4月14日下午，艺术学院音乐表演系在音乐馆104音乐厅举办“运用AI技术优化学术研究中的文献阅读与知识整合方法”专题讲座。国防科技大学电子科学学院在读博士杨为平应邀担任主讲。

杨为平博士长期从事基于忆阻器的稀疏神经网络芯片关键技术研究，在相关领域具有扎实的理论基础与丰富的科研经验，研究成果发表于ISCAS、ICPADS、ICECS、《AEU—International Journal of Electronics and Communications》及《Microelectronics Journal》等国际重要学术会议与期刊，展现出较强的学术创新能力与跨学科研究素养。

讲座伊始，杨博士从学术评价体系切入，系统梳理了CSCD、CSSCI、北大核心、SCIE、EI等数据库的功能定位与评价标准，强调在音乐表演与音乐教育等人文艺术领域中，中文核心数据库在学术积累与研究深化中的基础性作用。同时，她对比分析了JCR分区（Q1—Q4）与中科院分区（1—4区）的评价逻辑差异，建议科研人员借助Letpub等工具科学研判期刊影响力，并指出综述类论文在构建研究框架与把握学术前沿中的关键入口意义。

在文献检索与资源获取方面，杨博士结合实际操作，介绍了国家科技报告系统、ProQuest、GitHub、ResearchGate、PubMed、arXiv等多元化学术平台，并现场演示了中国知网高级检索策略。围绕文献管理，她重点讲解了开源工具Zotero的使用方法，包括基于DOI号导入、剪贴板识别及网页抓取等多种路径，并介绍了适配中文数据库的插件扩展方案，有效提升文献组织与调用效率。

进一步地，在人工智能赋能科研流程方面，杨博士提出“角色—任务—语境—输出格式”的结构化提问范式，强调通过明确指令设计提升人机协同效率。她结合实践案例，展示了“Zotero+Sci-Hub+DeepSeek”的集成式工作流，为科研人员在文献筛选、信息提炼与知识整合等环节提供了高效路径，同时也显著降低了重复性劳动成本。

针对音乐表演专业的研究特点，杨博士提出了具有针对性的“四步推进法”：一是以中国知网硕博论文及综述为切入点，通过“滚雪球”式检索拓展文献边界；二是利用Google Scholar检索英文综述，把握国际研究动态；三是借助Zotero进行系统化文献管理，并精读核心文献以建立评价标尺；四是运用AI工具对文献进行结构化分析，提炼共性问题与学术争议，促进知识整合与观点生成。

在互动交流环节，与会教师围绕自身研究方向与实践困惑展开深入提问。杨博士结合个人科研经历，从方法论与技术路径两个层面进行了细致回应。现场讨论既体现了技术应用的深度，也拓展了学术思维的广度，形成了良好的学术对话氛围。

本次讲座是艺术学院音乐表演系推进科研能力建设与学科交叉融合的重要举措。讲座内容兼具理论深度与实践导向，从学术评价体系、文献检索方法到课题申报路径与人工智能应用边界，构建了较为完整的科研方法论框架。杨为平博士以其清晰的逻辑表达与前沿的技术视野，为在场师生提供了具有启发性的学术指导。与会教师普遍反映，本次讲座不仅系统掌握了文献管理与科研设计的关键方法，也进一步深化了对人工智能时代学术研究范式转型的认识。未来，音乐表演系将持续引入优质学术资源，推动人工智能技术与艺术学科的深度融合，不断提升科研创新能力与人才培养质量。

一审：程 春芳

二审：陈  凯

三审：黄  晴