如何规划研究论文:问题、假设、提纲
大多数指南会告诉你先选一个主题,研究它,然后列出提纲,这说法没错,但并不太有用。这里用一个真实例子把同样的建议完整展开,从一个模糊想法到一份完成的提纲,包括它何时分化为假设或论题陈述。
撰写研究论文时浪费的大部分时间,往往就浪费在这里,在我们甚至打开资料之前。一个顶部写着“Working Title”的空白文档不是计划。知道如何规划一篇研究论文,意味着把那个大致领域转化为三个具体内容,按顺序依次是,一个问题,一个你可以为之辩护或检验的答案,以及一种把读者从前者带到后者的结构。我们可能想研究社交媒体和学生注意力。但一个大致领域并不是你可以围绕它进行检验、论证或组织论文的东西。在没有准备好这三样东西的情况下做这一切,都是浪费时间。
关于这一阶段的每一份指南都会告诉你先选一个主题,再做一些研究,然后列出提纲,这话没错,但单独看几乎没有用。真正决定成败的是,每一步是否真的有助于缩小前一步的范围,这决定了一个可行的计划和一个在第三周停滞的计划之间的差别。主题不是问题。问题也不会自动变成假设。假设和论题陈述承担不同的任务,而一篇论文通常只需要其中一种。
下面这篇文章将详细带你了解一个主题,社交媒体使用和学生注意力,从它最初只是一个想法开始,一直到形成一个完整的提纲。我们会准确展示它如何分化为一个带有假设的实证版本,以及一个带有论题陈述的论证版本。我们不会讨论更狭窄的问题,例如如何写标题或去哪里找资料。以下内容始终停留在整个序列的层面,逐步做出每一个决定。
将一个宽泛主题转化为研究问题
你首先应该做的是,把你的主题写成一个完整句子,并在句子中留出一个空缺,而不是写成一个名词短语。社交媒体和注意力只是一个标签。每日社交媒体使用是否会影响大学生的持续注意力时长,这句话指出了一个人群、一个可以测量的变量,以及一个结果,这正是它之所以可以回答,而不只是有趣可想的原因。
并非每一个可以回答的问题都值得投入一个学期的工作。研究者使用一个五部分检查,简称 FINER,用来区分一个可行的问题和一个只是听起来可行的问题。该框架由 Hulley 及其同事为临床研究提出,但它同样适用于任何实证主题。
| 标准 | 它在询问什么 | 应用到我们的示例 |
|---|---|---|
| 可行 | 你是否 वास्तव上能够获得所需的参与者、时间和访问权限 | 大学生和注意力任务都现实可行,便于招募和实施 |
| 有趣 | 答案对你、你的导师或你的领域是否重要 | 注意力和屏幕使用习惯目前是教育研究中的现实关注点 |
| 新颖 | 它是在确认、扩展还是挑战已经发表的内容,而不是重复它 | 现有研究大多关注总屏幕时间,而不是特指社交媒体 |
| 合乎伦理 | 伦理委员会是否会批准你将如何研究它 | 自我报告的使用情况和标准注意力任务不会引发重大担忧 |
| 相关 | 它是否与一个真实的理论或实践问题相关联 | 它直接关联到大学如何看待数字福祉政策 |
在你真正决定采用之前,先用 a research question generator 对草拟的问题做一次检查,效果相同但更快,它会标出问题是否过于宽泛而无法完成,或者过于狭窄而没有意义。一旦你已经深入查阅了三份来源,任何一种失败都会让你损失数周而无法挽回。
你实际上在问哪一种问题?
大多数研究问题都属于三种形式之一, 描述性、比较性或关系性。知道你在问哪一种问题,决定了什么样的证据才算得上是答案。同一个起始主题可以被表述为这三种中的任何一种,而每个版本都会把你引向不同的研究设计。
- 描述性:大学生每天花多少时间在社交媒体上,这只需要测量,不需要比较组
- 比较性:一年级和毕业班学生在每天使用社交媒体方面是否不同,这需要以相同方式测量两个组
- 关系性:大学生每天使用社交媒体是否会影响持续注意力时长,这需要一个测量结果,并将其与您正在研究的变量联系起来
健康和护理研究也有自己版本的这种思路,它基于一个五部分公式,称为 PICOT, 即 population, intervention, comparison, outcome, and time。我们的例子翻译成 PICOT 后是这样表述的:在一年级学生中,高水平的每日社交媒体使用,与低水平使用相比,是否会在一个学期内影响持续注意力得分。该方法为研究者提供了一个内置系统,用于识别应包含哪些部分。
如何规划研究论文:研究问题还是假设?
研究问题保持开放。假设则将其收束为一个具体、可检验的预测,并且是在您收集任何一个数据点之前提出的。这就是实际差别:'社交媒体使用是否影响注意力' 是一个任何人都可以从多个方向加以研究的问题,而 '每天使用社交媒体超过三小时的学生,其注意力时长短于每天使用少于一小时的学生' 则是一个您的数据只能支持或不能支持的主张。
每个可检验的假设都成对出现。第一个,通常写作 Ha,是您刚刚提出的预测。在这里,它表示更高强度的使用会导致更短的注意力时长。第二个,通常称为零假设,并写作 H0,是您的预测必须击败的、平淡的默认立场。它表示高使用者和低使用者之间的注意力时长没有差异。关键一点是,您的统计检验并不是为了直接证明您的预测,而是为了拒绝或未能拒绝它必须击败的那个平淡默认立场。
同时写出这对中的两半,而不只是你预期会找到的那一半,这正是 a hypothesis generator 通过明确要求结果变量和比较对象而迫使你去做的事。跳过零假设这一半,是审稿人在早期提案中经常指出的一个常见缺口。
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如果你的论文没有假设怎么办?
