Dissertation 自查清单

当你面对一堆Dissertation时，是否一头雾水

下面就是一些自查清单，请快速收好！

Abstract

• 长度：保持简短，直击要点。
• 内容：是否包含了研究背景、方法、主要结果和研究的意义？

Introduction

• 研究动机：是否清晰表达了研究的动机？
• 研究问题：是否明确列出了研究问题？

Literature Review

• 相关性：引用的文献是否与研究主题密切相关？
• 理论覆盖：是否包括了所有相关理论？
• 批判性思维：是否展示了个人的批判性思维？

Methodology

• 数据

  收集方式：你是如何收集数据的？

  数据选择理由：为什么选择这些数据？

• 研究方法

  效率：方法是否有效？

  验证：你的方法是否经过验证？

  鲁棒性：是否考虑了方法的鲁棒性问题？

Analysis and Discussion

• 数据解释：是否通过数据解释了背后的结论？
• 文献呼应：分析是否与文献复查部分呼应？
• 多角度讨论：是否有从多个角度进行的批判性讨论？

Conclusion and Recommendations

• 总结：是否清晰地总结了你的论文？
• 建议：是否提出了理论上或实践上的建议？

Presentation

• 图表：所有图表是否有标题？
• 文献引用：引用是否规范？数量是否符合要求？
• 格式要求

  页边距和页码：是否符合要求？

  字数：是否符合规定的字数要求，一般允许正负10%？

• 语法和风格

  语法错误：有无语法错误？

  学术风格：句式是否符合学术标准？

Distinction优秀要求

主题和理论框架

(Topic and Theoretical Framework)

🔺主题 (Topic): 主题需精炼、有趣、原创，并且展现出充分的说服力和合理性。

🔺理论框架 (Theoretical Framework): 必须有一个强大的理论框架，适合支撑你的研究问题，确保理论的选择与研究目标紧密相关。

文献综述 (Literature Review)

🔺相关性 (Relevance): 确保所有文献与研究问题密切相关，并包含所有必要的基础理论。

🔺批判性思维 (Critical Thinking): 显示出对文献的深入理解和个人的思考，不仅是总结而是进行批判性分析。

方法论 (Methodology)

🔺数据收集 (Data Collection): 数据收集需具有创新性和有效性，显示出策略性和创造性的思考。

🔺数据分析 (Analysis): 分析方法应有效、可靠，并考虑数据的鲁棒性问题，体现出你在定量或定性分析上的优秀能力。

分析 (Analysis)

🔺数据解释能力 (Data Interpretation): 显示出非常好的能力来收集和解释数据，执行直接的研究任务。

🔺分析技术 (Analytical Techniques): 使用非常好的技术和标准来分析数据，展现高水平的分析能力。

结论与建议

(Conclusions & Recommendations)

🔺批判性分析 (Critical Analysis): 对研究发现的含义进行批判性分析，并进行反思。

🔺局限性与建议 (Limitations and Recommendations): 提到了研究的局限性和建议，但没有完全展开说明。

结构与原创性

(Structure and Originality)

🔺结构组织 (Structure): 论文结构应有效地组织成章节/部分，并且通过地图或图表等形式进行良好的辅助说明。

🔺表现形式 (Presentation): 在语言、风格、图表、表格及引用方面的表现良好，确保整体呈现符合学术标准。