẫn
  • Cấu trúc hóa dữ liệu tài liệu tham khảo
  • Xuất trích dẫn cho viết học thuật

Cấu trúc Kiến thức được Hỗ trợ bởi AI

  • Xây dựng bản đồ khái niệm với AI
  • Tổ chức các thông tin vào khung công việc
  • Tinh chỉnh lặp lại cấu trúc nghiên cứu

Tạo Báo cáo và Đầu ra

  • Tạo tóm tắt nghiên cứu và bản tin
  • Tạo ma trận so sánh và thông tin chi tiết có cấu trúc
  • Chuẩn bị tài liệu cho xuất bản hoặc trình bày

Quy trình Nghiên cứu Hợp tác

  • Chia sẻ ghi chú và thông tin
  • Tổng hợp tập thể với nhóm
  • Duy trì tính nhất quán trong không gian nghiên cứu chung

Thực hành Tốt nhất cho Quản lý Nghiên cứu

  • Đảm bảo độ chính xác của dữ liệu và tính toàn vẹn của nguồn
  • Phát triển các mẫu nghiên cứu có thể tái sử dụng
  • Thiết lập tiêu chuẩn kiến thức tổ chức

Tóm tắt và Bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về quy trình nghiên cứu số hóa
  • Kinh nghiệm với quy trình đánh giá tài liệu học thuật hoặc chuyên nghiệp
  • Am hiểu chung về các công cụ năng suất dựa trên đám mây

Đối tượng

  • Các nhà nghiên cứu muốn cải thiện quy trình tổng hợp và phân tích
  • Các học giả muốn đơn giản hóa quản lý trích dẫn và tổ chức nguồn
  • Các chuyên viên xử lý thông tin quy mô lớn muốn tối ưu hóa
 14 Giờ

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan