数字素养与思辨工具

李阳、张琳、刘维佳

目录

  • 1 课程简介
    • 1.1 微课
    • 1.2 测试
  • 2 模块一 搜索基础与思维培养
    • 2.1 搜索思维
      • 2.1.1 微课
      • 2.1.2 测试
    • 2.2 搜索引擎
      • 2.2.1 搜索引擎核心原理
        • 2.2.1.1 信息抓取与索引构建机制
        • 2.2.1.2 检索算法对搜索结果排序的影响
      • 2.2.2 常用搜索引擎特性对比
        • 2.2.2.1 综合类搜索引擎功能差异
        • 2.2.2.2 垂直领域搜索引擎适用场景
    • 2.3 搜索基础规则
      • 2.3.1 核心原则、语法与技巧
      • 2.3.2 搜索筛选条件组合使用
    • 2.4 文本类型与搜索
      • 2.4.1 微课
      • 2.4.2 文本类型
      • 2.4.3 超文本类型
      • 2.4.4 检索语法inurl
      • 2.4.5 检索语法filetype
      • 2.4.6 检索语法site
      • 2.4.7 测试
    • 2.5 高级检索技巧
      • 2.5.1 截词符
      • 2.5.2 精确检索“”
      • 2.5.3 多维度策略
      • 2.5.4 组合协作策略
    • 2.6 复杂逻辑表达式策略
      • 2.6.1 布尔检索
        • 2.6.1.1 微课
        • 2.6.1.2 嵌套检索的精准定位作用
        • 2.6.1.3 AND/OR/NOT 运算符的多层级组合逻辑
        • 2.6.1.4 测试
      • 2.6.2 位置算符
      • 2.6.3 括号
    • 2.7 语料库和在线字典
      • 2.7.1 微课
      • 2.7.2 字典检索语法及案例
      • 2.7.3 常见在线字典
      • 2.7.4 通用语料库与专业语料库的检索方法
      • 2.7.5 测试
    • 2.8 平行文本的检索
      • 2.8.1 微课
        • 2.8.1.1 平行文本检索平台的使用流程
        • 2.8.1.2 平行文本在翻译校对、术语一致性验证中的应用
        • 2.8.1.3 测试
      • 2.8.2 在线术语检索
      • 2.8.3 三种检索策略
    • 2.9 桌面检索
      • 2.9.1 桌面检索工具配置与使用
        • 2.9.1.1 本地文件（文档、表格、PPT）的快速检索技巧
        • 2.9.1.2 文档内容全文检索（支持文本、PDF、Office 文件等）
      • 2.9.2 通配符的使用
        • 2.9.2.1 桌面检索中使用通配符
        • 2.9.2.2 布尔检索中使用通配符
    • 2.10 大规模语言模型
      • 2.10.1 DeepSeek认识与应用
        • 2.10.1.1 HTML代码使用
        • 2.10.1.2 MARKDOWN代码使用
        • 2.10.1.3 提示词使用
      • 2.10.2 AIGC应用师
        • 2.10.2.1 创作中心
        • 2.10.2.2 AI故事
      • 2.10.3 其他模型认识
        • 2.10.3.1 KIMI
        • 2.10.3.2 夸克
        • 2.10.3.3 豆包
        • 2.10.3.4 GPT系列 (OpenAI)
        • 2.10.3.5 通义千问 (阿里)
  • 3 模块二 进阶检索与学术检索
    • 3.1 学术文献类型与特征
      • 3.1.1 微课
      • 3.1.2 期刊文章、会议论文、学位论文、研究报告的结构差异
      • 3.1.3 信息源金字塔
        • 3.1.3.1 一级文献（原始文献）
        • 3.1.3.2 二级文献（检索工具）
        • 3.1.3.3 三级文献（参考性文献）
      • 3.1.4 文献标识
