TRIZ-Academic Problem Discovery v2.0
14 інструментів TRIZ · 1+4 матр. архіт.
Опис
Основна дилема дослідників на етапі вибору теми часто полягає не в тому, що «немає проблеми», а в тому, що «не видно справжньої проблеми». TRIZ-Academic Problem Discovery v2.0 використовує архітектуру AFP 3.1三层架构, інтегруючи 14 основних інструментів TRIZ, щоб виявити наукові проблеми з теоретичною напругою з нечіткої дилеми. Основні можливості: 1. Архітектура 1+4矩阵架构 — 1 маршрутизатор (8信号诊断) + 4 шляхи виконання (视野扩展/冲突解决/方案构造/思维诊断) 2. Адаптація до дисципліни — автоматичне налаштування акценту інструментів TRIZ для трьох категорій: природничі та технічні науки (技术矛盾), гуманітарні та соціальні науки (社会矛盾), управлінські науки (组织矛盾) 3. Глибока робота з 14 інструментами TRIZ — 九屏幕法, 进化法则, 理想解, ARIZ, 分离原理, STC, 资源分析, 功能分析 тощо, кожен інструмент має операційний шаблон 4. Дев'ятивимірний кількісний аудит B核九维量化审计 — структура/логіка/точність інструментів/адаптація до дисципліни/інноваційність/ступінь вирішення конфліктів/запобігання компромісам/здійсненність/теоретична напруга, ≥80 балів для передачі 5. Трирівнева стратегія зниження (三级降级策略) — автоматичне зниження до загальної інноваційної методології, якщо інструменти TRIZ не підходять Підходить для: докторантів/магістрантів, молодих дослідників, міждисциплінарних дослідників, наукових керівників. Підтримує китайську та англійську мови (支持中英双语).
Схожі навички
Переглянути всі
Майстер TRIZ для досліджень
Майстер TRIZ для досліджень — це система пошуку інноваційних проблем і формування тем для академічних досліджень. Вона ґрунтується на розв’язанні суперечностей за TRIZ, методі дев’яти екранів, законах еволюції, аналізі ресурсів і діагностиці пасток мислення. Завдяки суворому покроковому процесу у стилі AFP система перетворює нечіткі дослідницькі труднощі на ясні наукові питання, здійсненні дослідницькі плани та перспективні напрями тем із високим теоретичним потенціалом. Вбудована подвійна перевірка — тренер із мислення та академічний редактор — оцінює якість за такими критеріями, як об’єкт дослідження, теоретичний механізм, шлях до доказів, відповідність методів і рівень інноваційності. Це допомагає подолати типові труднощі — «не можу знайти інноваційну ідею», «доводиться лише йти на компроміс» або «методи обмежують дослідження» — і розвинути справді переносні та відтворювані навички інноваційного мислення.
Діагностика теми PhD
Ви вже маєте тему докторської дисертації, але не знаєте, чи є вона справді коректною, новаторською та здійсненною? Ця навичка спеціально діагностує наявну тему: вона не генерує випадкові теми з нуля й не обмежується мовним редагуванням. Вона розкладає тему на об’єкт дослідження, ключові змінні, механізми впливу, показники результатів і межі дослідження. На основі наданих користувачем англомовних і китайськомовних публікацій, експериментальної бази, зразків, методів, обладнання, часових і фінансових ресурсів окремо оцінює коректність, новизну та здійсненність теми, а також виявляє ризики «інновації через заміну матеріалу», змішування змінних, недостатності доказів механізму, неконтрольованої матриці зразків і відсутності послідовного розвитку між розділами. Підсумковий результат — «Звіт про діагностику теми докторської дисертації в галузі науки й техніки», у якому чітко зазначено, чи варто: зберегти тему з незначними змінами; зберегти об’єкт, але посилити окремі аспекти; зберегти проблематику й перебудувати об’єкт; чи припинити спроби виправлення та розробити тему заново. Підходить докторантам у галузях харчових технологій, хімії, матеріалознавства, біології, фундаментальної медицини, екології, аграрних наук, енергетики та інженерії. Особливо корисна під час підготовки до захисту теми, коли науковий керівник вимагає її змінити, після затвердження теми за нечіткої основної лінії дослідження або коли вже виконано експерименти, але незрозуміло, чи зможуть вони забезпечити всю докторську дисертацію.
