今天听了不少同学的开题报告,注意到一个令人很无奈的现象:题报告的章节设计很有意思,里面什么都有,就是没有“研究问题”。但是作为评委的一员,我第一眼想看到的就是“研究问题”这一个小节。可是终究没人满足我这个小小的愿望。可能大家很难想象到,当看到有谁专门写“研究问题”这样一小节时,我心里有多么地感激。索性今天自己设计一个开题报告模板
开题报告实际上就是一份研究计划书(research proposal),它最核心的内容是展示给读者拟解决的研究问题和解决问题的思路或具体步骤。对经验研究来说,它是正式收集数据之前,研究者对研究所作的总体设计或规划,就像是建筑施工企业在盖楼前需要拿到的施工图一样。我们先看一篇论文发表的过程:
开题报告处于第一阶段,但是也是最关键的一个阶段,即让评审人相信,我将要做的研究是高质量的。
似乎很熟悉啊?是的,就是我们前面提到过的科研三角模型。那怎么才能让评审人相信将要开展的研究是高质量的呢?那就做些事情,让他们相信图上的三个前提都是可信的。
先来看第一个前提:别人没做过
那怎么让别人相信你查了足够的相关文献呢?
如果能做到上面所提到的内容,就可以打消大部分评委对新颖性的疑虑。
接着就是第二个前提:研究问题的意义,可以按照下面的内容进行准备:
大家发现这里面有循环的成份:如何论证X得到Y好处有意义呢?那就继续这个模式的论证:如果X到Y好处,那么M将得到N好处;M得到N好处有意义。那么要是别人对M得到N好处有意义仍然持怀疑态度呢?你可能要重新考虑论证研究问题意义的策略了。一般来说这个链条不要太长。
如果你已经打消了评委对研究问题意义的大部分疑虑,那么接着可能面临评委的下一步质疑:你能不能做得好。这就是研究问题的可行性论证了。怎么进行呢?我们先看一个经验研究通用的数据表格。
数据表中的列标题部分表示研究中涉及到的构念(概念)及其测量指标。它不一定是两层,有可能呈现多层,例如,构念→构念的维度→维度的测量指标。它不仅应用于定量数据,还可以应用于定性数据,此时,它将呈现为多级编码的形式,例如,构念→选择式编码→轴心编码→开放式编码。数据表中的行标题部分表示研究中的数据收集对象,数据收集对象的个数可以为0到N中的任何一个数字(若为0,则表示此研究为思辩研究;若为1或较小的自然数,则表示此研究通常为案例研究或实验研究)。数据表中数据区的内容不仅可以是数字,还可以是文字、声音、图像、视频等。数据区的内容不仅可以表现为截面数据,还可以表现为时间序列数据、面板数据等。
介绍完这个表格,那么它和可行性论证有什么关系呢?
数据表中的列标题表示研究中涉及到的构念及其测量指标。因此,研究中必然包含如何把抽象的构念具体化为可操作测量指标的方法或工具,统称为数据收集工具的选用或开发方法。列标题中的构念(可以是自变量、因变量、中介变量、调节变量或控制变量等)不是随便选取的,它们一般通过某个理论视角联系在一起。因此,研究设计中也包括对回答研究问题的理论视角的阐述。理论视角包括研究者对研究问题所做的基本假设,也包括由这些假设演绎出来的,能够回答研究问题的理论命题。数据表中的行标题表示数据收集对象,常常也叫调查对象。因此,研究中必然包含如何选择或创建数据收集对象的方法,统称为抽样方法(是广义的,不仅仅是在统计学的意义下)。数据表中数据区的内容是研究人员利用数据收集工具对数据收集对象进行一系列的操作所得到的,因此,研究中必然包括对这些操作步骤的描述,统称为数据收集方法(这是狭义的,广义上的数据收集方法包括数据收集工具、抽样方法和狭义的数据收集方法)。数据区的数据要通过一定的分析方法才能得出结论,因此,研究中必然包含对数据分析方法的描述。
要论证一个研究问题的可行性,就是要论证①理论视角的选择是合理的;②抽样方法的选择是合理的;③数据收集工具的选择是合理的;④数据收集方法的选择是合理的;⑤数据分析方法的选择是合理的;即①-⑤的合理性论证。
什么叫合理?它大体是指,在研究问题的性质和开展研究所面临的现实情况(如经费、时间、研究团队等)的双重约束下,对研究中的各种选择,在逻辑上能让人信服,在现实中又经济、可以实施。
讲了这么多,到底开题报告的模板有没有啊?下面就给一个仅供参考的模板。要点尽量不要缺,要点的次序可以调整。这个模板匆匆而就,若有不妥,以后逐步修正。
说明:这个模板适用于所有经验研究,只不过有些内容要做变通处理。例如,有些研究可能没有明确的研究假设、有的研究假设进入的时间较晚;有些以改进算法为目的的研究可能对研究假设(不外乎是“算法可行”、“算法更好”及其细化版本)部分更加丰富(有时为了展示提出的算法,篇幅甚至会占到全文的一半以上);实验研究则会对数据收集方法(狭义)有更丰富的论述,例如,何时何地如何区分被试与控制组,如何施加刺激等等。
研究伦理问题也是可行性论证的一部分,只不过我们学科涉及不多,未有提及。

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