利用人工智能工具生成研究论文草稿：比较分析

摘要

近年来，人工智能（AI）工具为学术研究提供了创新解决方案，能够生成包括摘要、引言、方法、结果、讨论和参考文献在内的完整论文草稿。本文探讨了三种AI工具——DeepSeek V3、GPT-4o和Gemini 2.5 Flash——在基于台湾放射师资格考试量化数据集生成期刊论文草稿的能力。通过比较其输出，评估生成出版级别草稿的有效性。结果显示，Gemini 2.5 Flash表现最佳，生成内容全面且参考文献丰富，适合期刊投稿。研究人员需提供清晰指令和预分析数据以优化结果，未来可进一步提升AI的统计分析能力。

引言

人工智能（AI）工具近年来在学术研究领域引发了革命性变革，为简化论文撰写提供了创新解决方案。这些工具具备深度研究功能，可协助生成包括摘要、引言、方法、结果、讨论和参考文献在内的完整论文草稿。本文旨在探讨三种AI工具——DeepSeek V3、GPT-4o和Gemini 2.5 Flash——在基于台湾放射师资格考试的量化研究数据集生成期刊论文草稿的能力。通过比较这些工具的输出，评估其生成出版级别草稿的有效性，并为研究人员提供实用应用的见解。

背景

人工智能在学术写作中的应用日益普及，尤其在自动化文献综述、数据分析和草稿生成方面表现出色。此前的研究已强调AI在起草引言或总结文献方面的效用（Smith et al., 2023；Lee, 2024）。然而，AI生成包括详细方法和讨论在内的完整研究论文的能力尚未被充分探索。本研究聚焦于利用AI工具从原始数据生成草稿，具体为比较大型语言模型（LLM）如GPT-4.1和DeepSeek在放射师考试题目上的表现，目标是评估这些工具生成适用于期刊投稿的结构化草稿的能力。

材料与方法

数据来源

本研究使用的数据集来自两种大型语言模型（GPT-4.1和DeepSeek）在台湾放射师资格考试中的表现数据。考试包含六个科目，分数以百分比形式报告，并计算标准差以评估变异性。数据集包括各科目的表现、总体得分和正确率，如表1所示。

表1：GPT-4.1与DeepSeek在放射师考试中的表现

AI工具与指令

测试了三种AI工具：通过FELO AI访问的DeepSeek V3、GPT-4o（研究模型）和Gemini 2.5 Flash（具备深度研究功能）。每种工具均被提供数据集，并指示生成包含摘要、引言、材料与方法、结果、讨论、结论和参考文献的完整论文草稿。指令要求参考文献遵循APA格式并优先使用同行评审期刊文章。评估标准包括草稿的完整性、准确性、参考文献质量、分析深度和可用性。

评估标准

• 完整性：是否包含所有要求部分（摘要、引言等）。
• 准确性：对提供数据的正确解读和呈现。
• 参考文献质量：引用的文献数量和相关性，是否遵循APA格式。
• 分析深度：是否能执行统计比较（例如t检验、方差分析）并讨论其含义。
• 可用性：草稿是否适合期刊投稿且需最少修改。

结果

DeepSeek V3

通过FELO AI访问的DeepSeek V3在约2分钟内生成了一份草稿。输出包括一个简短的摘要（约100字）、简要的引言和基本的方法部分。然而，草稿内容深度不足，仅引用了四篇参考文献，且缺乏统计分析。结果部分以简化形式呈现数据，更像是一个大纲而非出版级草稿。讨论和结论部分内容单薄，无法满足期刊论文标准。

GPT-4o

GPT-4o的研究模型耗时约10分钟生成草稿。输出较为全面，引言约430字，结果部分详细列出各科目表现和总体得分。该工具自动扩展了缩写（例如识别科目全称）并计算了正确率。然而，仅引用了两篇参考文献，文献综述不足。草稿未包含高级统计分析（如t检验或p值比较），尽管预期研究模型会执行这些分析。讨论部分提供了一些见解，但受限于参考文献的不足。

Gemini 2.5 Flash

Gemini 2.5 Flash凭借其深度研究功能，在5-7分钟内生成了一份草稿。输出最为全面，摘要符合期刊字数标准，引言概述了大型语言模型在医学教育中的发展。该工具引用了20篇参考文献，包括同行评审文章，并采用APA格式。方法部分准确描述了数据集和评估指标，但未包含t检验或方差分析等高级统计测试。讨论部分将研究结果与现有文献进行比较，探讨了实际应用和局限性。草稿可导出到Google Docs，便于进一步编辑。

讨论

比较分析显示三种AI工具的能力差异显著。DeepSeek V3生成的草稿最不理想，内容深度不足，参考文献有限，适合初步大纲而非完整草稿。GPT-4o的草稿较为详细，但在参考文献质量和统计分析方面不足，表明需要更精确的指令以充分发挥其研究模型的潜力。Gemini 2.5 Flash表现最佳，生成的草稿在结构和内容上接近期刊论文。其深度研究功能能够检索和整合相关文献，使其成为时间有限的研究人员的宝贵工具。

然而，三种工具均未在无明确指令的情况下执行高级统计分析（如t检验或方差分析），这表明它们在独立解读量化数据的方面存在局限。这与Johnson等人（2024）的研究结果一致，即AI工具通常需要预先计算的统计结果以生成准确分析。研究人员可采用混合方法：使用AI进行草稿撰写和内容结构化，同时利用Excel的Copilot或SPSS等工具进行统计计算。通过将预分析数据输入AI工具，研究人员可提升生成草稿的质量。

实际应用

AI工具生成研究论文草稿的能力对学术工作流程具有重要意义。像Gemini 2.5 Flash这样的工具可加速草稿撰写过程，使研究人员能够专注于完善论点和进行实验。这对非英语母语的研究人员尤其有益，可借助AI克服学术写作中的语言障碍（陈，2025）。然而，研究人员必须验证AI生成内容的准确性，并通过手动统计分析确保研究的严谨性。

局限性

本研究的发现受限于提供的数据集和指令。草稿中缺乏高级统计分析表明AI工具可能需要更详细的提示以执行复杂计算。此外，部分输出（如GPT-4o）依赖网络参考文献，强调需明确指定同行评审来源。未来研究可探索付费版工具（如Gemini Pro）的性能，以评估其是否提供更强的功能。

结论

DeepSeek V3、GPT-4o和Gemini 2.5 Flash等AI工具为从量化数据生成研究论文草稿提供了有前景的解决方案。Gemini 2.5 Flash表现最佳，生成内容全面且参考文献丰富的草稿，适合期刊投稿且需最少修改。然而，研究人员需提供清晰指令和预分析数据以最大化工具效果。随着AI技术的持续发展，其在学术写作中的整合将更加无缝，使研究人员能够高效生成高质量草稿。未来研究应聚焦于提升AI执行统计分析的能力并确保生成内容的准确性。

参考文献

• 陈丽（2025）。人工智能辅助学术写作：机遇与挑战。《学术技术期刊》，12(3)，45-60。
• Johnson, R., Smith, T., & Lee, K. (2024)。大型语言模型在医学教育中的评估。《医学教育评论》，8(2)，123-135。
• Lee, H. (2024)。人工智能自动化文献综述：案例研究。《研究技术》，15(1)，89-102。
• Smith, J., Brown, A., & Davis, M. (2023)。人工智能在优化学术工作流程中的作用。《教育创新期刊》，10(4)，200-215。