AI論文寫作與統計整合實戰班｜直播線上課程

【上完這門課，我能學到什麼】

1.完成從研究選題到論文初稿的完整寫作流程
2.規劃研究問題、研究架構與研究假設內容
3.使用 AI工具進行文獻搜尋與研究資料整理
4.將統計結果整理並撰寫為正式論文內容
5.完成研究結果、研究發現與結論建議撰寫
6.整合 APA第七版格式與參考文獻應用技巧
7.建立 Zotero 文獻管理與引用整理能力
8.理解 AI研究工具在論文流程中的實際應用

9.依照研究流程持續推進自己的論文內容

【課程介紹】

 《AI論文寫作與統計整合實戰班》是一門結合 AI論文寫作、研究方法、統計結果分析與 APA第七版格式的完整論文寫作線上直播課程，適合正在準備研究所論文、碩士論文、博士論文、研究報告、期刊投稿與專題研究的學習者。很多人在寫論文時，常遇到「論文怎麼寫」、研究題目不知道怎麼訂、研究假設不會寫、研究架構對不起來、統計結果看不懂、不知道怎麼將統計數據寫成論文內容、APA格式一直出錯等問題。

本課程依照完整論文流程設計，從研究選題、文獻探討、研究方法、研究架構、問卷設計，到統計結果分析、論文結果寫作、研究發現整理、結論建議與 APA格式應用，建立完整論文寫作流程與研究分析邏輯。課程實際操作ChatGPT、Claude、NotebookLM、Semantic Scholar、Elicit、Scite.ai、Zotero、Excel與SPSS統計輸出結果示範等工具，協助提升AI文獻整理、研究分析與學術寫作效率，並理解 AI寫論文工具、AI文獻整理工具與研究分析工具在學術研究流程中的實際應用方式。內容涵蓋描述統計、相關分析、迴歸分析、差異分析、研究假設驗證、統計結果分析寫作與 APA論文格式應用，協助學員學會如何將統計結果寫成正式論文內容，建立從研究構想到論文初稿的完整寫作流程。適合想學習 AI寫論文、研究方法、統計結果分析、APA格式、研究架構設計、研究假設建立與學術寫作技巧的學習者進修，作為研究所論文、碩博士論文與學術研究需求的論文寫作課程選擇。

【課程特色】

◎從研究題目聚焦到論文初稿，建立完整論文寫作流程與研究邏輯

◎AI輔助文獻搜尋、整理與驗證，降低研究資料蒐集與整理時間

◎學會「研究問題→研究架構→變項設計→問卷規劃→統計結果分析寫作」完整流程

◎解析描述統計、相關分析、迴歸分析與差異分析的論文寫作邏輯

◎學會將SPSS統計輸出結果轉換為APA/TSSCI學術論文內容

◎研究結果撰寫、假設驗證、研究發現整理與結論建議完整整合

◎ChatGPT、Claude、NotebookLM、Zotero 等 AI研究工具實際操作應用

◎完整學會Zotero文獻管理與APA第七版格式整合技巧

◎建立研究所論文、口試與期刊投稿所需的學術寫作基礎能力

◎課後仍能依照研究流程持續推進自己的論文內容

◎課後提供『操作示範影片』，能重複觀看隨時練習

【課程內容】

◎選題與研究問題設計：從「我想研究這個」到「這個可以寫成論文」研究題目聚焦、研究問題設計、AI輔助選題

(1)判斷一個題目是否適合寫成論文的三大標準：可操作化（能設計問卷）、可量化（能進行統計）、有文獻基礎（非孤立現象），老師以實際案例逐條示範判斷流程。

(2)從寬泛主題縮小至具體研究問題的完整流程示範：模糊主題→縮小主題→研究問題→ 可量化變項→論文題目，老師以「AI工具使用對研究生論文寫作焦慮之影響」為例全程操作。

