论文自编问卷权威发布_免费查参考文献的网站(2024年12月精准访谈)
找不到合适的量表?先别急着自编! 当你发现手上的量表不太适合你的研究时,是不是有点迷茫?是继续用还是自编一个新的呢?这可不是一个简单的选择题,它涉及到时间、资源和专业性等多个方面。 为什么我不建议自编?𗢀♀️ 专业要求高:自编量表需要你对这个领域有深刻的理解,或者至少是个走在前沿的研究者。一般来说,能用成熟的量表就尽量用成熟的量表吧,优先级是:现成>修订>自编。 编制成本高:自编问卷可不是一件容易的事。你需要学习一系列的理论和统计方法,理解其中的统计与编制原理。而且,编制问卷需要的样本量通常很大,2-3千的大样本量才能支撑。 耗时耗力:问卷编制的时间跨度大,成本高,产出率低。一份有测量意义的量表不是某个硕士或博士能搞出来的。所以,研究生论文里的量表最多本科生拿来用用,平级的就不要照抄了! 风险大:问卷编制就像是自讨苦吃。编制前需要做大量的前期准备工作,阅读大量的文献,咨询无数的专家。大多数专家都不建议你自编。即使你编制了一份以为完美的问卷,结果往往也不太理想,因子矩阵混乱,题目和自己设想的维度不搭噶,乱七八糟的,从而失去信心。匆匆忙忙地发出来,得到的建议都是怞恿篡改数据。这不仅是学术作假,还会危害很多学弟学妹或者想要认真做研究的人,为自己埋雷,说不定某一天就因为这件事儿产生难以承受的后果! 没有量表怎么办? 如果实在找不到合适的量表,要么是你没掌握正确的查找方法,要么就是本来就没有。中国研究生群体这么多,能研究的东西都研究得差不多了,大家都是互相抄袭,乱七八糟的查重降重。或许你要研究的东西就不应该拿来研究! 最后,我想说的是,如果没有量表支持你现在的研究内容,编制问卷是最不提倡的一种方法。宁可使用访谈法、文献法、质性研究,也不要硬着头皮搞这种看似高大上的量化研究。 希望这些建议能帮到你,祝你研究顺利!ꀀ
课题申报书范例范文 𖠩题背景与意义 随着信息技术的不断发展,教育领域对教师整合技术进行教学提出了新的要求。TPACK理论,即整合技术的学科教学知识,为音乐教师提供了新的教学思路。本研究旨在探索如何将TPACK理论应用于初中音乐大单元教学,以促进音乐课程与信息技术的深度融合,提升教学质量。 国内外研究现状 国外研究:国外学者对TPACK理论的研究较为丰富,主要集中在TPACK框架的构建、教师TPACK的发展以及音乐与TPACK的结合等方面。例如,苏齐ⷨ克斯在其博士学位论文中提出了一个精致化的TPACK框架,指出教育技术知识、学科技术知识以及整合技术的学科教学知识都具有滑动的特征。 国内研究:国内学者对TPACK理论的研究起步较晚,但也在逐步深入。袁智强在其博士学位论文中研究了如何发展数学师范生的TPACK,认为学习TPACK课程并参加“同课异构”是发展数学师范生TPACK的有效途径。此外,还有学者对教师TPACK的测量与评价进行了研究,如林玉婷通过自编TPACK问卷,研究了不同院校的地理教育硕士的TPACK水平。 蠥䧥元教学的理论与实践 国外实践:西方学者在19世纪末开始对单元教学进行研究,国外单元教学的概念是在20世纪末由比利时著名教育家德克勒力推广的。杜威提出“设置问题情境、确定问题方向、拟定解决方案、执行方案计划、反思与评价”的五步教学法,为单元教学的实施提供了重要的理论根据。 国内实践:我国关于单元教学的萌芽可以追溯至20世纪初期,梁启超是单元教学的最早倡导者之一。至20世纪80年代后,随着西方教育思潮兴起,我国教育学者结合我国实际情况,重新展开了单元教学的理论和实践探索。逐渐形成了“六课型单元教学法”、“四步骤多课型单元教学”、“大单元教学模式”等。 大单元教学与TPACK的融合 国外研究:一些学者基于TPACK理论,运用实证研究法来研究音乐大单元教学与信息技术融合现状及有效策略。如Bauer和Jammers在《Technology in Music Teacher Education: ANational Survey》中探讨了大学的音乐教育课程是如何指导音乐教师利用信息技术开展教学的。 国内研究:国内学者主要从宏观角度探讨音乐大单元教学与信息技术的整合。如梁丽群从课程整合的概念、实质、实施方法等维度对信息技术与音乐课程的整合进行阐述,提出要从完善信息化技术环境、开发软件资源、完善教学设计三方面实现整合。 文献综述 通过对国内外相关文献的梳理,发现学界对音乐学科的TPACK关注较少,音乐的TPACK研究存在拓展和深化的空间。