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1. 主題聚類(Thematic Clustering)
誤區(qū): 按照時間順序羅列文獻,缺乏系統(tǒng)性。
正確做法: 按照理論派別或核心爭議進行分類討論。例如:
“當(dāng)前人工智能倫理研究主要分為三大流派:效率至上派(Bostrom),人權(quán)優(yōu)先派(Floridi),以及技術(shù)批判派(Crawford)。”
按照這種方式組織文獻,可以讓導(dǎo)師清晰看到不同研究方向的觀點對比,避免單純羅列參考文獻的“流水賬”式寫作。
2. 批判式對話(Critical Analysis)
誤區(qū): 僅僅總結(jié)不同學(xué)者的觀點,如“Smith(2020)提出X,Lee(2022)認(rèn)為Y。”
正確做法: 找出研究之間的沖突、矛盾和研究空白,例如:
“Smith(2020)認(rèn)為算法會降低用戶信任,但Lee(2022)在對農(nóng)村地區(qū)的研究中未發(fā)現(xiàn)相關(guān)性,可能是因為基礎(chǔ)設(shè)施不同的影響。”
通過這樣的分析,不僅展示了已有研究的差異,還能為自己的研究找到切入點。
3. 研究缺口(Gap Statement)
文獻綜述的最終目的是找到尚未被研究的領(lǐng)域(Research Gap),用一句話精準(zhǔn)點明研究缺口,吸引導(dǎo)師興趣。例如:
“現(xiàn)有研究主要關(guān)注算法對大城市用戶的影響,但忽略了零工經(jīng)濟中的算法歧視,尤其針對少數(shù)族裔女性的影響。”
這樣明確的研究缺口能夠很好地引出后續(xù)的研究方法和研究目標(biāo)。
1. 研究設(shè)計(Research Design)
在方法論部分,首先需要說明研究的整體設(shè)計,避免泛泛而談。例如:
“本研究采用混合研究方法(Mixed Methods),首先分析1萬條量化數(shù)據(jù),然后進行30人的深度訪談。”
采用混合方法能夠提供更全面的分析,但需要根據(jù)研究目標(biāo)選擇合適的方法,如定量研究(Quantitative Research)或定性研究(Qualitative Research)。
2. 數(shù)據(jù)收集(Data Collection)
誤區(qū): 僅描述數(shù)據(jù)來源,不說明如何采樣。
正確做法: 詳細(xì)說明采樣方式和數(shù)據(jù)來源,例如:
“本研究采用分層抽樣(Stratified Sampling),調(diào)查200家英國中小企業(yè),使用α=0.89的標(biāo)準(zhǔn)化問卷進行數(shù)據(jù)收集,并結(jié)合半結(jié)構(gòu)化訪談。”
這樣能讓研究設(shè)計更加嚴(yán)謹(jǐn),避免導(dǎo)師質(zhì)疑研究的可靠性。
3. 分析工具(Analysis Tools)
分析工具的選擇要根據(jù)研究方法匹配,常見的工具包括:
定量研究: SPSS、Stata、R 進行統(tǒng)計分析
定性研究: NVivo 進行文本編碼與主題分析
示例:
“量化數(shù)據(jù)部分采用SPSS進行回歸分析,定性數(shù)據(jù)則使用NVivo進行編碼和主題分析。”
詳細(xì)說明所用工具,不僅能展示研究的科學(xué)性,也能讓導(dǎo)師更清楚你的研究方法。

1. 模糊描述
錯誤示范: “本研究使用問卷調(diào)查和訪談進行數(shù)據(jù)收集。”
正確做法: “本研究使用5點李克特量表(Likert Scale)進行問卷調(diào)查,并設(shè)計15個核心問題的半結(jié)構(gòu)化訪談協(xié)議(見附錄B)。”
2. 過度堆砌理論,缺乏批判性思維
僅僅列出大量文獻而不進行分析會顯得研究方向不清晰,建議使用批判式對話的方法,找出文獻之間的沖突和研究缺口。
在英國畢業(yè)論文寫作中,文獻綜述和方法論是最能體現(xiàn)批判性思維(Critical Thinking)的部分。掌握正確的寫作方式,可以有效提升論文質(zhì)量,爭取更高分?jǐn)?shù)。
文獻綜述(LR) 需要主題聚類、批判分析和研究缺口的精準(zhǔn)提煉。
方法論(Methodology) 需要清晰描述研究設(shè)計、數(shù)據(jù)收集方法和分析工具,避免模糊表述。
合理安排結(jié)構(gòu)、強化批判性思維,就能順利完成這兩個關(guān)鍵部分,讓你的論文更具說服力,助力一等學(xué)位!
閱讀原文:http://cheshan.cn/news/28316_61.html
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