一、前期准备阶段

tips：

  1. 明确论文类型与要求

    • 确认是 综述论文（Review）、研究论文（Research Article） 还是 课程论文（Term Paper）。

    • 仔细阅读导师或期刊的格式要求（如APA、MLA、结构框架等）。

  2. 选题策略

    • 若题目自拟：从已有研究或课程内容中寻找争议点、空白领域（如"近五年AI伦理研究的不足"）。

    • 若导师指定题目：将其拆解为2-3个核心问题（如"气候变化对农业的影响" → 具体地区/作物/影响维度）。

  3. 文献调研

    • 先读摘要和结论，筛选相关文献。

    • 对高相关文献精读，标记重要数据、方法、观点冲突。

    • 工具推荐：用Google Scholar、学校图书馆数据库；管理文献用Zotero/EndNote。

    • 高效阅读：

  • 先读摘要和结论，筛选相关文献。

  • 对高相关文献精读，标记重要数据、方法、观点冲突。

二、论文结构搭建

tips：

标准结构模板（依学科调整）：

  1. 标题（Title）

    • 直接体现研究核心（如"基于机器学习的城市PM2.5预测模型：以北京为例"）。

  2. 摘要（Abstract）（最后写）

    • 用200-300字概括：研究目的、方法、关键发现、结论。

  3. 引言（Introduction）

    • 问题漏斗法：

    1. 大背景（如"全球变暖加剧"）→

    2. 研究空白（如"但热带作物适应性研究不足"）→

    3. 你的研究目标与意义。

  4. 文献综述（Literature Review）

    • 按主题或时间梳理前人研究，指出冲突或缺口（如"Smith（2020）认为X有效，但Lee（2022）发现局限性…"）。

  5. 方法（Methodology）

    • 详细到可复现：如果是实证研究，写明样本来源、工具、分析软件（如"使用Python scikit-learn构建随机森林模型"）。

  6. 结果（Results）

    • 纯事实描述，用图表+文字说明（如"表3显示，实验组效率提升23%（p<0.05）"）。

  7. 讨论（Discussion）

    • 解释结果为何重要：是否支持假设？与前人研究矛盾的可能原因？实际应用价值？

  8. 结论（Conclusion）

    • 总结核心发现，指出局限，建议未来研究方向。

三、写作技巧   

tips：

  1. 克服空白页恐惧

    • 从最容易的部分开始写（如方法或图表描述）。

    • 初稿允许不完美，用"[待补充]"标记不确定内容。

  2. 学术语言要点

    • 避免主观表述（如"我认为"→ "数据显示"）；

    • 谨慎使用绝对化词汇（如"证明"→ "表明"）。

  3. 引用规范

    • 直接引用需加页码（如(Smith, 2020, p.15)）；

    • 避免抄袭， paraphrase后仍需标注来源。

 四、修改与反馈  

tips：

  1. 自我检查清单

    • 逻辑是否连贯？每个段落是否有明确主题句？

    • 图表编号和正文引用是否一致？

    • 参考文献格式是否统一？

  2. 寻求反馈

    • 先给同学/同事看，再交导师；

    • 提问具体化（如"我的方法部分是否足够详细？"）。


 五、时间管理工具 

tips：


  • 甘特图法：将任务拆解为每日目标（如"周一完成引言初稿"）。

  • 番茄钟写作：25分钟专注写作+5分钟休息，避免拖延。