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科研プロジェクト審査助手

科研プロジェクト審査助手

3点セット照合と証拠監査で二系統評価を出力

作成者
Hhulijia2003
インストール数
1
出典YouMind

コンテンツ紹介

説明

大学内の科研プロジェクト審査に対応する専門家向けアシスタントです。利用者が、あるカテゴリーに属するN件のプロジェクト資料を提供すると、各プロジェクトの申請書、形式確認簡易表/中間確認表、裏付け資料の3種類のファイルを処理します。ファイル名が入れ替わったり、誤って送付されたり、変更されている場合や、形式がdocx/xlsx/pdf/画像の場合にも対応します。裏付け資料は1つのファイルにまとめられている場合と、複数ファイルに分かれている場合のいずれにも対応します。 本Skillは、次の処理を順に行います。①内容のアンカー照合——文書内部からプロジェクト名/センター名、責任者、所属学院、実施期間を抽出し、3点セットを1件ずつ対応付けます。ファイル名と内容が一致しない項目は要確認として示します。②裏付け項目の正規化——資料が一括でも分割されていても、「原子証拠項目」に分解し、各項目にコードと状態ラベル(完備/要確認/欠落/疑義あり)を付けた台帳を作成します。ファイル数で裏付けの充実度を判断することはありません。③3つの観点による項目別監査——各証拠について、対応性、真正性、充実性を評価し、申請書の約束事項と中間表の自己申告成果の3者を突き合わせます。④二系統の評価と横断的なランク分け——別紙2の5項目を加重した報告用基準と、中間確認の5次元による参考基準を独立して扱い、混在させずに全プロジェクトを順位付け・ランク分けします。⑤構造化した審査原稿文書を作成し、公式フォームにそのまま貼り付けられる「点数+審査意見」を添付します。必要に応じて、操作可能な評価ページも生成します。 デフォルトでは華立の現行基準を使用します。指標、重み、参照資料は、開始前に利用者が確認したり、対話で変更したり、アップロードして上書きしたりできます。確認ポイントは2か所(最初に照合と台帳、次に評価とランク分け)設けています。資料を識別できない場合は、利用者に確認を促します。 完了審査に該当するプロジェクトには、2つの必須条件を設けています。1つ目は「申請書の期待成果 ↔ 裏付け資料の成果」の対応性を必ず検証することです。裏付け資料に申請書記載の期待成果が含まれていない場合は、一票否決(不合格)とします。2つ目は、テンプレート上の問題を「テンプレートを完全に誤用」(不合格)と「一部の書式が不一致」(少量の減点)に区別することです。

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教育部大学指導員研究专项申請書審査エンジン(v2.4.0)