Створення, рецензія заявок PRO
🎯 Огляд ключових функцій Це інтелектуальна система рецензування та оптимізації, спеціально створена для подання заявок на національні соціальні науки, Міністерство освіти та провінційні проєкти. Вона імітує мислення досвідченого експерта з 15-річним стажем і через три ключові механізми забезпечує академічну строгість та конкурентоспроможність заявки. 🔧 Три ключові механізми 1️⃣ 12-крокова структурована методологія Повністю охоплює весь цикл рецензування заявки: Phase 1-3: Базова діагностика - Глибокий аналіз оголошення (напрямки фінансування, критерії оцінки, вимоги до подання) - Визначення типу міждисциплінарності (точна ідентифікація 8 типів) - Виявлення дослідницьких прогалин за 5 вимірами (теорія/метод/емпірика/політика/технологія) Phase 4-7: Оцінка ключових елементів - Аналіз дослідницького питання за моделлю TMAQ (теорія/метод/підхід/проблема — чотири виміри) - Перевірка цілей дослідження за принципом SMART - Оцінка повноти структури змісту дослідження - Відповідність типу дослідницького підходу (6 типів) Phase 8-10: Поглиблене підвищення якості - Точне виокремлення ключових та складних моментів (критерії розрізнення + шляхи подолання) - Виявлення інноваційних моментів за 7 вимірами - Обґрунтування здійсненності за 7 вимірами Phase 11-12: Загальна оптимізація - Перевірка якості за 9 вимірами (академічна строгість, інноваційність, здійсненність тощо) - Комплексні рекомендації щодо оптимізації та підсумковий звіт 2️⃣ Двоядерний механізм протидії (Builder vs Supervisor) Принцип роботи: - Builder (академічний автор): генерує оптимізаційні рішення на основі матеріалів користувача - Supervisor (рецензент топ-журналу): кидає виклик рішенням Builder за найсуворішими стандартами - Ітерація протидії: через 3 раунди протидії забезпечується стійкість рішення до критики Сценарії застосування: - При виявленні інновацій: Builder пропонує інновацію → Supervisor сумнівається в її новизні → ітераційна оптимізація - При обґрунтуванні здійсненності: Builder розробляє план → Supervisor ставить під сумнів його здійсненність → додаткове обґрунтування - При цитуванні літератури: Builder цитує джерело → Supervisor перевіряє достовірність → забезпечення академічних норм 3️⃣ Механізм верифікації достовірності літератури Два режими роботи: Режим A: Режим заповнювачів (за замовчуванням) - Використання міток [Заповнювач літератури-001] замість конкретних джерел - Виведення «Списку необхідної літератури» з чіткими вимогами до пошуку для кожного заповнювача - Користувач самостійно знаходить і вставляє реальні джерела Режим B: Режим реальної верифікації - Виклик Google Scholar для верифікації достовірності літератури в реальному часі - Створення «Звіту про верифікацію літератури» (оцінки достовірності/релевантності/авторитетності) - Забезпечення відстежуваності кожного цитування Запобігання AI-галюцинаціям: - Заборона вигадування авторів, журналів, DOI - Усі джерела мають бути перевірені або позначені як заповнювачі - Дотримання академічної доброчесності 💡 Ключова цінність та сценарії застосування ✅ Вирішення ключових проблем 1. Академічна нестрогість: AI-генерований вміст часто містить фальшиві джерела та логічні прогалини 2. Недостатня інноваційність: важко виявити справжні академічні інновації 3. Слабка здійсненність: план дослідження не має системного обґрунтування 4. Складність міждисциплінарності: міждисциплінарні теми часто «не потрапляють ні туди, ні сюди» 🎓 Цільові користувачі - Викладачі університетів (соціальні науки, освіта, гуманітарні науки) - Науковці (подання заявок на національні та провінційні проєкти) - Академічні команди (потреба в систематизованому процесі рецензування) 📋 Типовий процес використання 1. Введення: завантаження оголошення про проєкт + чернетка заявки 2. Рецензування: система виконує 12-кроковий структурований аналіз 3. Протидія: двоядерний механізм ітераційно оптимізує ключові частини 4. Верифікація: перевірка достовірності літератури 5. Виведення: повний звіт рецензування + рекомендації з оптимізації + список літератури 🔍 Відмінності від традиційного рецензування | Вимір | Традиційне рецензування | Експертна система рецензування | |------|------------|---------| | Глибина рецензування | Залежить від особистого досвіду | 12-крокова структура + 9-вимірна перевірка якості | | Академічна строгість | Важко перевірити всебічно | Верифікація літератури + двоядерна протидія | | Виявлення інновацій | Суб'єктивна оцінка | Системний аналіз за 7 вимірами | | Обґрунтування здійсненності | На основі досвіду | Поетапне обґрунтування за 7 вимірами | | Узгодженість | Варіюється від особи до особи | Стандартизований процес | | Ефективність | Від кількох днів до кількох тижнів | 1-2 години на первинну оцінку | Ключова перевага цієї системи полягає в тому, що вона робить неявні знання досвідченого експерта з 15-річним стажем явними, структурованими та відтворюваними, дозволяючи кожному користувачеві отримати послуги рецензування на рівні топ-експерта.
TRIZ-Academic Problem Discovery v2.0
14 інструментів TRIZ · 1+4 матр. архіт.
