尝试使用DeepSeek-R1进行学术仿写，被这效果震惊了！

深入研读和分析所在研究领域的相关文献，是学术论文的关键步骤。这一过程不仅使研究者能够全面掌握该领域的研究现状，还能揭示尚未被充分探索的研究空白，为研究工作筑牢理论根基，并提供宝贵的参考依据。

学习从优秀论文中汲取精华，是提升学术论文写作水平的有效途径。适度的模仿有助于研究者深入理解研究方向的相关内容，并借鉴有效的论证方法。即使是发表在顶级期刊上的论文也非完美无瑕，因此模仿绝非简单的复制。仿写的精髓在于借鉴他人论文的优点，同时洞察其不足之处，并将这些不足作为自身研究的核心切入点。

在学术写作中仿写的一大益处在于促进对原始研究的深度理解。仿写并非简单复制现有工作，而是在深刻领会原始研究的基础上，以全新的视角和语言进行再创作。这要求研究者不仅理解原始文献的核心概念、理论和发现，还能用自己的语言和视角重新表达，从而实现知识的内化与创新。

1.仿写的目的

在学术写作实践中，仿写（亦即改写或重构）具有显著的益处，它能够促使研究者深入理解已有研究成果。仿写并非对既有工作的简单复制，而是在全面、深入地理解原始研究的基础上，运用新的视角和语言进行创造性表达。这种写作方式要求研究者不仅准确把握原始文献的核心概念、理论框架和研究发现，还能够以个人独特的语言风格和研究视角重新诠释这些内容，从而实现知识的深化与拓展。

正确进行仿写虽具诸多优势，但也需警惕一些常见陷阱。研究者在仿写过程中，应避免不加批判地接受原始文献的观点，而应保持独立思考，对原始文献进行批判性分析。同时，要确保仿写内容具有创新性和独特性，避免陷入简单的模仿之中。研究者还需注意引用规范，明确标注引用来源，以维护学术诚信。通过这些措施，仿写可以成为提升学术写作水平和研究能力的重要手段。

仿写的好处

1.借鉴优点
收集到的文献和论文往往已经具备较高的质量，其逻辑严谨、论证思路清晰且论证过程完善。这些优点均可作为借鉴，为研究提供坚实的框架和方法论基础。

2.促进深入理解
通过用自己的语言重新表达复杂的概念，研究者能够更深刻地理解研究主题及相关理论，从而实现对知识的内化与深化。

3.增加研究的原创性
综合不同来源的信息，并通过个人的分析和理解进行表达，有助于提升研究的独创性，使研究在现有文献的基础上有所创新。

4.提升写作技能

在仿写过程中，寻找恰当的词汇和表达方式以准确传达原意，能够显著提升学术写作水平，增强语言表达的准确性和逻辑性。

注意事项

1.确保足够的原创性
仿写的目的是创造新的内容，而不仅仅是对原文进行小幅度调整。研究者应注重在借鉴的基础上进行创新，确保研究的独立性和新颖性。

2.恰当引用原文
即便使用自己的语言重新表达了原文的观点，也应当对原始材料给予适当的引用，以维护学术诚信并尊重原作者的知识产权。

3.广泛阅读
避免过分依赖单一文献，广泛阅读可以提供多角度的理解和分析，丰富研究的视野和深度。

4.深刻理解而非简单替换
理解原文的意图和深度比简单的词汇替换更为重要。研究者应深入剖析原文，确保在仿写过程中能够准确传达其核心思想。

5.维持学术诚信
始终坚持高标准的学术道德，防止任何形式的不当行为，包括抄袭和剽窃。学术诚信是研究工作的基石，必须严格遵守。

2.根据专业方向搜集合适的文献

现在文献搜集的方式有很多，可用的工具也很多。善用搜索引擎以及选择专业对口方向的数据库就非常重要了，文献来源的可靠性和质量直接影响到论文结果的可靠性和准确性。

这里给宝子们罗列一些可靠的学术搜索引擎和工具，就不一一展开介绍了。

工具推荐：

1.Google 学术（Google Scholar）

2.Proquest (主要下载国外一些学术论文)

3.Web of Science(科学文献索引数据库)

4.IEEE Xplore(学术文献数据库)

5.ScienceDirect(爱思维尔科学文献全文数据库)

6.PubMed(美国国立医学图书馆生物医学文献数据库)

7.Scihub(整合很多中英文学术资源)

3.总结想要仿写的文献

通过对现有文献的深入系统研究，研究者能够更全面地把握当前研究领域的最新发展趋势与热门话题，精准定位现有研究中尚未解决的挑战与不足。在此过程中，研究者需细致识别每篇文献的核心论点与研究结果，深入评估所采用的研究方法及数据分析技术，并依据研究设计、样本大小、结果有效性等关键指标，对研究质量进行全面且客观的评价。

然后让AI工具如ChatGPT、DeepSeek进行仿写，功能也很强大，而且免费。

工具推荐：

1.ChatGPT

小编大部分文章内容都是使用ChatGPT做的攻略，这里就不展开介绍了。

2.DeepSeek

优点：

1.不需要科学上网且免费

2.支持多模态，总结pdf、word、图片等相关文档。

3.总结内容质量相对不错。

4.DeepSeek分析仿写选题

在模仿论文的过程中，首先需要做的是选择一个合适的文献。选择一个主题明确、问题定义清晰，且研究方法合理的文献。选定的论文应当具有明确的学术价值和实际相关性，这样的选题能直接影响到研究的深度和广度。所以选择一个优质的文献作为模仿对象是很重要的。

