SSCI-2024新课_SSCI/SCI论文成功发表之道-当偏最小二乘法(PLS)遇见AI

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在这个信息爆炸的时代，科研工作者们面临着海量数据的挑战和复杂的分析任务。为了深入探究现象背后的机制，他们需要掌握强大的统计分析工具。而偏最小平方法（PLS）作为一种广泛应用于社会科学、管理学、市场学等领域的统计方法，为科研工作者们提供了有力的支持。

然而，传统的PLS方法在处理复杂模型和大规模数据时可能会遇到一些困难。为了解决这些问题，我们引入了生成式人工智能（Generative AI）的强大能力。通过结合PLS和Generative AI，我们能够更好地处理复杂模型和大规模数据，提高研究的灵活性和创造力。

基于最新版SmartPLS4.0与人工智能

2024年SSCI系列课程新课-当偏最小二乘法(PLS)遇见AI

与大家一起分享SSCI/SCI论文成功发表之道

本课程将带您探索偏最小平方法(PLS)与生成式人工智能（Generative AI）之间的令人振奋的交汇处。

在课程中，我们将围绕成功发表SSCI/SCI论文这一核心目标，融合讲授Partial Least Squares统计分析方法与高水平论文写作技巧。你将学习如何运用PLS方法检验理论模型，以及根据分析结果撰写方法论与结果报告部分。我们还将提供大量成功发表的SSCI/SCI论文案例，分析论文框架结构与撰写要点。

此外，本课程通过GenerativeAI，以提高研究的灵活性和创造力。我们将重点介绍基于大规模语言模型的生成式写作助手(如GPT系列)在学术写作应用中的优势与可能性，包括文献综述、段落扩展、逻辑梳理、论证丰富等。学员将学习合理有效地与写作助手“对话”，将其转化为可能的写作内容参考。

课程信息：

培训时长：18小时

培训地点：在线学习，提供配套资料及授课老师答疑

授课嘉宾：

陈世智老师，现任台湾高雄科技大学资讯管理系教授。台湾交通大学管理博士与大同大学资讯工程研究所双博士学位。

陈老师近年内发表超过60 篇SSCI/SCI篇国际期刊；论文总被引次数超过4800次；连续三年获得史丹佛大学全球前 2% 顶尖科学家排行榜；共发表26篇国际研讨会论文，其中4篇得到BestPaper Award（最佳论文奖）；曾担任超过20个SSCI/SCI期刊的审稿人；论文总被引次数超过4800次；曾主持超过15个科研与产学项目。

开设SSCI/SCI写作发表课程以来，不止课程受到了广泛好评，也成功帮助多名学员成功发表SSCI/SCI论文！

课程大纲：

6小时:

1. 偏最小二乘法(Partial least squares, PLS) 基本概念与应用

2. SmartPLS 4.0软件的安装与操作

3. SmartPLS 4.0 应用于传统迴归分析 (Regression analysis)

4. PLS与研究模型的设定

5. PLS的二阶段模型检验

  5.1 Outer model analysis (外模型的评估)

  5.2 构面效度 (Construct validity)

  5.3 区分效度 (Discriminant validity)

  5.4 模型拟合度 (Model fit)

  5.5 Inner model analysis (内模型的评估)

  5.6 路径系数的评估

  5.7 R方 (R-square)

  5.8 Blindfolding与Q方 (Q-square)

6小时:

1. 中介效果(Mediation effect) 的评估

  1.1 间接效果 (Indirect effect) 的评估

  1.2 中介效果的型态与评估

2. 调节效果(Moderation effect)的 型态与评估

  2.1 多群组比较 (Multi-group analysis) 的调节效果的设定与评估

  2.2 连续变量型态的调节效果的设定与评估

3. 形成式构面(Formative construct) 的范例评估

4. 二阶构面(Second-order) 的设定与评估

5. Finite Mixture Segmentation与Prediction-oriented Segmentation功能与范例展示

6. PLSpredict功能与范例展示

6小时:

1. Importance-Performance MapAnalysis (IPMA)

2. 控制变量(Control variable) 的设定与评估

3. 已发表的SSCI期刊与PLS应用实例

4. 经典PLS文章分享

5. 人工智能 (AI) 是否能协助产生写作素材?

6. 生成式AI人工智能协作的工具介绍

7. 量化分析与写作素材有关的prompt与范例

8. AI 应用在学术写作上的原则与讨论

加入本课程，开启一场统计与智能融合的学术冒险，将您的科研想法推向新的高峰！

课程费用：（提供电子版发票，通知及结业证书）

前两天：2400元/2200元(学生优惠价仅限全日制本科及硕士在读)

第三天：1200元/ 1000元(学生优惠价仅限全日制本科及硕士在读)

三天联报：3600元/3200元(学生优惠价仅限全日制本科及硕士在读)

课程优惠：

经管之家学术培训老学员九折优惠；

折扣优惠与学生价均不叠加使用。

报名链接：

前两天：https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1926

第三天：https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1927

三天联报：https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1925

咨询及试听请联系：

尹老师

电话：13321178792

QQ：42884447

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关键词：偏最小二乘法 最小二乘法 偏最小二乘 SCI论文 SSCI

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