新华社北京11月26日电（记者魏梦佳）当生成式人工智能“闯入”课堂与实验室，一场无声的教育变革正在全球高校悄然发生。教师们探索人工智能赋能教学的新路径，却往往困惑于使用边界，也对学生们交上来似曾相识的“AI作业”感到无奈；学生们使用人工智能辅助学习，却也面临“思维惰化”“认知外包”等隐忧。
一、摘要的核心要素：四部分缺一不可 摘要需在 200-300 字（本科）、500 字左右（硕博）内，完整呈现 “研究背景与目的→研究方法→研究结果→研究结论与意义”，四部分逻辑连贯，避免遗漏关键信息：
一、初稿撰写：从框架到内容的落地 1. 写作顺序：避开 “开篇难” 陷阱 建议按 “「核心章节→绪论→结论」” 的顺序撰写，优先完成有扎实基础的部分，降低写作压力： 先写核心章节：若为实证研究，先完成 “现状分析”“调研数据与分析”“对策建议”（如乡村旅游品牌研究中，先写安吉县品牌现状、调研结果，再推导策略）；若为理论研究，先写 “相关理论应用”“案例分析”（如儒家文化与家庭教育研究，先结合理论分析具体案例），这部分可直接复用前期文献、调研数据，易快速推进。
1. 选题原则 专业性契合：紧扣专业培养方案，确保研究内容在专业知识体系内（如汉语言文学专业可聚焦 “网络文学的叙事特征”，而非跨学科的 “网络文学的商业运营”）。 可行性优先：结合自身能力（理论基础、实操技能）、资源条件（数据可得性、导师指导方向）、时间周期（本科通常 3-6 个月），避免 “大而空” 的选题（如 “中国文学发展史研究” 应缩小为 “明代通俗小说的传播路径研究”）。
2025 年全球 EI 会议投稿市场正呈现 “高需求、低保障” 的矛盾态势：人工智能、新材料等热门领域投稿量同比激增 35%，但平均录用率仅维持在 18%-25%，更有 23% 的科研人员因会议资质问题遭遇检索失败。在这样的行业困境下，RDLink 研发家平台凭借对科研人核心需求的精准把握，成为 3 万名学者的 EI 投稿优选渠道。
工程人申国自然总栽在 “选题偏题”“方案虚浮”？这份结合 2025 最新评审偏好的指南，帮你避开 90% 雷区，搭配 @研发家学术会议平台 效率翻倍✅ 一、选题：锚定 “需求导向 + 科学问题” ❌ 避坑：别搞纯理论空想！工程学部重 “从实践提炼科学问题” ✅ 3 步定题（适配工程 / 材料领域）： 盯战略需求：用研发家查工程学部优先方向（如 “智能装备可靠性”“新型储能材料”），紧扣 “卡脖子技术背后的基础研究缺口”； 挖工业痛点：比如 “风电轴承寿命短→核心科学问题：极端工况下材料磨损机制”，附具体数据（如 “年损耗超 10 亿元”）更有说服力； 查创新缺口：搜近 3 年国自然中标项目（平台可查），避免重复研究，设计 “新方法 + 旧问题” 组合（如 “AI 预测替代传统疲劳测试”）。
