研究步骤

1.确定论文题目。论文写作首先需要解决的问题就是选择一个好的适合自己的论文题目。题目的选择需要结合个人的专业研究方向与手中已经拥有的想法。优先选择自己熟悉的内容与方向，可以节约时间与精力。及时地将自己的想法与指导老师沟通，请老师把把关，避免走弯路。同时要考虑自己能否将想法用文字很好地组织表达出来，选择一个自己能坚持下去的题目是至关重要的。研读大量与自己的论文题目相关的文献资料，勤思考多总结，保证其可行性。2.列好提纲。选好论文题目后，不要急于下笔，先整理一份论文提纲。列提纲时要作全方位的考量，多加思考。一定要找到属于自己的亮点，别人写过的东西都是陈词滥调不值得下笔，必须要有新意。根据论文题目整理好自己的写作思路，先主干后枝叶，论文才能如大树般稳固茂盛。3.收集相关资料。论文的重点在于论据能否支撑你的论点，证明其正确性、合理性。查阅相关的文献资料并加以整理，注意其可信度与权威性，才能使你的论文更具有说服力。将相关材料整合分析，从中汲取有价值的部分丰富自己的论文内容。在收集资料时一定要将其出处记录下来。4.撰写绪论。绪论是一篇论文的基础部分，也是相当重要的一部分。根据你搜集、整理、分析的文献完成文献综述，用简洁的文字表达从原始文献中得到的东西。其内容应当包括引言、正文、结论，附录。文献综述的全面性、丰富性关系到论文的重心、创新点、闪光点，对论文写作有着相当重要的作用。5.全文撰写。将论文题目、相关资料、绪论都准备好之后，就可以开始撰写全文的工作了。事先做好计划安排，合理分配写作时间，才能高效率地完成论文。严格按照自己制定的计划进行写作，切勿拖沓，更不能中断。严格把握论文写作的标准与质量。6.整理格式。完成全文的撰写后，根据相关格式要求进行格式修改。7.精心修改。以“十年磨一剑”的严谨态度审视修改自己的论文，通读全篇，看能否说服自己。注意行文的思路与结构，乃至每一个标题、每一个段落、每一句话，每一个词。也可以请指导老师指出自己的论文的不足，加以修改。#百度学术毕业季#毕业季来了，百度学术送你一份有效期为四年的超长期“饭票”！一次性解决文献查找、开题、查重三大学术难题，PC端搜索百度学术即可参与活动并了解百度学术相关功能：百度学术开题助手，全面分析研究热点，多维度推荐参考文献，还能参与开题讨论，助您快速把握研究方向，轻松开

以下是硕士论文写作的基本步骤、几个关键环节和引文规范问题。第一节写作八步严格地说，在用笔或在电脑上打字写作之前，许多步骤是论文写作所必需的，这在某种程度上比实际写作重要得多。许多过来的人都认识到，在准备一篇大的论文时，完成它是非常重要的。一旦真的准备好了，写作的时间就只有几天到几周。第一步是确定论文的主题。题目是否恰当对论文的成功有很大的影响。甚至可以说，一个好的话题是成功的一半。虽然你可以在你的专业里就任何一门学科写点东西，但是你必须考虑你是否能有新的想法、新的发现、新的观点、新的研究方法、新的材料等等。注意不要选择太大的题目，而不能够在这个相对狭窄的范围内展开。根据众多硕士学位论文的选题经验，本层次论文的选题可以从以下几个方面来考虑：本专业的研究空白、争议热点各抒己见、比较性课题，本专业的选题从其他专业的角度来看这是一种跨学科或边缘效应的选题，而具有新插入角度的老课题在本专业刚刚出现新问题。第二步是收集或《文献检索》，围绕选题阅读相关研究资料和理论基础。这一步的工作很辛苦，可能要花很多时间和精力才能找到信息。这一步是非常必要的。没有这一步，你的论文内容很可能会完全或在很大程度上重复别人所做的工作，这等于无所事事、有所发现的过程，也是启发思想、产生思想火花的过程。如果你不采取这一步骤，你将切断你的新思想、新观点和新材料的来源。这也是为下一步做角度、角度、材料准备。第三步是对课题提出自己的理论假设，或者具体的问题和要研究的核心问题。选题是指论文写作的总体方向和范围。如果你真的想写，你会遇到两种具体的问题。第一类属于观点：我的具体观点是什么？你可以想象一种或几种观点，但它们只是一种假设。通过大量的证据和材料，通过严格的论证和适当的论证框架结构，可以证明你的假设是成立的，从而构成本文的主体。第二类属于实践方面：我应该具体说明哪些问题？你可以提出许多原因和各种环境条件的影响，它们是否与所论证的问题有关，在多大程度上，这需要科学的调查数据和经验分析。无论是哪种情况，都涉及到论文的中心思想或论辩主题，必须明确并贯穿整个论文。由于硕士论文字数比较长，一个常见的问题是作者无法把握全文，无法写作，这无形中脱离了自己原来的假设或具体问题，说了很多与中心思想或示范主题无关的内容，最后得到“加勒比盗窃案”的结果。第四步是决定采用何种研究方法。人文社会科学的研究方法大致可分为思辨研究和实证研究两大类。后者可分为定性研究和定量研究。为了探究社会事实或社会现象，人们采取了不同的研究取向。不同的研究方向有不同的研究方法、不同的研究假设、不同的数据收集方式和不同的结果判断标准。然而，各种研究方法在本文写作中显示出越来越多的兼容性和内在联系。一般来说，根据课题和讨论的具体问题，一种研究方法可以作为主要方法，另一种方法可以作为补充。同时，也需要一些历史、文化、政治等方面的经济投机研究方法。在文科硕士论文中，作者直接对论文进行的定量分析一般规模较小，适应范围有限，更多的是利用他人而非自己直接调查的结果。这是因为研究经费有限，作者进行社会调查的能力有限。一些主要用于逻辑分析的定量分析数据有时会给论文增加一些权重。