投稿问答最小化  关闭

万维书刊APP下载

一篇论文是如何顺利投稿的?论文的优质是关键!

2023/2/8 14:50:58  阅读:148 发布者:

从攻读硕士学位、博士学位到作为研究人员,几乎很少有人真正研究过如何写好一篇学术论文的问题。在读书期间,导师一般是交给学生专业知识和获得专业知识的方法,而不会叫给学生写好论文的方法,从事研究之后,大多数人又忙于写论文,给予发表论文,而不会去考虑撰写论文的方法。

因此,国内学术界存在着一个非常普遍的现象,为拿学位、为职称、为获奖而撰写论文,基本上不会去考虑如何使自己的论文有学术创新。结果,都很难发表出来,而为了发表出来就走关系,找熟人。一旦达到自己的目的之后,学术就永远拜拜了,什么学术研究、学术创新,都不过是人生目的的手段而已,根本就不是目的。因此,有学术责任感的学者越来越少,甚至根本没有,而为学术之外的目的来捞取学术功名的确比比皆是。也难怪有中国学术大多数是垃圾之说了。

所谓磨刀不误砍柴工。要撰写好一篇学术论文,必须要掌握好撰写学术论文的方法。本人从事研究二十余年,从事学术刊物的主编已有近十年的经历。从事学术研究使我有专业的眼光来看待学术问题,而作为主编则使我有机会抛弃学术研究的浮躁而冷静地从刊物的角度来思考学术创新的可能性。因而,我可以有机会把两种不同的眼光和视角交织在一起来谈谈如何撰写好一篇学术论文的问题。

论文写作的态度

各位要记得我以前的老师所说的一句话:“硕士跟博士是一个训练的过程,硕士跟博士不是写经典之作的过程。”我看过很多人,包括我的亲戚朋友们,他之所以没有办法好好的完成硕士论文,或是博士论文,就是因为他把它当成在写经典之作的过程,虽然事实上,很多人一生最好的作品就是硕士论文或博士论文,因为之后的时间很难再有三年或六年的时间,沉浸在一个主题里反复的耕耘,当你做教授的时候,像我今天被行政缠身,你不再有充裕的时间好好探究一个问题,尤其做教授还要指导学生、上课,因此非常的忙碌,所以他一生最集中又精华的时间,当然就是他写博士、或是硕士论文的时候,而那一本成为他一生中最重要的著作也就一点都不奇怪了。

不一定要刻意强求,要有这是一个训练过程的信念,应该清楚知道从哪里开始,也要知道从哪里放手,不要无限的追下去。当然我不是否认这个过程的重要性,只是要调整自己的心态,把论文的完成当成一个目标,不要成为是一种的心理障碍或是心理负担。

这方面有太多的例子了,我在普林斯顿大学念书的时候,那边旧书摊有一位非常博学多文的旧书店老板,我常常赞叹的对他说:“你为什么不要在大学做教授。”他说:“因为那篇博士论文没有写完。”原因在于他把那个博士论文当成要写一本经典,那当然永远写不完。

如果真能写成经典那是最好,就像《美丽新境界》那部电影的男主角 John Nash 一样,一生最大的贡献就是博士那二十几页的论文,不过切记不要把那个当作是目标,因为那是自然而然形成的,应该要坚定的告诉自己,所要完成的是一份结构严谨、论述清楚与言之有物的论文,不要一开始就期待它是经典之作。如果你期待它是经典之作,你可能会变成我所看到的那位旧书摊的老板,至于我为什么知道他有那么多学问,是因为那时候我在找一本书,但它并没有在旧书店里面,不过他告诉我:“还有很多本都跟他不相上下。”后来我对那个领域稍稍懂了之后,证明确实如他所建议的那般。一个旧书店的老板精熟每一本书,可是他就是永远无法完成,他梦幻般的学位论文,因为他不知道要在哪里放手,这一切都只成为空谈。

优质论文的选题

选题是否成功是研究成功的前提。有一种说法,哲学社会科学不像自然科学,没有成功与不成功之说,只要愿意去做,最后必然成功。此话谬矣。没有好的选题,即便是洋洋洒洒数万言乃至数十万、数百万言,结果都是无用的废话。这就不能视为成功的研究。成功的研究一定是建立在成功的选题之上的。那么,什么是成功的选题呢?简而言之就是选题要有问题意识。

【问题意识】是什么呢?

一是指研究的目标取向。成功的选题应该是揭示研究的目标取向,也就是要使研究达到什么样的目标。研究的目标取向所反映的是研究是否有价值,是否值得研究。因此,从选题来看就可以知道该问题研究的状况和可能发展的趋势。如果选题没有揭示研究的目标取向,而只是陈述了一个事实,那么就意味着该研究不值得研究,或者说前人已经做了比较详尽的研究,在目前的状况下已经没有深入的可能了。这种选题就不应该去选。

二是指研究的具体范围。成功的选题应该是范围具体,不是大而全的。也就是选题不能过大,过大的选题会使研究无法深入下去,只是如蜻蜓点水。另一方面是题目太小,研究就会过于沉迷于琐碎的细节,从而使研究失去了价值和品位。特别是有的细节并不具有代表性,也不能真正反映事物发展的趋势,但由于研究者的视野太小,没法从细节中发现事物发展的基本规律。特别是做历史史料研究的往往都有这样的毛病。

