GPT撰写开题报告教程——课题确定及文献调研

撰写开题报告是一项复杂而重要的任务，需要涵盖从主题选择到文献综述、研究方法等多个环节。借助AI，如ChatGPT，可以显著提高这一过程的效率以及内容的质量。本文将详细探讨如何一步步利用ChatGPT撰写开题报告。

一、开题报告内容

一个清晰的选题，往往已经隐含着论文的基本结论。对现有文献的缺点的评论，也基本暗含着改进的方向。开题报告就是要把这些暗含的结论、论证结论的逻辑推理，清楚地展现出来。

一般来说开题报告的总步骤是：课题选择—课题综述—论题选择—开题报告。

开题报告的基本内容主要包括：选题背景和意义；研究的主要内容；拟解决的主要问题(阐述的主要观点)；研究(工作)步骤、方法及措施；毕业论文(设计)提纲；主要参考文献；预期成果。

不同学校对于开题报告的内容、格式一般会有各自相应的要求，但是基本的结构类似。这里面最重要也是最难的，应该就是课题选择，我们需要确定研究方向，一旦方向定下来，后面的工作就有套路可循了。这里也为大家展示下实际上每一步有AI的加持，效率和效果上都有大幅提升。

二、 课题选择

1. 大方向的确定

首先，每个人在开题之前通常都会有一个大方向。但是，大方向往往显得较为宽泛，需要细化为具体的小方向。例如，如果你的大方向是“无人机下的视觉”，具体的小方向可以包括重建、检测、位姿估计、标定、小样本检测等。因此，进行细化是第一步。这个大方向对于研究生和博士生来说，都是比较容易的，大家在准备开题是，大都经过了一年的学习，自己想做什么方向应该有初步想法了。如果没有的话，可以借助ChatGPT进行一些头脑风暴，这个效率远比自己在电脑前琢磨快的多。可以使用如下指令：

1. 提供背景，让GPT给出建议

我是学计算机专业的，在准备开题报告，能结合近些年学术界对该行业的研究。推荐一些可能的研究方向吗？

2. 评估可行性，获取进一步建议

我对人工智能很感兴趣，但担心自己的能力不足，特别是在算法优化和实现上。你能提供一些入门建议和难度评估吗？

诸如以上内容，可以多次迭代帮助我们找到一些初步灵感，只是确定大的内容方向。当确定后，我们就要锁定具体的研究课题了。

2. 具体研究课题的锁定与调研

尤其对于研究生和博士生来说，研究课题需要是非常细分化的问题，这就要结合我们之前的调研以及已有工作成果来确定具体的研究方向，这一步实际上也和文献的初步调研相结合。ChatGPT可以帮助你更高效地进行这一步骤：

2.1 文献初步调研：

ChatGPT的知识往往会存在时效性问题，最先的GPT4-Latest版本知识更新到2023年9月，对于我们做基本的文献调研知识更新度是完全够的。但是我们也知道，GPT这样的大模型还是会存在幻觉问题的，你让它直接给你列出文献的详细信息，包括名称、作者、日期等，那往往会出现『无中生有』的情况，具体如何做更真实的文献调研，我们在后面文章会介绍方法。这里我们实际上还不需要具体的一字不差的文献资料，我们需要的是了解该行业的经典文章以及行业的发展趋势（对于行业经典内容，GPT准确率很高），去确定还有哪些工作是没有被完成的，或者已有工作有哪些点可以作为我们的研究课题。所以ChatGPT强大的知识总结能力，非常适合帮助我们完成这个任务。示例Prompt如下：

给出该领域的经典内容、发展趋势及面临的挑战：

我正在进行关于深度学习中的神经网络可解释性方面的文献调研，具体目标是了解该领域的经典文章、重要研究成果以及当前的发展趋势。请你帮助总结以下信息：1. 该研究领域的经典文献和关键论文，包括名称、作者和发表年份。
2. 领域内的重要概念、模型和算法。
3. 该领域近年来的重要研究进展和发展趋势。
4. 当前研究存在的主要问题和挑战，以及可能的研究方向。请提供尽量详细且准确的信息。

根据与GPT的反复对话，明确自己想了解的一些细分领域和这些领域的发展情况，当然如果想知道具体某一篇论文的内容，建议大家还是要去读原文，或者把文章送给GPT去总结效果更好。当我们选出大概的感兴趣的细分方向，就可以结合已有工作确定最终选题了。

2.2 结合已有工作确定课题

在开题这个阶段，大家一定都有了一些初步的工作积累，无论是专业课的大作业还是实验室的研究课题参与，甚至是一些实习经验，这些都是自己开题的先验背景知识，要把这些和我们的开题相结合起来，才能找到更适合自己的开题方向，这里我们就可以让GPT帮我们梳理下方案，给出个性化的开题内容。

结合自己的科研经历和该行业的文献，确定课题内容：

我当前正在准备我的开题报告，我的背景包括以下几个方面：
1. 专业课的大作业：完成了一个基于LSTM的时间序列预测模型，用于股票价格预测。
2. 实验室的研究课题参与：参与过一个关于图神经网络（GNN）在社交网络数据中节点分类的研究。
3. 实习经验：在一家金融科技公司实习，参与开发了一些金融数据的分析工具。结合这些经历和当前深度学习领域的发展，能否帮助我梳理一下潜在的研究方向，并提出一些具体的、个性化的课题内容？
特别是要考虑与时间序列预测、图神经网络以及金融数据分析相关的内容。

这个过程是需要反复交互的，不断的筛选和确认，去找到我们最终想要的课题。这也是GPT与搜索引擎的本质区别之一，它能够个性化的、教学式的和我们去讨论，直到达到我们想要的效果。当选完课题，我们就可以开始进行文献综述调研了，这里也是GPT非常擅长的方案。

三、 论文文献调研

1. 生成经典论文和发展脉络

首先，我们需要GPT生成该课题的经典论文列表和相关的发展脉络。通过适当的prompt，我们可以引导GPT提供精准的信息。

示例Prompt：

我正在进行关于【你的研究课题，例如：“基于Transformer的时间序列预测”】的文献调研。你能帮我生成一些关于这个课题的经典论文列表及其发展脉络吗？请包括每篇论文的名称、作者、发表年份和简要摘要，另外，如果可以的话，请按时间顺序说明该领域的发展脉络。

2. 针对细分主题进行深入调研

根据初步生成的经典论文列表和发展脉络，进一步细化你的研究方向，利用GPT深入调研具体的细分主题。

示例Prompt：

请基于之前列出的文献，再进一步调研“Informer在时间序列预测中的应用”的细分主题，提供相应的最新研究成果和具体应用场景。

3. 论文真实性确认

经过前面的多次交互，相信已经得到了一批论文的list以及简介了，最后一步也是不能忽略的，就是对这些工作要进行逐一的搜索确认，就算最强的GPT、Claude这样的模型，依然会存在幻觉问题，要保证论文的真实性我们要去搜索引擎上确认。

到这里开题确定和文献工作都已经搞定了，相当于前期的准备工作都已完成。我们可以具体的来写开题报告内容部分了，下一篇文章来讲解在研究内容、研究路线以及创新点上，GPT可以如何帮助我们更好的完成写作。

最后如果还有同学不知道如何使用GPT，这里推荐一个一站式AI平台，可以对比Claude、GPT、Gemini等不同模型效果，无需魔法国内直达。

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