O que começou em novembro de 2022 como um chatbot de conversação de uso geral, ChatGPT, provocou uma revolução generativa de IA cujo impacto continua a se desenrolar. Em um período de tempo notavelmente curto (especialmente quando comparado a marcos tecnológicos anteriores, como a invenção da IA generativa da imprensa, o telégrafo ou do telefone), passou da novidade à necessidade. Hoje, os setores que variam da educação à exploração espacial estão integrando essa tecnologia para aumentar a eficiência e otimizar os processos.
A pesquisa acadêmica é uma das áreas que tenho acompanhado e documentando de perto. Na verdade, atualmente estou finalizando um livro sobre o uso da IA em pesquisa acadêmica, onde abrango uma ampla variedade de ferramentas, estratégias e dicas práticas para ajudar os pesquisadores a aproveitar ao máximo esse campo emergente.
Dito isto, este put up é sobre um recurso muito específico e poderoso disponível em ChatGPT e Claude (talvez em outros chatbots, embora eu ainda não tenha verificado). É chamado Projetose, na minha opinião, é um dos recursos mais valiosos, mas subutilizados, para os pesquisadores.
Se você estiver usando o ChatGPT ou o Claude para apoiar seu trabalho acadêmico, e acredito que você deveria ser, entender como os projetos funcionam é essencial. A seguir, explicarei qual é o recurso dos projetos, o que ele pode fazer e por que isso pode mudar a maneira como você aborda sua pesquisa.
O que são projetos?
O Initiatives é um espaço de trabalho dedicado no ChatGPT e Claude, onde você pode fazer add de seus materiais de pesquisa (PDFs, documentos do Phrase, slides e assim por diante) e interagir com eles usando a IA. Pense nisso como criação de uma versão personalizada do ChatGPT ou Claude, que se baseia apenas nas fontes que você fornece. Todas as respostas, resumos e idéias que você recebe são fundamentados nesses materiais.
Atualmente, o Initiatives está disponível apenas para usuários pagos em ChatGPT e Claude!
Por que isso importa?
Primeiro, o uso de projetos reduz significativamente as probabilities de alucinar a IA. Como o chatbot é limitado a um conjunto específico de documentos que você carregou, ele não extrai informações de todo o conjunto de dados de treinamento ou tenta generalizar na net. Seu foco permanece estritamente nas fontes que você fornece. Essa restrição aumenta a precisão e a relevância.
Segundo, se você estiver trabalhando em uma revisão de literatura, que pode ser uma tarefa enorme, ter informações de AI diretamente dos papéis escolhidos é incrivelmente útil. Você pode fazer add de artigos, fazer perguntas direcionadas e receber respostas fundamentadas nesses textos.
Atualmente, o ChatGPT e o Claude Cap projetam 20 arquivos, o que eu acho que é mais do que suficiente. De fato, como mencionei em uma peça anterior sobre Notebooklmo número ultimate de documentos a serem enviados por projeto está entre 10 e 15. Vá além disso e você corre o risco de sobrecarregar o modelo, o que geralmente leva a saídas mais vagas ou menos precisas.
Agora, ao comparar projetos no ChatGPT e Claude com o Notebooklm, devo dizer que prefiro a implementação deste último. No Notebooklm, você pode escolher quais documentos específicos que deseja conversar em sua coleção. Essa flexibilidade torna a experiência mais focada e interativa.
Por outro lado, ChatGPT e Claude não permitem selecionar documentos individuais dentro de um projeto para interagir. Você pode fazer add de um único papel e conversar diretamente, mas depois de trabalhar em um projeto de vários documentos, não pode simplesmente alternar entre os papéis.
Há uma solução alternativa parcial: você pode especificar o artigo em que deseja que o chatbot se concentre referenciando seu título e autor dentro do seu immediate. Na minha experiência, porém, esse método é atingido ou miss. Nem sempre produz resultados precisos ou consistentes.
Portanto, se a precisão é importante, e geralmente faz em pesquisa, eu recomendo o add de um artigo de cada vez quando você precisar de interação focada. Isso oferece respostas mais limpas e confiáveis.
Maneiras de usar projetos em sua pesquisa
Aqui estão algumas maneiras práticas de maneiras que os projetos podem ajudá -lo em sua pesquisa acadêmica:
1. Lendo a literatura
Como mencionei anteriormente, o recurso de projetos é incrivelmente útil quando você está profundamente na sua revisão da literatura. Em vez de fazer malabarismos com vários PDFs, destacando bits aqui e ali e tentando acompanhar os argumentos recorrentes de argumentos recorrentes, você pode fazer o add dos papéis em um único projeto e deixar o chatbot assistir.
