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这里是#学术志官方播客#第十四期，本期邀请蒙克老师，继续分享用Claude Code智能体自动化赋能科研的实战心得与底层逻辑。
本期将围绕AI智能体赋能学术科研选题展开讨论，讲解了选题三要素：文献空白、可行性、目标期刊的判断逻辑，分析了AI对科研范式的改变，提出AI时代学者要“锚定个人独特观察视角”的核心发展方向。
适合硕博生、青年教师、科研工作者，尤其是想借助AI工具赋能科研的同学长期收听、反复回味。
🎧播客：学术志
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【本期主播】
陈老师：管理学博士，北京高校副教授。研究方向：社会治理创新与数字治理、环境治理、政策执行
在《中国行政管理》《电子政务》《求实》《北京社会科学》《Systems》等CSSCI和SSCI期刊发表论文20余篇，其中多篇文章被人大报刊复印资料转载；近年来主持和参与多项省部级课题；担任多个北大核心、CSSCI来源期刊和SSCI的外审专家；指导多名博士顺利毕业
【本期嘉宾】
蒙克老师：牛津大学博士、清华大学公共管理学院副教授、博士生导师。主要研究领域为社会学、国际关系、社会政策与公共政策;出版China's Pension Reforms: Po-litical institutions, Skill Formation, and Pen-sion Policy in China (Routledge)。
在《社会学研究》、《世界经济与政治》、《社会》、《社会学评论》、《中国行政管理》等学术期刊发表文章;获第五届全国高校青年教师教学竞赛文科组一等奖，北京市第十一届高校教学基本功大赛社科组冠军(一等奖第一名);2020年入选达沃斯世界经济论坛全球25名青年科学家，荣获首都劳动奖章。多次为人民日报(理论版)、光明网(理论频道)、China Daily、World Economic Forum等媒体撰文。
【本期学术密码】
对比传统课程与新课程的设计逻辑，指出课程设计思路的改变，本身就是AI智能体出现带来的结果。
以生育支持政策研究举例说明传统方法的低效率，讲解AI智能体验证选题可行性的高效流程。
针对听众提出的“AI爬取数据会不会不准确”的疑问，给出了可操作的质量控制方法。
目标期刊的偏好不仅包括语言风格，还包括研究类型、研究层级的偏好，这些不是只靠封装风格就能解决的。
当大家都会用AI做研究后，执行层面的差距被拉平，研究者的核心竞争力反而更聚焦于选题质量和切入角度，因此选择重要问题做研究变得比以往更重要。
在原本容错率很低的学术环境中，AI给了研究者低成本试错的空间，研究者获得正反馈，保持热情，最终就能在该赛道形成别人无法比拟的竞争优势，找到属于自己的主场。
传统教育讨厌偏科，要求所有人均衡发展消除差异，但AI拉平了执行力层面的差距后，恰恰需要个人独特的偏见，也就是独特的观察视角
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