同时,研究者们没有发现,当音乐教师把技术融入他们的课堂时,教学变得更加以学生为中心,教学和学习的重心转移到学生的创造力、积极性和独立性上。 究内容与目标 核心概念界定:TPACK理论是指整合技术的学科教学知识,本研究中将其理解为在互联网、信息技术的方法和能力基础上,结合教学知识,有效地提升教学水平。大单元教学是指将几个单元组成一个更大的单元进行教学设计,着眼于单元内部以及单元之间的联系。 研究对象:淄博市某学校的学生(人或团体)。 总体框架:本研究将探索如何在初中音乐课程中应用TPACK理论进行大单元教学设计,包括以下几个方面:1) TPACK理论下初中大单元教学设计需要依据怎样的模型?2) 初中音乐课程中哪些内容适合以大单元的方式进行结构性设计?3) 如何用TPACK实施大单元教学?4) TPACK理论下的初中大单元教学如何进行区域化实践?实施效果如何? 重点难点:重点在于探索如何将TPACK理论与大单元教学相结合,难点在于如何在实际教学中应用这一理论并取得良好效果。 探索方向:通过连续的问题形式,清晰地呈现研究的关键问题和探索方向,具有很强的引导性和启发性。
如何撰写山东师范大学学前教育专业论文? 最近有不少小伙伴问我,如何写好山东师范大学学前教育专业的论文。今天终于有时间来分享一下我的经验啦! 首先,选题目是关键。可能有些小伙伴会发愁,不知道该选什么题目。别担心,我这儿有一些参考题目,看看哪个比较感兴趣吧(毕竟兴趣是最好的老师)。带着问题(我想研究哪个方面)和兴趣(如何研究它)去找类似的已发表的论文,这样会事半功倍哦。 接下来,去某宝下载中国知网文献,看看跟自己选题类似的论文,看看别人是怎么写的。这个时候,你需要准备好脑子、纸和笔,因为你要看大量的参考文献和已发表的论文。单单靠脑子记是记不住的,需要用笔和纸记录下来一些名人的名言和理论。 论文中如果能掺杂例子就更好了。我当时的论文就插入了一个论证我观点的表格(那个问卷是拜托在幼儿园工作的朋友帮我下发到家长群里,家长们填的)。不过这里提醒一下,如果自己能编出表格的数据(一定要论证你的观点),答辩时千万不要说是自己编的哈! 还有一点特别重要,我吃了大亏才明白。当时我没有论文参考题目,是加了论文答辩群才有的。第一篇论文题目是我自己想的,结果完全跑题了,该写幼儿园的相关论文,我写成青少年了,结果被论文老师否定了,然后我又重新写了一篇。 再给大家点动力,我专科专业是英语专业(一枚彻彻底底的不学习者),期末考试几乎擦线过,自考学前教育的其他考试科目有报了加分依旧擦线过,然后论文很惊讶地考了79分!相信你们也可以!虽然论文后面发给论文老师会一直改一直改,但一定要有耐心,答辩前一定要非常熟悉自己的论文,因为老师就是就你的论文本身给你提问的。
如何快速完成汉语言文学论文初稿? 大家好,今天我想跟大家分享一下如何迅速搞定汉语言文学论文的初稿。虽然我自己还没开始写,但我觉得有些小技巧还是可以分享给大家的。 第一步:粗筛 首先,根据自己的题目,大量阅读硕博论文和期刊。这一步主要是看目录和摘要。目录就像是论文的脉络,而摘要是主要内容,摸清这两样东西,你就能大概知道怎么抄了。 第二步:细筛 经过粗筛后,你应该对自己的题目和要写的内容有个大致的了解。你会发现大佬们写的论文其实也挺相似的,心里就不会那么慌了。接下来,找两三篇你觉得重点参考的硕士论文,一篇怕太明显,两三篇就差不多了。 第三步:复制有用信息 先复制大纲,大纲可以直接仿写硕士论文的(还是那两三篇重点的硕士论文)。大纲非常重要!有了大纲,你才有抄的思路。绪论和国内外研究现状我是边抄边降重,研究过程我采取的是问卷,直接从硕士论文里抄了几个大的维度(跟文献综述有关,保证文章完整性)。 第四步:搞数据/建模 搞数据的话,一种是找官方统计局的数据,这种数据一定要最新且不要编,编的话后果很严重。另一种是发问卷,问卷的问题维度也可以从你参考的硕士论文的附录里找,注意不要一模一样,查重会红,但可以相似。我自己是做的问卷,在闲鱼上买的真人填的问卷(反正需要SPSS分析就千万不要用机器,会影响结果)。建模的话最好是参考别人的模型用另一个理论建造模型。 第五步:问题及建议 因为我们问卷的结果可能跟硕士论文有关,所以可以直接从里面找到问题和建议。建议直接抄+降重。注意问题和建议条数要相等一一对应。 第六步:查重降重 因为我是边写边复述着写的,所以最后查重的时候发现重复率29%,不算太高,最后把它降到了9%。下次我会更新一个降高能战帖,这次就先分享速成论文裁缝技巧吧! 希望这些小技巧能帮到大家,祝大家顺利完成论文!
