如何撰寫研究問題：步驟、範例與檢查清單

什麼是研究問題？

研究問題是一項研究旨在透過系統性收集、分析和解釋證據來回答的焦點問題。它將智力或實際問題與研究設計聯繫起來。

一個有用的研究問題澄清了：

• 項目試圖理解、描述、比較、解釋或評估什麼；

• 正在研究誰或什麼；

• 相關背景、時期或材料；

• 涉及的概念、經驗或變數；和

• 回答問題所需的證據類型。

在健康和臨床研究中，FINER——可行的、有趣的、新穎的、道德的和相關的——是審查提出的問題的既定框架。 PICO 是針對某些臨床和介入問題的另一種特定領域結構。這些框架在適當的情況下很有用，但它們並不是每個人文學科、社會科學或探索性項目的通用模板。 請參閱 PubMed Central 中的開放取用研究問題和假設指導。

最終的問題可能會在文獻檢索、方法論審查、主管回饋或可行性檢查後演變。精化是正常的；在分析結果後默默地改變問題以使結果看起來更有說服力是不行的。

主題、問題、研究問題

主題還不是研究任務。一個問題解釋了為什麼調查可能是值得的。這個問題將問題變成了可回答的詢問。

避免僅僅因為您在初始搜尋中沒有找到論文就聲稱存在“研究差距”。可信的差距需要進行文獻檢索並仔細解釋現有研究已經確定和尚未確定的內容。

怎樣才是一個好的研究問題？

一個問題可能在語法上經過修飾，但仍然無法使用。 「社群媒體的影響是什麼？」缺乏人口、結果、背景和可行的邊界。 「在一個機構的一年級護理學生中，自我報告的深夜社交媒體使用與為期四週的臨床實習期間的睡眠品質得分之間有何關聯？」更為具體，儘管其可行性、措施、道德和因果語言仍需要審查。

如何逐步撰寫研究問題

第 1 步：定義分配與決策上下文

做什麼： 記錄學術水平、學科、論文或項目類型、預期方法、截止日期、長度和批准要求。

為什麼重要： 論文問題、為期六週的課程項目和臨床試驗問題不能使用相同的範圍。

輸入： 細則、主管指導、計畫要求、可用時間和道德審查規則。

輸出： 一句話項目邊界。

範例：“一個本科生定性項目，透過對校園內容易接觸到的人群進行訪談，在一個學期內完成。”

常見錯誤： 在檢查作業是否允許初步研究之前選擇一個問題。

完成標準： 您知道課程或機構允許什麼樣的證據和項目。

步驟 2：將廣泛的主題轉化為研究問題

做什麼： 確定特定的不確定性、分歧、未經充分審查的背景、實際困難或需要調查的關係。

為什麼重要： 問題解釋了問題存在的原因。

輸入： 主題知識、初步閱讀、利害關係人背景和作業目的。

輸出： 臨時問題陳述。

範例：“學生收到人工智慧回饋，但新手作家在特定課程背景下的複習過程中如何使用它仍不清楚。”

常見錯誤： 經過幾次搜尋後就寫下「沒有研究」。

完成標準： 問題足夠具體以進行調查，並足夠謹慎以通過文獻進行驗證。

第 3 步：進行初步文獻檢查

做什麼： 搜尋相關學術資源，繪製重複出現的術語，確定已確定的發現和分歧，並記錄您提出的問題與現有工作重疊的地方。

為什麼重要： 文獻有助於定義概念、避免不必要的重複、找到方法並測試問題是否真實。

輸入： 與學科相關的關鍵字、同義詞、資料庫、評論文章和初步研究。

產出： 簡短的證據圖：已知、不確定、有爭議、仍有待驗證。

範例： 將自動語法修正的研究與產生回饋和學生修改決策的研究分開。

常見錯誤： 將搜尋引擎片段或人工智慧產生的引文視為經過驗證的證據。

完成標準： 您可以確定幾個相關來源、該領域使用的語言以及完善問題的合理理由。

步驟 4：選擇單位、人口和背景

做什麼： 指定研究的對像或內容、地點、時間、在何種有意義的條件下。

為什麼重要： 沒有分析單位或上下文的問題很難採樣和解釋。

輸入： 可存取的人口、檔案、資料集、文字語料庫、機構、地點和時期。

輸出： 有界人口或材料定義。

範例：“在一個學期內在一所公立大學就讀的一年級作文學生。”