小编随便选择了一篇文章。并提供给DeepSeek，看看我们能得到怎样的选题分析。

提示词：

根据这篇文章的内容，帮我做一个选题分析。

DeepSeek：

选题分析：AIGC在学术写作中的应用及其与作者背景的关系

1. 选题背景与意义

随着ChatGPT等生成式人工智能（AIGC）工具的广泛应用，学术界对AIGC在学术写作中的使用及其影响产生了广泛关注。AIGC工具不仅改变了科研工作者的写作方式，还引发了关于其是否应被视为作者、是否适合用于学术写作等伦理问题的讨论。本文通过分析arXiv预印本平台上的论文数据，探讨了AIGC在学术写作中的应用及其与作者背景（如母语、学术表现、历史使用情况）的关系。该研究为理解AIGC在学术写作中的使用模式及其潜在影响提供了重要的实证依据。

2. 研究问题

本文主要围绕以下两个研究问题展开：

1. AIGC在学术写作中的使用程度如何？自ChatGPT发布以来，这种使用有何变化？

2. AIGC在学术写作中的使用与作者的背景（如母语、学术表现、历史使用情况）有何关系？

3. 研究方法

• 数据集：本文使用了arXiv平台上的预印本数据，筛选了2023年提交的与生成式AI相关的论文，最终数据集包含4,889篇论文。

• AIGC生成概率的测量：使用了四种方法来量化论文摘要的AIGC生成概率，包括三种在线AI内容检测工具（GPTKit、Smodin、Sapling）和基于“GPT词”的手动检测方法。

• 作者背景信息：通过作者姓名推断其国籍和母语，并从Google Scholar获取作者的学术表现数据（如引用次数、h指数等）。

4. 主要发现

1. AIGC生成概率逐渐增加：自ChatGPT发布以来，摘要的AIGC生成概率逐渐上升，尤其是在2023年。

2. 非英语母语作者更倾向于使用AIGC工具：来自非英语国家的作者更有可能在学术写作中使用AIGC工具，尤其是来自中文、意大利语、日语和韩语国家的作者。

3. 学术表现与AIGC使用相关性较弱：作者的学术表现（如引用次数、h指数）与其使用AIGC工具的概率之间没有显著相关性。

4. 历史使用AIGC的作者更可能继续使用：曾经使用AIGC工具的作者在未来更有可能继续使用这些工具。

5. 研究贡献

• 实证分析：本文通过大规模数据分析，量化了AIGC在学术写作中的使用情况，并揭示了其与作者背景的关系。

• 政策建议：研究结果为学术界制定相关政策和规范提供了依据，特别是在AIGC工具的使用披露和伦理审查方面。

• 跨学科启示：本文的研究方法可以推广到其他学科领域，帮助理解AIGC在不同学科中的使用模式。

6. 研究局限与未来方向

• 检测方法的局限性：本文使用的AIGC检测工具并不能完全反映AIGC的实际使用情况，未来可以结合问卷调查等方法进行更全面的分析。

• 数据集的局限性：本文的数据集仅限于arXiv平台上的LLM领域论文，未来可以扩展到其他学科领域，并进行全文分析。

• 因果关系的探讨：本文主要进行了相关性分析，未来可以引入更多变量和因果推断方法，进一步探讨AIGC使用与作者背景之间的因果关系。

7. 结论

本文通过实证分析揭示了AIGC在学术写作中的使用趋势及其与作者背景的关系。研究发现，AIGC工具在学术写作中的应用逐渐增加，尤其是在非英语母语的作者中。尽管AIGC工具的使用与作者的学术表现相关性较弱，但历史使用AIGC的作者更有可能在未来继续使用这些工具。本文的研究结果为学术界理解AIGC的影响提供了重要参考，并为未来的政策制定和伦理审查提供了依据。

8. 未来研究方向

• 跨学科研究：将研究扩展到其他学科领域，探讨AIGC在不同学科中的使用模式。

• 全文分析：通过解析PDF版本的论文，进行全文分析，以更全面地理解AIGC在学术写作中的应用。

• 因果推断：引入更多变量和因果推断方法，探讨AIGC使用与作者背景之间的因果关系。

通过以上分析，本文的选题具有重要的学术价值和现实意义，为理解AIGC在学术写作中的应用及其影响提供了新的视角和实证依据。

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下面我们告诉DeepSeek，我们想通过仿写这篇文章完成学术论文。

提示词：

我想通过仿写这篇学术文章完成我的学术论文，请帮我依据这篇文章想5个中文论文题目，并简单的解释你选择这些论文题目的依据。

DeepSeek：

1. 生成式人工智能在学术写作中的应用趋势及其影响因素研究

• 依据：本文的核心研究内容是AIGC在学术写作中的使用趋势及其与作者背景的关系。这个题目直接反映了文章的研究主题，强调了AIGC的应用趋势及其影响因素，适合仿写本文的研究框架。

2. 非英语母语学者使用生成式AI工具的动机与效果分析

• 依据：本文发现非英语母语的作者更倾向于使用AIGC工具，且这一现象与语言差异密切相关。这个题目聚焦于非英语母语学者使用AIGC的动机和效果，能够深入探讨语言障碍与AIGC使用之间的关系，适合进一步扩展本文的研究发现。

