Отклонить нельзя принять: публикация научной
статьи

14 - 30 июня Трек 1 (Light)

14 июня - 14 июля Трек 2 (Advanced)

О курсе:

Данный практико-ориентированный курс предназначен для молодых ученых, аспирантов, студентов магистратуры, которые хотели бы отточить свое мастерство в написании научных статей, в том числе в области искусственного интеллекта, больших данных и машинного обучения. Курс в большей степени ориентирован на тех, кто планирует писать статьи на английском языке, но может быть полезен и тем, кто подает статьи в русскоязычные журналы. В более частном случае (при наличии результатов исследования) данный курс может быть рассмотрен как тренинг при подготовке научной статьи для Международной научной конференции молодых ученых International Young Scientists Conference in Computational Science.

Мы рассмотрим основные этапы подачи и публикации научной статьи, участники получат практический навык поиска литературы различными методами, навыки оценки литературных обзоров и статей, узнают, как правильно представить результаты своего исследования, а также поймут основные причины отклонения научных статей рецензентами.

Курс организован в два блока: интенсивная неделя теории и практики, а также самостоятельная работа и вебинары для ответов на вопросы.

Занятия пройдут более эффективно при условии наличия драфта статьи, над которым участник сможет работать в ходе ДПО. Предполагается peer-review финальных вариантов  статей участниками. 

В программе предусмотрено два трека:

Трек 1 (Light): посещение лекций, практических занятий и вебинаров - для тех, у кого нет драфта статьи.

Трек 2 (Advanced): то же, что и Трек 1 + работа над проектом статьи и peer-review - для тех, у кого готов драфт статьи к началу курса.

Укажите Ваш выбор в графе "Комментарий". Можно сменить трек в ходе обучения, предварительно написав по почте. 

Ключевые даты:

Основные результаты обучения:

• – Понимание основ наукометрии, знание основных баз научных работ и индексов цитирования.
• – Знание основных правил научного цитирования и избежания плагиата, умение использовать научные работы для позиционирования и сравнения.
• – Умение структурировать и представлять основное содержание исследований в статьях, в том числе при диссиминации исследований в области ИИ, БД и МО. 
• –  Практический навык подачи статьи в научный журнал, понимание причин отклонения статей (на основе опыта редакторов журналов Procedia Computer Science, Journal of Computational Science).
• – Умение общаться с редакторами и рецензентами.
• – Подготовленная статья (Track Advanced)
•  

Длительность программы:

Программа рассчитана на 72 академических часа.

Форма обучения дистанционная

Документ об образовании:

После успешного обучения по данной программе выдается удостоверение о повышении квалификации установленного образца.

Программа курса:

ТЕМА 1. Введение в понятие наукометрии. Научные журналы. Структура научной статьи 

Введение в понятие наукометрических показателей. Основные базы научных работ и индексы цитирования. Структура статьи, формат IMRAD.

Тема 2. Правила научного цитирования. Как избежать плагиата? 

Плагиат: определение и примеры. Использование научных источников: понятие цитирования, стили цитирования, их особенности. Переработка текста: парафраз и обобщение, лайфхаки, примеры. Работа с менеджерами ссылок и системами управления библиографической информацией.

ТЕМА 3. Разделы Introduction и Literature Review: минимум деталей, максимум смысла 

Разделы Introduction и Literature Review: как написать лит. обзор, виды литературных обзоров и способы поиска литературы 

ТЕМА 4. Представление основного содержания исследований в статьях 

Структурирование и представление основного содержания исследований в статьях. Основные особенности, подходы и проблемы изложения методов, экспериментальных результатов и их интерпретации в контексте написания научной статьи, тезисов конференции. Типы статей и их "мессэджи", использование чужих работ для позиционирования и сравнения, описание методов и реализаций, экспериментальные исследования - количество и качество. Типовые ошибки изложения.

Тема 5. Название статьи, аннотация и ключевые слова. Как привлечь к себе внимание? 

Эффектное название статьи: на что обратить внимание. Аннотация как лицо вашей публикации. Ключевые слова как инструмент повышения visibility.

ТЕМА 6. Этапы подачи статьи в научный журнал 

Процесс подачи статьи в научный журнал: основные этапы. Чек-лист автора научной статьи: как проверить себя. Основные причины отклонения или принятия статей: опыт Young Scientists Conference in Computational Science. Peer review и основы рецензирования.

СПИКЕРЫ

Заместитель декана факультета цифровых трансформаций Университета ИТМО, приглашенный редактор спецвыпуска журнала Procedia Computer Science

Александра Климова

Член программного комитета International Conference on Computational Science (класс A в классификации CORE), редактор Journal of Computational Science (Q1), автор более 94 научных статей (индекс Хирша 12)

Сергей Ковальчук

В случае возникновения вопросов, пожалуйста, обращайтесь по e-mail: nccr.edu@itmo.ru 

Для того, чтобы стать участником данной образовательной программы, вам необходимо иметь доступ к личному кабинету на нашем сайте.

Если вы регистрировались там ранее, то заходите в свой аккаунт и выбирайте курс из списка предложенных вам бесплатных программ ДПО. Или регистрируйтесь в качестве нового участника.

ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ В ЛК