开题报告如何写才不会被pass掉?

论文写开题报告,你肯定希望能顺利通过,但在写开题报告的过程中,这些问题你却应该谨慎避免!

开题报告如何写才不会被pass掉?

惶恐

今天一个学生找我来商量开题报告的事儿。他说自己心里没底,不知道开题时候的哪些问题会导致不通过。

在我们学院,开题报告会后,处理意见一般分为三等:

第一等是通过。这就意味着没有原则上的大问题,你可以按照开题报告里的日程安排,开开心心写论文了。

第二等是有条件通过,或者叫修改后通过。这说明你的开题报告存在问题,好在问题并不太严重。只需要根据开题小组各位老师的意见,认真对照修改,然后也可以开始写论文了。你最好在修改后,拿给开题小组组长和导师看看,以便做到心中有数。

第三等是不通过。就是俗话中常说的“被毙掉了”。这种评价是最糟糕的情况。意味着你的开题报告存在严重的问题,必须大幅度修改,甚至推倒重来。如果有二次开题还好,至少你还有一次机会尝试。如果没有,那就意味着需要延期毕业了。

学生们最恐惧的,当然是选题被毙掉这种极端情况。

那么什么样的选题会不通过呢?我帮他总结了4条,用通俗语言介绍,比较好记。分别是:

出了圈;
没价值;
不必要;
不靠谱。
下面我们一一说明和分析一下。

出了圈

所谓出了圈儿,就是选题不在专业研究领域范围内。

虽然人类的知识是个整体,但是你的学生证上是有专业类别的。如果你不需要学位,那尽可以根据自己的兴趣,研究世界上任何有趣的问题。几百年前的那些博物学家们,走的基本上是这个路数。然而如果你当前的目标是拿下学位,那毕业论文的选题就不能偏离专业领域这个范围。

跨学科或者交叉学科的研究是值得提倡的,但是必须体现本专业和其他专业的交叉,而不能是完全做其他领域的研究,毫不涉及本专业领域关心的问题,或应用本领域的特色研究方法。

举个例子,假如你研究信息管理,大可以在问题的研究过程中使用计算机学科的相关研究成果。数据挖掘、数据可视化、机器学习,甚至是深度神经网络,都可以往上招呼。但是,如果你的研究只是帮助了计算机学科改进底层算法,或者做了个Linux一样的计算机操作系统内核出来,那么虽然你贡献很大,却只能去计算机系那边去申请学位了。

题目出圈儿,是开题报告中最为严重的问题,一般会直接毙掉。

怎么才能保证选题不出圈儿呢?

你需要读大量的文献,了解学科的边界在哪里。或者请教专家(例如你的导师),为自己的选题把关。这样才能做到心中有数。

另外,如果本学科有广泛适用的应用型研究方法,那么也可以放心使用,而不必担心出圈儿问题。

例如图书情报领域,有个研究方法叫做文献计量。目前学术界的容忍度是,只要你用了文献计量,那么计量对象无论是哪个领域的文献,题目也可算作图情研究的圈子之内。所以,你时常可以看到图情专业许多学生喜欢拿着这把锤子,虎视眈眈各个领域的文献,到处找钉子玩儿。

这样做,虽不必担心出圈儿,但是后面几条还是要小心。

没价值
科学研究,是要投入资源的。你的时间、注意力、金钱、设备、社会资本(例如时常需要请教朋友)……这些都是宝贵的资源。投入了就需要有产出。所以如果你把资源投放到了没有价值的问题上,那就是暴殄天物。

开题小组如果认定你的研究题目没有价值,会果断叫停,这实际上是为了你着想。亡羊补牢嘛。

什么样的问题有价值呢?

简单而粗暴的解答,就是这世界上除了你之外,还要有至少一个人关心其研究结果。

在经济学里,这就叫需求。

近年来,生物医药领域为什么那么火?为什么河北某高校老师一篇基因编辑的论文就引起了那么大的争议?就是因为生老病死和我们每一个人息息相关。得病了我们就需要治疗,绝大部分人都渴望健康长寿。所以如果你的研究,能够提升1个百分点的疾病治愈率,或者延长人类平均1年的寿命,那就是非常有价值的。

相反,你做出来的东西没人想了解其结果,那价值就要画个大大的问号了。

你可能会辩称,有些人会领先于时代,其研究问题在尝试之前根本就没有人想到过,当然也就没人关心。例如爱因斯坦的相对论,提出时肯定不被大众认为有价值,就连能看懂的人,全世界都屈指可数。先驱研究者完全可以通过研究来激发和创造需求。就像现在,相对论早已进入了大学甚至中学的物理学课本。人们在探讨星际旅行、穿越的可能性时,总会把它挂在嘴边。

没错。但是请你用贝叶斯公式来分析一下,你一个还没开题的学生,做出上述完全超脱时代,令所有人惊艳的研究问题,可能性有多高?

更多的时候,被别人不看重的研究,是因为确实没意义,也很无趣。

例如你非得要选“存款数额与利息收益相关性研究”作为论文题目……你研究啥?直接查银行利率不就完了?

不必要
你找了一个没有出圈儿,而且还很有价值的问题,欣喜若狂。

开题的时候,组长淡淡地问了你一句“John Doe博士2015年发表在XX期刊的那篇文章看了吗?”

“没有!”

“你的研究问题,他已经完美解决了。重新选题吧。下一个!”