Peça para identificar os principais temas, resumir as descobertas, comparar metodologias ou até extrair argumentos recorrentes. Pela minha experiência, é como ter um assistente de pesquisa que leu todo o seu materials e está pronto para discuti -lo com você, sob demanda. Ele economiza tempo e oferece uma visão mais clara da paisagem intelectual em que você está trabalhando.
2. Referência cruzada
Os projetos também podem ser uma ferramenta poderosa quando se trata de referência cruzada. Se você está tentando rastrear quem disse o quê, ou rastrear como uma idéia específica evoluiu em diferentes papéis, a IA pode ajudá -lo a mapear isso. Com apenas alguns avisos direcionados, você pode pedir ao chatbot que informe quais autores discutiram um conceito específico ou como um termo foi usado entre os estudos.
Isso facilita rastrear argumentos, comparar evidências ou destacar mudanças sutis em como os tópicos são enquadrados. É uma maneira muito mais rápida e estruturada de fazer o que costumava levar horas de virar entre papéis.
3. Identificando lacunas de pesquisa
Um dos usos mais valiosos dos projetos, na minha opinião, é a capacidade de ajudar a identificar lacunas de pesquisa. Depois de enviar sua coleção de trabalhos, você pode instruir o chatbot a analisá -los para limitações, perguntas sem resposta ou áreas subexploradas.
O modelo pode analisar as discussões, conclusões e seções futuras de trabalho para destacar onde os próprios estudiosos apontaram lacunas ou até inferir onde podem ser necessárias uma investigação adicional. Isso não é um substituto para o pensamento crítico, é claro, mas oferece um sólido ponto de partida e, muitas vezes, alguns leads inesperados.
4. Refinando seu problema de pesquisa
Suponha que você já tenha uma pergunta de pesquisa em mente, mas você não tem certeza de quão unique ou relevante é. É aqui que os projetos podem intervir. Você pode fazer add de um conjunto de trabalhos relacionados ao seu tópico e pedir ao chatbot para digitalizar com que frequência o problema foi abordado, quais ângulos já foram explorados e se há espaço para uma nova tomada.
Ajuda a evitar o trabalho redundante e permite que você ajuste seu foco. Em alguns casos, pode até sugerir maneiras mais precisas de enquadrar sua pergunta ou apontá -lo para áreas adjacentes que oferecem mais potencial de pesquisa.
5 Desenvolvendo um entendimento diferenciado
Uma das coisas que eu pessoalmente acho mais úteis é usar projetos para aprofundar minha compreensão de conceitos complexos. Digamos que você esteja tentando entender como diferentes estudiosos definem e interpretam um certo termo teórico, “alfabetização digital”, por exemplo.
Você pode pedir ao chatbot para extrair todas as definições encontradas em seus papéis carregados, compará -los e explicar as distinções. Você também pode solicitar exemplos ou até solicitar para simplificar o idioma, para que seja mais fácil digerir.
6. Auto-avaliação e suggestions
Outra maneira inteligente de usar o recurso de projetos é a auto-avaliação. Depois de ler vários artigos, você pode pedir ao chatbot que você o questione sobre o que aprendeu. Instrua -o para gerar perguntas com base no conteúdo dos textos carregados e use -os como solicitações para testar sua compreensão.
Melhor ainda, você pode transformá -lo em uma conversa, pedir ao bot para desafiar seu entendimento, recuar suas respostas ou guiá -lo para peças que você pode ter esquecido. É uma forma de suggestions interativo que ajuda a reforçar seu conhecimento e destacar lacunas.
7. Gerando contra-argumentos
Você também pode usar projetos para ajudá-lo a pensar criticamente sobre o seu tópico, gerando contra-argumentos. Depois de enviar a literatura relevante, peça ao chatbot para identificar possíveis críticas, pontos de vista opostos ou interpretações alternativas que desafiam os principais argumentos apresentados.
Isso é especialmente útil quando você está se preparando para escrever uma discussão ou seção orientada a argumentos do seu artigo. Ele o treina para ver além da superfície do texto e considerar diferentes perspectivas, algo que muitas vezes é difícil de fazer quando você está profundamente concordando com o que está lendo.
Pensamentos finais
Os projetos são uma característica importante que todo pesquisador ou estudante de pós -graduação deve considerar seriamente usar. Ele oferece uma maneira focada e eficiente de gerenciar e interagir com seu materials de leitura, permitindo otimizar seu fluxo de trabalho em todas as etapas, desde a revisão da literatura e refine suas perguntas de pesquisa ao desenvolvimento de idéias mais profundas e perspectivas críticas. Se você já está usando Chatgpt Ou Claude, esse recurso está ali na ponta dos dedos e, na minha opinião, é uma das ferramentas mais práticas disponíveis para pesquisas acadêmicas atualmente. Não o negligencie.
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