如何撰写研究问题：步骤、示例与检查清单

什么是研究问题？

研究问题是一项研究旨在通过系统收集、分析和解释证据来回答的焦点问题。它将智力或实际问题与研究设计联系起来。

一个有用的研究问题澄清了：

• 项目试图理解、描述、比较、解释或评估什么；

• 正在研究谁或什么；

• 相关背景、时期或材料；

• 涉及的概念、经验或变量；和

• 回答问题所需的证据类型。

在健康和临床研究中，FINER——可行的、有趣的、新颖的、道德的和相关的——是审查提出的问题的一个既定框架。 PICO 是针对某些临床和干预问题的另一种特定领域结构。这些框架在适当的情况下很有用，但它们并不是每个人文学科、社会科学或探索性项目的通用模板。 请参阅 PubMed Central 中的开放获取研究问题和假设指导。

最终的问题可能会在文献检索、方法论审查、主管反馈或可行性检查后演变。精化是正常的；在分析结果后默默地改变问题以使结果看起来更有说服力是不行的。

主题、问题、研究问题

主题还不是研究任务。一个问题解释了为什么调查可能是值得的。这个问题将问题变成了可回答的询问。

避免仅仅因为您在初始搜索中没有找到论文就声称存在“研究差距”。可信的差距需要进行文献检索并仔细解释现有研究已经确定和尚未确定的内容。

怎样才是一个好的研究问题？

一个问题可能在语法上经过修饰，但仍然无法使用。 “社交媒体的影响是什么？”缺乏人口、结果、背景和可行的边界。 “在一个机构的一年级护理学生中，自我报告的深夜社交媒体使用与为期四周的临床实习期间的睡眠质量得分之间有何关联？”更为具体，尽管其可行性、措施、道德和因果语言仍需要审查。

如何逐步撰写研究问题

第 1 步：定义分配和决策上下文

做什么： 记录学术水平、学科、论文或项目类型、预期方法、截止日期、长度和批准要求。

为什么重要： 论文问题、为期六周的课程项目和临床试验问题不能使用相同的范围。

输入： 细则、主管指导、计划要求、可用时间和道德审查规则。

输出： 一句话项目边界。

示例：“一个本科生定性项目，通过对校园内容易接触到的人群进行访谈，在一个学期内完成。”

常见错误： 在检查作业是否允许进行初步研究之前选择一个问题。

完成标准： 您知道课程或机构允许什么样的证据和项目。

步骤 2：将广泛的主题转化为研究问题

做什么： 确定特定的不确定性、分歧、未经充分审查的背景、实际困难或需要调查的关系。

为什么重要： 问题解释了问题存在的原因。

输入： 主题知识、初步阅读、利益相关者背景和作业目的。

输出： 临时问题陈述。

示例：“学生收到人工智能反馈，但新手作家在特定课程背景下的复习过程中如何使用它仍不清楚。”

常见错误： 经过几次搜索后就写下“没有研究”。

完成标准： 问题足够具体以进行调查，并足够谨慎以通过文献进行验证。

第 3 步：进行初步文献检查

做什么： 搜索相关学术资源，绘制重复出现的术语，确定已确定的发现和分歧，并记录您提出的问题与现有工作重叠的地方。

为什么重要： 文献有助于定义概念、避免不必要的重复、找到方法并测试问题是否真实。

输入： 与学科相关的关键词、同义词、数据库、评论文章和初步研究。

输出： 简短的证据图：已知、不确定、有争议、仍有待验证。

示例： 将自动语法纠正的研究与生成反馈和学生修改决策的研究分开。

常见错误： 将搜索引擎片段或人工智能生成的引文视为经过验证的证据。

完成标准： 您可以确定几个相关来源、该领域使用的语言以及完善问题的合理理由。

步骤 4：选择单位、人口和背景

做什么： 指定研究的对象或内容、地点、时间以及在何种有意义的条件下。

为什么重要： 没有分析单位或上下文的问题很难采样和解释。

输入： 可访问的人口、档案、数据集、文本语料库、机构、地点和时期。

输出： 有界人口或材料定义。

示例：“在一个学期内在一所公立大学就读的一年级作文学生。”