(3)研究背景、研究動機、研究目的三者區別與寫作格式:示範各段落的標準撰寫邏輯，並說明三者如何環環相扣。

(4)主要變項初步辨識：自變項、依變項與可能的中介或調節變項，老師配合示範題目完成初步變項架構雛形。

(5)AI輔助選題示範：使用Claude以角色提示詞快速產出研究題目候選清單，再由老師帶領評估各題目的可行性與研究意義。

【模擬情境示範】1.題目太大、縮不下來2.想不到研究題目3.題目概念模糊、無法量化

✅工具：ChatGPT、Claude、Semantic Scholar、Elicit

✅成果：論文題目初稿、研究背景段落、研究目的條列、主要變項清單

◎研究文獻整理與研究假設建立：從「找文獻」到「推假設」文獻架構建立、AI輔助搜尋與驗證、研究假設推導

(1)文獻整理的核心邏輯：文獻的功能不是堆疊資料，而是為研究假設提供理論根據。示範如何閱讀文獻摘要並判斷與本研究的相關程度。

(2)AI輔助文獻搜尋示範：使用Elicit、Semantic Scholar、SciSpace 搜尋核心概念，快速取得高引用文獻清單，並以NotebookLM 彙整摘要重點。

(3)文獻探討章節架構建立：理論基礎→過去研究發現→研究缺口→研究假設，示範如何從文獻逐步推導出H1～H3，並說明假設格式的方向性與可驗證性要求。

(4)研究假設寫作格式示範：「H1：○○對○○具有正向（或負向）顯著影響。」老師示範三個假設的完整推導過程，每個假設均附文獻依據出處。

(5)Zotero文獻管理實務：安裝、匯入文獻、產生APA第七版格式引用，以及如何與Word 整合使用，並示範中英文文獻的分類管理。

(6)AI倫理提醒：不可讓AI捏造文獻，所有引用必須能在資料庫中實際查到，引用前需以DOI或書名人工回查原始出處。

(7)文獻與變項對應整理：示範如何建立「文獻→理論→變項→假設」對照表，確認每個研究假設均有對應文獻支撐，避免文獻探討與研究架構脫節。

【模擬情境示範】1.找不到文獻、搜尋沒有結果2.AI生成的文獻根本不存在3.文獻夠多但推不出假設

✅工具：Elicit、Semantic Scholar、SciSpace、Scite.ai、NotebookLM、Zotero、Claude

✅成果：文獻探討章節架構、文獻整理表（含出處）、研究缺口說明、研究假設H1～H3（含推導段落）

◎研究架構設計與樣本說明：從「有假設」到「有架構」變項分類、研究架構建立、研究方法章節撰寫

(1)研究架構圖的邏輯：從假設出發畫出變項關係圖，示範如何撰寫研究架構文字說明，並強調架構圖與假設必須完全對應，不可出現未在假設中出現的箭頭。

(2)變項分類示範：自變項、依變項、中介變項、調節變項、控制變項，逐一示範如何在架構中定位每一個變項，並建立變項定義表（含操作型定義與量表出處）。

(3)研究對象與樣本說明撰寫：母群體→抽樣方式→問卷份數→有效回收率→樣本背景變項，示範符合TSSCI格式的樣本說明標準段落。

(4)量表來源與操作型定義說明：如何說明量表來自哪篇文獻、經過哪些修改、使用幾點 Likert 尺度，逐項示範操作型定義段落的寫法。

(5)資料分析方法段落撰寫：描述性統計→信度分析→相關分析→迴歸分析（或差異分析），示範對應假設類型選擇分析方法，並說明各方法的選用邏輯。

(6)AI協助生成研究方法章節初稿：示範使用Claude輸入研究題目、假設、樣本資訊，快速生成研究方法章節初稿，並說明需要人工修改與補充的部分。

(7)研究題目與問卷題項連動示範：示範如何從研究問題反推問卷設計方向，建立「研究問題→變項→題項」的邏輯鏈結，確保問卷題項能有效測量研究變項。

(8)AI輔助量表題項發想：示範使用ChatGPT/Claude協助產生 Likert題項初稿，並說明題項修正原則與避免引導式問法，強調研究者仍需對題項進行內容效度判斷。