常見錯誤： 新增研究人員無法進入的群體。

完成標準： 該單元具有相關性，原則上可訪問，並且定義時不聲稱具有不合理的代表性。

第 5 步：決定問題要求您做什麼

做什麼： 選擇詢問目的：探索經驗、描述模式、比較組、估計關聯、解釋過程、評估介入或整合定性和定量證據。

為什麼重要： 疑問動詞表示可能的設計和證據。

輸入： 研究問題、紀律規範、證據獲取和方法技能。

輸出： 定性、定量或混合方法方向。

範例：「學生如何描述…」標誌著定性探索；「…之間有什麼關聯」表示定量分析，但並不會自動暗示因果關係。

常見錯誤： 當可用設計只能建立感知或關聯時，使用「影響」或「效果」。

完成標準： 措詞與計畫方法所能支持的相符。

步驟 6：定義概念或變數

做什麼： 澄清不明確的概念並確定設計需要的可測量變數。

為什麼重要： 參與度、成功、品質、影響力和有效性等術語可能有很多不同的含義。

輸入： 文獻定義、適當時經過驗證的措施、操作限制和紀律慣例。

輸出： 工作定義或變數映射。

範例： 如果這些類別適合研究和證據，則將「更好的寫作」替換為「涉及主張清晰度、證據使用和組織的修訂決策」。

常見錯誤： 僅因為方便而選擇一項措施，而不檢查有效性或適合性。

完成標準： 每個中心概念都可以解釋，並在必要時觀察或測量。

步驟 7：起草幾個問題版本

做什麼： 建立至少三個具有不同範圍或查詢模式的變體。

為什麼重要： 比較替代方案揭示了隱藏的假設和可行性問題。

輸入： 問題陳述、證據圖、總體、概念和方法方向。

輸出： 一份候選名單，而不是一個過早解決的問題。

範例： 描述性版本、注重體驗的版本和注重關聯的版本。

常見錯誤： 潤飾第一句而不測試替代方案。

完成標準： 您可以解釋為什麼一個版本最符合任務和證據。

第 8 步：縮小範圍

做什麼：限制人口、環境、時期、現象、比較、結果或概念的數量。

為什麼重要： 範圍較小的問題通常可以進行更深入、更合理的分析。

輸入： 時間、樣本取得、來源量、可用資料和方法能力。

輸出： 專案內可回答的問題。

範例： 將「大學生」替換為「一個機構的兩個部門的一年級作文學生」（如果這是可訪問的上下文）。

常見錯誤： 將每個有趣的變數加入到一個問題中。

完成標準： 該項目有一個主要問題和可控的證據負擔。

步驟 9：測試可行性、道德與意義

做什麼： 檢查招聘或來源存取、資料品質、時間、成本、專業知識、分析要求、隱私、同意、風險和批准需求。

為什麼重要： 如果不能負責任地研究一個有趣的問題，那麼它就沒有用處。

輸入： 資源計劃、機構政策、道德指導、資料許可和主管輸入。

輸出： 繼續、修改或停止決策。

範例： 如果不允許參與研究，學生可以將多校區研究範圍縮小到一門可訪問的課程，或切換到基於文獻的問題。

常見錯誤： 將人工智慧回饋視為道德或機構認可。

完成標準： 合格的人可以看到一條看似合理、合規的證據路徑。

步驟 10：使最終問題與下一步研究步驟一致

做什麼： 將問題對應到搜尋字詞、研究設計、資料需求和臨時分析計畫。

為什麼重要： 一個可用的問題應該指導接下來發生的事情。

輸入： 最終措詞、證據圖、設計與限制。

輸出： 最終問題加上驗證和下一步簡介。

範例： 對於訪談問題，列出抽樣標準、訪談領域以及用於專家評審的適當質性分析方法。

常見錯誤： 在沒有確認所提出的證據可以回答它的情況下就將句子定為最終的。

完成標準：問題、證據、方法和預期主張一致。

定性、定量和混合方法模式

這些是支架，不能取代研究設計。避免使用因果措辭，除非設計、實現和分析可以支持因果推理。實用的開放取用審查區分定量和定性問題模式，並強調問題和設計之間的一致性。 閱讀 PubMed Central 中的評論。