3. 生成式AI工具在学术写作中的伦理问题与政策建议

• 依据：本文提到AIGC工具的使用引发了学术伦理问题的讨论，且许多出版商已允许在披露的情况下使用AIGC进行文稿润色。这个题目可以从伦理和政策的角度出发，探讨AIGC在学术写作中的合理使用边界，适合结合本文的讨论部分进行扩展。

4. 生成式AI工具对学术写作风格的影响：基于arXiv预印本的分析

• 依据：本文通过分析arXiv预印本数据，发现AIGC工具的使用改变了学术写作的风格。这个题目可以进一步探讨AIGC工具对学术写作风格的具体影响，适合仿写本文的数据分析部分，并深入探讨写作风格的变化。

5. 生成式AI工具在学术写作中的使用模式：基于作者背景的实证研究

• 依据：本文研究了AIGC工具的使用与作者背景（如母语、学术表现、历史使用情况）的关系。这个题目可以进一步扩展为对作者背景与AIGC使用模式的实证研究，适合仿写本文的研究方法和数据分析部分，并加入更多变量进行深入分析。

总结

这些题目均基于本文的核心研究内容，涵盖了AIGC在学术写作中的应用趋势、影响因素、伦理问题、写作风格变化以及作者背景与使用模式的关系。通过这些题目，你可以仿写本文的研究框架，并结合自己的研究兴趣和数据，进一步扩展和深化相关研究。

5.DeepSeek拆解论文框架

仿写论文前要仔细分析所选论文的结构，理解不同研究方式以及组织方式。例如，理论研究可能侧重于论证和逻辑推理，而实证研究则可能集中于数据分析和结果的呈现。每种类型的研究都有其特定的结构，理解这些可以帮助我们更好地组织自己的论文。

通过分析论文的引言、方法、结果、讨论和结论等部分，我们可以学习如何有效地安排论文的各个章节，确保每一部分都能紧密连接，支持整体的研究目标。复杂的分解过程我们使用DeepSeek-R1模型看看效果如何。

提示词：

分析一下这篇论文的结构框架，并分析引言、方法、结果、讨论和结论等部分。

DeepSeek：

好的，我需要分析这篇论文的结构框架，包括引言、方法、结果、讨论和结论等部分。首先，我需要通读用户提供的论文内容，理解每个部分的主要内容和组织方式。

首先，**引言**部分应该介绍研究的背景、研究问题和研究目的。根据用户提供的论文内容，引言部分提到了ChatGPT的发布及其对科学研究和学术写作的影响，引出了使用AIGC工具在学术写作中的讨论，并提出了两个主要的研究问题。这符合学术论文引言的典型结构，即从广泛背景逐步聚焦到具体研究问题。

接下来是**方法**部分。用户提供的论文中，方法部分分为数据集、AI生成概率的测量和作者级别的信息。数据集部分描述了数据来源（arXiv）、筛选标准（时间、关键词等）以及最终样本量。AI生成概率部分详细说明了使用的工具（GPTKit、Smodin、Sapling）和手动检测方法。作者级别的信息部分解释了如何推断作者的母语和获取学术表现数据。这些内容展示了研究设计的透明性和可重复性，是方法部分应有的要素。

然后是**结果**部分。根据用户提供的内容，结果分为四个小节：AI生成概率的增加、非英语母语作者更倾向于使用AIGC工具、学术表现与AIGC使用的弱相关性，以及历史使用AIGC的作者更可能继续使用。每个结果都通过统计方法和图表展示，例如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验以及Spearman相关系数。结果部分需要清晰展示数据分析和发现，这里通过分点说明和图表支持，符合学术论文的结果呈现标准。

接下来是**讨论**部分。用户提供的论文讨论部分总结了主要发现，并将其与现有文献对比，解释了非英语母语作者使用AIGC的可能原因，讨论了AIGC在学术写作中的伦理和实际影响，并提出了研究的局限性。这部分需要将结果置于更广泛的学术和社会背景中，解释其意义并指出未来研究方向，用户提供的讨论部分基本做到了这一点，但可能可以更深入地探讨某些发现的潜在机制。

最后是**结论**部分。结论应简洁总结研究发现，并强调其重要性和未来方向。用户提供的结论部分总结了四个主要发现，并提到了对学术界和政策制定的启示，这符合结论的基本要求。不过，可以进一步细化未来研究的具体方向，例如建议的具体方法或领域。

在分析过程中，我需要确保对每个部分的结构和内容有准确的理解，并指出其是否符合学术论文的标准。同时，注意是否有遗漏或需要改进的地方，例如讨论部分是否充分回应了研究问题，方法部分是否足够详细等。此外，用户提供的论文中存在一些可能的翻译或格式问题，例如部分图表和参考文献的标注方式可能需要统一。

总结来说，这篇论文的结构框架基本完整，各主要部分（引言、方法、结果、讨论、结论）都有明确的划分和内容。然而，在讨论部分可以进一步深化分析，结论部分可以更具体地提出未来研究方向，方法部分需要确保所有步骤的透明性和可重复性。此外，需要注意学术写作的规范，如引用格式、图表标注等的一致性。

论文结构框架分析

1. 引言（Introduction）

• 内容：
  引言部分以ChatGPT的发布为切入点，强调了生成式人工智能（AIGC）对科学研究和学术写作的变革性影响，并指出当前关于AIGC在学术写作中的伦理争议（如是否应将其视为作者）。通过引用现有研究（如AI内容检测、AIGC使用量化分析），明确提出了两个核心研究问题：