Опис
Основна дилема дослідників на етапі вибору теми часто полягає не в тому, що «немає проблеми», а в тому, що «не видно справжньої проблеми». TRIZ-Academic Problem Discovery v2.0 використовує архітектуру AFP 3.1三层架构, інтегруючи 14 основних інструментів TRIZ, щоб виявити наукові проблеми з теоретичною напругою з нечіткої дилеми. Основні можливості: 1. Архітектура 1+4矩阵架构 — 1 маршрутизатор (8信号诊断) + 4 шляхи виконання (视野扩展/冲突解决/方案构造/思维诊断) 2. Адаптація до дисципліни — автоматичне налаштування акценту інструментів TRIZ для трьох категорій: природничі та технічні науки (技术矛盾), гуманітарні та соціальні науки (社会矛盾), управлінські науки (组织矛盾) 3. Глибока робота з 14 інструментами TRIZ — 九屏幕法, 进化法则, 理想解, ARIZ, 分离原理, STC, 资源分析, 功能分析 тощо, кожен інструмент має операційний шаблон 4. Дев'ятивимірний кількісний аудит B核九维量化审计 — структура/логіка/точність інструментів/адаптація до дисципліни/інноваційність/ступінь вирішення конфліктів/запобігання компромісам/здійсненність/теоретична напруга, ≥80 балів для передачі 5. Трирівнева стратегія зниження (三级降级策略) — автоматичне зниження до загальної інноваційної методології, якщо інструменти TRIZ не підходять Підходить для: докторантів/магістрантів, молодих дослідників, міждисциплінарних дослідників, наукових керівників. Підтримує китайську та англійську мови (支持中英双语).
Схожі навички
Переглянути всіМайстер TRIZ для досліджень
Майстер TRIZ для досліджень — це система пошуку інноваційних проблем і формування тем для академічних досліджень. Вона ґрунтується на розв’язанні суперечностей за TRIZ, методі дев’яти екранів, законах еволюції, аналізі ресурсів і діагностиці пасток мислення. Завдяки суворому покроковому процесу у стилі AFP система перетворює нечіткі дослідницькі труднощі на ясні наукові питання, здійсненні дослідницькі плани та перспективні напрями тем із високим теоретичним потенціалом. Вбудована подвійна перевірка — тренер із мислення та академічний редактор — оцінює якість за такими критеріями, як об’єкт дослідження, теоретичний механізм, шлях до доказів, відповідність методів і рівень інноваційності. Це допомагає подолати типові труднощі — «не можу знайти інноваційну ідею», «доводиться лише йти на компроміс» або «методи обмежують дослідження» — і розвинути справді переносні та відтворювані навички інноваційного мислення.
Діагностика теми PhD
Ви вже маєте тему докторської дисертації, але не знаєте, чи є вона справді коректною, новаторською та здійсненною? Ця навичка спеціально діагностує наявну тему: вона не генерує випадкові теми з нуля й не обмежується мовним редагуванням. Вона розкладає тему на об’єкт дослідження, ключові змінні, механізми впливу, показники результатів і межі дослідження. На основі наданих користувачем англомовних і китайськомовних публікацій, експериментальної бази, зразків, методів, обладнання, часових і фінансових ресурсів окремо оцінює коректність, новизну та здійсненність теми, а також виявляє ризики «інновації через заміну матеріалу», змішування змінних, недостатності доказів механізму, неконтрольованої матриці зразків і відсутності послідовного розвитку між розділами. Підсумковий результат — «Звіт про діагностику теми докторської дисертації в галузі науки й техніки», у якому чітко зазначено, чи варто: зберегти тему з незначними змінами; зберегти об’єкт, але посилити окремі аспекти; зберегти проблематику й перебудувати об’єкт; чи припинити спроби виправлення та розробити тему заново. Підходить докторантам у галузях харчових технологій, хімії, матеріалознавства, біології, фундаментальної медицини, екології, аграрних наук, енергетики та інженерії. Особливо корисна під час підготовки до захисту теми, коли науковий керівник вимагає її змінити, після затвердження теми за нечіткої основної лінії дослідження або коли вже виконано експерименти, але незрозуміло, чи зможуть вони забезпечити всю докторську дисертацію.