如何縮小研究問題範圍

一次使用以下一個範圍控制項。

縮小範圍並不是簡單地添加更多單字。每個邊界都應該提高可行性、可解釋性或一致性。不要僅為了使問題顯得具體而增加地點、年齡範圍或技術。

研究問題與假設

研究問題詢問研究試圖回答什麼。假設是一種可檢驗的陳述性預測，用於需要假設的研究。描述性和探索性定性項目可能不需要正式的假設。原假設是一種統計陳述，通常表示在特定條件下總體中沒有差異或沒有關聯。

本頁面不提供完整的假設教學。問題和假設之間的關係在開放取用方法指南中進行了討論，該指南還警告說，它們應該在研究開始之前形成，而不是根據方便的結果進行逆向工程。 參見研究問題、假設和目標。

完整的範例：已驗證問題的主題

出於教學目的而創建的說明性範例。它不描述真實的研究、資料集或結果。

輸入

• 主題：人工智慧回饋與學生寫作

• 級別：本科課程項目

• 時間：一學期

• 訪問：一所公立大學的兩個一年級作文部分，須經許可

• 興趣：學生在複習期間如何使用回饋

• 限制：沒有適當的結果證據就不能聲稱學習有所改善

流程

1. 主題：

   人工智慧在寫作教育的應用。

2. 問題：

   現有的討論並不能自動解釋新手作者如何在特定的課程背景下做出修改決定。

3. 文學任務：

   尋找產生回饋、自動寫作回饋、修改決定、一年級作文和學生感知；核實來源並區分相關技術。

4. 單元/背景：

   一個機構的兩個可訪問部分的一年級作文學生。

5. 詢問類型：

   定性經驗/過程問題。

6. 概念：

   「對修訂決策的影響」是指學生如何描述接受、適應或拒絕回饋。

7. 問題A：

   人工智慧如何影響學生寫作？

8. 問題B：

   AI回饋對所有大學生的寫作品質有何影響？

9. 問題 C：

   一所公立大學的一年級作文學生如何描述可選的人工智慧產生的回饋對其在一個學期內的複習決定的影響？

判斷

• A 太寬泛了。

• B 假設存在廣泛的因果「影響」、不切實際的人口以及不確定的結果。

• C 具有針對性並與定性設計相容，但訪問、同意、機構政策、抽樣和分析仍然需要人工審查。

最終說明性輸出

主要問題： 一所公立大學的一年級作文學生如何描述可選的人工智慧生成的回饋對其在一個學期內的複習決定的影響？

可能的子問題，僅當項目可以支援時：

• 參與者報告接受、修改或拒絕哪些類型的回饋？

• 參與者做出這些決定的理由是什麼？

品質檢查

• 明確：是的，在定義「修訂決定」之後。

• 聚焦：一種人群、環境、時期與現象。

• 可研究：訪談或其他經批准的定性證據來源可以解決這個問題。

• 可行：臨時；必須確認訪問和時間。

• 道德：需要進行機構和課程政策審查。

• 方法一致：定性措詞與預期證據相符。

• 文獻驗證：尚未；仍需進行有記錄的搜尋。

研究問題品質檢查表

每個項目評分 0 = 否，1 = 部分，或 2 = 是。

解釋： 分數是複習輔助工具，而不是問題得到學術認可的證據。道德、可行性、證據取得或方法一致性的任何「0」都是停止並修改的訊號。主管或專家評審仍然是必要的。

Acade 如何幫助研究設計和文獻驗證

Acade 是學生、研究人員和專業人士的人工智慧學術研究助理。對於此任務，請將其用作結構化協作者，而不是自動最終問題產生器。

實用的工作流程

1. 打開Acade並描述主題、學科、學術水平、項目類型和限制。

2. 要求將廣泛的主題與研究問題和未解決的假設分開。

3. 使用文獻搜尋功能從學術來源（例如 Google Scholar、PubMed、arXiv 和其他可用的學術來源）識別相關術語和候選來源。

4. 驗證原始來源中的每篇論文、作者、出版物詳細資料、聲明和引用。

5. 請 Acade 依照詢問類型和範圍提出幾個問題變體。

6. 比較各種變體的清晰度、可行性、道德、證據取得和方法一致性。

7. 利用研究設計支援將首選問題對應到可能的設計、資料需求和分析路線。

8. 與主管、講師、學科專家或道德流程（如果適用）確認問題。

9. 繼續下一個任務：文獻綜述、研究設計、大綱、問卷、資料計畫或學術寫作。

任務提示

我正在為[學術水平和學科]制定一個研究問題。我的寬廣
主題是[主題]。該專案必須使用[可用資源，在[時間]內完成，
數據或參與者]。我的限制是[訪問、方法、道德和任務
規則]。將主題與研究問題分開，確定所需的假設
文獻驗證，並提出三種定性、定量或混合方法
問題變體。對於每個變體，解釋範圍、所需的證據、可行性、
方法適合，並且我必須驗證聲明。不要發明研究空白或來源。