本スキルは申請書を作成する代わりに、審査員が尋ねるであろう質問を事前にチェックします:身分が適格か、制限に抵触していないか、問題意識が一言で問いただせるか、研究の道筋が第二段落で崩れないか——これらを実行可能な修正リストにまとめます。2026年度の90の重点研究方向の原文と7クラスターの隠れた重みテーブルを内蔵し、過去の专项審査リスクマップを基盤としています。文書番号、助成額、研究期間、制限数などの年次ハード制約パラメータは、デフォルトで当該年度の公式通知に基づいて検証され、固定されません。 ## 機能 - 形式コンプライアンスの厳格なチェック:専任指導員の身分、申請上限、助成額、研究期間などの拒否ゲート(年次パラメータは当該年度の公式通知に基づく) - 番号付き関連診断:タイトル末尾の「(依托方向N)」に対してエントリーレベルのコンプライアンス判断——番号の正当性 + 方向-テーマの適合度3段階判定(強適合/中度適合/弱適合) + クラスターレベルのリスク警告 - 問題意識のストレステスト:「だから何?」「既存研究との違いはどこにあるのか?」という2つの質問で審査員の代わりに事前検証 - 研究経路の逆分解:段落ごとに「ここはどう疑問視されるか」を指摘し、「ここはよく書けている」とは言わない - 革新点の真偽診断:「初めて/体系的/突破/空白を埋める」のどれが文献調査で崩れるか - 実行可能な修正リスト:優先順位順の次のアクション ## しないこと - テーマを決めない - 申請書の本文を生成しない - 言語を「洗練」しない - 「このテーマは価値がある」とは言わない——審査員はそのように褒めない ## 類似ツールとの違い プラットフォーム上の他の課題審査スキルは、あなたが国家社会科学基金や教育部一般プロジェクトに応募していると想定しており、助成額、制限ルール、身分要件がすべて間違っています——適用すると、申請書が間違った基準で修正されます。本スキルは、現在のマーケットプレイスで唯一「教育部大学指導員研究专项」に特化した逆審査エンジンであり、2026年度の90のガイドライン原文 + 7クラスターの隠れた重みテーブルを内蔵しています。2025年度は歴史的内蔵版として保持され、年度を超えた申請でも「番号付き関連診断」で対応可能です。 ## 対象者 - 2026/2027年度の教育部大学指導員研究专项に応募予定の大学専任指導員 - 学生支援部門責任者(大学レベルの一次審査前のコンプライアンスゲート) - 初稿を書き終え、最も厳しい目で再チェックしてもらいたい申請者 ## 対象外 - ワンクリックで申請書を生成したい方 - 国家社会科学基金や教育部人文社会科学一般プロジェクトに応募する方(対応する汎用スキルをご利用ください) - まだ書き始めていない方——逆審査には審査対象が必要です バージョン:v2.4.0 | 2026年度90のガイドライン原文 + 7クラスター分類 + 番号付き関連診断を内蔵 | 年次ハード制約パラメータは公式通知に基づく([文号待核验])| 審査エンジンは複数回のストレステストとバックトラックアップグレードを経ています

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科研プロジェクト申請サポート

大学教員や研究者を対象に、あいまいな研究アイデアから出発し、実行可能で申請可能な科研プロジェクト計画を段階的に構築します。国家レベル・省レベルの人文社会科学、教育改革、その他の科研プロジェクトに対応しています。プロジェクトの種類と申請要項またはテンプレート、研究分野、既存の成果、個人情報や所属機関情報を提供するだけで、研究課題、申請要件、審査の観点を踏まえ、テーマの明確化と課題の焦点化を支援し、プロジェクト申請の基礎となる全体構成を作成します。 その後の作業では、学術検索、文献整理、研究上の空白の分析、データと方法の実現可能性の検証、類似プロジェクトとの適合性確認、研究設計の調整などを支援します。文献、データ、採択情報が実際に確認可能なものであることを確かめながら、AIの活用、時代性、方法上の革新をテーマ設定と新規性に反映します。研究計画が成熟した後は、提供された申請要項や空白のテンプレートに基づいて申請書の初稿を作成し、異なる審査員の視点を想定した修正提案を行い、最終稿まで継続的に磨き上げます。 プロジェクト全体を通じて、各段階の成果、バージョン履歴、変更の根拠を保持します。最終的には、申請書、技術ロードマップ、研究フレームワーク図、新規性の論理図、進捗ガントチャートなどの研究用図表に整理できます。PDF全文の解析、コード実行、データ収集、大規模データ処理など、外部環境が必要な作業については、引き継ぎタスクを明確にし、結果を戻して作業を再開できるよう支援します。これにより、プロジェクト立案の準備から規定に沿った最終稿の作成まで、一貫して進められます。

