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BibTeX 条目、乃至完成常规性的数据处理或代码编写。研究者无需再为这些耗时但技术含量不高的环节投入过多精 力，如同拥有了一位全天候待命、效率极高的助手，从而能将智慧与时间专注于更具创造性的理论思考、模型 构建与实证分析。 6.1 大模型作为助研时的一般技巧 尽管大语言模型（LLMs）作为自动化研究助理展现出巨大潜力，但要充分发挥其效能，关键在于掌握有 效的沟通方式——即“提示工程”（Prompt • 作为助研的 AI：大模型可承担传统研究助理的角色，处理文献整理、参考文献格式调整、数据初步处理 等重复性任务。它能让研究者像拥有一位全天候待命、效率极高的助手，从而将精力专注于更具创造性 的理论思考、模型构建与实证分析。通过精心设计的提示，研究者可以显著提升模型理解任务意图的准 确性，使其成为得力的数字助研。 • 作为智能体的 AI：大模型本身可成为研究对象和实验工具。它能模拟人类决策行为，预测反应，并通过

现代教育管理,2025,(03):43-51. ② 中华人民共和国教育部.中国智慧教育白皮书[R].中国:中华人民共和国教育部,2025:33. ③ 冯建军,刘铁芳,万永奇,等.育人的根本在于立德：理论思考与实践路向(笔谈)[J].湖北民族大学学报(哲学 社会科学版),2023,41(04):1-20. ④ 胡小勇,孙硕,杨文杰,等.人工智能赋能教育高质量发展：需求、愿景与路径[J].现代教育技术,2022