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这里是#学术志官方播客#第二十四期，本期邀请牛津博士、清华大学副教授蒙克老师，分享科研写作破局：Claude Code与科研论文写作的AI原生路径。
围绕全新AI原生科研写作路径展开深度对谈，清晰界定AI原生路径核心定义，系统梳理AI科研时代清晰的人机分工边界；针对性解答听众高频疑问：AI 工具选型、人机工作分配、量化学习落地方法，同时完整讲解配套新课的课前预习与学习准备要求。
拒绝碎片化工具技巧，搭建一套从研究兴趣起步、直达论文定稿的完整AI科研体系。适合硕博生、青年教师、想要系统掌握AI科研写作、学习Claude Code工具的科研人长期收听、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】
AI原生路径的概念解释
传统科研依赖PDF、Word等为人设计的文件格式，AI读取这类文件需要先转换为自身适配的文本格式。与其完成多余的转换，不如一开始就使用Markdown这类适配AI特质的格式，重新设计科研流程，这就是AI原生工作路径。
回应“AI是否会取代人类科研”的问题
AI只会取代人类执行层面的任务，比如提炼已有的文献内容，价值判断任务仍然需要人类完成。因此AI时代学术判断力培养非常重要。
回应“AI弱化科研学习兴趣与动力”的困惑
AI能够完成执行类任务，但很多核心任务仍然需要人类完成，比如AI可以验证某个选题方向是否已有研究，但选题方向的提出、判断选题是否值得投入，都需要研究者自己完成。
解答“多类AI工具该如何选择”的问题
说明推荐Cloud Code的原因：开发Cloud Code的Anthropic公司自身日常使用该产品推进工作，相较于很多不使用自己产品的公司，该产品更具实用价值，因此课程首选该工具。
解答量化研究中AI分工与学习方向的问题
AI时代学习量化研究，重点要转向掌握定量研究的底层逻辑，能够识别逆向因果、测量偏误、遗漏变量等不同类型的内生性问题，不需要重点学习传统统计软件的操作，只需要能够读懂AI输出的结果表格，根据结果迭代研究设计即可。
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