  1. AIGC在学术写作中的使用程度及其随时间的变化；

  2. AIGC使用与作者背景（母语、学术表现、历史使用）的关系。

• 结构特点：
  符合“背景→问题→目标”的经典框架，逻辑清晰。但文献综述部分稍显简略，未充分对比不同研究的异同，可能影响读者对研究创新性的理解。

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2. 方法（Methodology）

• 内容：
  方法部分分为三个子模块：

  1. 数据集：基于arXiv平台，筛选2023年与生成式AI相关的论文（4,889篇），并说明数据清洗标准（如排除短摘要）。

  2. AIGC生成概率的测量：使用三种在线检测工具（GPTKit、Smodin、Sapling）和手动“GPT词”检测方法，详细说明阈值设定（如0.9分界）和数据处理逻辑。

  3. 作者背景信息：通过姓名推断国籍和母语（基于“nationalize服务”），利用Google Scholar获取学术表现数据（引用次数、h指数等），并说明数据获取的局限性（如仅考虑第一作者）。

• 结构特点：
  方法描述具体且可复现，但存在以下问题：

  • 工具选择合理性：未解释为何选择这三种检测工具（如是否覆盖不同检测逻辑）。

  • 数据偏差：仅依赖第一作者的学术表现，可能忽略团队合作的复杂性。

  • 语言推断的局限性：通过姓名推断母语可能引入误差（如跨国合作、多语言作者）。

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3. 结果（Results）

• 内容：
  结果分为四个核心发现：

  1. AIGC生成概率的逐步上升：通过时间序列图表（图1c）展示自ChatGPT发布后，AI生成概率的显著增长趋势。

  2. 非英语母语作者的AIGC偏好：使用Mann-Whitney U检验和分语言组对比（图2a-2f），发现中文、日语等非英语母语作者的AI生成概率更高。

  3. 学术表现与AIGC弱相关性：通过分组对比和Spearman相关系数（图3a-3d、表1），显示引用次数、h指数等与AI生成概率无显著关联。

  4. 历史使用AIGC的延续性：作者既往使用AIGC的频率与未来使用概率呈正相关（图4）。

• 结构特点：
  结果呈现层次分明，图表与统计检验结合紧密。但存在以下不足：

  • 检测工具结果的分歧：Sapling工具的高阳性率（68.5%）可能影响结论的可信度，需进一步讨论工具间的差异。

  • 语言组的代表性：仅分析七种非英语语言，可能忽略其他重要语种的影响。

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4. 讨论（Discussion）

• 内容：
  讨论部分从三个角度展开：

  1. 主要发现的解释：强调AIGC对非英语母语作者的辅助作用，弱化学术表现与工具使用的关联，并指出历史使用的路径依赖。

  2. 伦理与实践意义：提出AIGC工具可能促进学术公平（如降低英语写作门槛），但需警惕直接使用未经修改的AI文本。

  3. 研究局限性：包括检测工具的间接性、数据集局限于LLM领域、未探讨因果关系等。

• 结构特点：
  讨论较为全面，但存在以下问题：

  • 机制分析不足：未深入探讨“为何非英语母语作者更依赖AIGC”（如语言能力差异、文化因素）。

  • 伦理讨论浅层化：未结合具体案例或政策现状，如期刊对AIGC披露的要求差异。

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5. 结论（Conclusion）

• 内容：
  结论部分总结了四个核心发现，并强调AIGC工具在促进学术表达中的作用，同时呼吁关注伦理和隐私问题。提出未来研究方向，如跨学科扩展、全文分析和因果推断。

• 结构特点：
  简洁明确，但未来研究方向可更具体（如建议采用纵向追踪或实验设计验证因果关系）。

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整体评价与改进建议

• 优势：

  • 研究问题明确，数据量大且来源透明。

  • 多方法结合（检测工具+手动分析）增强结论稳健性。

  • 图表丰富，结果呈现直观。

• 改进方向：

  1. 方法部分：增加工具选择依据、团队合作影响的讨论。

  2. 结果部分：补充对检测工具差异的解释（如Sapling的高阳性率是否反映过拟合）。

  3. 讨论部分：深入分析非英语母语作者的动机（如语言焦虑、效率需求），结合具体政策案例（如Nature的AIGC披露指南）。

  4. 结论部分：提出更具体的未来研究设计（如追踪实验、多学科对比）。

• 仿写启示：
  若仿写此类论文，需注重数据透明性、方法合理性，并在讨论中平衡实证发现与理论解释，避免仅停留在描述性分析。

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接下来我们告诉DeepSeek，我们想选择哪个以题目。然后让DeepSeek根据提供的文章写仿写对应的章节。这个流程我们也使用DeepSeek-R1模型来分析。

提示词：

我想将《生成式人工智能在学术写作中的应用趋势及其影响因素研究》这个题目作为我的学术论文选题，帮我写中文摘要

DeepSeek：

好的，用户希望基于他们选择的题目《生成式人工智能在学术写作中的应用趋势及其影响因素研究》撰写一个中文摘要。我需要先理解用户的需求和之前的对话历史。用户之前已经分析了论文的结构框架，并得到了五个论文题目的建议，现在选择了其中一个题目，需要撰写摘要。

首先，我需要回顾用户之前提供的论文内容，了解其研究方法和主要发现。原论文分析了arXiv平台上2023年提交的与生成式AI相关的论文，使用多种工具检测AI生成概率，并探讨了作者背景如母语、学术表现和历史使用情况的影响。主要发现包括AI生成概率随时间上升，非英语母语作者更倾向使用AIGC工具，学术表现与使用弱相关，以及历史使用的延续性。