但是，它必须根据实际需要来做，而不是为了显示研究方法的多样性。例如，如果一个非常宏观的话题原本适合于投机研究，那么添加一个微观定量的调查结果来证明任何事情都是自欺欺人的。这是写一篇好论文要把握的一个具体问题。第五步是论文的框架设计。一般性文章的写作也需要这一步，但对于硕士论文来说，这一步更为必要，要求也更为详细。一般来说，硕士论文应该有主题的第一章，主题的第一章，主要章节和结论。在写作之前，章节应该有一个总的布局逻辑，使结构合理。各章之间有逻辑联系，防止盲目写作、淹没主题、无知。这一步很少一次完成，而且往往会根据资料的收集和调查中遇到的新情况而改变。但正如建筑师在建房前一定要有图纸一样，在写硕士论文的层面上，文章的总体框架不仅能保存在大脑中，而且一般能形成一篇文字，内容比较详细，最好具体到“节”上但“节”的层次不应固定在开头，这样写作时就容易知道了。在论文框架设计阶段，由于写作章节的设计，除了导师的指导外，这是一个在正式写作之前广泛征求其他专家意见的好机会。通过论文框架的设计，可以看出文章的价值或存在的问题。第六步是对获得的文献、调查资料和各种论据进行分析和归类，充实到每一章中，然后进行解释和论证。这实际上是论文写作本身，所以本文的描述意在让作者了解论文写作的过程。各种材料和论据不是用来证明论据或解释具体问题的。只有通过作者对材料的组织和论证引文、修改、增减，才能使其充满活力、极为自然、自足，有效地服务于自己的课题。在这一步中，我们有时需要复习所学的基本专业知识如社会调查统计知识，采用严谨的数据组织方法，密切关注已确定的理论假设或具体问题，调动所学的各种知识，并通过积极的这是主要的、消极的、设计的、反驳的、隐喻的等结论来论证观点或问题，完成论文。第七步，必要时重新估量选题，修正论证对象的范围。这是与第六步同时出现的另一种情形，即通过较为广泛地征求意见和本人的思考，感到原来的选题对自己不适当，或难以完成，那么就要及时调整论文写作的计划，改变选题或调整选题。由于前面已经对本专业的学术研究有过较多的思考和文献检索，即使改变选题，花费的时间一般也不会很多。选题不当、难以完成的另一种情况不在于选题本身，而在于选题论证的范围过大。解决这个问题并不难，把论证对象的范围缩小就是了，这时作者一定要舍得“割爱”，割舍那些用不上的材料。硕士论文写作中，论证对象范围过小的情况很少见，因为二三万字的论文，但也要注意选题范围太小的问题。第八步，对论文从技术上进行规范化的检查和调整。章节设计的技术问题（含目录）、文中的引证标示、注释及编号、文后的参考文献编排，以及不属于论文本身的内容提要（包括英文提要）、关键词等等，都要按照规范化的要求进行检查和调整。这些虽然属于技术性问题，但也反映出作者的治学态度。特别是引证，凡是使用了别人观点的地方，都必须注明材料来源，不能含糊不清，更不能将别人的研究成果变成自己的。标明的材料来源也要十分清楚，论著名称、作者或编者、出版社或发表的刊物名称、出版或发表时间等等，一应具全。有时，一篇较有水平的论文，答辩时提出批评的主要问题是引证的不规范，由于这个原因使论文的评价低一档，这很不值得。论文降重、论文查重，智能降重，毕业论文，学客行免费论文查重，降重软件，学客行论文查重，学客行论文免费查重软件 ，学客行论文降重（来自官网：学客行论文查重，文章由学客行论文查重搜集整理攻略。）

选自stintran作者：DUSTIN TRAN机器之心编译参与：李泽南、Smith从研究思想的提出到实验的具体实现是工程中的基础环节。但是这一过程常常被一些明显的小瑕疵所影响。在学术界，研究生需要辛苦的科研——大量的编写代码，撰写说明以及论文创作。新的工程项目经常需要全新的代码库，而且通常很难把过去应用过的代码直接延伸到这些新项目当中去。基于此种情况，哥伦比亚大学计算机科学博士生及 OpenAI 研究者 Dustin Tran 从其个人角度概述了从研究思想到实验过程的步骤。其中最关键的步骤是提出新观点，这往往需要大量时间；而且至少对作者来说，实验环节不仅是学习，更是解决无法预测的问题的关键所在。另外，作者还明确说明：这个工作流程仅适用于实验方面的研究，理论研究则需要遵循另外的流程，尽管这两者也有一些共同点。机器之心对该工作流程进行了编译介绍，你有什么想法呢？不妨在评论中与我们分享。找对问题在真正开始一个项目之前，如何让你的想法「落地」成为更正式的议题是非常关键的。有时它很简单——就像导师会给你分配任务；或者处理一个特定的数据集或实际问题；又或是和你的合作者进行谈话来确定工作内容。更为常见的是，研究其实是一系列想法（idea）不断迭代所产生的结果，这些想法通常是通过日常谈话、近期工作、阅读专业内和专业外领域文献和反复研读经典论文所产生的。我的所有尚未探索过的研究思想的主文档我发现了一种方法非常有用——即保持一个单一的主文档（master document），这通常需要很多工作。首先，它有一个项目列表来排列所有的研究想法、问题和题目。有时它们可以是比较高层面的问题，就像「用于强化学习的贝叶斯/生成方法」、「解决机器学习领域的公平性问题」；也可以是一些很具体的议题，比如「处理 EP 中记忆复杂度的推理网络」、「规模偏置的与对称的 Dirichlet 先验的分析」。我经常努力把项目列表写得更加简明：子内容通过一些链接进行展开。然后，根据接下来要做的工作来对 idea 清单进行分类。这通常会给我的后续研究指明方向。