mrzyzhaozeyu
2025-08-21 09:45:02
一篇科技论文应包括下列主要内容:1•1 题名;1•2 作者署名;1•3 摘要;1•4 关键词;1•5 正文;1•6 参考文献;1•7 作者简介;1•8 基金项目。还要包括上面前四项的英文译文。1•1 题名(或称题目、标题、文题) 要求用最简洁、恰当的、以名词或名词性词组为中心的偏正词组反映文章的特定内容，把论文的主题明白无误地告诉给读者。中文题名一般不宜超过20个汉字，必要时可加副题名。外文题名不超过10个实词。题名中一般不含有标点符号。1•2 作者署名 置于题名下方，并在题名下方注明作者的工作单位、所在城市和邮编。1•3 摘要 摘要着重反映论文的研究目的、研究方法、主要论点与结论等。摘要须用第三人称写作，不用“我”、“我们”以及“本文”做主语;不得有评价性、解释性文字;一般不超过200个字。摘要按功能不同分为:指示性摘要、报道性摘要和报道指示性摘要。对于一般的科技论文，特别是对初学者来说，写成指示性摘要即可。故这里只给出指示性摘要的一种基本样式，仅供参考:摘要 提出(叙述、阐述、讨论、研究)了
一、一些作者不按科技论文的基本格式去写。科技论文的写作格式是相对固定的，但有些作者写作的论文格式不规范，例如有些作者写论文有摘要没引言，正文、结论前后穿插，有的干脆上来就开始了长篇大论，读了半天，还不知他想说什么，一直到最后，才模模糊糊有点感觉，是论据还是结论，得靠读者去思考。科技论文的格式是经过人们长期实践逐步形成的比较科学的表达方式。它使人们读起来最明确，也最容易理解。所以，在科技论文写作中，一定要按照格式一步一步地写，其实这样更能将你的研究过程和成果表达严谨，也更容易写作。二、标题不可过于概括，更不宜过于繁琐。标题又称题目，是论文内容的高度概括。它用简练的文字告诉读者自己所要阐述的是什么问题。高度概括是指标题能提挈全文标明特点，但是不能过于概括。也不宜繁琐，使人得不到一个鲜明的印象。如果论文的内容较多，牵涉的面又比较广，标题短了难以揭示全文中心时，可将它分为主标题和剐标题。另外，标题既不要用经过艺术加工的文学语言，更不要用口号式的标题，还要避免使用符号和特殊的术语，力求通俗化。三、引言应准确简明、重点突出，切忌冗长繁琐。引言是论文的开端，其主要内容应包括本研究的理由、目的及意义，其研究历史及现状、所采用的方法及预期效果。引言要开门见山，首先就应切入主题，引出研究对象，简述其基本特征，然后介绍前人对此问题的研究状况。引言写作中常常出现的问题是语言不规范，缺乏科技语汇，不准确，不简明，半文半白，半中半西，或者引言、摘要、结论三者雷同，这都影响了论文的可读性。在引言的写作中，应力求简洁，突出重点。如采用的理论和方法是同行们所熟知的或教科书上所共知的，作者不用详述，只简单地提一下，或标注参考文献，因为读者群一般都与作者有着相似的专业和较高的知识层次。标注参考文献，可以省去许多不必要的重复，增加了信息量，使论文更加紧凑，中心突出。有的作者写引言如文学作品一样，打埋伏，叙述了半天，还不见主题，这种写作方法对科技论文来说是不可取的。在介绍研究成果时，要实事求是地评价，不能为了抬高自己而贬低别人，要避免自我夸大的评价。此外，写作中还要尽量避免客套话。四、结论短而有力，具有高度的抽象力和概括力。结论是作者以正文中的研究过程所得现象及实验结果为依据，通过综合分析、逻辑推理，最后归纳出新的论点。结论要有一定的独立性，便于读者阅读，应短而有力，高度概括。在结论中一般应阐述：研究成果说明了什么问题以及所揭示的原理及规律；在理论及实用上的意义和作用；与前人研究工作进行比较，有哪些异同，作了哪些修正、补充和发展；本研究的遗留问题及建议。当然，并不是所有论文以上内容全包括，可根据研究成果而定。有些作者写结论只是把正文中各段小结组合起来形成结论或对结论迂回说明，这是不可取的，结论不是正文中研究成果的机械重复，而要归纳总结，认清本质。结论要实事求是，客观反映研究成果，结论应与正文中的立论一致，不能自相矛盾。有些作者在结论措辞上模棱两可、含糊其词，这也是撰文的大忌，应该严谨、准确，忌用“大概”、“可能”等词，这些词只能让读者怀疑其研究成果的真实性。另外，结论中的数据应对结论有说服力，不能把正文中详述的数据资料再搬到结论中。一般来说公式推导过程、插图及表格也不能出现，否则，就不象结论了。五、文献著录应当规范。文后参考文献是作者指明自己的论据和数据出处，或为提供读者参阅、查找和直接引用的文献，是科技论文不可或缺的组成部分。没有参考文献的科学论文，一般反映出作者科学作风和态度的欠缺。参考文献著录中存在的主要问题：一是引文量偏低，文后参考文献的数目反映了作者在进行科学研究时吸收情报的能力，也是反映学术动向和理论来源的基本线索，有些作者版权意识相对薄弱，压缩甚至略去文后的参考文献；二是著录不规范，主要表现在著录格式不统一、著录项目不全和著录项目错误等。