Створення, рецензія заявок PRO
🎯 Огляд ключових функцій Це інтелектуальна система рецензування та оптимізації, спеціально створена для подання заявок на національні соціальні науки, Міністерство освіти та провінційні проєкти. Вона імітує мислення досвідченого експерта з 15-річним стажем і через три ключові механізми забезпечує академічну строгість та конкурентоспроможність заявки. 🔧 Три ключові механізми 1️⃣ 12-крокова структурована методологія Повністю охоплює весь цикл рецензування заявки: Phase 1-3: Базова діагностика - Глибокий аналіз оголошення (напрямки фінансування, критерії оцінки, вимоги до подання) - Визначення типу міждисциплінарності (точна ідентифікація 8 типів) - Виявлення дослідницьких прогалин за 5 вимірами (теорія/метод/емпірика/політика/технологія) Phase 4-7: Оцінка ключових елементів - Аналіз дослідницького питання за моделлю TMAQ (теорія/метод/підхід/проблема — чотири виміри) - Перевірка цілей дослідження за принципом SMART - Оцінка повноти структури змісту дослідження - Відповідність типу дослідницького підходу (6 типів) Phase 8-10: Поглиблене підвищення якості - Точне виокремлення ключових та складних моментів (критерії розрізнення + шляхи подолання) - Виявлення інноваційних моментів за 7 вимірами - Обґрунтування здійсненності за 7 вимірами Phase 11-12: Загальна оптимізація - Перевірка якості за 9 вимірами (академічна строгість, інноваційність, здійсненність тощо) - Комплексні рекомендації щодо оптимізації та підсумковий звіт 2️⃣ Двоядерний механізм протидії (Builder vs Supervisor) Принцип роботи: - Builder (академічний автор): генерує оптимізаційні рішення на основі матеріалів користувача - Supervisor (рецензент топ-журналу): кидає виклик рішенням Builder за найсуворішими стандартами - Ітерація протидії: через 3 раунди протидії забезпечується стійкість рішення до критики Сценарії застосування: - При виявленні інновацій: Builder пропонує інновацію → Supervisor сумнівається в її новизні → ітераційна оптимізація - При обґрунтуванні здійсненності: Builder розробляє план → Supervisor ставить під сумнів його здійсненність → додаткове обґрунтування - При цитуванні літератури: Builder цитує джерело → Supervisor перевіряє достовірність → забезпечення академічних норм 3️⃣ Механізм верифікації достовірності літератури Два режими роботи: Режим A: Режим заповнювачів (за замовчуванням) - Використання міток [Заповнювач літератури-001] замість конкретних джерел - Виведення «Списку необхідної літератури» з чіткими вимогами до пошуку для кожного заповнювача - Користувач самостійно знаходить і вставляє реальні джерела Режим B: Режим реальної верифікації - Виклик Google Scholar для верифікації достовірності літератури в реальному часі - Створення «Звіту про верифікацію літератури» (оцінки достовірності/релевантності/авторитетності) - Забезпечення відстежуваності кожного цитування Запобігання AI-галюцинаціям: - Заборона вигадування авторів, журналів, DOI - Усі джерела мають бути перевірені або позначені як заповнювачі - Дотримання академічної доброчесності 💡 Ключова цінність та сценарії застосування ✅ Вирішення ключових проблем 1. Академічна нестрогість: AI-генерований вміст часто містить фальшиві джерела та логічні прогалини 2. Недостатня інноваційність: важко виявити справжні академічні інновації 3. Слабка здійсненність: план дослідження не має системного обґрунтування 4. Складність міждисциплінарності: міждисциплінарні теми часто «не потрапляють ні туди, ні сюди» 🎓 Цільові користувачі - Викладачі університетів (соціальні науки, освіта, гуманітарні науки) - Науковці (подання заявок на національні та провінційні проєкти) - Академічні команди (потреба в систематизованому процесі рецензування) 📋 Типовий процес використання 1. Введення: завантаження оголошення про проєкт + чернетка заявки 2. Рецензування: система виконує 12-кроковий структурований аналіз 3. Протидія: двоядерний механізм ітераційно оптимізує ключові частини 4. Верифікація: перевірка достовірності літератури 5. Виведення: повний звіт рецензування + рекомендації з оптимізації + список літератури 🔍 Відмінності від традиційного рецензування | Вимір | Традиційне рецензування | Експертна система рецензування | |------|------------|---------| | Глибина рецензування | Залежить від особистого досвіду | 12-крокова структура + 9-вимірна перевірка якості | | Академічна строгість | Важко перевірити всебічно | Верифікація літератури + двоядерна протидія | | Виявлення інновацій | Суб'єктивна оцінка | Системний аналіз за 7 вимірами | | Обґрунтування здійсненності | На основі досвіду | Поетапне обґрунтування за 7 вимірами | | Узгодженість | Варіюється від особи до особи | Стандартизований процес | | Ефективність | Від кількох днів до кількох тижнів | 1-2 години на первинну оцінку | Ключова перевага цієї системи полягає в тому, що вона робить неявні знання досвідченого експерта з 15-річним стажем явними, структурованими та відтворюваними, дозволяючи кожному користувачеві отримати послуги рецензування на рівні топ-експерта.
Знайдіть свою наступну улюблену навичку
Досліджуйте більше підібраних AI-навичок для досліджень, творчості та повсякденної роботи.