我也可以根据其方向是否和我的研究观点一致、其必要性和有效性随时修改这些项目的优先级。更重要的是，这个列表清单不仅仅是关于后续观点的，更是关于接下来我更愿意研究什么内容的。从长远角度来考虑，这对于找到重要问题和提出简单新颖的解决方法是有重要贡献的。我经常访问这个清单，重新安排事务，添加新想法，删除不必要的议题。最终当我可以详细说明一个 idea 的时候，它就可以成为一篇比较正式的论文了。一般来说，我发现在同一个位置（同一个格式）迭代 idea 的过程可以使正式论文写作中的衔接和实验过程都变得更加流畅。管理一个项目我们为近期的 arXiv 预印本搭建的 repository我喜欢在 GitHub 存储库中维护研究项目。不管一个「单元」的研究是多少，我都会将其定义成某种相对自我包含的东西；比如，它可能会连接到一篇特定的论文、一个已被应用的数据分析或目前一个特定主题。GitHub 存储库不仅可用于跟踪代码，而且还可用于跟踪一般的研究进程、论文写作进度或尝试其它合作项目。但项目的组织方式一直以来都是一个痛点。我比较喜欢以下的结构，该结构来自 Dave Blei，可参阅：http://www.cs.columbia.e/~blei/seminar/2016_discrete_data/notes/week_01.pdf-- doc/ -- 2017-nips/ -- preamble/ -- img/ -- main.pdf -- main.tex -- introction.tex -- etc/ -- 2017-03-25-whiteboard.jpg -- 2017-04-03-whiteboard.jpg -- 2017-04-06-stin-comments.md -- 2017-04-08-dave-comments.pdf -- src/ -- checkpoints/ -- codebase/ -- log/ -- out/ -- script1.py -- script2.py -- README.mdREADME.md 为自己和合作者保持了一个需要去做的事的列表，这让面临的问题和前进的方向变得明确。doc/包含所有的记录事项，每个子目录都包含一个会议纪要或是文献提交，main.tex 是主要文档，每一章节都是不同文件，如 introction.tex，让每个章节分开可以让多人同时处理不同的章节，避免合并冲突。有些人喜欢在主要实验完成后一次写出完整论文，但我更喜欢把论文作为目前想法的记录，并且让它和想法本身一样，随着实验的进展不断推进。etc/是其他与前面的目录无关的内容。我通常用它来存储项目中讨论留下的白板内容的图片。有时候，我在日常工作中获得了一些灵感，我会将它们都记录在 Markdown 文档中，它也是一个用于处置对于工作的各种评论的目录，如合作者对于论文内容的反馈。src/是编写所有代码的位置。可运行的脚本都是直接写在 src/上的，类和实用程序写在了 codebase/上。下面我将详细说明一下（还有一个是脚本输出目录）。编写代码我现在写所有代码的工具都是 Edward，我发现它是快速实验现代概率模型和算法的最佳框架。Edward 链接：http://edwardlib.org/在概念层面上，Edward 的吸引力在于语言遵循数学：模型的生成过程被转化为每行 Edward 代码；随后希望写出的算法被转化为下一行……这种纯净的转换过程免去了在未来试图将代码拓展为自然研究问题时的麻烦：例如，在之前使用了不同的方法，或者调整了梯度估值，或尝试了不同的神经网络架构，或是在大数据集中应用了其他方法等等。在实践层面上，我总是从 Edward 的现有模型示例（在 edward/examples 或 edward/notebooks）中受益，我将预置算法源代码（在 edward/inferences）作为一个新文件粘贴到我的项目中的 codebase/目录中，然后进行调整。这样从零开始就变得非常简单了，我们也可以避免很多低级细节上的缺失。在编写代码时，我一直遵循 PEP8（我特别喜欢 pep8 软件包：https://pypi.python.org/pypi/pep8），随后尝试从脚本共享的类和函数定义中分离每个脚本；前者被放在 codebase/中以备导入。从第一步开始维护代码质量总是最好的选择，这个过程非常重要，因为项目会随着时间不断膨胀，同时其他人也会逐渐加入。Jupyter 记事本。许多人在使用 Jupyter 记事本（链接：http://jupyter.org/）用作可交互式代码开发的方法，它也是嵌入可视化和 LaTeX 的简单方法。对于我来说，我并没有将它整合到自己的工作流中。我喜欢将自己所有的代码写入 Python 脚本中，然后运行脚本。但 Jupyter 等工具的交互性值得称赞。实验管理在好的工作站或云服务商做投资是必要的事。GPU 这样的特性基本上普遍可用，而我们应该有权限并行运行许多工作。我在本地计算机完成脚本编写之后，我主要的工作流是：1. 运行 rsync 同步我本地计算机的 Github Repository（包含未授权文档）到服务器的 directory。2. ssh 到服务器。3. 开始 tmux 并运行脚本。众事驳杂，tmux 能让你超脱此进程，从而不需要等待它的结束才与服务器再次交互。在脚本可行之后，我开始用多个超参数配置钻研实验。