接下来，用户选择的题目是《生成式人工智能在学术写作中的应用趋势及其影响因素研究》。摘要需要涵盖研究目的、方法、主要结果和结论，同时突出“应用趋势”和“影响因素”这两个核心点。应用趋势可能包括时间上的变化，而影响因素需要涉及作者背景的不同维度。

我需要确保摘要结构清晰，包括研究背景、方法、结果和结论。同时，语言要简洁，符合学术规范。可能需要参考原论文的摘要结构，但根据新题目进行调整。例如，原论文摘要提到了四个主要发现，但新题目需要更强调趋势和影响因素，因此可能需要整合这些发现，突出时间趋势和不同因素的作用。

另外，要注意用户可能希望摘要中提到的“影响因素”具体化，比如母语、学术表现、历史使用等。需要将这些因素明确列出，并说明它们如何影响AIGC的使用。此外，需要指出研究的局限性，如数据来源的局限性（仅限arXiv平台和LLM领域），以及未来的研究方向，如扩展学科范围或进行因果分析。

在撰写过程中，要避免使用过于技术化的术语，确保摘要易懂。同时，确保关键词准确，如“生成式人工智能”、“学术写作”、“应用趋势”、“影响因素”等，以便检索。还要注意保持逻辑连贯，先介绍研究背景和问题，再描述方法和数据，接着呈现主要结果，最后总结结论和意义。

可能需要多次迭代，确保每个部分都紧扣题目，并且信息完整。例如，在方法部分，要说明使用了哪些检测工具和数据分析方法；在结果部分，要明确趋势的具体表现（如时间变化）和各个影响因素的作用程度；在结论部分，要强调学术价值和实践意义，如政策制定或学术伦理的参考。

最后，检查摘要是否符合学术写作的规范，如字数控制（通常200-300字），语言流畅，无语法错误，结构合理。确保所有关键点都被涵盖，没有遗漏重要信息，同时避免冗余。

中文摘要

题目：生成式人工智能在学术写作中的应用趋势及其影响因素研究

摘要：
随着以ChatGPT为代表的生成式人工智能（AIGC）工具的快速发展，其在学术写作中的应用引发了广泛关注与争议。本研究以arXiv平台上2023年提交的4,889篇与生成式AI相关的预印本论文为数据基础，通过整合三种在线AI内容检测工具（GPTKit、Smodin、Sapling）及“GPT词”手动检测方法，量化分析摘要的AI生成概率，并结合作者国籍、母语、学术表现及历史使用数据，系统探讨AIGC在学术写作中的应用趋势及影响因素。研究发现：（1）自ChatGPT发布后，摘要的AI生成概率显著上升，2023年全年呈现持续增长趋势；（2）非英语母语作者（尤其是中文、日语、韩语背景学者）的AI生成概率显著高于英语母语者，表明语言差异是驱动AIGC使用的重要动因；（3）作者的学术表现（如引用次数、h指数）与AI生成概率无显著相关性，提示AIGC工具的使用可能独立于学者的科研能力；（4）既往使用AIGC的作者更倾向于持续依赖此类工具，体现技术应用的路径依赖特征。本研究揭示了AIGC工具在降低非英语学者写作门槛、促进学术表达公平性方面的潜力，同时呼吁学术界关注AIGC使用的伦理边界及披露规范。研究结果为理解生成式AI对学术生态的影响提供了实证依据，并为相关政策制定与学术伦理审查提供了参考。

关键词：生成式人工智能（AIGC）；学术写作；应用趋势；语言差异；学术伦理

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摘要设计说明

1. 逻辑框架：遵循“背景→方法→结果→结论”的经典结构，突出研究的核心问题（趋势与影响因素）及创新性。

2. 核心内容：

   • 趋势分析：强调时间维度（ChatGPT发布后的增长）和工具使用普及性。

   • 影响因素：明确语言差异、学术表现、历史使用三个维度的作用。

   • 实践意义：结合公平性与伦理问题，体现研究的现实价值。

3. 语言特点：简明扼要，避免冗余，突出数据规模（4,889篇）、方法多元性（多工具检测）及结论的显著性（如“显著上升”“无显著相关性”）。

4. 适配性：贴合选题要求，既涵盖应用趋势的动态变化，又深入分析多维度影响因素，符合仿写需求。

6.DeepSeek分析论证方法

为了通过仿写来掌握论证方法，研究者需要深入剖析文章中的论证过程。这涉及细致分析论文是如何构建其论点的，运用了哪些证据来支撑这些论点，以及对这些论证的逻辑严密性和充分性进行评估。这一分析过程正是DeepSeek的强项所在，我们不妨来审视一下DeepSeek所分析的论证过程。

提示词：

仔细分析一下我上传的文献的论证过程。

DeepSeek：

好的，我需要仔细分析用户上传的文献的论证过程。首先，我需要回顾文献的结构和主要内容，包括引言、方法、结果、讨论和结论部分。然后，我需要理解作者是如何构建他们的论点，支持他们的假设，并使用数据来验证这些假设的。

首先，引言部分提到了ChatGPT的发布对科学研究和学术写作的影响，并提出了研究问题。作者引用了之前的研究，说明AIGC工具在学术写作中的应用现状和存在的争议。这里需要确定作者是如何通过这些背景信息引出他们的研究问题和目标的。

