ИИ для написания научных статей

онлайн-практикум для аспирантов, магистров, доцентов, преподавателей
Практический онлайн-курс для преподавателей, аспирантов и магистрантов.
От «белого листа» до готовой публикации
Как написать и опубликовать сильную научную статью без выгорания, ночных бдений и бесконечных правок рецензентов
Наши слушатели пишут свои статьи, проходя курс.
Кому подойдет этот курс
курс создан специально для тех, кто на старте или имеет минимальный опыт работы в нейросетях
самостоятельное прохождение
СТАРТ 24 июня, 16 июля, 30 июля,
16 августа.
Аспирантам
горит дедлайн по сдаче глав кандидатской и статьям ВАК. Нужна система, чтобы не вылететь перед защитой
Магистрантам
нужно написать магистерскую диссертацию и 1-2 статьи, но вы не знаете, с какого бока подойти к научному стилю
Преподавателям, доцентам
от вас требуют выполнения KPI по публикациям, а выгорание и рутина съедают все силы. Хотите повысить индекс Хирша без надрыва.
Писать статьи можно быстро, системно и с удовольствием.
Что вы получите в результате:
Вы освоите систему, которая превращает написание статьи или литературного обзора из хаоса и тревоги в понятный пошаговый процесс.
  • Навык грамотного и безопасного использования ИИ в исследовании
    Вы поймёте, как использовать нейросети для поиска идей, анализа литературы, структурирования материала и редактирования текста, не подменяя ими авторскую работу и снижая риски при проверке в системах «Антиплагиат».
  • Чёткий алгоритм работы с научной литературой
    Вы освоите последовательность действий: как искать источники, расширять корпус литературы, отбирать релевантные публикации, анализировать статьи, систематизировать материалы и готовить основу для обзорной статьи или литературного обзора.
  • Готовый продукт
    Структурированный драфт вашей обзорной статьи, литературного обзора или исследовательского проекта.
  • Библиотека промптов
    Проверенные шаблоны запросов, адаптированные под разные этапы научной работы: от генерации темы до анализа литературы, подготовки выводов и редактирования текста.
  • Понимание логики научного текста
    Вы увидите, как из темы, источников, анализа и выводов постепенно складывается связный академический текст с авторской позицией и понятной структурой.
🛠️ Интерактивный тренажер: от идеи до готовой статьи за 8 шагов
Программа переработана в формате практических спринтов. Никакой сухой теории — только реальная работа над вашим текстом в ИИ-тренажере.

🌟 Отзывы магистрантов и аспирантов (листайте)

Павел Лакомкин, магитрант ф-т РГФ, направление "Педобразование", 2 курс, ВГУ
Курс по написанию научных статей при помощи ИИ был очень полезным. Он позволил мне попробовать новые ИИ-инструменты, а также научил пользоваться обычными общедоступными ИИ-сервисами для быстрого отбора и обработки теории для статьи
Как итог - я смог написать статью буквально за 2 дня, за что отдельная благодарность авторам курса Жанне Петросян и Анне Новицкой
Ирина Ковалева, аспирантка 2-го курса, ТГУ (Томск)
Для меня самым полезным стал блок про поиск исследовательских пробелов. Раньше я неделями сидела над статьями, пытаясь понять, что еще не сделано в моей теме. Нейросети по промптам из курса разложили массив литературы по полочкам за пару вечеров! Отдельный лайк за то, что авторы учат безопасности. Теперь я не боюсь, что ИИ "галлюцинирует" или исказит данные. Это честный инструмент для рутины!
Максим Чернов, магистрант, Университет ИТМО (Санкт-Петербург)
Курс полностью изменил мой подход к написанию диплома. Раньше составление списка литературы и аннотирование занимало кучу времени. Сейчас нейросеть помогает мне быстро фильтровать статьи и вытаскивать главное. Главное, что на курсе четко объясняют: ИИ не пишет за тебя, он помогает думать и структурировать. Промпты для редактирования текста — просто пушка!
Алена Дмитриева, аспирантка, МГПУ (Москва)
Честно скажу, шла на курс с легким скепсисом. Боялась, что предложат банальную генерацию текста, которую любой научник сразу раскусит. Но тут вообще другой уровень! Нас научили использовать ИИ как умного собеседника для поиска научных противоречий. Логика исследования стала намного глубже. Курс сэкономил мне месяцы работы над кандидатской.
Павел Кузнецов, магистрант, НГУ (Новосибирск)
Больше всего зацепила тема формулировки выводов и структуры текста с помощью промптов. ИИ помогает взглянуть на свою же работу со стороны и найти слабые места в логике. Курс обязателен для всех, кто хочет писать статьи качественно и не выгорать от рутины.
Елена, магистрант (Москва)