这里有一个有帮助的工具 tf.flags，它使用命令行论证增强一个 Python 脚本，就像下面这样为你的脚本增加一些东西：flags = tf.flagsflags.DEFINE_float('batch_size', 128, 'Minibatch ring training')flags.DEFINE_float('lr', 1e-5, 'Learning rate step-size')FLAGS = flags.FLAGSbatch_size = FLAGS.batch_sizelr = FLAGS.lr然后，你可以运行下面这样的终端命令：python script1.py --batch_size=256 --lr=1e-4这使得提交超参数更改的服务器任务变得容易。最后，说到管理实验时输出的任务，回想一下前文中 src/目录的结构：-- src/ -- checkpoints/ -- codebase/ -- log/ -- out/ -- script1.py -- script2.py我们描述了每个脚本和 codebase/。其他三个目录被用于组织实验输出：checkpoints/记录在训练中保存的模型参数。当算法每固定次数迭代时，使用 tf.train.Saver 来保存参数。这有助于维护长时间的实验——你可能会取消一些任务，后来又要恢复参数。每个实验的输出都会存储在 checkpoints/中的一个子目录下，如 20170524_192314_batch_size_25_lr_1e-4/。第一个数字是日期（YYYYMMDD），第二个是时间（HMS），其余的是超参数。log/存储用于可视化学习的记录。每次实验都有属于自己的和 checkpoints/中对应的子目录。使用 Edward 的一个好处在于，对于日志，你可以简单地传递一个参数 inference.initialize(logdir='log/' + subdir)。被追踪的默认 TensorFlow 摘要可以用 TensorBoard 可视化。out/记录训练结束后的探索性输出；例如生成的图片或 matplotlib 图，每个实验都有自己的和 checkpoints/中对应的子目录。软件容器。virtualenv 是管理 Python 安装环境的必备软件，可以减少安装 Python 的困难程度。如果你需要更强大的工具，Docker containers 可以满足你的需要。Virtualenv 链接：http://python-guide-pt-br.readthedocs.io/en/latest/dev/virtualenvs/Docker containers 链接：https://www.docker.com/探索、调试和诊断TensorBoard 是可视化和探索模型训练的一种优秀工具。因为 TensorBoard 具有良好的交互性，你会发现它非常易于使用，因为这意味着不需要配置大量 matplotlib 函数来了解训练。我们只需要在代码的 tensor 上加入 tf.summary。Edward 默认记录了大量摘要，以便可视化训练迭代中损失的函数值、渐变和参数的变化。TensorBoard 还包括经过时间的比较，也为充分修饰的 TensorFlow 代码库提供了很好的计算图。对于无法只用 TensorBoard 进行诊断的棘手问题，我们可以在 out/目录中输出内容并检查这些结果。调试错误信息。我的调试工作流非常糟糕。对此，我在代码中嵌入打印语句并通过消去过程来寻找错误。这种方法非常原始。虽然还没有尝试过，但我听说 TensorFlow 的 debugger 功能非常强大提升研究理解不断考研你的模型与算法，通常，学习过程会让你对自己的研究和模型有更好的了解。这可以让你回到制图板上，重新思考自己所处的位置，寻求进一步提升的方法。如果方法指向成功，我们可以从简单的配置逐渐扩大规模，试图解决高维度的问题。从更高层级上看，工作流在本质上就是让科学方法应用到真实世界中。在实验过程中的每一次迭代里，抛弃主要想法都是不必要的。但另一方面，这一切的理论基础必须稳固。在这个过程中，实验并不是孤立的。合作、与其他领域的专家沟通、阅读论文、基于短期以及长期角度考虑问题、参加学术会议都有助于拓宽你看待问题的思路并能帮助解决问题。说明本工作流主要用于实证研究，但其中的一些方法是值得其他任务参考的。主文档结构的模板可以参考：https://github.com/stinvtran/latex-templates参考文献1. Gelman, A., & Shalizi, C. R. (2012). Philosophy and the practice of Bayesian statistics. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 66(1), 8–38.2. Pearl, J. (2000). Causality. Cambridge University Press.3. Wainwright, M. J., & Jordan, M. I. (2008). Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference. *Foundations and Trends in Machine Learning, 1(1–2), 1–305.