许多扎实的研究论文根本不检验假设。文献综述、政策分析或论证性论文,都是围绕论题陈述来组织的,也就是一种你用证据来论证、而不是用数据来检验的主张。两种工具解决的是不同问题,而之所以有些论文看起来像是在试图证明某件事,正是因为它们误用了本来并不是为证明假设而设计的工具。
但假设你把同一个起始主题转向这种论证方向:尽管社交媒体使用常被归咎于缩短学生的注意力持续时间,睡眠干扰和总体屏幕使用时间更能解释这一模式,这一点对大学如何设计数字福祉政策很重要。这是一个立场,不是一个预测。它可能是错的,也可以被反驳,后面的每一段都存在于此,目的在于用来源而不是用你自己的数据来为它辩护。
A thesis statement generator 在这里所做的工作,与假设检查在实证研究中所做的工作相同, 它不会允许你提交一个主题句、一个事实,或者一个伪装成主张的问题,因为这三者在读者试图反驳它们之前都像是论题陈述,而一旦读者尝试反驳,就会发现没有任何可供回应之处。
在拟定提纲之前先找到来源
在你还不知道文献实际上说了什么之前就先写好的提纲,往往会在真正的来源出现时立刻崩塌。应当从你已经信任的两三篇论文倒推,这些论文是在你的领域中被广泛引用的,而不是从一个空白的检索框开始搜索。
- 整理每篇锚定论文的参考文献列表,并标记哪些来源在不止一篇论文中出现,因为跨论文重复出现大致可以作为某一来源在该领域真实分量的代理指标
- 使用数据库的被引功能,从每篇锚定论文向前追踪到建立在其基础上的更新研究
- 当新的检索结果大多只是返回你已经找到的论文时,就停止继续添加来源,因为这是真实信号,而不是提高产出的技巧
- 在进行过程中,为每个来源实际主张的内容保留一行备注,因为在提纲截止前一晚重读二十篇摘要,正是大多数引文错误开始出现的地方
你实际上如何为研究论文拟定提纲?
实证论文的提纲遵循论证的结构,而不是你想到各部分的先后顺序,这正是essay outline generator在你输入研究问题和假设后能够自动加以约束的内容。在我们示例的假设版本中,这意味着四个部分,每一部分都回答读者实际会提出的一个不同问题。
| Section | What it has to do |
|---|---|
| Introduction | 按此顺序说明现有研究中的空缺,然后给出研究问题和假设 |
| Methods | 足够详细地描述参与者、注意力持续时间如何测量,以及研究程序,以便他人重复 |
| Results | 报告数据显示了什么,包括使假设复杂化的发现,而不仅仅是支持假设的发现 |
| Discussion | 解释结果意味着什么,指出其局限,并说明它没有显示什么 |
如果你搜索 APA 提纲格式,你在网上找到的大多数内容实际上是在描述 APA 对成稿的标题规则,五个层级,每个层级都有各自的粗体、斜体和居中组合,而不是你事先草拟的带编号提纲。APA 自己的写作指南明确指出,最终论文中的标题根本不应标注任何数字或字母。你可以使用任何有编号或字母的系统来帮助规划,只是不要把这些编号带入正文稿件本身。
最后写标题
标题通常是在提纲之前写的,但应当最后写。它也很可能会承诺一篇你尚未写出的论文。要确保它比你认为需要的更短。一项被广泛引用的分析研究了 2007 年至 2013 年间发表的被引用次数最多的论文,发现发表较短标题的期刊每篇论文获得的引用更多,这种关系在整个时期都成立,尽管在后期于单篇论文层面有所减弱。
标题生成器可以在你写出一个标题所需的时间内,从你的研究发现中生成十几个候选标题,这样做的价值,与其说在于最终措辞,不如说在于在你选出最准确的一个之前,先以十几种不同方式呈现你自己论文的贡献。
上述每个阶段都在别处有详细讨论。撰写研究问题、研究问题的类型以及研究问题与假设之间的区别各有一页,此外还有如何撰写零假设和备择假设,以及针对临床工作中的PICOT 问题示例。在起草方面,还有关于研究论文的论点陈述、好的研究标题、研究论文提纲、APA 提纲格式以及为文献综述寻找资料来源的文章。
规划以提纲结束,起草从那里开始。起草也有可能出错, 你会写出一份比原本预期更生硬的初稿。专为学术写作打造的 AI humanizer是用于后期阶段的工具,现在了解它是值得的,这样你就不会在手头还没有任何值得修改的内容之前就去使用它。
Frequently Asked Questions
研究问题保持开放和探索性,询问两件事之间可能存在什么关系。假设是你在收集数据之前提出的单一、具体、可检验的预测,同时还有它的相反命题,即零假设。你先写问题,然后在明确自己要测量什么之后,再把它缩小为假设。
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