Acade 無法保證該問題是新穎的、合乎道德的、可行的或經過批准的。它不能取代主管、方法專家、統計學家、機構審查委員會或領域專家。產生的來源、引文、數據、統計聲明和技術術語需要人工驗證。醫學、臨床、法律和其他高風險問題需要適當的專業和機構審查。

與 Acade 完成研究問題

常見問題

你如何寫一個研究問題？

從一個廣泛的主題開始，確定一個具體的研究問題，並進行初步的文獻檢索。定義總體或材料、背景、概念或變數以及查詢類型。起草幾個版本，縮小範圍，測試可行性和倫理學，並確認預期的證據和方法可以回答最終的措辭。

主題和研究問題有什麼不同？

一個主題指定了一個廣泛的領域，例如教育中的人工智慧回饋。研究問題指定項目將使用哪些證據在該領域進行調查，例如一組特定的學生如何描述在特定環境和時期的複習過程中使用可選的人工智慧回饋。

研究問題應該要多窄？

它應該足夠窄，以便一個項目能夠回答可用的時間、來源、參與者、數據、技能和批准，但也應該足夠寬，以支持有意義的分析。只有當邊界改善可行性和解釋時，才能縮小總體、環境、時期、現象、變數、比較或結果的範圍。

研究問題在專案期間可以改變嗎？

是的。初步文獻工作、訪問限制、試點工作、方法審查或主管回饋可能會證明改進的合理性。記錄原因並遵循機構程序。不要在看到結果後悄悄重寫問題，只是為了讓結果看起來更強或具有統計意義。

什麼是假設？

假設是預測關係、差異或結果的可檢驗陳述。它與研究問題相鄰但不相同。許多定量研究使用假設，而描述性或探索性定性研究可能不使用假設。請參閱專門的假設指南和您的學科要求，以獲得完整的製定指導。

如何根據研究問題寫出假設？

首先確定適當的量化研究問題所隱含的變項或預期關係。然後陳述預期的方向或差異及其理論基礎，但不要將其呈現為事實。確保設計可以對其進行測試。並非每個研究問題都應該轉化為正式的假設。

什麼是原假設？

原假設是一種統計陳述，指定在特定條件下總體中沒有差異、影響或關聯。其精確形式取決於設計和計劃分析。它應該在適當的方法或統計指導下開發，而不僅僅是因為該術語出現在模板中而添加。

每個研究問題都需要一個假設嗎？

不會。探索性、描述性和許多質性研究都使用沒有正式假設的研究問題。當研究測試預測的關係或差異時，假設很常見。該決定應遵循研究目的、設計、學科慣例以及主管或方法指導。

我如何知道我的問題是否可研究？

確定哪些證據可以回答這個問題，以及是否可以負責任地取得和分析該證據。檢查訪問、時間、樣本或來源可用性、措施、技能、道德和製度規則。如果答案僅取決於個人意見或無法存取的數據，請修改問題。

人工智慧可以產生研究問題嗎？

人工智慧可以幫助集思廣益，揭示缺失的範圍，建議搜尋術語，並將問題映射到可能的證據。它不能證明新穎性、保證可行性、批准倫理學或取代文獻綜述和專家判斷。將產生的問題視為草稿，並驗證每個假設、來源、概念和方法。

結論

學習如何撰寫研究問題意味著從廣泛的主題轉向有針對性的、可行的、符合道德的、有證據可回答的調查。定義問題，檢查文獻，指定單位和上下文，選擇與方法相符的措辭，縮小範圍，直到明確下一步的研究步驟。

與 Acade 完成研究問題 告訴 Acade 您的主題、研究背景、目標、可用證據和限制。要求它開發幾個問題變體和驗證清單，然後通過原始來源和合格的人工審核確認最終問題。