接下来是方法部分，作者详细描述了数据集的来源、筛选标准，以及如何量化AIGC生成概率。他们使用了三种在线检测工具和一种基于关键词的手动检测方法。此外，作者还解释了如何获取作者的背景信息，包括国籍、母语和学术表现。这里需要分析作者选择这些方法的原因，以及这些方法是否能够有效支持他们的研究问题。

在结果部分，作者展示了四个主要发现：AIGC生成概率的逐渐增加、非英语母语作者更倾向于使用AIGC工具、学术表现与AIGC使用的弱相关性，以及历史使用AIGC的作者更可能继续使用。需要理解这些结果是如何通过数据分析得出的，以及作者如何解释这些结果的意义。

讨论部分，作者对这些结果进行了进一步的解释，并讨论了研究的局限性。他们提到AIGC工具对非英语母语作者的帮助，以及学术表现与AIGC使用无关的可能原因。同时，作者也指出了研究方法的局限性，如检测工具的间接性、数据集的局限性等。需要评估作者是否充分讨论了这些结果的理论和实际意义，以及他们的解释是否合理。

结论部分总结了主要发现，并提出了未来的研究方向。需要确认这些结论是否与前面的结果和讨论部分一致，并且是否有足够的证据支持。

在整个过程中，我需要注意以下几点：

1. **逻辑连贯性**：作者的论点是否在引言、方法、结果、讨论和结论中保持一致。

2. **数据支持**：作者是否提供了足够的数据和分析来支持他们的结论。

3. **方法合理性**：所采用的研究方法是否适合解决研究问题，是否存在潜在的偏差或局限性。

4. **结果解释**：作者对结果的解释是否合理，是否存在其他可能的解释。

5. **讨论深度**：讨论部分是否充分探讨了研究的意义、局限性和未来方向。

如果在分析过程中发现任何不清晰或矛盾的地方，需要进一步验证作者的论证是否严谨。例如，在方法部分，作者仅使用第一作者的学术表现数据，这可能忽略了团队合作的影响。此外，通过作者姓名推断国籍和母语可能存在误差，需要评估这种误差对结果的影响程度。

另外，作者提到三种检测工具的结果存在差异，特别是Sapling的高阳性率，但未深入讨论这些差异可能对结论产生的影响。需要思考作者是否充分考虑了这些方法的局限性，以及如何通过多种方法的结合来增强结论的稳健性。

最后，需要总结作者的论证过程是否有效，是否能够回答他们提出的研究问题，并为未来的研究提供有价值的见解。

文献论证过程分析

1. 研究问题的提出与逻辑框架

• 核心问题：
  作者围绕两个核心问题构建论证：

  1. AIGC在学术写作中的使用程度及其随时间的变化；

  2. AIGC使用与作者背景（母语、学术表现、历史使用）的关系。
     通过引言中的文献综述，作者将研究定位在填补现有研究空白（如缺乏对作者背景的深入分析），并强调其创新性。

• 逻辑链条：
  从“AIGC工具的普及（背景）” → “现有研究忽视作者背景因素（问题）” → “通过量化分析填补空白（目标）”，逻辑清晰，但文献对比稍显简略。

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2. 数据与方法：支撑论证的技术路径

• 数据选择：
  基于arXiv平台筛选2023年与生成式AI相关的4,889篇论文，聚焦LLM领域（作者认为该领域学者更熟悉AIGC工具）。
  合理性：数据来源透明，但领域局限性可能影响结论的普适性。

• AIGC生成概率的测量：
  采用三种在线工具（GPTKit、Smodin、Sapling）和基于“GPT词”的手动检测，以多方法交叉验证增强结果稳健性。
  潜在问题：

  • 工具间的低相关性（如Sapling的高阳性率）未充分解释，可能削弱结论的可信度；

  • “GPT词”检测过于简化（仅依赖5个关键词），可能遗漏其他语言特征。

• 作者背景的获取：

  • 母语推断：通过姓名推断国籍，再结合官方语言数据，存在跨国合作、多语言作者的误差风险；

  • 学术表现：仅提取第一作者的Google Scholar数据，忽略了团队合作对写作分工的影响。

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3. 结果呈现：从数据到发现的转化

• 趋势分析：
  通过时间序列图表（图1c）展示AI生成概率的逐步上升，结合ChatGPT发布时间点，验证工具普及对写作风格的影响。
  论证有效性：数据直观，但未排除其他干扰因素（如领域内研究热点的自然语言演变）。

• 语言差异的影响：
  使用非参数检验（Mann-Whitney U、Kruskal-Wallis H）对比英语与非英语母语作者的AI生成概率，发现显著差异。
  解释深度：仅指出“语言障碍驱动使用”，未探讨具体机制（如语言焦虑、写作效率需求）。

• 学术表现与AIGC弱相关性：
  通过分组对比和Spearman相关系数，显示引用次数、h指数等与AI生成概率无显著关联。
  潜在偏差：仅依赖第一作者数据可能掩盖团队内部的分工差异（如资深学者可能更少参与写作）。

• 历史使用的路径依赖：
  发现既往使用AIGC的作者更可能继续使用，体现技术采纳的惯性。
  论证亮点：通过纵向数据关联揭示行为模式，但未区分主动选择与工具依赖的差异。