一篇好的科技论文不光主题突出，论点鲜明，还应结构严谨，层次分明；格式标准，易于别人阅读。工具/原料论文格式工具：文档编辑工具（word、wps）写作技巧工具：尽可能多搜集相关材料（知网、万方、龙源、维普等数据库，以及国外知名数据库）科学论文格式11 题目是科技论文的中心和总纲。 要求准确恰当、简明扼要、醒目规范、便于检索。一篇论文题目不要超出20个字。用小2号黑体加粗，居中。22 署名 署名表示论文作者声明对论文拥有著作权、愿意文责自负，同时便于读者与作者联系。署名包括工作单位及联系方式。工作单位应写全称并包括所在城市名称及邮政编码，有时为进行文献分析，要求作者提供性别、出生年月、职务职称、电话号码、e-mail等信息。 用小4号宋体33 摘要 摘要是对论文的内容不加注释和评论的简短陈述，是文章内容的高度概括。主要内容包括： 1）该项研究工作的内容、目的及其重要性。 2）所使用的实验方法。 3）总结研究成果，突出作者的新见解。 4）研究结论及其意义。 中文摘要200字左右，中文名称的“内容摘要”用小2号黑体加粗，居中，其内容另起一行用小4号宋体（5倍行距），每段起首空两格，回行顶格。 英文“内容提要”项目名称规定为“Abstract”， 用小2号Times New Roman字体加粗，居中，其内容另起一行用小4号Times New Roman 字体，标点符号用英文形式。44 关键词 关键词是为了满足文献标引或检索工作的需要而从论文中萃取出的、表示全文主题内容信息条目的单词、词组或术语，一般列出3～8个。 有英文摘要的论文，应在英文摘要的下方著录与中文关键词相对应的英文关键词(key words )。 中文名称的 “关键词” 另起一行用小4号黑体加粗，内容用小4号黑体，一般不超过8个词，词间空一格。
（纯个人心得总结）首先，我要说明这里的指导并非 常规意义的指导，我这里说的指导是到底应该如何写论文（应该还是很抽象，不过看完就知道了）。迄今为止，我大约也帮忙做了能有上千份的学生论文数据分析部分，包括一部分的整篇论文写作。因为我是做市场研究与数据分析的，擅长的主要工具是spss，不敢说百分百精通spss，但是应付个八九十应该是足够了，很自然的平时就利用下班和业余时间帮学生做一些论文数据分析以及论文写作指导。很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很多学科只是把统计学和数据分析作为一项选修甚至不重要的课程对待，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很多论文虽然数据分析部分是核心，但是不管哪种论文的写作，都脱离不了论文的框架。因此，具体的过程应该如下：首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。而是先通过文献查找，看前人在这个选题方面已经做了哪些研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，整理不需要计较参考文献的结论和数据细节等，而是要把每篇文献的研究目的、采用的研究方法、采用的分析方法整理出来。当然参考文献中的分析方法你可能还完全不懂，但是没关系，你先把这些参考文献中使用的分析方法全部罗列出来，如线性回归、方差分析、均值t检验、logistic回归等，把这些文献中常用的统计方法罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。第三．通过上一步，你应该朦胧的知道你选题相关的参考文献中常用的统计方法名称，以及这些统计方法能够帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为可能你的选题已经有前人做过了，你的论文只是“复制”一遍而已了，我说的复制是重复一遍前人的研究。