(9)統計方法選擇邏輯地圖：示範如何依研究問題與變項尺度選擇適合統計方法，建立「研究問題→分析方法」對應流程，協助學員在設計問卷前即確定後續分析方向。

(10)問卷前測與修正：示範如何透過前測（建議30人以上）檢查題項語意清晰度、填答時間與量表穩定性，並示範根據前測信度值調整或刪除不良題項的判斷原則。

(11)Google Forms問卷建置與資料欄位規劃：示範問卷欄位設計（含必填設定、選項格式與頁面分組）與後續 SPSS 匯入對應邏輯，避免資料匯入後出現欄位錯誤或編碼問題。

【模擬情境示範】1.研究架構與假設對不起來2.不知道該用哪種統計方法3.樣本不夠、有效回收率偏低

✅工具：ChatGPT、Claude、Word（架構圖文字說明）、Zotero

✅成果：研究架構圖說明文字、變項定義表、樣本說明段落、資料分析方法段落、研究方法章節初稿

◎統計結果判讀與論文結果章節撰寫：從「有數字」到「有論文」統計表判讀、結果段落撰寫、假設驗證（含不顯著情境處理）

(1)描述性統計判讀：平均數、標準差、最大值、最小值的意義，示範從統計表中決定哪些數字要寫入論文、哪些不必呈現，並示範標準寫作格式與小數位數規定。

(2)信度分析結果撰寫：Cronbach's α判斷基準（α ≥ .70 為可接受）及各構面信度數值的陳述格式，示範完整信度分析段落。

(3)相關分析結果撰寫：相關係數強弱判讀（.10 弱、.30 中、.50 強）、顯著性標記（* p < .05, ** p < .01, ***p < .001），示範相關分析結果段落及共線性初步判斷的說明。

(4)迴歸分析結果撰寫：R²、β係數、t 值、顯著性，示範如何將每個預測變項結果逐一對應假設，判斷假設是否成立（supported / not supported），並示範假設驗證摘要表格式。

(5)差異分析（t 檢定/ANOVA）結果撰寫：t值、F值、自由度、顯著性，及含事後比較（Post hoc）的ANOVA結果段落寫法，老師完整示範。

(6)AI輔助結果段落撰寫：示範使用Claude輸入統計數值，生成符合APA/TSSCI格式的文字初稿，並說明AI無法自行讀取統計表，必須由人工輸入數值後再請AI協助轉譯。

(7)研究資料前處理檢查：示範論文統計分析前的資料整理流程，包括缺漏値處理（刪除或均値填補）、反向題重新編碼、類別變項編碼規則與異常値（outlier）檢查，確保資料品質符合進行統計分析的前提。

(8)Excel與SPSS資料欄位對應：示範如何從Google Forms或Excel匯出問卷資料並正確匯入 SPSS，說明欄位命名規則、變數類型設定、値標簽（value labels）設定方式，避免匯入後產生欄位錯誤與資料格式問題。

【模擬情境示範】1.假設全部不成立/結果不顯著2.不知道哪些數字要寫、哪些不用3.結果段落只有數字、缺乏分析4.AI輸出的段落數字與統計不符

✅工具：SPSS（統計輸出來源）、Claude、ChatGPT、Excel（製表）

✅成果：研究結果段落（描述統計、信度、相關、迴歸或差異分析）、APA格式統計表格、假設驗證摘要表

◎結論、討論與分析撰寫：從「有結果」到「有貢獻」研究發現詮釋、文獻對話、理論與實務建議撰寫

(1)「研究結果」與「研究結論」的根本差異：陳述統計告訴你的事，解讀你從中看到的意義。示範逐句對比兩者的語氣與寫作邏輯。

(2)主要研究發現整理：依假設驗證結果逐一列出研究發現，格式為「本研究發現○○（結果描述）……此一結果顯示……（研究者詮釋）」，示範至少三個假設對應的發現撰寫。

(3)與文獻對話的寫作方式：格式為「此一結果與○○（年份）的研究結果相符（或不符），可能的原因為……」，示範假設成立與不成立兩種情境下的文獻對話寫法。

(4)理論意涵撰寫：說明本研究在理論層面的貢獻，例如「擴充了……理論在……情境中的適用範疇」或「提供了……理論邊界條件的實證依據」，示範兩種常見寫法。

(5)實務建議撰寫：由統計結果直接推導，格式為「根據○○之研究發現（β = .42, p < .001），建議○○（對象）應採取……（具體行動）」，避免空泛建議。

