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如何撰写科技论文

主要参考清华大学电机系闵勇教授组内培训材料
更新时间:2024/10/21

什么是科技论文

  • 科技论文讲述了一个完整而又精彩、兼具创造性和科学性的科学故事。
  • 科技论文既是科研活动的起点,也是重要节点,贯穿整个科研过程。


科技论文的组成

  • 标题:论文标题要以最恰当、最简明的词语组合反映论文中最重要的内容。
  • 署名:科技论文的署名客观记录了作者的劳动,应按对论文的贡献成都给出合理的作者排名,署名作者在分享论文成果及其带来的荣誉的同时,也要承担某些情况下论文所带来的不良的影响。
  • 摘要:摘要的目在于帮助读者在不阅论文全的情况下即能获得必要信息。一般来说,摘要应包括:
    1. 研究的目的和重要性;
    2. 研究的主要内容,包括采用了什么方法、做工作;
    3. 获得的研究成果,特别要强调论文的新意;
    4. 结论,一般是陈述研究果的意义。
  • 关键词:一般紧跟在摘要后面,是标示文献关键主要内容的、未经规范处理的词汇。关键词应该尽可能使用公认的词汇,避免自己造词。
  • 引言:引言又称前言,属于整篇论文的引论部分。内容一般包括:
    1. 课题的背景、性质、范围、研究目的及其重要性;
    2. 前人的研究成果、存在的问题及评价;
    3. 本研究中采用的方法、预期的成果及其在相关领域里的地位、作用和意义。
  • 正文:正文是一篇论文的主体,占据论文的主要篇幅。正文写作要求内容充实、论据充分可靠、论证严密、主题明确。内容一般包括:
    1. 研究目的;
    2. 研究基础;
    3. 研究过程;
    4. 结果分析。
  • 结论:结论是整个课题研究的总结,是全篇论文的归宿,起着画龙点睛作用。结论中不仅需要对研究的全过程、实验结果、数据等进一步认真地加以综合分析,而且要对论证的素材、选用的实例等也进行总结。
  • 参考文献:参考文献也是科技论文的基本组成部分之一。凡是引用他人的观点、数据材料成果等都应按特定规则排列标注在文中相应处。

实践中易犯的错误

  • 引言
    • 文献综述太短,引用的文章太少
    • 文献综述太长,没有明确的观点
    • 研究边界的限定不明确
    • 没有明确提出现有研究存在的问题,或总结不到位
    • 没有总结论文的主要贡献
  • 结论:研究内容的复述,而不是结论
  • 正文
    • 方法部分:逻辑混乱
      • 缺乏前后呼应,引言中提的问题正文要回答
      • 重点不突出,科技论文深度比广度更重要
      • 章节内容、长度不协调
      • 关键语句歧义、关键结论缺乏因果关系
    • 算例部分:缺乏分析
      • 设计感缺失,简单罗列仿真结果,没有深入分析
      • 没有与其他方法的比较,比较才能体现创新

如何撰写科技论文

动笔之前
  • 问题导向,突出重点
    • 领域的问题是什么
    • 论文工作解决了什么
    • 对领域的推动体现在什么地方
  • 凝练逻辑线,围绕逻辑线讲故事
  • 列写提纲,以公式、图、表为核心,以小节标题为骨架,以PPT为载体,凝练故事线
动笔之后
  • 八股文
  • 第2-3步最费时间,需要迭代数次,导师应该参与讨论
  • 第一稿
    • 留心逻辑,前后句的逻辑,前后段的逻辑
    • 争取最短时间内完成,1-2周
  • 第二稿
    • 趁热打铁,第一稿完成后休息时间不要超过一天
    • 仍然以逻辑为主,同时关注关键语句是否有歧义
  • 每一稿打印出来修改,至少修改5遍之后交给导师帮忙修改
其他建议
  • 主观能动性
    • 养成写论文的习惯 from reading to writing
    • 主动与同门交流 from inspired to inspiring
    • 经常找导师讨论 from pushed to pushing
  • 注重积累,细节决定成败
    • 多看多想多总结:逻辑、语言、图、表
    • AI helps!
    • 注意英文写作的规范,积累常见的语法错误
    • 不同杂志的特殊要求
  • 注重方法,习惯成就未来
    • 八股文,切忌别出心裁和思维跳跃
    • 吸收不同人的经验,形成并完善自己的写作方法



实例讨论

接下来,以论文Raw wind data preprocessing: a data-mining approach的写作和修改过程为例,来讨论v1vn的一些区别。

  • v1版本的问题
    • 凝练的科学问题不具体
    • 贡献总结不到位
    • 图片不清晰,信息太多
    • 正文内容重点不突出,与主要贡献无关的内容太多
  • vn版本的问题
    • 题目不具体,太抽象
    • 描述贡献的语句太长