常见错误： 添加研究人员无法访问的群体。

完成标准： 该单元具有相关性，原则上可访问，并且定义时不声称具有不合理的代表性。

第 5 步：决定问题要求您做什么

做什么： 选择询问目的：探索经验、描述模式、比较组、估计关联、解释过程、评估干预措施或整合定性和定量证据。

为什么重要： 疑问动词表示可能的设计和证据。

输入： 研究问题、纪律规范、证据获取和方法技能。

输出： 定性、定量或混合方法方向。

示例：“学生如何描述……”标志着定性探索； “……之间有什么关联”表示定量分析，但并不自动暗示因果关系。

常见错误： 当可用设计只能建立感知或关联时，使用“影响”或“效果”。

完成标准： 措辞与计划方法所能支持的相符。

步骤 6：定义概念或变量

做什么： 澄清不明确的概念并确定设计需要的可测量变量。

为什么重要： 参与度、成功、质量、影响力和有效性等术语可能有很多不同的含义。

输入： 文献定义、适当时经过验证的措施、操作限制和纪律惯例。

输出： 工作定义或变量映射。

示例： 如果这些类别适合研究和证据，则将“更好的写作”替换为“涉及主张清晰度、证据使用和组织的修订决策”。

常见错误： 仅因为方便而选择一项措施，而不检查有效性或适合性。

完成标准： 每个中心概念都可以解释，并在必要时观察或测量。

步骤 7：起草几个问题版本

做什么： 创建至少三个具有不同范围或查询模式的变体。

为什么重要： 比较替代方案揭示了隐藏的假设和可行性问题。

输入： 问题陈述、证据图、总体、概念和方法方向。

输出： 一份候选名单，而不是一个过早解决的问题。

示例： 描述性版本、注重体验的版本和注重关联的版本。

常见错误： 润色第一句话而不测试替代方案。

完成标准： 您可以解释为什么一个版本最符合任务和证据。

第 8 步：缩小范围

做什么：限制人口、环境、时期、现象、比较、结果或概念的数量。

为什么重要： 范围较小的问题通常可以进行更深入、更合理的分析。

输入： 时间、样本获取、来源量、可用数据和方法能力。

输出： 项目内可回答的问题。

示例： 将“大学生”替换为“一个机构的两个部门的一年级作文学生”（如果这是可访问的上下文）。

常见错误： 将每个有趣的变量添加到一个问题中。

完成标准： 该项目有一个主要问题和可控的证据负担。

步骤 9：测试可行性、道德和意义

做什么： 检查招聘或来源访问、数据质量、时间、成本、专业知识、分析要求、隐私、同意、风险和批准需求。

为什么重要： 如果不能负责任地研究一个有趣的问题，那么它就没有用处。

输入： 资源计划、机构政策、道德指导、数据许可和主管输入。

输出： 继续、修改或停止决策。

示例： 如果不允许参与研究，学生可以将多校区研究范围缩小到一门可访问的课程，或者切换到基于文献的问题。

常见错误： 将人工智能反馈视为道德或机构认可。

完成标准： 合格的人可以看到一条看似合理、合规的证据路径。

步骤 10：使最终问题与下一步研究步骤保持一致

做什么： 将问题映射到搜索词、研究设计、数据需求和临时分析计划。

为什么重要： 一个可用的问题应该指导接下来发生的事情。

输入： 最终措辞、证据图、设计和约束。

输出： 最终问题加上验证和下一步简介。

示例： 对于访谈问题，列出抽样标准、访谈领域以及用于专家评审的适当定性分析方法。

常见错误： 在没有确认所提出的证据可以回答它的情况下就将句子定为最终的。

完成标准：问题、证据、方法和预期主张一致。

定性、定量和混合方法模式

这些是支架，不能替代研究设计。避免使用因果措辞，除非设计、实现和分析可以支持因果推理。实用的开放获取审查区分定量和定性问题模式，并强调问题和设计之间的一致性。 阅读 PubMed Central 中的评论。