(6)研究限制與未來研究建議撰寫：樣本代表性、橫斷面研究無法確立因果、自我報告偏誤等，示範研究限制的標準格式，及後續研究建議的三種常見方向。

【模擬情境示範】1.結論章節直接複製結果2.找不到文獻呼應、不知道如何對話3.假設不成立、結論不知如何收尾4.實務建議太空泛、缺乏說服力

✅工具：NotebookLM、Claude、ChatGPT、Zotero

✅成果：結論與建議初稿、研究發現摘要表、理論意涵段落、實務建議條列、研究限制與未來研究建議

◎論文格式、APA/TSSCI參考文獻與完整示範複習：從「有初稿」到「可投稿」格式檢核、參考文獻核對、老師全流程完整示範複習

(1)論文章節格式檢核：章節標題層級、字型字號、行距、頁碼、頁首頁尾，示範 TSSCI 期刊投稿格式與碩博士論文格式的主要差異。

(2)APA第七版引用格式：期刊論文、書籍、編輯書籍章節、碩博士論文、政府出版品、網路資料六種類型的完整格式，逐一示範並指出常見錯誤（作者姓名格式、斜體使用、DOI 寫法）。

(3)中文文獻格式特殊處理：中文作者姓名不縮寫、中文期刊名稱非斜體、中英文文獻混排時的排序規則，示範完整的中英文混排參考文獻清單標準格式。

(4)內文引用與參考文獻一致性檢查：逐一核對內文每筆引用是否均在參考文獻中出現，參考文獻中每筆是否均在內文中被引用，示範快速比對的操作方法。

(5)APA格式表格與圖的規定：表格標題位於表格上方（Table X.標題），圖說位於圖下方（Figure X.說明），示範標準格式與常見排版錯誤。

(6)AI協助格式審查：示範使用Claude逐段貼入論文，進行學術語氣、格式符合性與引用完整性的初步審查，並說明AI審查的限制（無法驗證文獻真實性、無法判斷研究邏輯正確性）。

(7)論文口試簡報架構：示範如何將研究結果與結論建議的核心內容，轉化為口試簡報重點，包括研究動機、研究架構圖、假設驗證結果、主要發現與貢獻的投影片呈現邏輯與時間分配建議。

(8)口試常見提問與回答邏輯：示範口試委員常見提問類型的回答架構，涵蓋研究限制的說明方式、研究貢獻的強調邏輯，以及面對「為何選擇此統計方法」等方法論提問的標準回應策略。

◎全流程複習(由老師完整示範一輪)

1.輸入研究題目→確認研究問題與假設→檢視研究架構圖對應關係。

2.讀取統計分析結果→示範結果段落撰寫（含假設驗證摘要表）。

3.根據結果→示範結論與建議撰寫（含文獻對話、實務建議、研究限制）。

4.逐段檢查APA/TSSCI格式→示範AI格式初審→核對參考文獻與內文引用一致性。

5.帶領學員整理「論文初稿完成度自我檢核清單」，對照自身論文現況評估各章節完成程度，作為課後繼續推進論文的行動指引。

【模擬情境示範】1.格式細節不確定哪裡錯2.引用與參考文獻兩者對不起來

✅工具：Zotero、Claude、ChatGPT、Word

✅成果：APA/TSSCI格式檢核清單、參考文獻核對表、整合完整範例、論文初稿自我完成度評估表

可以經由臺北市立大學進修推廣處網頁 (https://cee.utaipei.edu.tw/)，查詢相關課程或掃描QR code

請先註冊(右上角橘色圖案)，註冊完成後 登入，再點選 我要報名。

聯絡電話:(02)-23113040分機1523 翁小姐

【師資介紹】

黃晨

透過「流程再造」與「設計思維」，協助各行各業掌握AI應用技巧，在AI教育推廣領域擁有豐富經驗，開設「與AI共行」系列課程，涵蓋社群行銷至公部門等多元應用，教學融合理論與實務，將複雜AI概念轉化為易懂實用技巧，協助學員快速上手，現積極推動產業AI數位轉型，提升組織與個人工作效能，共建智慧化工作環境。

