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コース概要
NotebookLMの研究活用入門
- 主要機能と制限
- NotebookLMワークスペースの操作方法
- 研究に焦点を当てたAIインタラクションの理解
研究情報源の管理
- ドキュメントとデータセットのインポート
- 情報を効果的に整理する方法
- 複数情報源分析のために関連資料をリンクする
高度な総括技術
- 複数ドキュメントからの要約生成
- 重要なポイントとテーマの抽出
- パターンと関係性の識別
引用と参照管理
- 引用を自動で抽出する方法
- 参照データの構造化
- 学術執筆のために引用をエクスポートする
AI支援の知識整理
- AIを使用した概念マップの作成
- 洞察をフレームワークに整理する方法
- 研究構造の反復的な洗練
報告書と出力生成
- 研究要約と概要作成
- 比較マトリックスと構造化された洞察の生成
- 公開またはプレゼンテーション用の資料準備
協調的な研究ワークフロー
- ノートブックと洞察の共有
- チームでの共同総括
- 共有研究スペース間の一貫性維持
研究ガバナンスのベストプラクティス
- データの正確さと情報源の整合性を確保する方法
- 再利用可能な研究テンプレートの開発
- 組織的な知識基準の確立
まとめと次回ステップ
要求
- デジタル研究ワークフローの理解
- 学術または専門的な文献レビュープロセスの経験
- クラウドベースの生産性ツールに関する一般的な知識
対象者
- 総括と分析ワークフローの強化を希望する研究者
- 引用管理と情報源整理の効率化を希望する学術関係者
- 大規模な情報処理を最適化したい知識労働者
14 時間