Експерт із пошуку схожих тем
Експерт із пошуку схожих тем
Попередній перегляд
Опис
Пошук схожих проєктів, виявлення відмінностей у дослідженнях, а також узгоджене обґрунтування об’єкта дослідження, теоретичної й практичної цінності та формату заявки з перевіркою ризиків.
Схожі навички
Переглянути всі
Радар збігів дослідницьких тем
Експертний інструмент для розділу «Цінність дослідження» в заявках до Національного фонду соціальних наук і Міністерства освіти та гуманітарних і соціальних наук. На основі матеріалів лекцій 8 і 64, бібліотеки з п’ятьма кейсами успішних шаблонів і бази знань із 535 переліків затверджених проєктів: пошук збігів тем (порівняльний орієнтир на трьох рівнях: Національний фонд соціальних наук → Міністерство освіти → провінційна філософія та соціальні науки, із позначенням статусу фінансування) → шестивимірне порівняння відмінностей і попередження про збіги тем → формули академічної цінності T1–T5 і прикладної цінності A1–A4 → адаптивний до формату результат (у «живому аркуші» заявки Національного фонду соціальних наук — «академічна цінність + прикладна цінність»; у формі B Міністерства освіти — «теоретична цінність + практичне застосування», обсяг форми B обмежено 2000 знаками). Містить чотириреченнєвий шаблон для блоку «Новий поступ порівняно з уже затвердженими подібними проєктами». Кожен крок виконується після підтвердження кнопкою. У результатах слово «порожнеча» не використовується: натомість застосовуються конкретні формулювання на кшталт «сліпа зона», «прогалина», «слабка ланка» або «недостатність досліджень».
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.
Оцінювання наукових проєктів
Помічник експерта для оцінювання університетських наукових проєктів. Користувач надає матеріали N проєктів певної категорії (для кожного проєкту — три типи файлів: заявка, коротка форма формальної перевірки／форма проміжної перевірки та підтвердні матеріали; назви файлів можуть бути переплутані, помилково завантажені або змінені, а формати — docx／xlsx／pdf／зображення; підтвердні матеріали можуть бути зібрані в одному файлі або надані окремими файлами). Skill послідовно виконує: ① вирівнювання змістових орієнтирів — витягує з документів назву проєкту／центру, керівника, факультет і період, зіставляє три типи матеріалів та позначає випадки, коли назва файлу не відповідає його вмісту; ② нормалізацію підтвердних матеріалів — незалежно від того, подані вони одним пакетом чи окремо, розкладає їх на «атомарні докази» та створює реєстр із кодами й статусами (повний／потребує перевірки／відсутній／сумнівний), щоб не оцінювати повноту підтверджень за кількістю файлів; ③ поетапний тривимірний аудит — оцінює відповідність, достовірність і повноту кожного доказу та звіряє його із заявленими в заявці зобов’язаннями й результатами, самостійно вказаними у формі проміжної перевірки; ④ оцінювання за двома шкалами та порівняльне ранжування — п’ять зважених критеріїв із додатка 2 використовує як основу для звіту, а п’ять вимірів проміжної перевірки — як довідкову основу; ці дві системи залишаються незалежними й не змішуються, після чого всі проєкти ранжуються та розподіляються за рівнями; ⑤ готує структурований робочий документ оцінювання з блоком «оцінка + висновок експерта», який можна безпосередньо вставити в офіційну форму, а за потреби створює інтерактивну вебсторінку для оцінювання. За замовчуванням застосовуються чинні критерії Huali; показники, ваги та довідкові матеріали можна підтвердити, змінити в діалозі або замінити завантаженими файлами до початку роботи. Передбачено дві контрольні точки підтвердження: спочатку — зіставлення матеріалів і реєстр, потім — оцінювання та ранжування. Якщо матеріали неможливо розпізнати, Skill просить користувача підтвердити дані. Для проєктів, що подаються на завершення, діють два додаткові жорсткі правила: по-перше, обов’язково перевіряється відповідність «очікувані результати в заявці ↔ результати в підтвердних матеріалах»; якщо підтвердні матеріали не містять очікуваних результатів, зазначених у заявці, проєкт автоматично визнається таким, що не відповідає вимогам; по-друге, у шаблоні розрізняються «повністю неправильний шаблон» (не відповідає вимогам) і «часткова невідповідність формату» (лише невелике зниження оцінки).
Інформація
- Версія
- v4
- Останнє оновлення
- Кредити за запуск
- За фактичним використанням
- Моделі
- Автоматично