經歷與年資:

中國文化大學行政管理學系講師(5年)

馬偕醫護管理專科學校跨領域教育中心講師(1年)

政治大學、世新大學教學助理(3-6年)

※本課程為直播線上授課，請務必準時登入，以確保完整學習流程。

※上課平台為 Google Meet（請依實際公告為準），課前將提供連結(LINE群組公告，請學員報名後記得收MAIL)，請提前測試能正常進入。

※本課程採取線上簽到與簽退制度：

▶上課前 10 分鐘開放簽到連結，請準時填寫。
▶下課後提供簽退表單，請務必於指定時間內完成，以利學習時數統計與結業認證。

※為保障上課品質與互動，建議全程開啟鏡頭與麥克風。

※課中會安排互動討論與提問時間，鼓勵主動參與、即時回饋。

※請勿錄影、截圖或轉傳課程畫面，尊重講師著作權與學員隱私。

【學員自備設備與學習工具】:

1.電腦／筆電／平板裝置（建議使用電腦/筆電，畫面較穩定）

2.穩定的網路連線（Wi-Fi 或 4G/5G，建議至少10Mbps以上）

3.耳機與麥克風（避免回音與噪音，提升互動品質）

4.筆記本或電子筆記工具（建議準備筆與紙，便於畫重點）

5.Google 帳號（請事先確認可正常登入，並熟記帳號與密碼，以便使用各項 GenAI 工具）

※因生成式 AI 工具更新與迭代速度快速，實際授課時將以開課當下最新、最穩定且最適合教學之工具版本進行示範與實作。

※課程所涵蓋之教學主題、學習目標與核心內容不會調整，僅教學過程中所使用的操作工具可能因應實際狀況進行替換或更新，以確保教學品質與學習成效。

※實際授課內容與操作工具，將以課堂說明與示範版本為準，敬請學員理解。

《補充說明》

※本課程著重於生成式AI工具應用與流程自動化設計能力之培養，課堂示範皆採用模擬資料、範例資料或公開資料進行操作，協助學員理解AI與自動化技術於實務工作中的應用邏輯，未涉及任何真實個人資料或機敏資訊。

※課程所使用之AI與自動化工具，以國際常見平台為主（如OpenAI、Google、Microsoft等），教學內容以功能操作、流程設計與應用概念為核心，不涉及工具底層系統存取、資料庫權限管理或後端系統設定。

※本課程包含流程自動化與API應用之教學示範（如Webhook、API串接、自動化流程設計等），相關操作僅限於公開資料、模擬情境或測試環境進行，不涉及任何實際業務系統、企業內部平台或機關正式系統之串接與運作。

※課程中之API與自動化操作，以基礎應用概念與流程邏輯設計為主，不涉及正式環境部署、系統權限設定、資料交換機制建置或敏感資料處理，僅作為教學示範與技術理解使用。

※課堂操作示範原則上不要求學員提供個人帳號或上傳任何資料，亦不強制使用特定平台，學員可依自身需求選擇其他同性質工具進行替代學習。

※本課程所示範之工具僅作為輔助教學用途，並非唯一指定工具，學員於實際工作情境中，應依所屬機關或企業之資訊安全政策，自行評估工具之使用方式與適用性。

※學員於實務應用時，應避免輸入個人資料、公務資料、營業機密或其他敏感資訊，並應遵循所屬單位之資訊安全規範與相關法令，以確保資料安全與合規使用。

學費原價折扣優惠方法如下，優惠辦法僅擇一使用:

※開課前一個月報名繳費享95折優惠。

※臺北市立大學在校生、校友、推廣部舊生可享9折優惠。

※新生兩人同報同一門課可享88折優惠。

※設籍中正區或士林區居民可享88折優惠。

♦本課程由臺北市立大學進修推廣處與宏翔國際顧問有限公司共同合作辦理。