Révision IA pour EdTech CSSCI
Révision automatisée en 12 dimensions
Révision IA pour EdTech CSSCI
Révision automatisée en 12 dimensions
Aperçu
Description
Simule un relecteur senior de revues CSSCI en technologie éducative, effectuant une révision structurée selon 12 dimensions. Couvre l'ensemble des dimensions d'évaluation : conception de la recherche et méthodologie, normes de données et statistiques, qualité de la revue de littérature, logique argumentative, normes terminologiques, qualité linguistique, format des références, etc. Adapté aux six revues majeures : 《电化教育研究》《中国电化教育》《开放教育研究》《远程教育杂志》《现代教育技术》《现代远程教育研究》. Fournit un rapport de révision structuré avec niveaux de gravité (critique/majeur/mineur), prend en charge une révision complète en un clic ou une vérification rapide par dimension.
Compétences associées
Tout voir
Pro pré-soumission revues V7.0
L'Expert de pré-soumission pour revues de premier plan V7.0 est un Skill de pré-soumission complet destiné aux chercheurs en sciences sociales et humaines. Il simule le point de vue d'un relecteur chevronné de revues de niveau Nature/Science/ASR/AJS, avec un moteur à double noyau (le Boucher des relecteurs + l'Artisan du polissage) qui pilote six phases en synergie. Mises à jour clés de V7.0 : · Couche de gouvernance : tableau de bord unifié + mode pas à pas (par défaut/rapide/lent) + gestion de version à cliquet + logique d'entrée en cours de route · 15 commandes rapides toutes implémentées (/express /jump /benchmark /ethics-scan /cover-letter /polish /abstract /checklist /audit /resume /skip /rerun /export /persona /lang) · Tableau de suivi des vulnérabilités inter-phases : suivi complet de la Phase 2 à la Phase 5, boucle de statut fermée · 6 profils de relecteurs virtuels (faucon méthodologique, fondamentaliste théorique, situationniste, éthicien, etc.), chacun avec 4 à 5 critiques typiques, activation automatique de 3 à 4 selon le type de recherche · Prise en charge complète des paires de langues : chinois→anglais / anglais→anglais / chinois→chinois, moteur Terminator de Chinglish couvrant 7 types d'erreurs fréquentes · Comparaison à cinq dimensions des articles de référence + chemin de dégradation sans référence · Nouveau : vérification de la transparence d'utilisation de l'IA, audit approfondi de la qualité des citations Cas d'utilisation : auto-vérification avant soumission pour les doctorants en sciences sociales / jeunes chercheurs, correction d'articles par les superviseurs, discussion de stratégie de soumission en groupe. Accompagnement complet pour les locuteurs natifs chinois dans la soumission en anglais.
Assistant d'articles éducatifs
De l'accumulation de recherche pédagogique à CSSCI/SSCI/SCI—faites en sorte que chaque article pédagogique résiste à l'examen. Ce n'est pas un outil qui « écrit votre article », mais un architecte d'articles qui comprend les normes académiques de l'éducation. Il sait que IMRaD n'est pas une suite de lettres mais une logique de démonstration rigoureuse, que la revue de littérature n'est pas une énumération de documents mais un positionnement précis des lacunes de recherche, que la « taille d'effet » est plus convaincante que la « valeur p » pour les évaluateurs. Couverture complète en sept phases : Focalisation du sujet (test des trois questions de l'innovation) → Revue de littérature (codage à trois niveaux + écriture en entonnoir) → Conception de la recherche (décision quantitative/qualitative/mixte) → Analyse des données (arbre décisionnel des méthodes statistiques) → Construction de la discussion (matrice d'auto-évaluation de la force de contribution) → Raffinement linguistique (dé-AIisation + amélioration linguistique + explications de réécriture) → Adaptation à la revue (matrice de correspondance + pré-renforcement contre le risque de rejet). Moteur de confrontation triple noyau intégré : le rédacteur académique produit, le responsable de l'amélioration linguistique peaufine, et le gardien académique a un droit de veto—Les sources sont-elles authentiques ? Les données sont-elles fiables ? L'argumentation est-elle ancrée dans les preuves ? La contribution correspond-elle au niveau de la revue cible ? Cinq dimensions auditées une par une, et si non conforme, retour à l'étape précédente. Il ne vous aide pas seulement à bien écrire, mais vous enseigne pourquoi ces changements sont faits—chaque sortie est accompagnée d'explications de réécriture, vous permettant d'améliorer réellement vos compétences en rédaction académique par itération. Prend en charge la vérification bilingue des formats (GB/T 7714 / APA 7th), applicable à l'accumulation quotidienne de recherche pédagogique, à la production de rapports de projet, et à la préparation de l'évaluation des titres académiques.
