使用 Gemini 深度研究功能提升論文寫作效率（教學講義）
（示範主題：AI 在教學應用研究）
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0. 使用目的與定位
本手冊用來協助研究者、研究生與教育實務者有效利用 AI 工具整理文獻、建立研究架構、推導研究缺口與研究問題。
AI 在此流程扮演「資料整理與知識統整工具」的角色，而不是論文代寫者。
研究思考、論點形成、論文撰寫與學術判斷，仍由研究者本人完成。
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1. Gemini 深度研究功能說明
深度研究（Deep Research）是 Gemini 的一項進階資料整合功能。
它可以讀取並分析你授權的：
Google Drive 文件與 PDF
Gmail 對話內容
Google Chat 討論紀錄
它會依照你的研究主題，將資料重整成有架構的知識內容。
功能重點是 整理與統整，而不是直接寫論文。
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2. 為什麼深度研究適合論文寫作
論文的難點通常不在寫，而在「文獻太多、資訊雜亂、架構不清」。
使用深度研究可以：
把文獻按主題分類
對文獻做摘要與重點萃取
比較文獻間的差異與共識
找出可研究的研究缺口（gap）
形成**研究問題（RQ）**的方向
研究效率提高，內容也更有理論性與可追溯性。
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3. 使用前的資料整理（非常重要）
請先在 Google Drive 建立一個專屬資料夾：
/AI 教學應用論文資料庫
資料夾內放入：
你篩選過的文獻 PDF（建議至少 10～30 篇）
你的閱讀重點或文獻筆記
研究日誌、討論會議紀錄（如有）
檔案命名建議統一格式：
作者_年份_主題.pdf
例如： Tsai_2022_AI_Teaching_Engagement.pdf
資料命名清楚，AI 才能正確分類與比對。
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4. 文獻搜尋與篩選標準（提升學術可信度）
建議文獻來源：
Google Scholar
ERIC（教育領域）
Scopus / Web of Science（如校內可使用）
ResearchGate 作為補充閱讀，不做正式引用
篩選原則：
優先同行評審研究
預設搜尋範圍建議為 2019–2025
排除無法查證、無研究設計或僅為媒體意見的資料
文獻整理方式（這句非常關鍵，教授會點頭）：
本研究採用「系統性文獻整理」的思維，對文獻內容進行編碼、摘取、
主題化與脈絡化，並以概念脈絡作為文獻回顧的架構整理原則。
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5. 防止 AI 幻覺的使用規則（務必添加）
每次使用深度研究請加上：
請僅引用我 Google Drive 資料夾中的文獻內容，不要自行補充外部資訊。
如果不確定，請回答「不確定」。
這能有效避免：
虛構引用
杜撰文獻
錯誤資料比對
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6. 操作步驟（SOP）
1. 開啟 Gemini（桌面版）
2. 點選「工具」→「深度研究」
3. 勾選資料來源（Drive / Gmail / Chat）
4. 貼上下列指令
5. 檢視輸出內容，標記可用段落
6. 用自己的語言重寫統整
7. 將內容整理成論文章節草稿
8. 與指導教授討論並修正
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7. 可直接複製使用的指令模板
文獻回顧整理
請整理我 Google Drive 資料夾中的文獻內容，
依研究主題分類並為每個主題撰寫 6–12 行摘要，
同時列出每篇文獻的作者、年份、研究方法與主要發現。
請僅引用 Drive 內文獻內容。
如果不確定，請回答「不確定」。
研究缺口推導
請比較各文獻之間的研究結果與觀點差異，
找出尚未被討論或仍存在矛盾的領域，
並列出 3–5 個研究缺口。
研究問題生成
請根據研究缺口，提出 5 組具體可研究的研究問題（RQ），
並說明每個問題的理論依據與研究價值。
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8. 理論背景示範（AI 教學應用領域）
學習投入三構面理論（Fredricks, Blumenfeld, & Paris, 2004）：
行為投入：參與程度、注意力、完成任務的努力
情意投入：學習興趣、感受、學習情緒
認知投入：理解深度、策略使用、批判性思考
AI 教學助理的研究指出：
AI 能提供低壓提問環境與即時回饋
成效取決於教師課程設計與學生信任程度
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9. 常見錯誤與解法
錯誤： 叫 AI 直接寫文獻回顧
解法： 要求 AI 做「整理」，你做「重述與統整」。
錯誤： 讓 AI 自動補資料
解法： 固定加上「僅引用 Drive」。
錯誤： 直接複製 AI 內容當論文
解法： 用自己的語言重寫一次。
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10. 學術誠信聲明（請保留）
AI 在本研究中僅用於文獻摘要、資料統整與研究架構建構。
所有分析、論述、撰寫與結論皆由研究者本人完成。
本研究不依賴 AI 直接生成論文章節內容。
