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2024春季SSCI专场_基于最新版SmartPLS 4.0与AI

经管之家 · 公众号 · · 2024-02-20 13:01

正文

SmartPLS是一种偏最小二乘法，在SSCI论文中常被用于构建结构方程模型（SEM）和路径分析，以探究复杂的数据关系和因果关系。

在SSCI的发表中，使用SmartPLS分析方法可以提供更深入、更精确的分析结果，从而增加论文的创新性和说服力。这有助于提高论文的质量和水平，增加被引用和引用的机会，从而提升论文在学术界的影响力和地位。

随着社会科学研究的不断深入和发展，越来越多的研究者开始关注复杂数据关系和因果关系的探究。SmartPLS作为一种有效的分析工具，可以帮助研究者更好地理解和解释这些关系。因此，SmartPLS在SSCI中的应用在2024会继续得到重视和发展。

需要注意的是，使用SmartPLS等统计方法时，需要遵循一定的步骤和规范，以确保分析的准确性和可靠性。此外，对于不同类型的数据和问题，可能需要选择不同的统计方法进行分析。因此，在进行SSCI论文写作和发表时，建议提前向相关领域的专家学习及交流，以获得更准确的指导和建议。

同时，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，需要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，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SmartPLS 4.0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

~探索PLS与AI之间的令人振奋的交汇处

课程将围绕成功发表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，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。

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！

课程信息

培训时间：2024年3月29-31日（三天）

授课安排：9:00-12:00；14:00-17:00；答疑

培训地点：远程直播，提供录播回放

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Best Paper 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

D1：

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)