三是要对一个学术问题产生质疑,或者说要有争鸣性。学术研究是无止境的,真理更是无止境的。很多学术观点在当时是对的,或者说是真理,但时间和条件都变化了,因而其真理性也会发生变化。因此,选题一定要敢于质疑,但质疑必须要有理有据,而不是随便怀疑。在有理有据的基础上的怀疑,这样的选题一定是有价值的。

总之,选题是很讲究技巧的。选题实际上是积累后的第一次思想井喷,没有积累就无法进行选题。好的选题可以使研究事半功倍,好的选题是论文成功的前提。在选题之后,还有一个重要的问题就是题目的表达,即怎样把这个内容表达出来。

这里也有几个讲究:

一是题目不宜太长,太长表明作者缺乏概括能力和抽象能力,题目要求精炼、简洁,要力求达到多一个字太长、少一个字太短的水平。

二是核心概念不宜多,最多两个,最好一个。这就必须贯彻“计划生育”政策。核心概念超过两个,论文到底研究什么就非常难把握了,而且概念太多通篇很可能就是在解释概念,实质性的内容就被冲淡了。

三是表达要精准,题目如果引起歧义,或者模糊不清,那么论文在写作是很可能出现跑题现象。

论文的逻辑

论文写作遵循提出问题、分析问题、解决问题的逻辑思路。在确定研究问题后,研究者需要进一步对研究问题进行分析。一般来说,分析问题包括:形成假设、研究设计、工具抽样、信息数据收集、资料分析等过程。既然对研究问题进行分析,就会涉及到用什么方法去分析。方法的选择和使用在研究中是很重要的,只有和研究相适切的方法才可以得出科学有效的研究结果。与自然科学相比,社科类研究在分析问题时更注重逻辑推导的过程,如果分析不清楚,就会出现逻辑断层的情况,这种问题在人文社科类写作时也是比较常见的。吴杨教授在其《社科类学术论文写作指南》中重点介绍了比较常用的两种逻辑分析方法:演绎法和归纳法。

一.演绎法

演绎的逻辑思维方法,就是从理论到理论,即从一般理论出发,通过演绎推理、研究设计以及数据分析,从而形成新的理论。下面对演绎推理的各个阶段进行简单介绍。

1.研究设计

研究设计是演绎推理的第一个阶段。在明确了研究问题后,我们需要通过演绎的方法,将理论转变为研究假设,假设是对研究问题的暂定性回答,即基于自己的研究问题先做出一个预判。在研究设计阶段需要重点考虑样本来源、数据类型、所用到的工具、如何收集记录数据等问题。基于此,研究假设才能被转化为一种可操作可观察的存在。

2.实证概括

通过测量、样本归纳、参数估计等数据分析过程,通过估计参数的方向和大小,将可观察的一手数据转换和概括成新的结论。简单来说,这个过程就是将具体的数据结果转化成概括的结论的过程。比如,可以对收集到的数据进行标准差、方差等描述性数据分析,然后再做进一步的回归分析、相关分析等。

3.检验假设

演绎法的最后一步是进行一致性检验假设,即决定是接受还是拒绝假设。如果参数具有统计显著性,且方向与假设一致,就可以为假设提供支持。如果不具有统计显著性,就需要对各过程进行反思。整个过程就是通过逻辑判断对理论进行不断修正的过程。

概括来说,演绎研究的成果是去证实或者拒绝一组构念之间的关系,这些结果可以被用于改进理论。

二.归纳法

在使用归纳法进行科学研究时,由于研究基本是从观察开始的,所以它的实施过程也会涉及到通过一些实证研究方法来搜集观察资料,并对其进行分析,进而转化为实证概括。然后再通过归纳的逻辑方法,形成概念、命题等,最后再构建理论。科学研究的归纳路径也分为一下三个阶段。

第一阶段:观察。当现有理论无法支撑对研究问题的解释时,研究者需要自己归纳理论来解释自己的研究问题,这种归纳型的建立理论的研究往往是从观察开始的。此类研究最终形成理论和命题,并对提出的问题提供解释。比如,当研究者做的研究主题比较前沿,目前只有一些概念的认识时,他可以通过对一些具体案例进行分析,然后归纳构建出某个理论来解决自己的研究问题。

第二阶段:数据的收集与分析。也就是通过测量、样本归纳、参数估计来搜集观察资料,并加以分析,将其转换为实证概括。这个看上去和上面假设检验的过程类似,但分析方法是不同的。假设研究中,数据分析通常是量化的方法。在以归纳路径为基础的研究中通常使用的是质化分析技术,比如可以对一些资料进行内容分析,进行编码,形成的编码就是实证概括。

第三阶段:形成理论。实证概括通过形成概念、命题和命题组合而最终转化成理论。比如,根据上个阶段形成的抽象概念建立一个可以解释研究问题的模型,基于模型,可以提出用于未来实证检验的命题。

简单来说,归纳研究的结果,就是产生用于解释研究问题的新的理论洞见。其基本理念就是对最初的研究问题提出新的构念和命题,而新的理论又能再去解决相似或者相关的问题。

转自:“学术国际”微信公众号

如有侵权,请联系本站删除!


  • 万维QQ投稿交流群    招募志愿者

    版权所有 Copyright@2009-2015豫ICP证合字09037080号

     纯自助论文投稿平台    E-mail:eshukan@163.com