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码住丨从开题到答辩,开题不过的话怎么办

来源:整理 时间:2022-04-07 17:34:22 编辑:教育知识 手机版

所谓开题报告,也是有两个意思:“开题”与“报告”。开题报告之后,往往会省下一些同学不符合要求,所以开题报告没有通过。在刚开始准备毕业论文的时候,很多研究生都会问“开题报告怎么写”。很多同学之前并没有接触过开题报告,不知道怎么写也是情理之中的。

开题答辩没通过该怎么办?

开题答辩没通过该怎么办

一般而言,老师常常会说,如果不通过开题报告,那么就会无法毕业了,这句话实际上一半真一半假。真的是,如果论文不写好,的确是不会毕业;假的地方在于,大多数老师都会让学生通过论文答辩,无冤无仇,干嘛不让你毕业了,除非个人不想参加论文答辩,一门心思不想毕业,那么导师才会不管。   开题报告之后,往往会省下一些同学不符合要求,所以开题报告没有通过。

硕士毕业论文开题报告写不出来,怎么办?

硕士毕业论文开题报告写不出来,怎么办

在刚开始准备毕业论文的时候,很多研究生都会问“开题报告怎么写”。很多同学之前并没有接触过开题报告,不知道怎么写也是情理之中的。所谓开题报告,也是有两个意思:“开题”与“报告”。开题是对自己选题的说明,而报告则是向导师、向学院汇报自己的准备情况与研究计划,请求批准。因此,开题报告中的主要内容即为选题目的、选题意义、选题背景、研究计划、研究目标、可行性与创新性、主要参考文献。

那具体该怎么写呢?一起来看看吧。一、毕业论文的题目。题目是毕业论文中心思想的高度概括,要求:①准确、规范。要将研究的问题准确地概括出来,反映出研究的深度和广度,反映出研究的性质,反映出实验研究的基本要求——处理因素、受试对象及实验效应等。用词造句要科学、规范。②简洁。要用尽可能少的文字表达,一般不得超过20个汉字。

   二、介绍选题目的、意义。即先说明为什么要选择这个研究课题,交代研究的价值。一般先谈现实需要——由存在的问题导出研究的实际意义,然后再谈理论及学术价值,要求具体、客观,且具有针对性,注重资料分析基础,注重时代、地区或单位发展的需要,切忌空洞无物的口号。    三、介绍选题背景、现状和发展趋势。

即文献综述,主要说明国内外的研究情况,关于这个课题前人曾做过哪些方面的研究、解决了哪些问题、还存在什么问题等。所谓综述的“综”即综合,综合某一学科领域在一定时期内的研究概况;“述”更多的并不是叙述,而是评述与述评,即要有作者自己的独特见解。要注重分析研究,善于发现问题,突出选题在当前研究中的位置、优势及突破点。

综述的对象,除观点外,还可以是材料与方法等。    四、介绍本人研究的初步方案,需要解决的问题和突破的难点,预期的结果等。即说明自己的主攻方向是什么,研究中主要根据什么理论、采用什么方法、取得什么成果等。 整个研究在时间及顺序上如何安排,怎样分阶段进行,对每一阶段的起止时间、相应的研究内容及成果均要有明确的规定,阶段之间不能间断,以保证研究进程的连续性。

   五、说明选题的可行性和创新性。不仅对可能遇到的最主要的、最根本的关键性困难与问题要有准确、科学的估计和判断,并采取可行的解决方法和措施,而且要突出重点,突出所选课题与同类其他研究的不同之处。    六、列出主要参考文献。最后要列出所查阅的主要参考文献,一方面可以反映作者立论的真实依据,另一方面也是对原著者创造性劳动的尊重,篇数以各校的规定为准。

硕士毕业论文开题,导师完全不管怎么办?

开题答辩没通过该怎么办

对于已经进入研二的同学来说,如果此时还没有确定自己的主攻方向是比较麻烦的事情,研究生期间要想做出自己的创新成果,应该有一个合理的规划,研一期间要重视积累并确定一个自己的创新方向,到研二之后就要围绕自己的创新方向做科研实践,同时记录自己的数据并做出整理,为后续的论文撰写奠定基础。读研期间导师的作用是比较重要的,要培养学生的科研能力,为学生指明具体的创新方向,同时需要为学生提供科研实践场景,所以一定要重视与导师的交流,尽量争取到导师更多的科研资源,这对于自己能否尽快做出科研成果有较为直接的影响

不同导师带学生的方式是有区别的,如果在一个大组里,导师平时会比较忙,此时要重视与二导和师兄、师姐交流,争取尽快在课题组中找到自己的位置。如果自己没有进入到核心组,那么与导师交流的机会可能比较少,此时要给自己制定一个合理的学习和科研规划,同时定期向导师汇报自己的学习和科研情况,以便于让导师能够实时掌握你的情况。

如果在研一期间没有一个较好的学习和科研体验,同时与导师交流的机会也比较少,那么进入到研二之后,要尽快明确自己的创新方向,该做积累做积累,该做复现做复现,这个过程可能会走一些弯路,但是这个过程是不可避免的。另外,目前互联网资源非常丰富,可以借助于互联网平台来给自己营造交流和实践的场景。在主攻方向的选择上,如果要选择人工智能大方向,那么nlp和cv这两个方向都可以选择,相关的参考资料也比较丰富,虽然这两个方向的创新难度在不断增加,但是创新空间依然比较大,目前可以重点考虑产业场景的创新,这是一片创新蓝海。

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