Друзья, как и обещала, анонсирую важную встречу! Приглашаю вас на бесплатный вебинар по...
Друзья, как и обещала, анонсирую важную встречу! Приглашаю вас на бесплатный вебинар по вашим запросам. Тема: «Обзор литературы в диссертации: ошибки, решения, ИИ» 📆 24 сентября, 19:00 мск, онлайн. (поставьте напоминание, чтобы не пропустить)). Ко мне регулярно приходят вопросы именно по обзору литературы: как его выстроить, сколько источников нужно, что делать, если руководитель говорит «мало литературы», а времени вчитываться нет, как работать с ИИ и не попасть впросак с вымышленными источниками. Вы не раз писали, что нужен отдельный большой эфир по этой теме. Он готов — приходите.❤️ Кому точно нужно быть ⬇️ Знакомо? Читаете аннотации, а не статьи, потому что «нет времени вчитываться». Берёте чужой обзор и пытаетесь «переставить абзацы» под свою тему. В тексте много цитат, но не видно вашей научной позиции. Ссылки есть, а на вопрос «что именно сделал этот автор?» ответить сложно. На кафедре просят раскрыть конкретную работу — и становится неловко. ИИ пишет быстро, но есть страх, что он придумает несуществующие источники. Обзор разрастается, а связи с темой, целью и задачами диссертации — нет. Обзор литературы часто становится тем местом, где диссертация начинает буксовать: вроде бы всё написано, а на защите или на кафедре возникают вопросы, на которые сложно ответить.📜На вебинаре мы с вами разберём: 4 ошибки, которые чаще всего разрушают обзор литературы: обзор без реального чтения, чужие формулировки вместо своей позиции, обзор ради объёма, неготовность обсуждать источники на кафедре. 4 решения, которые делают обзор научным: построение от исследовательской задачи, сбор материала по смысловым линиям, аналитика вместо хроники, минимальный рабочий алгоритм аспиранта. Где ИИ реально помогает, а где создаёт академические риски: какие задачи можно доверить нейросети, какие — нельзя, как использовать промпты для сравнения авторов, структуры, таблиц и проверки текста, как не сослаться на вымышленный источник. Как всегда на моих вебинарах — не просто теория, а рабочий алгоритм: 4 ошибки → 4 решения → безопасное использование ИИ → 4 чек-листа для самопроверки. 🎁Вот эти чек-листы (только для участников эфира): ✔️Чек-лист по написанию обзора литературы. ✔️Чек-лист по промптам для работы с ИИ. ✔️Чек-лист готовности к кафедральному обсуждению обзора. ✔️Чек-лист связи обзора с темой, целью, задачами и научным дефицитом. Дополнительно — шаблон таблицы, примеры аналитических связок и запись вебинара на несколько дней. 🎁 И отдельно: всем, кто зарегистрируется на вебинар, еще один мой подарок: Чек-лист «10 ошибок аспиранта — минимизируем риски». Он поможет сразу посмотреть на свою работу под другим углом и увидеть, где вы, возможно, уже наступаете на типичные грабли. Друзья, если вы хотите превратить главу 1 из формального пересказа в сильную часть диссертации и не провалиться на кафедральном обсуждении, — приходите. Будем разбирать реальные ситуации и делать обзор литературы рабочим инструментом, а не «обязательной главой». ➡️🔗Записаться на вебинар и забрать подарок