        • 3.1.4.1 DOI查询方法
        • 3.1.4.2 ISBN查询方法
    • 3.2 知识元与引文检索
      • 3.2.1 知识元检索 微课
        • 3.2.1.1 测试
      • 3.2.2 引文检索
      • 3.2.3 文献引用格式（APA、MLA、GB/T 7714）自动生成设置
        • 3.2.3.1 测试
    • 3.3 学术文献检索体系
      • 3.3.1 学术数据库检索技巧
        • 3.3.1.1 主题词、关键词、摘要等检索字段的组合使用
        • 3.3.1.2 上位词、下位词、同位词、相关词
      • 3.3.2 字段限定语法的精准检索作用
      • 3.3.3 文本类型与检索策略匹配
        • 3.3.3.1 学术类需求的文本检索优先级设定
        • 3.3.3.2 日常信息查询的文本筛选逻辑
        • 3.3.3.3 复杂问题的关键词提取与拆解步骤
      • 3.3.4 中外文学术数据库（如 CNKI、Web of Science）检索界面操作
        • 3.3.4.1 中国知网（CNKI）
        • 3.3.4.2 万方数据
        • 3.3.4.3 国家哲学社会科学文献中心
        • 3.3.4.4 读秀
        • 3.3.4.5 Web of Science (SCI/SSCI/A&HCI) 核心合集
        • 3.3.4.6 Scopus
        • 3.3.4.7 Google Scholar
    • 3.4 文献管理与追踪
      • 3.4.1 文献追踪与管理
        • 3.4.1.1 文献阅读工具：小绿鲸
        • 3.4.1.2 文献管理工具1：知网研学
        • 3.4.1.3 文献管理工具2：Zotero
      • 3.4.2 文献追踪
        • 3.4.2.1 引文网络
        • 3.4.2.2 期刊关注
        • 3.4.2.3 作者追踪
        • 3.4.2.4 相似文献推荐
        • 3.4.2.5 定题追踪
        • 3.4.2.6 关键词订阅（RSS源）
      • 3.4.3 国际期刊检索与追踪
        • 3.4.3.1 国际期刊检索
        • 3.4.3.2 国际期刊追踪
    • 3.5 学术检索成果应用实践
      • 3.5.1 文献综述撰写中的检索资源整合方法
      • 3.5.2 基于检索结果提炼研究热点与趋势的技巧
      • 3.5.3 学生分享：deepl翻译插件辅助阅读英文文献
      • 3.5.4 测试
    • 3.6 AI在论文写作全流程中的介入
      • 3.6.1 研究准备阶段的AI赋能
        • 3.6.1.1 利用AI发现研究空白
        • 3.6.1.2 AI在文献检索、概览与梳理中的应用
      • 3.6.2 研究执行阶段的AI辅助
        • 3.6.2.1 数据收集与清理
        • 3.6.2.2 数据分析与解读
      • 3.6.3 论文写作与成型阶段的AI突破
        • 3.6.3.1 大纲构建与初稿起草
        • 3.6.3.2 语言润色与格式调整
      • 3.6.4 完稿与修改阶段的AI支持
        • 3.6.4.1 逻辑审阅与最终校对
        • 3.6.4.2 回复审稿意见的策略与措辞辅助
      • 3.6.5 遵守学术规范与AI使用声明
  • 4 模块三 可视化表达与创作
    • 4.1 内容可视化与图形思维
      • 4.1.1 微课
      • 4.1.2 学生分享：PPT基础操作经验分享
      • 4.1.3 学生分享：PPT制作画册经验分享
    • 4.2 内容可视化基础
      • 4.2.1 可视化表达核心原理
        • 4.2.1.1 信息可视化的视觉编码规则
          • 4.2.1.1.1 颜色编码
          • 4.2.1.1.2 图形编码
          • 4.2.1.1.3 布局编码