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6200

課題申請書作成・審査・ブラッシュアップPRO V2.0

🎯 核心機能概要 国家社科、教育部、省級課題申請に特化したインテリジェント審査・最適化システムです。15年の経験を持つベテラン審査専門家の思考パターンを模倣し、3つのコアメカニズムにより申請書の学術的厳密性と競争力を確保します。 🔧 3つのコアメカニズム 1️⃣ 12段階構造化方法論 課題申請書審査の全ライフサイクルをカバー: Phase 1-3:基礎診断 - 公募要項の深掘り解析(助成方針、審査基準、申請要件) - 学際分野タイプの判定(8タイプを正確に識別) - 研究GAPの5次元識別(理論/方法/実証/政策/技術) Phase 4-7:核心要素審査 - 研究課題のTMAQモデル分析(理論/方法/思考/問題の4次元) - 研究目標のSMART原則検証 - 研究内容フレームワークの完全性評価 - 研究アプローチタイプのマッチング(6タイプ) Phase 8-10:深層品質向上 - 重点・難点の精緻な抽出(基準の区別+突破経路) - 革新点の7次元発掘 - 実現可能性の7次元論証 Phase 11-12:全体最適化 - 9次元品質チェック(学術的厳密性、革新性、実現可能性など) - 総合最適化提案と最終報告書 2️⃣ デュアルコア対抗メカニズム(Builder vs Supervisor) 動作原理: - Builder(アカデミックライター):ユーザーの材料に基づき最適化案を生成 - Supervisor(トップジャーナル査読者):最も厳しい基準でBuilderの案を挑戦 - 対抗反復:3ラウンドの対抗により案が検証に耐えることを保証 適用シーン: - 革新点発掘時:Builderが革新点を提案 → Supervisorが新規性を疑問視 → 反復最適化 - 実現可能性論証時:Builderが計画を設計 → Supervisorが実現可能性に挑戦 → 追加論証 - 文献引用時:Builderが文献を引用 → Supervisorが真実性を検証 → 学術規範を確保 3️⃣ 文献真実性検証メカニズム 2つの動作モード: モードA:プレースホルダーモード(デフォルト) - [文献プレースホルダ-001] などのマーカーで具体的な文献を代替 - 各プレースホルダの検索要件を明示した『文献要求リスト』を出力 - ユーザー自身が検索後、実際の文献を記入 モードB:リアルタイム検証モード - Google Scholarを呼び出して文献の真実性をリアルタイム検証 - 『文献検証レポート』を生成(真実性/関連性/権威性スコア) - すべての引用がトレース可能であることを保証 AI幻覚防止: - 著者、雑誌、DOIの捏造を禁止 - すべての文献は検証されるか、プレースホルダとしてマークされる必要がある - 学術的誠実性の下限を保証 💡 コアバリューと適用シーン ✅ 解決する核心的課題 1. 学術的不厳密さ:AI生成コンテンツに虚偽の文献や論理的欠陥が生じやすい 2. 革新性不足:真の学術的革新点を発掘しにくい 3. 実現可能性の脆弱性:研究計画に体系的な論証が欠ける 4. 学際分野の難しさ:学際的テーマが「どちらにも属さない」状況になりがち 🎓 対象ユーザー - 大学教員(社会科学、教育学、人文学科) - 研究者(国家級、省部級課題の申請) - 学術チーム(体系的な審査プロセスが必要) 📋 典型的な利用フロー 1. 入力:課題公募 + 申請書草案をアップロード 2. 審査:システムが12段階構造化分析を実行 3. 対抗:デュアルコアメカニズムが重要な部分を反復最適化 4. 検証:文献の真実性チェック 5. 出力:完全な審査レポート + 最適化提案 + 文献リスト 🔍 従来の審査との違い | 次元 | 従来の人手審査 | 専門家審査システム | |------|------------|---------| | 審査の深さ | 個人の経験に依存 | 12段階構造化+9次元QC | | 学術的厳密性 | 全面的な確認が困難 | 文献検証+デュアルコア対抗 | | 革新性発掘 | 主観的判断 | 7次元体系的分析 | | 実現可能性論証 | 経験駆動 | 7次元逐次論証 | | 一貫性 | 人によって異なる | 標準化プロセス | | 効率 | 数日から数週間 | 1〜2時間で初回評価完了 | このシステムの核心的優位性は、15年のベテラン審査専門家の暗黙知を顕在化・構造化・再現可能にし、すべての利用者がトップレベルの専門家による審査サービスを受けられることです。

钟
2310k

情報

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v15
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