上一篇文章中我们讲解了论文写引言需要注意的一些问题，我们在解决这些问题应该使用怎样的科学方法来揭示事物的内在规律。1、实际调查最为普遍也最能揭示事物实际情况的是实际调查法，其表现方式有交流获得有价值的信息、问卷抽查然后分析，相关资料的搜集。通过这些方法获得信息进行筛选、分析、归纳、总结。2、间接调查间接调查是一种比较高效的调查研究法，主要是通过对所收集的文献资料所包含的信息进行研究，这些信息经过前辈提炼过，因此会更全面、更正确的确立研究的方向3、数据取证法数据的获得来源于对普遍问题以及个别问题进行实验得出数据，通过所获得的结果去反向证明事物的内因与外因。另外也可以通过干预研究对象的变量，存在方式来得出事物存在的规律。数据取证的实验方法是发现事物之间联系的有效工具和必要途径。4、对比分析通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中常常用到，他与等效替代法相似。5、案例分析法把实际工作所遇到的问题当作案例来分析，通过分析、判断、总结、归纳并得出现象的本质与运行规律。论文写作不仅是一个创新过程，更多的情况下是通过现象来把握事物的本质，提出研究的新方向。有更好的方案来解决所存在的问题。

1精准选题是教学研究的切入点选题是教学研究的起点，是教学研究最重要、最关键的一步。体育教师应有目的、有重点地结合自己的课堂教学，全面、深入地发现和挖掘课堂教、学、练、赛、戏、评、纠的难点、疑点，从课堂教学中的小故事（情境）、小现象、小问题、小困惑入手，建立自己的“问题库”。小题大做，先易后难，突出选题的新颖性、科学性、可行性。例如，从教材解读、搭配、设计、流程、组织、教法、手段等入手；从队形设计与队伍调动、讲解与示范到教学节奏、分组、分层、密度、学练负荷、场地、器材搭配等着眼；从学练帮助与保护、教学纠错的方法与时机到教学技术细节改进与提高、教学骨干培养与使用、教学游戏与比赛、教学应急、德育渗透、师生互动等着力；从教学展示、提示的时机与运用，批评与表扬、教学评价等到目标达成，教学重点、难点的突破，集体纠正与个别辅导，教学衔接与过渡，学练效果等各环节的优点、缺点作为研究的突破点和切入点进行有针对性的选题，然后开展具体研究。例如，笔者根据体质健康数据分析发现，笔者执教的班级中的女生在50m跑、立定跳远、800m跑等项目上相对其他同年级学生的成绩差距较大，于是笔者决定以改进女生体质健康素质水平为重点，进行为期一学期的“课课练”分组循环教学实验，探求有效地提高女生相关成绩的途径和方法。同样，面对新生，体育教师可以进行新生广播体操教学实验、武术基本功组合教学实验、趣味性跳绳练习研究，秋冬季进行耐久跑趣味性研究等服务于教学需要。2精心策划是教学研究的保障点选题确定后，要高度重视研究计划的制订，要遵循“发现问题（诊断、分析原因）——确定问题（主题）——收集资料-实施研究（研究计划、解决问题的途径、方法、措施、研究目标、研究内容、研究方法、研究步骤）——总结、提升-指导实践”的研究步骤，即从整体着眼、从细处着手，精心制订研究的方案。例如，明确为什么要进行课课练分组循环练习（所授学生的技术水平、身体素质与国内或本地区水平的差距；学生技术、身体素质差距；小场地、多班级的实际；提高学练效果，提高技术、素质水平）；明确研究重点、难点、方法，细化研究步骤（即什么人什么时间做什么事情），研究过程、注意事项等要详细、周到地进行列表或文字说明，确保行动研究的阶段性、导向性、针对性；明确怎么进行分组或分层（分组循环的班、人数、人员，分组分层的原则、标准，对学生技术、身体素质的测试原则、规格，测试、评价标准）；分组的依据（同质分组、异质分组）；制订分组循环学练研究的方法、手段及效果的评价标准。此外，研究中可根据实际需要适时、适当地修正研究方案，力求研究过程、研究效果最佳化。3扎实过程是教学研究的关键点从课题的选题、开题、实际操作直至结题，每个阶段研究者都需要严肃对待，一丝不苟地按照研究方案严格操作。例如，在选择研究方法时，要注意研究方法的适用性，充分了解和掌握各种研究方法的功能特点和优劣之处才能对症下药地选择好适合自身研究的研究方法，如，文献综述法、实验法、观察法、调查法、测量与评价法及统计法等。体育教师要在平时注重资料的积累，把学、练、赛、测、纠、评、负荷的次数、强度、密度等进行真实、准确的记录，掌握第一手、原始的数据，供后面的统计、分析所用。例如，分组循环练习时，需要把分组的原则与要求进行说明，对学练活动中有调整的内容、量和强度、练习效果、学生反馈意见、教师感悟等也要详尽记录。对教师采取解决问题的方法、策略、措施，教师总结的典型经验、有效做法，学生学习行为改善、态度的转化、学练成绩的提高，身体素质、技术、技能的改观以及调查问卷、学生反馈意见书等也要详细记录。例如，一物多用（如一栏多用、一纸多用、一轮多用、一袋多用、一绳多用、一圈多用、一毽多用）研究中，教师要善于把器材的运用方法、手段、形式、学练的量与强度、适用条件等如实、准确地进行记录，并对学练过程、效果、不足、改进建议等进行实时整理、分析，为今后的教学提供服务。4深刻剖析是教学研究的着力点研究过程中最重要的环节就是将研究过程中的内容、方法、手段、数据、调查问卷进行整理、分类、统计，并以表格、图表、插图等形式来客观分析或直观地呈现研究结果。换而言之，就是通过回顾研究的全过程，对实验数据等资料进行分类、整理、提炼、归纳，将大量资料由感性认识上升为理性的经验，力求透过现象看到本质，得出较为真实、有价值的研究成果。例如，通过对比实验，将实验班和对照班（常态班）实验前后的技术、素质水平进行统计分析，检验实验是否具有显著性效果，深入分析研究是否解决了教学实际问题、解决的程度如何，是否提供了解决问题的思路以及与前人研究的结果进行对比分析，有哪些新发现，哪些问题依旧需要加深研究等。同时，辅之以问卷调查法，了解、掌握实验前后学生在学练态度、意识、习惯、效果等方面的变化，并进一步反思研究过程是否有不完善的地方，研究的实施步骤和环节有没有纰漏，在下一循环中如何优化，进而提炼新的问题进行下一步计划，使研究成为一种螺旋上升的常态性研究活动。