        • 4.2.1.2 不同数据类型的可视化适配原则
          • 4.2.1.2.1 文本数据
          • 4.2.1.2.2 数值数据
          • 4.2.1.2.3 时间序列数据
      • 4.2.2 常用可视化工具入门
        • 4.2.2.1 Excel核心图表类型的创建与场景适用性分析
        • 4.2.2.2 PPT中SmartArt图形用于逻辑关系表达的操作流程
        • 4.2.2.3 专业工具Tableau Public的界面导览与基础数据连接操作
        • 4.2.2.4 在线设计工具Canva的模板调用与自定义设计功能详解
      • 4.2.3 可视化设计基础规范
        • 4.2.3.1 字体选择与排版对齐原则
        • 4.2.3.2 色彩搭配与情感传达
        • 4.2.3.3 图表标题与标签的语义清晰性
    • 4.3 文本与数据可视化实操
      • 4.3.1 文本内容可视化转化
        • 4.3.1.1 词云生成工具的使用与关键词提取方法
        • 4.3.1.2 词云样式设计：颜色、形状、布局调整
        • 4.3.1.3 思维导图工具构建文本结构
        • 4.3.1.4 文本情感分析的可视化表达
        • 4.3.1.5 什么是情感分析
      • 4.3.2 数据可视化类型选择与制作
        • 4.3.2.1 柱状图与条形图的对比展示方法
        • 4.3.2.2 折线图与面积图的趋势表达技巧
        • 4.3.2.3 雷达图在多维度数据对比中的应用
        • 4.3.2.4 散点图与气泡图的相关性分析表达
      • 4.3.3 可视化作品优化与迭代
        • 4.3.3.1 受众分析对可视化复杂度的影响
        • 4.3.3.2 可视化图表的交互功能设计
        • 4.3.3.3 可视化作品的 A/B 测试与反馈收集
    • 4.4 音视频处理与可视化融合
      • 4.4.1 音视频文件基础处理
        • 4.4.1.1 常见音视频格式特性对比
        • 4.4.1.2 格式转换工具操作流程
        • 4.4.1.3 音视频剪辑软件基础操作
        • 4.4.1.4 音量标准化与噪音消除技巧
      • 4.4.2 音视频内容可视化补充
        • 4.4.2.1 视频中嵌入动态数据图表的方法
        • 4.4.2.2 音频波形图生成与语义标注
        • 4.4.2.3 字幕与画面同步的可视化时间轴设计
        • 4.4.2.4 字幕添加Arctime
        • 4.4.2.5 音视频关键帧标记与内容分段
      • 4.4.3 多形式可视化作品整合
        • 4.4.3.1 文本、图表、音视频的逻辑串联方法
        • 4.4.3.2 叙事性可视化作品的结构设计
        • 4.4.3.3 多模态作品的导出格式与平台适配
        • 4.4.3.4 作品发布前的完整性检查与用户体验测试
      • 4.4.4 语音识别与转写
        • 4.4.4.1 微课
        • 4.4.4.2 讨论
      • 4.4.5 音视频剪辑技巧
        • 4.4.5.1 学生分享：剪映APP与Arctime
    • 4.5 学生模块三学习反思
      • 4.5.1 学生学习经验分享
      • 4.5.2 学生学习反思分享
  • 5 模块四 AI协作与跨媒介传播
    • 5.1 故事写作与结构化思维
      • 5.1.1 微课
    • 5.2 AI 辅助内容创作
      • 5.2.1 AI 创作工具分类与应用
        • 5.2.1.1 文本生成类 AI（如 Deepseek、文心一言）的专业场景使用
        • 5.2.1.2 图像生成类 AI（如 MidJourney、 Stable Diffusion）的视觉素材创作
      • 5.2.2 AI 生成内容的优化与加工
        • 5.2.2.1 文本类 AI 输出的逻辑修正与专业术语校准
