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2022-01-29 13:02:18
2022-01-29
作為一名專業型碩士研究生，因為撰寫學位論文而與導師“互相折磨到battle”可能是大家通向畢業路上最痛苦的經歷之一。其實，很多童鞋都會犯相同的錯誤，如果我們能提前知曉這些可能出現的問題，并在寫作之前多加注意，在寫完之后自查自糾，就能少走許多彎路。今天智能算法研究中心的一線老師將帶你了解軟件工程專業型碩士學位論文的十大通病，讓你在論文寫作之路上披荊斬棘！
問題一：研究背景敘述過多，鋪墊過遠，甚至蓋過了自己的研究工作。研究背景主要是梳理前人在本課題相關領域內所做的工作和尚存的研究空白，闡述寫作的意圖。寫作的重點在于確定自己研究的邏輯起點，也就是要講明在別人研究的基礎上自己將要進行的探索是什么，而不是別人已經做了什么。
問題二：研究問題不清晰，兜兜轉轉還是落到業務問題或者現有的技術工具介紹上。研究問題是整個研究工作所圍繞的核心，通過研究問題推導出的結論必須具有重要性、科學性及價值性。通過現有方法的組合解決工程問題并不能作為論文的研究問題。此外，對現有的技術工具的介紹則屬于研究方法和技術路線的一部分。
問題三：研究內容不清晰，寫成假大空的概念或者詳細的非創新性技術細節。各項研究內容之間要各自獨立，但又要有聯系性和繼承性，它主要強調在研究中為了解決研究問題所需要完成的核心工作，是一個個具體的、可操作的研究點。至于詳盡的方法步驟，則一般放在研究方法和技術路線中進行詳細闡述。
問題四：創新點不明顯，先進性不夠。創新點指的是立足于甚至超越前人的研究得出的一種獨到的觀點，它區別于其他同類工作，具備原創性。創新的內容可以包括新的視角、新的價值或者新的方法等等。簡單的修修補補并不屬于創新的范疇。
問題五：缺乏體現優勢的實驗結果和結論。有時我們可能得到了預期的實驗結果，但并沒有從驗證研究假設的角度對其進行分析和提煉，沒有體現出所提方法的優勢。我們需要完成數據分析，并結合研究目的，即自己提出的論點來解釋分析實驗結果，最終得出具有新意和實際意義的結論。其中，所提方法的優勢可以在每一條假設的驗證上逐一展現。
問題六：在實際應用部分缺少核心性能指標，沒有針對前面提到的需求和技術痛點寫明應用效果。實際應用不是簡單地設計幾個軟件界面，而是需要給出部署場景、測試報告、用戶反饋和典型案例展示，闡明是否解決了用戶的需求，并詳細地展示所研發的技術解決實際問題的過程。在典型案例中，一定要有大規模的、難度大的、易錯的例子。
問題七：語言表達不清楚，論文可讀性差。在論文寫作中，內容表述需嚴謹，必須保證準確性。一篇論文的寫作水平對其質量會產生較大影響，常見的錯誤如下：句子有語病，語句不通順；層次紊亂，邏輯性差；表述口語化；標點符號錯誤等。
問題八：直接拷貝了參考文獻的內容，包括但不限于文字和圖片。在引用他人的文獻資料及數據、插圖、表格時，一定要注明出處。不要照搬他人的論文內容，因為這樣不僅可能引發著作權的爭議，還可能導致學位論文在查重環節出現問題。
問題九：沒有對數據中的敏感信息和隱私信息做好脫敏工作。在使用涉及客戶安全數據或者一些商業性敏感數據之前，必須先征得合作方和當事人同意。必要時，可以通過脫敏規則對某些敏感信息（比如身份證號、手機號、卡號、客戶姓名、客戶地址、人臉圖像、醫學影像等等）進行數據的變形，實現對隱私數據的可靠保護。
問題十：將使用的技術方法或者工具的優勢寫成自己工作的優勢。在你的應用場景中發現別人的方法表現不佳，并不能作為你論文的論據支撐。但是，如果你的研究工作是在某一技術方法或者工具的使用上做了較大的修改或者創新，這時可以根據實際情況來撰寫你的優勢。
“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行。”學位論文寫作同樣如此，只有多讀、多問、多寫才能下筆如有神。希望我們的提醒能讓諸君成功“避雷”，縮短寫作周期，高質量完成論文寫作！（如果你覺得有用的話，不要忘記點贊并轉發給更多的小伙伴哦！）
研究團隊介紹
智能算法研究中心（原智能算法實驗室，2018年與2020年更名）主要承擔國內外重要智能算法類的研究課題，以算法與軟件工具包的形式，根據國內外企業、科研與教育機構等單位在智能信息處理方面的需求，解決相關技術難點問題，并從中培養國際化算法研究型人才與算法工程化人才。
實驗室必修課
實驗室精神
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總編：黃翰
責任編輯：袁中錦
文字：黃翰、袁中錦
圖片：袁中錦
校稿：何莉怡
時間：2021年11月24
