免费研究问题生成器 围绕你实际能够研究的内容来构建

通常有三点, 它始终聚焦于一个构念，并说明一个人群或情境, 它在你实际能够收集到的证据范围内可以回答, 而且值得回答，因为没有人已经把它定论，并且除了你之外还有人关心结果。这第三点就是为什么这个工具会直接询问你的可及性和约束。研究者常把这概括为 FINER 清单, feasible, interesting, novel, ethical, relevant。

描述性问题用于确定正在发生什么, 比如比率、模式、特征。比较性问题用于询问不同群体、情境或时间段之间有何差异。因果性问题用于询问一件事是否会引起另一件事的变化，并且需要能够支持这一主张的研究设计。探索性问题用于描绘尚无人开拓的领域，通常通过定性方法进行。该工具会按类型标注其 6 个输出中的每一个，因为将因果性问题与仅有访谈数据相配，是一种在提交提案前发现要比提交后发现便宜得多的不匹配。

研究问题是在任何证据存在之前提出的问题。假设是在问题属于定量性质且已有可用于检验的设计时，对答案作出的具体、可检验预测。论文陈述是在证据收集之后提出并加以论证的主张，在论证性论文中比在实证研究中更常见。顺序很重要, 先有问题, 只有在研究设计需要时才在之后提出假设, 最后才是论文陈述, 也就是在有可辩护内容之后。

通常的形式是一个主问题加上两个到四个子问题来展开。如果需要更多，通常说明项目还没有充分收窄。对于本科或单学期作业来说，一个范围明确的问题往往比一组问题更合适。如果生成的两个备选项都确实有吸引力，那就是一个值得与导师讨论的范围界定决定，而将每个选项按类型标注，会让这场讨论有具体依据。

是的，只要输入同时描述两条线索即可，也就是你能够获得的定量数据或测量，以及你希望与之并行的定性角度，例如访谈、开放式回答、观察。6 个问题仍会按 4 种基础类型来标注，而混合方法项目通常会在“定量类型”与“探索性类型”之间做出组合选择，因此请在这 6 个问题中寻找这种配对，而不要期待一个单独的合并问题同时覆盖两条线索。

它会被发送到我们的服务器，并且只使用一次来生成这六个问题。整个生命周期就是这样。

三项内容, 主题以及你真正对它感兴趣的原因, 你能够获取的证据, 比如数据集、访谈对象、档案记录、调查的可能覆盖范围, 以及你的实际限制, 比如一个学期、字数限制、没有研究团队的情况下工作。正是这些限制把一个泛泛的问题变成一个可回答的问题；如果你的实际获取条件无法支持某个问题，那样的提案在第一次与导师讨论时就不会成立。

把它们当作强有力的初稿处理，最终措辞仍将到来。提案问题会让你承诺一种设计、一个样本以及一个分析计划，而这些决定属于你和你的导师，生成器不会参与其中。此工具缩短的是通往一份结构良好的候选短名单的距离，选择、缩小范围与辩护仍然是研究者的工作，正如应当如此。