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4. 讨论与结论：从发现到意义的升华

• 主要发现的解释：

  • 强调AIGC对非英语母语学者的辅助作用，呼应学术公平性议题；

  • 弱化学术表现与工具使用的关联，暗示AIGC工具可能独立于科研能力；

  • 指出历史使用的延续性，为技术采纳理论提供实证支持。

• 伦理与实践意义：
  提出AIGC工具需规范使用（如披露要求），但未结合具体政策案例（如期刊指南），讨论稍显抽象。

• 研究局限性：
  坦承检测工具的间接性（无法区分修改后的AI文本）、数据集领域局限性、因果推断缺失，为未来研究指明方向。

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整体评价与改进建议

• 论证优势：

  1. 多方法交叉验证：结合检测工具与手动分析，增强结果可信度；

  2. 数据驱动结论：通过统计检验明确变量关系，避免主观臆断；

  3. 透明性与可复现性：公开数据来源与方法细节，符合开放科学原则。

• 论证不足：

  1. 工具差异未充分讨论：如Sapling的高阳性率是否反映模型过拟合或检测逻辑差异；

  2. 机制解释薄弱：未深入分析“为何非英语母语者更依赖AIGC”（如通过访谈或语言能力测试）；

  3. 团队合作忽略：仅关注第一作者，可能遗漏多作者协作中的AIGC使用差异。

• 改进方向：

  1. 补充混合方法：如结合问卷调查，探讨作者使用AIGC的具体动机；

  2. 扩展数据范围：纳入多学科论文，验证结论的普适性；

  3. 深入因果分析：采用工具变量或实验设计，区分AIGC使用的驱动因素。

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仿写启示

若以《生成式人工智能在学术写作中的应用趋势及其影响因素研究》为题，需注意：

• 方法透明性：详细说明工具选择依据与数据处理逻辑；

• 结果解释深度：结合理论与实际案例，避免仅描述统计关联；

• 伦理讨论具体化：链接现有政策（如期刊AIGC披露指南），增强建议的可操作性。

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整个流程描述的并没有什么问题，比较关心的是研究方法、实验的设计。这个流程我们也使用DeepSeek-R1模型来分析。

提示词：

请参考我刚才上传的论文，给我的选题《生成式人工智能在学术写作中的应用趋势及其影响因素研究》设计一个实验，包括实验流程，实验数据你可以自己模拟。

DeepSeek：

好的，我需要为用户设计一个实验，题目是《生成式人工智能在学术写作中的应用趋势及其影响因素研究》。首先，我需要回顾用户上传的论文内容，了解其研究方法和发现。用户之前的论文主要基于arXiv平台的数据，使用AI检测工具分析摘要的AI生成概率，并结合作者背景（如母语、学术表现）进行相关分析。

接下来，我需要根据这个选题设计一个实验。用户可能希望这个实验能够进一步验证或扩展原有研究的结论，或者探索新的影响因素。考虑到用户之前的论文已经涉及时间趋势、语言差异、学术表现和历史使用，或许可以设计一个实验来补充或深化这些方面。

首先，我需要确定实验的目标。可能的实验目标包括：

1. **验证AIGC工具使用的时间趋势**：通过模拟不同时间段的数据，观察AI生成概率是否持续增长。

2. **探索新的影响因素**：例如，学科领域差异、作者合作模式对AIGC使用的影响。

3. **评估不同检测工具的一致性**：比较多种AI检测工具在相同数据集上的表现，验证结果的稳健性。

接下来，设计实验流程。用户提到“实验数据可以自己模拟”，因此需要生成或模拟符合现实的数据集。可能的步骤包括：

1. **数据收集与模拟**：生成一个包含论文摘要、作者背景信息（母语、学术表现）、提交时间等字段的模拟数据集。

2. **AI生成概率的测量**：使用多个AI检测工具（如GPTKit、Smodin、Sapling）对模拟摘要进行评分。

3. **变量操作与分析**：设定不同的实验组和对照组，例如按母语分组、按学科领域分组，分析各组间的AI生成概率差异。

4. **统计检验与结果解释**：应用适当的统计方法（如t检验、回归分析）验证假设。

在模拟数据时需要注意以下几点：

– **真实性**：数据分布应尽量接近真实情况，例如非英语母语作者的AI生成概率较高。

– **多样性**：涵盖不同学科领域、作者合作模式（单作者 vs 多作者团队）等变量。

– **可控性**：能够通过调整参数（如时间区间、检测工具阈值）观察结果变化。

可能的挑战包括：

1. **检测工具的可靠性**：不同工具可能给出不一致的结果，需要解释这种差异。

2. **模拟数据的偏差**：如何确保生成的数据能够反映真实世界的复杂性。

3. **统计方法的选择**：需要根据数据类型和研究问题选择合适的分析方法。

在实验设计过程中，我需要确保每一步骤都清晰可行，并且能够有效回答研究问题。同时，需要考虑到用户可能希望实验既具有创新性，又能够与原有研究形成互补，因此需要平衡扩展性和可行性。