如何缩小研究问题范围

一次使用以下一个范围控件。

缩小范围并不是简单地添加更多单词。每个边界都应该提高可行性、可解释性或一致性。不要仅仅为了使问题显得具体而添加地点、年龄范围或技术。

研究问题与假设

研究问题询问研究试图回答什么。假设是一种可检验的陈述性预测，用于需要假设的研究。描述性和探索性定性项目可能不需要正式的假设。原假设是一种统计陈述，通常表示在特定条件下总体中没有差异或没有关联。

本页面不提供完整的假设教程。问题和假设之间的关系在开放获取方法指南中进行了讨论，该指南还警告说，它们应该在研究开始之前形成，而不是根据方便的结果进行逆向工程。 参见研究问题、假设和目标。

完整的示例：已验证问题的主题

出于教学目的而创建的说明性示例。它不描述真实的研究、数据集或结果。

输入

• 主题：人工智能反馈和学生写作

• 级别：本科课程项目

• 时间：一学期

• 访问：一所公立大学的两个一年级作文部分，须经许可

• 兴趣：学生在复习期间如何使用反馈

• 限制：没有适当的结果证据就不能声称学习有所改善

流程

1. 主题：

   人工智能在写作教育中的应用。

2. 问题：

   现有的讨论并不能自动解释新手作者如何在特定的课程背景下做出修改决定。

3. 文学任务：

   寻找生成反馈、自动写作反馈、修改决定、一年级作文和学生感知；核实来源并区分相关技术。

4. 单元/背景：

   一个机构的两个可访问部分的一年级作文学生。

5. 询问类型：

   定性经验/过程问题。

6. 概念：

   “对修订决策的影响”是指学生如何描述接受、适应或拒绝反馈。

7. 问题A：

   人工智能如何影响学生写作？

8. 问题B：

   AI反馈对所有大学生的写作质量有何影响？

9. 问题 C：

   一所公立大学的一年级作文学生如何描述可选的人工智能生成的反馈对其在一个学期内的复习决定的影响？

判断

• A 太宽泛了。

• B 假设存在广泛的因果“影响”、不切实际的人口以及不确定的结果。

• C 具有针对性并与定性设计兼容，但访问、同意、机构政策、抽样和分析仍然需要人工审查。

最终说明性输出

主要问题： 一所公立大学的一年级作文学生如何描述可选的人工智能生成的反馈对其在一个学期内的复习决定的影响？

可能的子问题，仅当项目可以支持时：

• 参与者报告接受、修改或拒绝哪些类型的反馈？

• 参与者做出这些决定的理由是什么？

质量检查

• 明确：是的，在定义“修订决定”之后。

• 聚焦：一种人群、环境、时期和现象。

• 可研究：访谈或其他经批准的定性证据来源可以解决这个问题。

• 可行：临时；必须确认访问和时间。

• 道德：需要进行机构和课程政策审查。

• 方法一致：定性措辞与预期证据相匹配。

• 文献验证：尚未；仍然需要进行有记录的搜索。

研究问题质量检查表

对每个项目评分 0 = 否，1 = 部分，或 2 = 是。

解释： 分数是复习辅助工具，而不是问题得到学术认可的证据。道德、可行性、证据获取或方法一致性的任何“0”都是停止并修改的信号。主管或专家评审仍然是必要的。

Acade 如何帮助研究设计和文献验证

Acade 是面向学生、研究人员和专业人士的人工智能学术研究助理。对于此任务，请将其用作结构化协作者，而不是自动最终问题生成器。

实用的工作流程

1. 打开Acade并描述主题、学科、学术水平、项目类型和限制。

2. 要求将广泛的主题与研究问题和未解决的假设分开。

3. 使用文献搜索功能从学术来源（例如 Google Scholar、PubMed、arXiv 和其他可用的学术来源）识别相关术语和候选来源。

4. 验证原始来源中的每篇论文、作者、出版物详细信息、声明和引用。

5. 要求 Acade 按询问类型和范围提出几个问题变体。

6. 比较各种变体的清晰度、可行性、道德、证据获取和方法一致性。

7. 利用研究设计支持将首选问题映射到可能的设计、数据需求和分析路线。

8. 与主管、讲师、学科专家或道德流程（如果适用）确认问题。

9. 继续下一个任务：文献综述、研究设计、大纲、调查问卷、数据计划或学术写作。

任务提示

我正在为[学术水平和学科]制定一个研究问题。我的宽广
主题是[主题]。该项目必须使用[可用资源，在[时间]内完成，
数据或参与者]。我的限制是[访问、方法、道德和任务
规则]。将主题与研究问题分开，确定需要的假设
文献验证，并提出三种定性、定量或混合方法
问题变体。对于每个变体，解释范围、所需的证据、可行性、
方法适合，并且我必须验证声明。不要发明研究空白或来源。

