【AI大模型辅助笔记整理、框架图制作与院校考情分析技巧】

今天为有考研等备考需求的朋友们带来一项“革命性”的备考技巧 —— 借助 Deep seek、kimi、豆包、元宝、通义等AI 大模型，可减少 80% 的低水平重复学习行为。
 
特别是文学、新传、法学、哲学等文科类的考试内容，通过 AI 智能辅助，我们能高效完成基础笔记整理、知识框架图构建、院校考情分析等耗时任务，将机械性劳动转化为智能化产出，具体步骤可参考图片内容。
 
🌟在学习智能化整理笔记、框架图之前，我们需要先掌握提示词写作的基本方法。（图2）
 
以整理笔记为例，我们至少要做到以下几点：明确 AI 的角色，比如设定其为知识整理者；确定笔记整理的详细程度；提供原始素材；对输出的字数和格式加以限制 。
 
若你使用的是纸质版教材，可直接通过大模型软件的拍照功能对教材对应章节进行拍摄，并通过精准的提示词引导 AI 实现知识整理目标。（图3）
 
例如：“作为一名知识整理者，请把材料中关于「第一节 古代的传播智慧」的内容，按照目录顺序，根据一定的知识结构，整理成600字的知识总结。”（图4）
 
🌟个人总结出的软件使用便利度（图5）

纸质教材：kimi+wps/word（可以直接拍照上传20张图片）
电子版教材：豆包/通义+wps/word（AI阅读功能单次可处理20w字文本）
 
🌟制作框架图时，需首先明确内容的详略程度，并审慎选择逻辑结构 —— 是遵循书籍原有目录，还是根据知识体系重新梳理。（图6）
 
输出结果需要结合自己读书的体会进行改写，所以更推荐输出Markdown 格式后复制到幕布、xmind等框架图软件，大纲可以直接转换为导图，方便后续调整。（图7）
 
🌟考研真题分析意味着我们找到备考中的针对性通常而言，院校考情分析需涵盖以下核心维度（图8）：

1. 目标院校考纲解析

2. 历年真题命题研究

3. 官方指定参考书目梳理
 
在具体分析中，首先需将考研真题与考纲、参考书目进行比对。对于考纲和参考书目范围内的题目，需统计各书籍的分值占比，从而明确备考重点；若存在超纲内容，则要评估其在总分中的权重，并深入剖析这类题目的命题方向，以便后续针对性地开展专题突破。
 
基于这一分析逻辑，我们可以针对性地设计提示词，引导 AI 高效完成考情梳理，为备考策略提供数据支撑。
 
例如：作为一名新闻传播学教授/考研试卷出题人，请把下方浙江传媒学院新闻与传播2025年的考研真题，结合参考书的目录与内容对应到相关参考书下方，如果相关题目参考书并不能覆盖或出现在核心期刊前沿论文中，请单独归类成一定的专题，以书籍或专题为第一列，绘制成表格，并标注每一板块涉及的分值，形成考情分析。（图9、图10）
 
后续学习还有很多AIGC辅助的高效技巧会慢慢分享给大家。

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