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第(di)三类是以发表为(wei)中心的评价体系。其问题在于：作品本身价值被忽视，学术评价聚焦在发表上，不关(guan)心作者(zhe)水平与作品质量，只看发表在(zai)何处、发了几篇。“AI科学家”生成的论文也能通(tong)过评审而发表，作品进一步贬值。另(ling)外有的单位只统计传统纸(zhi)质期刊论文，而不(bu)统计在权威网络平(ping)台发表的文(wen)章，与网络化、智能化时代脱节。这是作者-作品-发表关系的颠倒。

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2、上完第一节课后，沈杨觉得，《AI与历史学》课程未能达到他的预期，也不能将责任归咎于老师。“老师在课堂上也非常坦率地表示😠，人工智能对他来说是‘一个完全陌生的领域’。”在老师上课的PPT里😻，课程老师列出了先修要求，建议学生同时具备历史学研究方法和计算机科学基础😻，尤其是编程和数据分析的基本技能🍉🧅。