🎓 Отзывы  преподавателей и доцентов

Сергей Петров, старший преподаватель, КФУ (Казань)
Рекомендую этот курс всем своим студентам. Наконец-то появился продукт, который учит использовать нейросети осознанно, а не для банального списывания. Сам прошел программу ради блока по систематизации источников и цитированию. Очень грамотно выстроены алгоритмы работы с литературой. ИИ здесь — это мощный ассистент, который берет на себя рутину и оставляет время для чистого творчества.
Ольга Николаева, доцент, НИУ ВШЭ (Нижний Новгород)
Долго искала инструмент, который помог бы моим дипломникам быстрее ориентироваться в зарубежной периодике. Методы аннотирования статей с помощью ИИ из этого курса — просто спасение. Студенты теперь видят связи между источниками, а не просто копируют цитаты. Сама взяла на вооружение промпты для формулировки тем. Программа сделана профессионально и с уважением к академической этике.
Дмитрий Волков, доцент, УрФУ (Екатеринбург)
Отличная методическая работа авторов курса. Как преподавателю, мне важно, чтобы ИИ не заменял мышление исследователя. Здесь этот баланс выдержан идеально. Программа учит критически оценивать то, что выдает нейросеть, и использовать ее для уточнения логики. Мои аспиранты после курса стали писать статьи гораздо осознаннее и быстрее.
Елена Зайцева, преподаватель, ЮФУ (Ростов-на-Дону)
Курс помог мне перестроить работу над собственной статьей ВАК. Блок по расширению корпуса литературы — это нечто. Нейросеть подсветила те источники, которые я раньше просто упускала из виду. Промпты рабочие, без лишней "воды". Очень ценно, что авторы делают упор на безопасность и этику использования технологий в науке.
Татьяна Морозова, доцент (Москва)
Внедряю подходы из курса в работу со своими магистрантами. Технологии анализа и аннотирования статей через ИИ — это стандарт, к которому мы все равно придем. Рада, что прошла этот курс вовремя. Теперь я могу говорить со студентами на одном языке и направлять их
Преподаватели курса
  • Анна Новицкая
    Кандидат педагогических наук, доцент департамента лингвистики СКФУ.
    автор программ вступительных экзаменов в аспирантуру, подготовки сдачи кандидатского минимума по английскому языку, автор монографии "Формирование общекультурной компетенции аспирантов в вузе." Автор магистерской программы "Академическое письмо (английский язык) и программы "ИЯ в сфере профессиональной коммуникации"^ Резидент методсообщества Жанны Петросян "МетодМафия".
  • Жанна Петросян
    доцент, кандидат филологических наук (ВГУ)
    доцент, кандидат филологических наук (РГФ, ВГУ), руководитель учебного центра elearning тренажер, лидер методического сообщества "МетодМафия". Методолог, ИИ-эксперт. Автор программ повышения квалификации педагогов по инновационным образовательном технологиям и ИИ- дидактике. Автор магистерской программы «Искусственный интеллект в иноязычном образовании».
    Сооснователь метод. агентства, проектный наставник, бизнес-тренер, фасилитатор.
Do you have any questions? Contact us!
I agree to the Terms of Service
VK messenger
Mail
FAQ
Приветствуем вас! Мы знаем, что новые технологии могут вызывать много вопросов и даже легкое волнение. Это абсолютно нормально! Мы собрали самые частые страхи, сомнения и вопросы наших будущих студентов и подробно на них ответили.


Made on
Tilda