科研训练基础

课程信息

课程名称／课程号	适用范围与修读要求
科研训练基础 ENER2011M	储能普通班 · 26级 实践课程 · 实践必修 车辆 · 26级 专业选修 慧能 · 25级及以前 实践课程 · 实践必修

课程简介

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本课程面向工科本科低年级学生，围绕立德树人根本任务和拔尖创新人才培养要求，促使“会读书的人”成为“会创造的人”，旨在帮助学生完成从“会学习”到“会研究”的能力跃迁。通过科研伦理、信息检索、实验安全、数据分析、学术表达、AI赋能与科研思维实践等训练，培养科研规范意识与创新思维，具备进入实验室和科研项目的基本能力，为后续创新训练（如大创、SRTP、科研助理）奠定基础。

来源：教务网。

课程内容

分数构成

采用形成性评价与终结性评价相结合的综合考核机制：

考核项目	权重%	考核形式
课程作业与课堂参与	30	文献检索报告、小测验、课堂讨论
小组课堂展示	30	文献综述、小组汇报
实际科研实践成果	40	项目计划书、实验记录与最终展示

课程大纲

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七大模块内容	16周课程安排	主要内容	教学形式/思政元素
一、科研导论	第1-2周：科研导论、伦理	科研与国家发展战略；科研诚信与学术规范；引用规范与知识产权基础；科研精神与科学家榜样教育	课程思政：案例讨论“科研不端的代价”。 可结合国内外真实案例，如“韩春雨事件”“STAP细胞事件”，引导学生小组讨论科研责任与社会影响。
二、文献检索与管理	第3-4周：文献检索与管理	学术数据库类型与检索逻辑；检索式构建；文献管理工具；引文格式与参考文献规范；文献综述写作入门	小组任务：撰写mini文献综述
三、实验安全与仪器基础	第5-6周：实验安全与仪器	实验室安全教育；常用仪器认知与使用规范；实验前准备；实验设计原则	课堂活动：实验室参观与安全测验。结合虚拟仿真资源（教育部虚拟仿真中心、化学实验室安全虚拟仿真平台），让学生在无风险环境中进行“危险辨识”演练。
四、科研数据记录与分析	第7-8周：数据记录与分析	科研数据类型与记录规范；实验记录本书写规范；数据整理；统计分析；数据可视化；数据存档与科研数据管理	课堂活动：要求学生以小组为单位，模拟一次实验记录、Excel数据整理、Origin绘图、汇报展示的完整流程。 思政元素：从数据入手，强调科研诚信
五、学术表达与汇报	第9-10周：学术表达	科研汇报三要素; 项目申请书撰写要点; PPT演示与答辩技巧; 学术海报设计原则	课堂活动：模拟科研汇报与同行互评
六、AI赋能科研	第11-12周：AI检索与论文改写	AI工具生态; 文献生成与润色; AI伦理与边界	课程思政：案例讨论“AI写作是否是学术不端？”（引导学生形成正确认知） 结合案例讲解“AI助力科研但不替代思考”的边界，例如：AI文献综述生成vs.人类研究假设建立的差异。
七、科研思维与项目实践	第13-16周：科研思维与项目实践	科学问题的提出与假设; 小型科研训练项目设计与展示; 项目管理与团队合作; 从课程到科研的过渡	课堂活动：让学生以SRTP/大创/其它比赛等申请为原型，从选题、立项、分工、经费预算、成果展示全流程完成一次实际科研项目。