完整的数据分析主要包括了六大步骤，它们依次为：分析设计、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写等，所以也叫数据分析六步曲。1.分析设计首先是明确数据分析目的，只有明确目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，亦即目的引导。当分析目的明确后，我们需要对思路进行梳理分析，并搭建分析框架，需要把分析目的分解成若干个不同的分析要点，也就是说要达到这个目的该如何具体开展数据分析？需要从哪几个角度进行分析？采用哪些分析指标？采用哪些逻辑思维？运用哪些理论依据？明确数据分析目的以及确定分析思路，是确保数据分析过程有效进行的先决条件，它可以为数据收集、处理以及分析提供清晰的指引方向。2.数据收集数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里的数据包括一手数据与二手数据，一手数据主要指可直接获取的数据，如公司内部的数据库、市场调查取得的数据等；二手数据主要指经过加工整理后得到的数据，如统计局在互联网上发布的数据、公开出版物中的数据等。3.数据处理数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、可能杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。如果数据本身存在错误，那么即使采用最先进的数据分析方法，得到的结果也是错误的，不具备任何参考价值，甚至还会误导决策。数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算等处理方法。一般的数据都需要进行一定的处理才能用于后续的数据分析工作，即使再“干净”的原始数据也需要先进行一定的处理才能使用。4.数据分析数据分析是指用适当的分析方法及工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。在确定数据分析思路阶段，数据分析师就应当为需要分析的内容确定适合的数据分析方法。到了这个阶段，就能够驾驭数据，从容地进行分析和研究了。一般的数据分析我们可以通过Excel完成，而高级的数据分析就要采用专业的分析软件进行，如数据分析工具SPSS、SAS、Python、R语言等。5.数据展现通过数据分析，隐藏在数据内部的关系和规律就会逐渐浮现出来，那么通过什么方式展现出这些关系和规律，才能让别人一目了然呢？一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，即用图表说话。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、瀑布图、漏斗图、帕雷托图等。多数情况下，人们更愿意接受图形这种数据展现方式，因为它能更加有效、直观地传递出分析师所要表达的观点。一般情况下，能用图说明问题的，就不用表格，能用表格说明问题的，就不用文字。6. 报告撰写数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，以供决策者参考。所以数据分析报告是通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量，为决策者提供科学、严谨的决策依据，以降低企业运营风险，提高企业核心竞争力。一份好的分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且层次明晰，图文并茂，能够让读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读对象正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。其次，需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义，因为最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的，所以千万不要舍本求末。第三，一定要有建议或解决方案，作为决策者，需要的不仅仅是找出问题，更重要的是建议或解决方案，以便他们在决策时参考。所以，数据分析师不光需要掌握数据分析方法，而且还要了解和熟悉业务，这样才能根据发现的业务问题，提出具有可行性的建议或解决方案。资料来源张文霖.数据分析六步曲[J].数据,2013(06):46-47.