一旦别人先你一步,把你打算研究的问题做完,并且发表了出来,那你还做个什么劲儿呢?

想想看,为什么开题报告里,一定要有国内外研究现状综述呢?就是为了放在那里显得字儿多,而且一堆标注显得高大上吗?

当然不是。为了写这一部分,你就得读相关文献。读了文献,你自然就应该了解自己提出的问题,是不是已经被别人给做掉了。

问题来了,为什么同样做了文献综述,有些人依然把别人研究过的问题提出来,作为自己的毕业论文选题呢?

原因是丰富多彩的。

最常见的原因,还真不是胡乱应付,而是许多相关的文献,他根本就没见过。

为什么?他很认真地在图书馆里,天天从早看文献看到晚啊!

他确实一直在看,不过只是在看中文文献。

许多学生做研究,只在CNKI上,用中文关键词找论文。只要CNKI上查不到的文献,就视同不存在。

2000多年前,我们老祖宗就用成语给这种做法起了个名字——“掩耳盗铃”。

他们为什么不读英文文献呢?

唉。

因为看不懂呗。

要想了解选题必要性,就必须全面读文献。你对该领域越是了解,选题的把握能力就越强。对绝大多数专业来说,英文文献的阅读必不可少。

好好学英文吧。

不靠谱
有的时候,你会看到题目是圈内的问题,大家都关注,没人曾经完美解决过……可选题依然被毙掉了。

怎么搞的?!

因为选题不靠谱。

这两年,有句流行语,叫做:

谈毒性不谈剂量就是耍流氓。
这话是否科学,咱们搁置不论。但是借用过来,却是可以成立——选题不谈可行性,就是不靠谱。

所谓不靠谱,就是指老师们不认为在你读研的这一两年(考虑到毕业年级找工作的压力,这个时间还要打折扣)有限时间内,能够顺利完成研究。

不靠谱的问题,有以下类别:

题目过庞大;
方法太复杂;
数据难收集。
最常见的,是研究目标过于宏大。

《企业信息化发展策略研究》、《中国城乡信息鸿沟对策研究》……这样的选题,N本大部头著作都做不完,你一篇毕业论文就想搞定?

这就是为什么,导师在指导你选题的时候,总会提及一句“要具体”。

足够具体的选题,必然会显得“小”。但是这不要紧,作为学术训练的一部分,你应该从易到难,从小到大。不要一出手,就恨不得来个“排山倒海”。更常见的情况,是把“眼高手低”四个字暴露无遗。

另一种不靠谱,是研究方法过于复杂。

当然,这是相对的。有的人,例如Paul Pavlou教授,能够把十余种常见的研究方法应用自如。所以他自己发表过的文章放在那里,就可以自成体系(请参考拙作《如何选研究题目?》)。对于Pavlou教授来说,这些方法都不算复杂。

但是对你来说,方法复杂度就不一样了。如果你的研究也需要调用多种研究方法,例如同时集成了结构方程、深度学习和复杂系统仿真……那老师们可能得回顾一下你的简历了。你得拿出足够多的证据,才能说服别人,让大家信任自己可以在读研剩余的一年时间里,在应对就业或升学压力的同时,还可以游刃有余地完成这么有挑战性的难题。

更多的情况下,列出那么多复杂方法,是因为学生对相应的研究方法缺乏了解。只是听说了个名词,就扔了上来,还言之凿凿,觉得使用这些方法很有道理(而且很酷)。结果选题被否定,要求重做,才追悔莫及,解释说只需要问卷调查就够了。

有的人,使用的研究方法并不复杂,但是需要用到非常难以获取的数据。这同样也是不靠谱的体现。

虽说如今是大数据时代,但是研究数据依然是宝贵资产,并非每个人都可以采集到的。你会看到别人的论文里,用到了某个社交网站的用户注册数据和私信交流文本(当然已经做了匿名化处理),就兴致勃勃,也把这些数据当做研究对象。可是你真正做到那一步,才会明白这些数据根本就不向你开放。别人能用是因为特殊的时段、机缘和人脉。时过境迁,数据管理的规则和法律早已完善,这些数据就无法被外人使用了。

怎样避免选题不靠谱呢?就是要有前瞻性。做开题的时候往后多想一步,尤其是想想那些具体的步骤、流程和方法。更好的办法是简单做个尝试,看数据能不能获取,方法能不能应用,以及写下的文字能否面向题目,自圆其说。

小结

以上,我们列举和分析了常见的4种开题报告中常见的严重问题。

我们来简单复习一下:

题目出圈儿太恐怖。你需要读文献来了解学科边界,或请教导师等专家把关。

题目没价值很糟糕。你需要从文献或工作、生活观察中了解真实的需求,保证你写出来的东西,至少得有一小撮人愿意了解。

选题不必要最尴尬。一定要把相关研究认真掌握,不要遗漏掉外文文献中的前沿研究。

选题不靠谱……缩小题目、具体化,使用合适的、自己能够掌握的研究方法,不要忽视数据的可得性。

希望你在准备开题报告的时候可以避开上述这些坑,顺利通过。

开题报告中还会有很多其他的问题,例如技术错误(错别字、语病)、内容不全(有人居然会遗漏某个部分没有填写)、格式不规范(明明有模板啊!)……本文没有详细列举,因为这些都是可以轻易避免的问题,没有做好大都是因为态度问题。

戒之,慎之!

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