总结来说，实验设计应包含以下关键部分：

– **明确的研究假设**：例如，“非英语母语作者的AI生成概率显著高于英语母语作者”。

– **合理的数据模拟方法**：生成包含关键变量的数据集。

– **多工具交叉验证**：使用多种检测工具提高结果的可信度。

– **深入的影响因素分析**：通过统计方法探讨不同变量与AI生成概率的关系。

通过这样的实验设计，用户可以在原有研究的基础上进一步验证结论，或探索新的研究方向，从而增强论文的深度和广度。

实验设计：《生成式人工智能在学术写作中的应用趋势及其影响因素研究》

实验目标

1. 验证时间趋势：分析AIGC工具在学术写作中的使用是否随时间推移显著增长。

2. 探索影响因素：量化语言差异、学科领域、团队规模对AI生成概率的影响。

3. 评估检测工具一致性：比较不同AI检测工具在相同数据集上的表现差异。

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实验流程

1. 数据模拟与变量设定

• 数据来源：模拟一个包含5,000篇论文的虚拟数据集，特征如下：

  • 母语：分为英语、中文、日语、德语、法语五类，通过随机分配比例（非英语占60%）。

  • 学术表现：生成第一作者的引用次数（0-1000）、h指数（0-50），服从长尾分布。

  • AI生成摘要：使用ChatGPT生成，包含“GPT词”（如“pivotal”“realm”“delve”）。

  • 人工撰写摘要：从真实论文中匿名抽取并改写，去除AI特征词。

  • 摘要文本：分为两类生成方式：

  • 作者背景：

  • 提交时间：模拟2022年1月至2023年12月的提交时间，时间戳随机分布。

  • 学科领域：分为计算机科学、物理学、生物学、社会科学四类，比例为4:2:2:2。

  • 团队规模：分为单作者（20%）、2-5人（60%）、>5人（20%）。

2. AI生成概率测量

• 检测工具：使用三种工具评估摘要的AI生成概率：

  1. GPTKit：API调用，返回0-1的生成概率。

  2. Smodin：设定阈值0.9，生成二分类结果（高概率/低概率）。

  3. Sapling：输出连续概率值。

• 手动检测：若摘要包含≥1个“GPT词”，标记为AI生成（二分类）。

3. 实验分组与分析

• 时间趋势分析：
  按月份计算平均AI生成概率（三种工具+手动标记），绘制时间序列图，并与ChatGPT发布时间（2022年11月）对齐，验证增长趋势。
  统计方法：分段回归分析（以2022年11月为节点）。

• 语言差异分析：
  对比英语与非英语母语作者的AI生成概率（连续变量），使用Mann-Whitney U检验；进一步分语种（中文、日语等）进行Kruskal-Wallis H检验。

• 学科领域与团队规模分析：

  • 学科差异：计算各学科的平均AI生成概率，使用ANOVA检验组间差异。

  • 团队规模影响：按团队规模分组，对比单作者与多作者团队的AI生成概率差异（独立样本t检验）。

• 检测工具一致性评估：
  计算三种工具间的Spearman相关系数，分析结果一致性；通过混淆矩阵比较手动标记与工具检测的分类差异。

4. 统计分析与假设验证

• 核心假设：

  1. H1：2022年11月后，AI生成概率显著上升（p<0.01）。

  2. H2：非英语母语作者的AI生成概率显著高于英语母语者（p<0.05）。

  3. H3：计算机科学领域的AI生成概率高于其他学科（p<0.01）。

  4. H4：单作者论文的AI生成概率高于多作者论文（p<0.05）。

• 分析方法：

  • 使用Python的scipy库进行非参数检验（Mann-Whitney U、Kruskal-Wallis）。

  • 通过statsmodels进行回归分析（时间趋势、学科影响）。

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模拟数据示例

论文ID	摘要文本（部分）	母语	学科领域	团队规模	提交时间	GPTKit概率	Smodin分类	Sapling概率	手动标记
001	"This study delves into…"	中文	计算机科学	单作者	2023-03	0.87	高概率	0.92	1
002	"We present a novel framework…"	英语	生物学	5人	2022-07	0.12	低概率	0.15	0
003	"The realm of quantum…"	日语	物理学	3人	2023-11	0.95	高概率	0.98	1

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预期结果

1. 时间趋势：2022年11月后，AI生成概率显著上升（支持H1），尤其在计算机科学领域。

2. 语言差异：中文、日语母语作者的AI生成概率显著高于英语母语者（支持H2）。

3. 学科差异：计算机科学领域的AI生成概率均值最高（支持H3）。

4. 团队规模：单作者论文的AI生成概率高于多作者团队（支持H4）。

5. 工具一致性：GPTKit与手动标记的相关系数最高（ρ=0.75），Sapling存在高假阳性率。

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实验意义与局限性

• 意义：

  • 验证AIGC工具使用的时间动态及关键影响因素，为学术伦理政策提供依据。

  • 揭示检测工具间的差异，提示学术界需谨慎选择评估方法。

• 局限性：

  • 模拟数据可能无法完全反映真实场景的复杂性。

  • 未考虑作者实际使用AIGC的主观动机（如效率需求 vs 语言障碍）。

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改进方向

1. 混合方法设计：结合问卷调查，补充作者使用AIGC的具体原因。

2. 跨平台数据整合：纳入PubMed、SSRN等多学科平台的论文，增强结论普适性。

3. 因果推断：通过工具变量法或自然实验（如期刊政策变化）分析AIGC使用的驱动因素。

通过此实验设计，可系统回答选题中的核心问题，并为后续研究提供方法论参考。

借助细致入微的仿写思路，并结合DeepSeek等人工智能工具的辅助，我们不仅能够迅速且深入地领会前人的学术思路，还能显著提升自身的批判性思维与创新能力。这种仿写方法使我们在尊重原创的基础上，持续优化并完善自身的研究及学术写作技巧。

原文链接：https://blog.csdn.net/q155281844/article/details/145434754