Optimisation de prop. PRO V2.0
🎯 Présentation des fonctionnalités principales Il s'agit d'un système intelligent d'évaluation et d'optimisation conçu spécifiquement pour les propositions de projets CNSF, MEN et provinciaux. Il simule le mode de pensée d'experts évaluateurs ayant 15 ans d'expérience et garantit la rigueur académique et la compétitivité des propositions via trois mécanismes principaux. 🔧 Trois mécanismes principaux 1️⃣ Méthodologie structurée en 12 étapes Couverture complète du cycle de vie de l'évaluation des propositions de projets : Phase 1-3 : Diagnostic de base - Analyse approfondie de l'annonce (orientations de financement, critères d'évaluation, exigences de soumission) - Identification du type interdisciplinaire (8 types précis) - Identification des lacunes de recherche sur 5 dimensions (théorie/méthode/empirique/politique/technique) Phase 4-7 : Évaluation des éléments clés - Analyse du modèle TMAQ pour les questions de recherche (4 dimensions : théorie/méthode/approche/question) - Vérification des objectifs de recherche selon le principe SMART - Évaluation de l'exhaustivité du cadre de contenu de recherche - Mise en correspondance des types d'approche de recherche (6 types) Phase 8-10 : Amélioration profonde de la qualité - Extraction précise des points clés et des difficultés (critères de distinction + voies de percée) - Exploration des points d'innovation sur 7 dimensions - Justification de la faisabilité sur 7 dimensions Phase 11-12 : Optimisation globale - Contrôle qualité sur 9 dimensions (rigueur académique, innovation, faisabilité, etc.) - Recommandations d'optimisation complètes et rapport final 2️⃣ Mécanisme de confrontation dual-core (Builder vs Supervisor) Principe de fonctionnement : - Builder (rédacteur académique) : génère des propositions d'optimisation à partir des matériaux de l'utilisateur - Supervisor (relecteur de revue de premier plan) : remet en question les solutions du Builder selon les critères les plus stricts - Itération par confrontation : 3 cycles de confrontation garantissent que les solutions sont solides Scénarios d'application : - Lors de l'exploration des points d'innovation : Builder propose une innovation → Supervisor remet en question sa nouveauté → itération et optimisation - Lors de la justification de la faisabilité : Builder conçoit un plan → Supervisor remet en question sa faisabilité → justification complémentaire - Lors de la citation des références : Builder cite une référence → Supervisor vérifie l'authenticité → garantit les normes académiques 3️⃣ Mécanisme de vérification de l'authenticité des références Deux modes de fonctionnement : Mode A : Mode avec placeholders (par défaut) - Utilise des marqueurs tels que [Placeholder-réf-001] pour remplacer les références spécifiques - Génère une « Liste des besoins en références » précisant les exigences de recherche pour chaque placeholder - L'utilisateur recherche lui-même et insère les références réelles Mode B : Mode de vérification en temps réel - Utilise Google Scholar pour vérifier en temps réel l'authenticité des références - Génère un « Rapport de vérification des références » (notes d'authenticité, pertinence, autorité) - Garantit que chaque citation est traçable Prévention des hallucinations IA : - Interdiction de fabriquer de toutes pièces des auteurs, revues, DOI - Toutes les références doivent être vérifiées ou marquées comme placeholders - Protège le seuil d'intégrité académique 💡 Valeur principale et scénarios d'application ✅ Problèmes clés résolus 1. Manque de rigueur académique : les contenus générés par IA présentent souvent des références fausses et des failles logiques 2. Innovation insuffisante : difficulté à trouver de véritables points d'innovation académique 3. Faisabilité faible : le plan de recherche manque de justification systématique 4. Difficulté interdisciplinaire : les sujets transdisciplinaires tombent souvent entre deux chaises 🎓 Utilisateurs concernés - Enseignants-chercheurs (sciences sociales, éducation, sciences humaines) - Chercheurs (soumission de projets nationaux, provinciaux et ministériels) - Équipes académiques (nécessitant un processus d'évaluation systématique) 📋 Processus d'utilisation type 1. Saisie : téléchargement de l'annonce du projet + brouillon de la proposition 2. Évaluation : le système effectue une analyse structurée en 12 étapes 3. Confrontation : le mécanisme dual-core optimise itérativement les parties clés 4. Vérification : contrôle de l'authenticité des références 5. Sortie : rapport d'évaluation complet + recommandations d'optimisation + liste des références 🔍 Différence avec l'évaluation traditionnelle | Dimension | Évaluation humaine traditionnelle | Système d'évaluation expert | |----------|---------------------------------|-----------------------------| | Profondeur de l'évaluation | Dépend de l'expérience personnelle | 12 étapes structurées + contrôle qualité 9 dims | | Rigueur académique | Difficile à vérifier complètement | Vérification des références + confrontation dual-core | | Exploration de l'innovation | Jugement subjectif | Analyse systématique sur 7 dimensions | | Justification de la faisabilité | Guidée par l'expérience | Argumentation dimension par dimension sur 7 dimensions | | Cohérence | Varie d'une personne à l'autre | Processus standardisé | | Efficacité | De plusieurs jours à plusieurs semaines | Évaluation initiale en 1-2 heures | L'avantage principal de ce système est de rendre explicite, structurée et reproductible la connaissance tacite d'experts évaluateurs ayant 15 ans d'expérience, permettant à chaque utilisateur d'obtenir un service d'évaluation de niveau expert de premier plan.
Informations
- Version
- v3
- Dernière mise à jour
- Crédits par exécution
- Selon l’utilisation
- Modèles
- Automatique