前言各行各业的人员在做研究进行资料收集的时候，都少不了要用到问卷调查法。在医学领域，尤其是一些与人相关的抽象概念，无法用仪器指标进行实际测量时，更是需要用到问卷或量表进行施测。究竟一份问卷的完成需要经过哪些程序，才可以形成一份具有信度和效度的问卷呢？今天就带大家来了解一下问卷编制的三个阶段十个步骤。图一阶段一：准备阶段步骤1. 确定研究主题，理解相关理论研究者在从事研究时，对于与研究主题相关的理论发展一定要有深入的了解。问卷编制不仅要拟出题目，如果涉及到与研究构念有关的资讯，就需要从该构念去寻找有关的理论、观点进行论述，这将是问卷编制最好的基础。步骤2. 决定研究目的研究工作的第一步就是提出要解答的问题，不仅用于问卷设计的内容，还是研究者估算样本量的依据之一。而且这个要解决的问题也决定了研究者日后在资料收集的时候所要收集的是哪个类型的资料。换句话说，发展问卷的出发点就是研究者所决定的研究目的。步骤3. 选用问卷类型并决定调查方法问卷类型可由问题答案划分为——结构式问卷、半结构式问卷和开放式问卷。在决定选用问卷类型的时候，通常需要考虑以下几个因素：①研究方法：主观的质性研究多采用开放式问卷；而客观的量性研究多采用结构式问卷或半结构式问卷。②研究者期待问卷回收率的高低：开放式问卷的回收率通常低于结构式问卷，因为受访者没有可参考的答案直接进行勾选，而是需要以文字对相关问题进行陈述，可能会有耗时、回答意愿低等问题。③题目拟定的难易程度：结构式问卷在拟定的时候，通常需要拟定较多的题目，所以比较耗时；而开放式问卷虽然题目相对而言较少，但是需要可以拟出具有代表性的题目，也不容易。④决定研究的调查方法：现今多用的调查方式有：面访、电话访问、邮寄问卷以及网络问卷。特别要注意的是网络问卷，研究者需事先了解受访者使用电脑或者手机的能力，因为网络问卷只有特定样本可以填写，所以需要做好事先的规划。⑤资料回收后的整理与分析：开放式问卷需要对文字性的资料进行归纳和整理，并整合为研究者所需要的资料，整个过程相当费时费力；结构式问卷有自己的统计学方法，只要对应自身资料的属性选择合适的统计学方法，就可以获得研究结果。步骤4. 收集相关的研究文献研究者应从相关主题出发，尽可能多的搜集文献，了解学者们过去研究的状况以及对于未来研究的意见。文献查证的重点应集中于研究的理论、相关研究的实施以及过去研究者的经验论述。需要研究者从文献中总结归纳出研究构念（概念），接着将研究构念转化为研究向度（面向、构面或维度），最后研究者需要将这些维度作具体的界定，再将这个维度转化为具体的题目。如图2所示。阶段二：设计阶段步骤5. 编拟问卷大纲经由文献查证之后，研究者要确定好研究目的，决定所设计的问卷涉及到几个构念，具体归纳出研究构念意义，然后明确每个构念包含几个构面，并对研究构面进行明确的界定。同时也需要思考，总问卷大概一共需要多少个题目、各个构面要分别分配几题、是否需要反向题以及如何计分等。在常规的情况之下，除去基本资料的题数，一个研究构念的正式问卷题数宜在16-20题为宜，每个构念宜包括3-5个构面，每个构面以4-6题为宜。步骤6. 草拟问卷题目研究者尽可能地依据文献查证所得到的资料，将所有可能的题目一一筛选，最后完成问卷初稿。研究者在拟题的过程中应注意：①确定好问题的形式、用语及选项；②事实和行为问题在前，态度或意见问题在中间，敏感性或威胁性的问题放在最后；③一个题目只问一个概念，不要一题两问甚至一题多问；④尽量避免使用专业术语；⑤题目尽量不要有诱导性。阶段三：评估与修订阶段步骤7. 专家评定与修改研究者通常是依据问卷大纲与所查证的文献内容进行问卷的编制，除此之外，研究者也需要与指导教授就问卷题目的设计进行讨论、交换意见并进行修改。在实际设计问卷的过程中，为了使得问卷的内容效度提高并切合我们的务实要求，往往会邀请几位（通常为3-10位）专家学者提供问卷的修正意见，这些意见被称为“专家评定”，研究者再将专家学者给的意见加以整理，作为“专家内容效度”的评测指标。步骤8. 问卷预试研究者在将专家意见汇整之后，进行问卷的修改，编制成为预试问卷，从研究样本的母群体里面，抽取一定量的样本进行预试，预试样本数与正式施测的样本最好来自同一母群体，且它们之间的比例最好是1：4或1：5，题目总数越多，比例幅度就要增加。一般通过预测我们可以得到一下信息：①受访者是否可以理解问卷上的文字；②受访者填答的时长的大概范围；③题目的数量是否适宜；④进行问卷信度及效度的分析。步骤9. 检验问卷的信度与效度预试问卷回收后，对于问卷题目所得到的数据分别进行统计学分析。接着再进行因素分析以及信度的分析。成就测验需要进行难度与鉴别度的分析以考验问卷的信效度，以作为删减题目的依据；而非成就测验的问卷则是透过预试得到的数据资料进行因素分析，将一些跑离原先设定的研究构念及构面进行调整或删除。步骤10. 正式问卷的形成根据以上对预试问卷修所调查的资料，分析后将问卷中提议不清、文句不通顺、题型呈现不恰当以及信效度较低的题目修正或删除，即可整理成为正式的问卷。此时，研究者在问卷中不仅要告知受访者该问卷共有几个部分、每一部分有几个题目，而且要对问卷的使用制定详细仔细的说明，如此才可以正式施测。图三结语至此，我们就已经将一份问卷的拟定从头到尾梳理了一遍，可见，编制一份好的问卷不容易。如果将做研究比作一个人的话，文献就像是人的头脑，研究架构如同人的躯干，而问卷则像是人的四肢。而这个“四肢”的灵活度如何，将会极大程度的影响到一份论文的质量。愿每位研究者都能够使用正确的问卷，也能够正确地使用问卷，让问卷成为通往科研成功的道路。参考文献：张芳全.问卷就是要这样编[M].新北：心理出版社，2018.

