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剖析了上千篇优秀的论文,我发现了硕士论文选题的关键!

来源:在职研究生招生网 时间:2021-12-02 09:40:21
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  想要快速完成论文写作,首要做的第一步就是选题了,做好选题工作,才能快速进入论文撰写阶段。但很多人都不知道怎么进行选题,其实论文选题是有方法有技巧的,一个好的题目,必须要简洁、清晰,让人一眼知道论文研究的内容是什么。总结了几种题目的类型以及同学自行检验题目好坏的方法,一定要实践用起来!

  题目类型一:理性选题

  理性选题表示论文的研究内容是围绕逻辑推理来展开的,属于思维层面的研究。比如标题:关于某某现象的理论研究/基于某某上的概况分析.....此类题目从理论意义出发,目的是推出理论性的结论。

  题目类型二:理论和实践相结合性选题

  这类选题是在了解某个理论的基础上以及如何实践中开展的。这类题目要求同学对理论有深刻的理解,并掌握实践的方法。

  题目类型三:实践性选题

  实践性选题是作者通过了解某些新闻报道事件、学科前言信息时,对它背后的问题进行研究。此种题目多是为了解决问题而存在。

  选题类型想必大家都了解了,在敲定选题类型后,同学们可参考以下要点使题目更规范:

  标题规范

  标题要简洁、明确、用词严谨,让人一目了然,不要存在复杂结构以及语病问题,更不要出现“浅论”、“浅析”、“初探”、“刍议”以及“漫谈”、“论纲”等过谦表述。非必要时,不用加入副标题,而且中文名一般不超过20个汉字,外文一般不超过10个实词。

  题目只可小题大作/大题大作

  小题大作就是把一个小问题写得很深入;大题大作,就是把一个较宏大的问题写得很宏观,这就非常考验战略性眼光和写作功底啦!在题目中,我们可以参考以上两种思路,但绝对不能大题小作和小题小作。

  大题小作就比如某位同学想要研究整个国家的经济状况,却无从下手。因为研究对象太宏观,在实践论证时,需要考虑很多变量:不同城市地点、不同性别经济状况、不同行业收入情况、海外华裔经济水平、不同人群消费观念等,如此展开,我们根本不可能在短短的硕士论文中一一呈现,即使后期工作做得很全面,也不能保证做全了所有涉及国家经济的研究工作。

  小题小作是例如研究某小区某单元楼住户的平均作息时间。虽然此类研究的资料、数据很容易获取,但却没有太多研究价值,不具有普遍性、代表性,不符合硕士论文中要求的理论意义或实际意义。

  避免多主题

  一般而言,一篇论文最好只有一个主题,只解决一个问题,所以不要在题目中出现“若干问题研究”这样的词语,因为不够细致,不符合论文的严谨性。同样,也不建议在题目中出现“A与B”这样的表述,因为后续写作时很容易产生重心偏斜,不够聚焦问题。

  论文在导师把关题目之前,大家可参考以下标准先自行检查:

  自查

  自查可以判断自己写的论文题目,是不是有一个清晰的研究对象,论文内容里是不是有明确的研究方法、方法是否可行以及论文是在什么基础理论上开展的。除了要确定这三个因素,同学们也最好要讲出来为什么是这三个因素,梳理自己的头绪,理清创新之处。

  查重

  我们在写论文时最忌讳和别人的标题完全相同,因为标题又左右着接下来的研究内容,所以为了避免后期查重率过高,我们可以把论文题目放到中国知网上,去查一下有没有重复的,如果没有最好,如果有重复的,可以咨询一下大咖导师的建议,看看还能不能进行下去。

  参考文献

  首先,我们可以看和我们研究角度、内容相似的文献,是怎样起题目名的。其次,我们也可以拆解自己的论文题目,获取不同的关键,在知网查询相关文献多不多。那怎样可以通过输入关键词,来查找更多参考文献呢?比如一个题目:赫哲族传统纹样在传统服饰上的审美研究,那么我们在查找文献时,就可以通过输入“审美研究”来了解别人是怎样开展类似研究的。输入“传统服饰 审美”就可以知道怎样对服饰来进行审美研究。输入“传统纹样 审美”就可以知道如何从纹样下手来进行审美研究。输入“赫哲族 纹样”或“赫哲族 审美”就可以让我们知道关于研究主体-赫哲族它的相关资料,包括它的纹样呈现的形式,以及在审美方面的表现形式。

  根据题目推测所需要的帮助

  确定好选题,我们可以设想实际开展研究时需要怎样的资料和设备,然后在向导师询问题目是否可行时,顺便问一下能不能提供相应条件。

  与导师沟通

  完成前面的操作后,就可以带着准备工作和导师沟通了。在沟通时,不要直接和导师说一个题目草草了事,而是要系统的、富有逻辑的介绍自己的论文内容,包含研究对象、研究背景、要使用的研究方法、看过的文献,还有自己现阶段需要的帮助等,这样才属于高效的沟通,方便导师指点。

  论文选题对于一篇论文来讲十分重要,他直接定位了这篇论文的研究领域和研究价值,如果确实没有头绪,无从下手可以联系读研教育,高校硕博导师手把手带你研读文献,确定选题!

  如何写出让导师眼前一亮的数据呈现? 

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