北京
把对象、变量、情境和证据路径逐步说清楚。
图1｜宽泛主题需要经过拆解，才能形成可以回答的研究问题
核心判断 题目听起来重要，并不等于可以研究。能否界定对象、观察变量并获得证据，才决定选题是否成立。
在论文选题阶段，常见困难不是完全没有方向，而是方向过于宽泛。例如“短视频对大学生学习的影响”，其中的“大学生”“学习”和“影响”都没有被具体定义。继续围绕这个句子修改措辞，通常无法解决后续检索、取样和方法选择的问题。生成式AI可以用于展开概念和比较方案，但需要先提供真实边界，再要求它按不同问题层次进行拆分。
01 先说明四项现实边界
02 把一个方向拆成三类问题
三类问题分别关注关系是否存在、关系如何发生，以及关系在什么条件下发生变化。
03 反向检查每个问题
生成问题后，可以继续要求AI逐项检查：概念能否测量、数据是否可得、方法是否匹配、是否把相关写成因果、所谓研究空白是否缺少真实文献支持。AI的判断只能作为排查线索，不能替代原始资料核验。
最终筛选的五个条件
04 使用AI时需要避免的错误
不应直接采用AI生成的“研究空白”、量表名称、文献和数据；不应把包含个人信息、未公开数据或保密内容的材料直接上传到公共工具；也不应让AI替代作者完成研究判断和承担学术责任。论文选题的核心不是生成更多标题，而是减少无法回答的问题。先确定现实边界，再形成关系、机制和边界条件三类候选问题，最后通过文献与研究条件筛选，能够使选题从宽泛主题逐步转化为可执行的研究任务。
AI使用提醒
生成式AI只能作为辅助工具。研究问题、数据来源、引用、方法选择和最终结论需要人工核验；学校、导师与期刊的具体要求可能不同，提交前应查看其最新公开规定。未公开数据、个人敏感信息和保密稿件不宜直接上传到公共AI工具。
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