在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，比如要实现什么目的，很自然的需要什么数据分析方法也就能确定了。当然很多论文会预先设计一系列待验证的假设，也是在这一步完成，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。第四．选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究和收集数据的环节了。这个环节最重要的也是首要的是弄清楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。其实也容易了，因为前面你已经确定了统计分析方法，而每种方法有它特定的数据类型要求，比如是分类数据（如性别、民族、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，这些数据之间不存在连续性，且加减乘除没有意义，而连续性数据是数据本身有意义，且能够进行一些加减乘除运算。确定了所需要的数据类型，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。比如一份问卷调查，其中应该如何设计问题也就大致清楚了，通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题，因为不同的选项设计会导致不同的数据类型。如你设计一个问题的答案选项是“有/没有”、“是/否”这种是属于分类数据，如果你的答案选项是李克特量表式“非常满意----非常不满意”这种，在处理时可以按照分类数据，只能统计出一些百分比，也可能将其按照连续数据如12345打分形式，这样可以求均值，可以做很多其他多元统计分析。因此这一步确定数据类型很关键，如果数据类型弄错的话，则收集的数据完全无用。第五．具体收集数据过程，不细说了，收集回来之后 就是数据的录入。记住一定要录入原始的数据，而不是经过加减整理汇总后的数据。数据录入格式也是有要求的，一般大致同样的情况下，都是一行代表一个个案或者一份问卷的数据，而一列对应表示的是问卷中的一个问题，即变量。因此数据录入完成后，应该是有多少样本数据，就有多少行，数据中包含多少个指标，那就有多少列。第六．这一步才是你应该开始头疼的数据分析不会了怎么办。因为到这里才开始是数据的具体分析过程了。不会怎么办，前面已经知道了分析方法，这种情况，只有找本教材，然后找对应的方法介绍学习即可，或者实在不行找人指导，找人帮忙等等。最后。分析完成后，开始整篇论文的写作。 PS：还要强调一点，现在的高校导师都存在一些问题，因为我接触了那么多学生，他们的认为观点就是“我的统计检验结果不显著怎么办，那不就是说我的研究没有意义么？我的假设都是错的？”“我的结论跟前人的结果不一致啊，看来我的又错了”，这两种观点明显是错的：一、数据的来源对象发生了变化，谁规定的结论必须跟前人一致；二、请问爱迪生发明灯泡的前999次失败是没有意义么？科学研究本来就是一个证伪的过程，一次次证伪来接近真相。三、如果你的假设一定是正确的，那不需要数据验证，你可以去帮助警察破案了，因为你认为你的假设一定是对的，那破案多简单的，假设一下就好了。但是很显然，很多导师并没有把这些正确的观点传达给学生。
大家可以多看一些指导论文写作的书，这会让你论文的写作能力得到进一步提升。1、The Elements of Style 这本书在美国被誉为“写作圣经“。很多欧美名校的writing课程，都以这本书为资料。讲述了写作和语言的基本知识——do do this这种。这本书我看了很多很多遍，最开始的感觉是——英文八股文的写法（我们很多人能写出标准的八股文，就已经是很好的学术写作了）；随着学习的深入，感觉这本书像是一个教授对我的谆谆教诲，告诉我语言表达的基本原理。我不细致描述了，无论如何，希望大家一定要读，一定。2 、Writing Analytically(有北大出版社的影印版《分析性写作》），讲述了论文高端的写作逻辑，如何组织文章——引入，arguement， issue，论证，逻辑分析，推倒，deduction，这些该如何组织。在看完the element of style 之后，一定要看这个。（学术堂提供更多论文指导）