        • 5.2.2.2 图像类 AI 生成结果的版权合规性调整（如风格修改、元素替换）
      • 5.2.3 AI 协作创作流程设计
        • 5.2.3.1 人机分工模式
        • 5.2.3.2 多轮 AI 交互的效率提升技巧
    • 5.3 跨媒介作品制作
      • 5.3.1 多模态作品核心要素
        • 5.3.1.1 文本、图像、音频、视频的媒介特性与协同作用
        • 5.3.1.2 跨媒介作品的主题一致性与风格统一性设计
      • 5.3.2 案例实操：AI 辅助多模态作品制作
        • 5.3.2.1 主题确定与媒介选择
        • 5.3.2.2 AI 工具协同使用
      • 5.3.3 案例实操：新媒体短视频创作
        • 5.3.3.1 短视频选题策划与受众定位
        • 5.3.3.2 AI 辅助的脚本优化、特效制作与节奏调整
    • 5.4 跨媒介传播策略
      • 5.4.1 主流传播平台特性适配
        • 5.4.1.1 短视频平台（抖音、B 站）的内容时长与呈现风格要求
        • 5.4.1.2 图文平台（微信公众号、知乎）的可视化内容排版逻辑
      • 5.4.2 传播效果监测与调整
        • 5.4.2.1 基础数据（播放量、点赞率、转发率）的解读方法
        • 5.4.2.2 基于数据反馈优化跨媒介内容的策略
      • 5.4.3 案例实操：中国故事 AIGC 短视频传播
        • 5.4.3.1 中国文化元素的 AI 可视化呈现（如传统节日、非遗技艺的图像生成）
        • 5.4.3.2 跨平台传播的内容适配与发布时间规划
  • 6 模块五 伦理反思与跨文化沟通
    • 6.1 数字技术伦理基础
      • 6.1.1 信息伦理核心议题
        • 6.1.1.1 信息获取中的版权合规
        • 6.1.1.2 数据隐私保护
      • 6.1.2 AI 应用伦理风险
        • 6.1.2.1 AI 生成内容的原创性界定与学术诚信要求
        • 6.1.2.2 AI 算法偏见对信息获取的影响
      • 6.1.3 数字伦理案例分析
        • 6.1.3.1 学术领域 AI 辅助写作的伦理争议与解决方案
        • 6.1.3.2 跨媒介传播中素材版权侵权的典型案例解读
    • 6.2 跨文化沟通与数字传播
      • 6.2.1 跨文化沟通核心维度
        • 6.2.1.1 语言差异中的语义偏差
        • 6.2.1.2 非语言符号的跨文化解读差异
      • 6.2.2 数字工具在跨文化沟通中的应用
        • 6.2.2.1 机器翻译工具的跨语言沟通辅助
        • 6.2.2.2 跨文化协作平台的功能使用
      • 6.2.3 本土内容国际化传播技巧
        • 6.2.3.1 文化适配调整
        • 6.2.3.2 多语言字幕制作与文化背景注释添加
    • 6.3 伦理与跨文化实践整合
      • 6.3.1 工具使用中的伦理边界与文化敏感度
        • 6.3.1.1 数据隐私与文化禁忌的平衡
        • 6.3.1.2 算法偏见与文化刻板印象的破除
      • 6.3.2 内容创作中的真实性与适配限度
        • 6.3.2.1 文化核心价值的坚守与表达
        • 6.3.2.2 过度适配与自我异化的风险防范
      • 6.3.3 传播主体的责任与数字公民素养
        • 6.3.3.1 来源考证与文化误读的主动澄清
        • 6.3.3.2 构建对话传播生态
平行文本的检索

   

平行文本应用带来的质量提升

准确性提升          

  • 文化概念误译减少 ~70%

  • 专业术语准确率提升 ~85%

  • 历史细节准确性改善 ~60%

一致性改善

  • 项目内术语统一 ~95%

  • 风格表达一致性 ~90%

  • 系列项目标准统一 ~80%

专业性增强           

  • 符合目标语言习惯 ~85%

  • 专业领域适配度 ~90%

  • 读者接受度提升 ~75%