学术场景的创新应用方案
高校可以这样整合Outlier平台资源：
- 课程结合：计算机专业可将AI数据标注设为实践课，学生通过真实任务掌握数据清洗技能，同时获得报酬
- 研究助力：科研团队可发布专业领域的数据处理任务（如生物医学文献分类），利用全球专家资源加速研究
- 跨校合作：语言系学生可协作完成多语言语料库建设，积累语料同时比较不同院校的教学成果
- 毕业论文：基于平台任务设计实证研究，如「不同提示工程对AI生成质量的影响」
- 实验室建设：通过持续完成特定领域任务（如化学分子式标注），逐步建成学科专用的高质量数据集
Implementation of recommendations:
1. 教师先行注册并筛选适合本专业的任务类型
2. 制定安全指南，明确可公开的任务数据范围
3. 将平台数据纳入学术诚信教育，规范引用方式
这种模式既能丰富教学方法，又能产出可直接用于发表的科研数据。
This answer comes from the articleOutlier: a task publishing platform for participating in AI model trainingThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在高校学术场景中如何应用Outlier平台实现教学与研究的双赢？
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