Acade 无法保证该问题是新颖的、合乎道德的、可行的或经过批准的。它不能取代主管、方法专家、统计学家、机构审查委员会或领域专家。生成的来源、引文、数据、统计声明和技术术语需要人工验证。医学、临床、法律和其他高风险问题需要适当的专业和机构审查。

与 Acade 完成研究问题

常见问题

你如何写一个研究问题？

从一个广泛的主题开始，确定一个具体的研究问题，并进行初步的文献检索。定义总体或材料、背景、概念或变量以及查询类型。起草几个版本，缩小范围，测试可行性和伦理学，并确认预期的证据和方法可以回答最终的措辞。

主题和研究问题有什么区别？

一个主题指定了一个广泛的领域，例如教育中的人工智能反馈。研究问题指定项目将使用哪些证据在该领域进行调查，例如一组特定的学生如何描述在特定环境和时期的复习过程中使用可选的人工智能反馈。

研究问题应该有多窄？

它应该足够窄，以便一个项目能够回答可用的时间、来源、参与者、数据、技能和批准，但也应该足够宽，以支持有意义的分析。仅当边界改善可行性和解释时，才能缩小总体、环境、时期、现象、变量、比较或结果的范围。

研究问题在项目期间可以改变吗？

是的。初步文献工作、访问限制、试点工作、方法审查或主管反馈可能会证明改进的合理性。记录原因并遵循机构程序。不要在看到结果后悄悄重写问题，只是为了让结果显得更强或具有统计意义。

什么是假设？

假设是预测关系、差异或结果的可检验陈述。它与研究问题相邻但不相同。许多定量研究使用假设，而描述性或探索性定性研究可能不使用假设。请参阅专门的假设指南和您的学科要求，以获得完整的制定指导。

如何根据研究问题写出假设？

首先确定适当的定量研究问题所隐含的变量或预期关系。然后陈述预期的方向或差异及其理论基础，但不要将其呈现为事实。确保设计可以对其进行测试。并非每个研究问题都应该转化为正式的假设。

什么是原假设？

原假设是一种统计陈述，指定在特定条件下总体中没有差异、影响或关联。其精确形式取决于设计和计划分析。它应该在适当的方法或统计指导下开发，而不仅仅是因为该术语出现在模板中而添加。

每个研究问题都需要一个假设吗？

不会。探索性、描述性和许多定性研究都使用没有正式假设的研究问题。当研究测试预测的关系或差异时，假设很常见。该决定应遵循研究目的、设计、学科惯例以及主管或方法指导。

我如何知道我的问题是否可研究？

确定哪些证据可以回答这个问题，以及是否可以负责任地获取和分析该证据。检查访问、时间、样本或来源可用性、措施、技能、道德和制度规则。如果答案仅取决于个人意见或无法访问的数据，请修改问题。

人工智能可以生成研究问题吗？

人工智能可以帮助集思广益，揭示缺失的范围，建议搜索术语，并将问题映射到可能的证据。它不能证明新颖性、保证可行性、批准伦理学或取代文献综述和专家判断。将生成的问题视为草稿，并验证每个假设、来源、概念和方法。

结论

学习如何撰写研究问题意味着从广泛的主题转向有针对性的、可行的、符合道德的、有证据可回答的调查。定义问题，检查文献，指定单位和上下文，选择与方法相匹配的措辞，缩小范围，直到明确下一步的研究步骤。

与 Acade 完成研究问题
告诉 Acade 您的主题、研究背景、目标、可用证据和限制。要求它开发几个问题变体和验证清单，然后通过原始来源和合格的人工审核确认最终问题。