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猪猪的面团
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weiyiqinww

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论文框架由以下几部分组成:

1、介绍

简要地总结论文主题,说明为什么这个主题有价值,也许还可以概述一下你的主要结果。

2、背景信息(可选)

简短地介绍背景信息是必要的,特别是当你的论文涉及两个或多个传统领域时。

3、新技术回顾

这部分回顾了与论文相关的研究现状。

4、研究问题或问题陈述

工程论文倾向于提到一个需要解决的“问题”,而其他学科则是用一个需要回答的“问题”来表述。在这两种情况下,有三个主要部分:

5、描述你如何解决问题或回答问题

论文的这一部分形式更加自由,可以有一个或几个部分和子部分。

6、结论

结论部分通常涵盖三件事,并且每一件事都应该有一个单独的小节:

7、参考文献

参考文献的列表与第3部分中给出的技术现状综述紧密相关。所有的参考文献都必须在论文正文中提及。参考书目可能包括论文中没有直接引用的作品。

8、附录

一般来说,太过具体的材料不适合在论文主体中出现,但可供考官仔细阅读,以充分说服他们。

302 评论

dyanne1987

同学,论文的框架的构建不是用一个格式或者模式就可以做出来,而是你要根据你的论文去规划,根据你研究的题目去明确你要研究的放心也及研究的内容。当研究的内容确定之后你的论文框架也就出来了,比如研究某个公司的财务状况,就可以从把论文确定为,现状、问题、原因、解决措施四大块来写拉。希望上述对你有帮助,如有其他具体问题,我们可以在线交流,祝你成功。

209 评论

小白黄条条猫

简要概括四个内容:研究课题的重要性和目的、研究的主要内容和主要方法、研究得到的结论以及研究结果有什么意义。

把国内外与研究课题相关的论文进行整理总结,并用自己的话表述出来,研究现状包括:主要学术观点、前人研究成果和研究水平、争论焦点、存在的问题及可能的原因等。

请记住,不管你用什么样的方法和手段,写论文的第一个目标就是搭建好自己的框架,也就是确定论文的大致目录。接下来就看看一个完整的框架是什么样吧!

1.摘要(Abstract)

标准摘要五句话,包含五个层次的内容:

介绍:为什么要进行本项研究,现状中本项研究的缺失或者做了但是存在不足;

方法:用什么方法做这个研究;

数据:用什么样的数据来验证你的方法;

结论:从研究中得出什么结论;

意义:得出的结论对研究领域和实践有什么意义(理论与实践意义)

2.引言(Introduction)

研究背景(Research background):目的是证实该研究问题的重要性。如这一类问题造成的损失很严重,因此研究这一问题很重要。

研究问题(Research problem):在上述的这一大研究背景下,要做什么问题(或者方面)的研究;在上述的这一大研究背景下,这一研究可以在哪些方面解决现存的实际问题。

研究现状:别人已经做了哪些东西,别人已经做过什么,发现了什么样的问题?

现存的研究有什么问题与不足:别人有什么没有做过?为什么别人没有做得更好?并说明这些研究不足会带来严重后果。

本研究的目标(objective)和研究范围(scope):本研究弥补这些问题中(这些没做过或者做过没做好的问题中)的哪些不足,采用什么研究方法去弥补不足。陈述本项研究的范围局限,并高度概括本论文研究结论。

文章结构:本论文的后续部分的基本内容架构。

3.文献综述(Literature review)

Literature review证明与说明两件事情:一是研究目标的设定是有意义的;二是你在本研究中采用的方法是可靠的、有效的。包括三个层次的内容:

对选题(你找到的研究问题)的理由:即对做过没做好或者没做过的研究问题,在这个研究领域,针对research problem而言,让读者明白本项研究是有意义的;

现存文献中对本文值得参考并可借鉴的东西,包括分析工具和成果;

非相关或者相邻研究领域值得借鉴的东西,侧重于可借鉴的研究方法。

注意:与就确定了研究方法。补充说明:注意introduction 中的研究目的与研究范围的区别。Scope:如洪水发生后带来10个后续问题,本研究只考虑了6个关键问题。在Literature review 与中应该对scope进行说明和辨析,即说明我为什么留下这6个问题,去掉其他4个问题。小结:文献综述不是综述文献,而是去找到问题,不是为了综述而述。并不在于对所有的相关文献作详尽描述和总结,应该是对相关研究现状的高度概括。至此,已经把研究问题、研究目标、研究方法明确了,并且对它们已经证明了、辩护了。

4.方法(Method)

此部分主要是对方法的描述。包含三个方面的内容:

研究策略(Research strategy):总概研究过程。要做这样的一个研究采用一个什么样的研究策略:即所采用的研究思路。

数据采集的方法:建立在对研究问题深入认识的基础上,需要采集什么样的数据(变量)。这里的数据的概念是泛泛的,不是指具体的数据,而包括数据结构、变量(考虑的因素)。

数据的分析方法:

如数学分析、逻辑分析(推理)、统计模型等数据分析方法。统计模型(模型的建立、模型校验(模型计算)、模型推断(在算的过程中所推断出的一些结果)、模型评价与对比)。

273 评论

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