首先，从本科教育的人才培养目标来看，本科教育以培养具备初步科研能力的应用型人才为主，而且从当前本科教育的发展趋势来看，普通本科教育更注重学生实践能力的培养，实践课程的比例也有所提升，所以当前本科毕业论文和答辩过程中，实践部分往往是一个考察的重点。在毕业论文答辩过程中，关于研究过程的论述是一个主线，而研究方法则是研究过程的一个重要组成部分，对于本科生而言，在阐述研究过程和方法的时候，要注意以下几个内容：第一：研究过程的连续性和科学性。研究过程涉及到问题的提出、分析、解决等一系列步骤，这个步骤要阐述完整，同时在每个阶段要有比较明确的结果，同时要有一定的佐证，这个过程要注重与导师的交流，同时也要有自己的想法。不同专业的研究过程和方法往往都具有一定的专业特征，一定要把握住这些专业特征，这一点是非常重要的。第二：数据支撑。研究过程和方法是否合理，一个重要的依据就是数据，数据要尽量丰富、完善和准确，出现在毕业论文中的数据，一定要力求准确，如果是引用的数据，一定要注重数据的来源渠道合理且具有一定的权威性。第三：注重新技术的阐述。本科教育对于学生创新能力的要求并不高，但是很多专业对于新技术还是非常敏感的，尤其是工科专业，采用新技术往往会带来更多新的收获，也会容易引起导师的关注。最后，毕业论文答辩一定要做好充分的准备，也要注意对答辩时间的把握。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

大家好，我是秀美，现在带大家来了解一下考古学研究方法与步骤。整理分析资料，就是把田野调查发掘所得的资料，进行系统的梳理，最后写成报告，予以公布。资料整理分析，包括检阅核对调查发掘记录和绘图、照片，清洗出土遗物，修补复原、挑选典型器物标本和典型地层，遗迹单位，进行分类排队，以及分析文化性质、断代定年等一系列工作。检阅核对发掘记录的目的，在于纠正遗漏和出现的错误。同时，通过检阅核对，可以对调查发掘资料有一个全面的了解。清洗和修补复原的工作量最大。对于出土的任何遗物，都要认真仔细的清洗，避免不必要的损坏。在清洗的基础上按照器物的种类和形制加以归类，以便进行复原修补工作。在复原修补后，要把每一件器物，做出卡片，并绘图照相，作为资料保存，同时还必须分类制表进行登记。挑选典型地层、典型器物，分类排队，是把发掘的地层和发现的遗迹单位，再进行检阅，将地层关系比较清楚的单位和出土的器物具有典型性的标本，挑选出来，进行分类排比，以作定年断代的依据，和确定一个遗址的文化编年序列，这是资料整理分析中最重要的一项工作。所谓器物的典型性，指的是一种考古学文化，或同一时期的文化遗存最常见的、并构成基本组合的那些器物。每一种考古学文化，都有它的器物群，在这一器物群中，往往又有几种器物出土量最多，这是最常见的器物而这些常见的器物就具有代表性和典型性，整理时就要选择这些地层关系比较清楚，出土单位明确的常见器物作标本，进行分类排比。在进行典型器物分类排比过程时，就要运用类型学分型分式排比，在分型分式时，首先要根据器物的诸特征、如陶器的器形大小、高矮、器体的粗细、肥瘦、口沿的方圆、凹凸，侈口或敛口，以及纹饰等特征的不同，来分出不同的型式。所谓型，习惯上是把同类器物中，具有平行关系者叫型，式是同类器物中具有上下(先后)发展关系者就叫式。型式区分出来之后，再进行排比，以确定一种文化发展的编年序列。在初步完成资料的整理工作后，就要对发掘的文化遗存的性质，进行综合分析，并确定其时代和发展的序列，写出文字报告。在整理调查发掘资料过程中，最基本的一环，就是要通过资料的整理来判断出所发掘的遗迹遗物的年代。因为，考古学是“时间”科学，考古研究，首先要解决的是文化年代问题。对于考古学上的定年断代，称为“年代学”。考古学的年代，分“相对年代”和“绝对年代”。前者指各种遗迹遗物在时间上的先后关系，后者则指它们本身的时间。断定年代方法，主要依靠地层学和器物类型学两种方法，同时也利用自然科学的手段来断定。地层学断代，是确定文化层次顺序的先后，以断定它们的相对年代。器物类型学的断代，是依据各层所包括的器物特征，以断定各层的绝对年代。依据器物学断代，必须注意两条基本原则：一是各层或各遗迹单位的包含物，必须以年代最晚的遗物，作断定年代的依据；二是各层或各遗迹单位的年代，可以以该层所压和被压的上下两层的年代分别作为它的上限和下限。断定地层年代的遗物，性质不同价值亦不相同。金属器因使用的年代较长，用它来断定地层年代必须慎重分析。石器和骨器，因它本身的时代特征往往不明显，用它断代有局限性。断代价值很高的器物是陶器，因为陶器易碎，不能经久使用，时代特征也比较明显。对于没有文字记载的史前学，除依靠地层学和器物类型学断代外，还需要借助于自然科学方法。在自然科学的断代方法中，应用最广泛的有放射性碳素断代，热释光断代，古地磁断代、钾一氩法断代、树木年轮断代等。自然科学各种断代方法的应用，不仅为第四纪以来人类进化史的研究提供了年代依据，也为建立史前考古学的年代体系奠定了基础。对于历史考古学领域内的断代，则有内证和外证之分。内证是依据实物资料本身的年代标志，如墓志、题记、铭刻、简腆等的纪年而断定其绝对年代。外证是以平行考古材料和文献记载来断定年代，利用平行考古材料作为外证，是比较有力的证据之一。例如，从器物类型学的研究，已知殷墟出土的商代铜器的器形、组合、纹饰等特征，那么，从其他地方出土的青铜器，如果具有同样类型特征的器物，就可以推断出它是属于商代晚期遗物，这种断代一般不会出现大的偏差。资料的整理分析，除上述外，还要对各种器物的制法、用途等方面进行分析研究，因为这对阐明各个历史时期的生产技术发展水平，有重要意义。总之，资料整理分析工作，是一项细致的工作，而且也是非常重要的工作，发掘资料是否具有科学的价值，很重要的方面是要看整理分析的科学性。