如何自编问卷并检验信效度? 在论文写作或研究中,自编问卷是常见的数据收集方法。但如何确保问卷的信效度呢?下面就来介绍如何检验自编问卷的信度和效度。 首先,信度分析是关键。这通常通过Cronbach信度分析来实现,使用克隆巴赫alpha信度系数来描述信度水平。谥1之间,值越大,可信度越高。 详细步骤如下: 1️⃣ 登录问卷星,选择“分析&下载”,下载答卷数据为Excel格式。 2️⃣ 打开SPSS数据分析软件,导入下载的Excel数据。 3️⃣ 点击“分析”-“刻度”-“可靠性分析”,选择量表题进行信度分析。 4️⃣ 查看分析结果,如Cronbach 于0.8,则信度高;若在0.7~0.8之间,信度较好;以此类推,判断信度是否达标。 ᠦ䖯😥碌婒对问卷的各个维度进行信度分析,以确保每个维度的数据都可靠有效。 通过以上步骤,你可以有效地检验自编问卷的信效度,为你的研究提供更可靠的数据支持!
毕业论文预答辩心得:紧张与惊喜并存 经过一个多月的奋战,终于完成了毕业论文的初稿,并且顺利通过了预答辩! 在预答辩前几日,我几乎夜不能寐,时刻担心论文某个部分是否写得不够好——实验设计是否出错、数据分析是否单薄、研究价值是否被否定。 预答辩当天,老师们对我的论文从结构到逻辑,从研究方法到研究结论都提出了宝贵的建议。他们的意见让我感到非常紧张,甚至觉得自己肯定过不了。𐊊幸运的是,最终我还是通过了预答辩。这次经历让我深刻体会到以下几点: 初稿一定要基本完成,结构和字数都要符合要求。 研究方法和分析一定要严谨,该用访谈解决的问题就别用问卷,研究方法的步骤和理由都要讲清楚。 文献综述不要硬凑字数,要有条理地梳理出研究脉络和述评。 最重要的是,不要拖延,不要内耗,抓紧时间完成论文! 希望大家都能顺利完成毕业论文,加油!ꀀ
答辩一次过!毕业论文通关秘籍 1. 熟练掌握你的论文:从理论基础到数据来源,再到调查问卷的设计依据,研究成果和论文观点,都要了如指掌。 答辩PPT准备:在介绍选题依据和论文框架的基础上,详细说明理论基础和方法,解释为什么选择这些理论和方法,并指出它们在文章中的体现。 端正态度:答辩过程中,不要与老师辩解,对老师指出的问题要诚恳接受。如果回答不上来,可以说:“不好意思老师,我在某某方面研究不够透彻,谢谢你的指正。” 提前准备:答辩前一天晚上,整理一些你不熟悉的内容和可能被问到的问题答案。答辩时尽量不要一直低头看稿子,最好能脱稿讲解。 保持自信:自信是答辩成功的关键。相信自己,加油!ꊊ各位同学,一辩必过!
两天搞定400份问卷,毕业论文不再难! 大学生们注意啦!毕业论文即将到来,没有问卷数据可不行。 传统问卷收集方法太麻烦,互填效果不佳,效率低下?别担心,这里有一个超实用的解决方案! 推荐一个神器:联盟数据统计 问卷样本收集:快速找到高质量的问卷样本,确保数据的有效性。 数据分析处理:使用SPSS、Amos、Stata等工具进行深入分析,让你的论文更有说服力。 数据调整:如果你之前收集的数据不合格,这里可以帮你调整,让数据更符合要求。 适用场景1:对问卷样本质量要求高,希望快速回收问卷。 适用场景2:不想浪费时间互填问卷,效果不佳且效率低下。 再也不用担心毕业论文啦!祝大家顺利完成学业!
毕业论文抽检真的来了!别再侥幸了! 最近有不少同学问我,毕业论文的数据来源和问卷源数据需不需要保存,甚至有人想侥幸编造数据来毕业。看到这些,我真的忍不住要提醒大家了,论文抽检真的不是闹着玩的! 论文抽检的历史和频率 首先,论文抽检是从2020年12月24号开始的,2021年1月1号正式实施。虽然说是试点,但实际上全国都在推行,所以别以为你的学校能躲得过。抽检频率是一年一次,不是两三年一次,万一赶上了呢? 抽检比例和内容 𝦣的比例是2%,有人说只抽查优秀论文的那2%,但悄悄告诉你,不一定哦!优秀论文只是排在前面,但不一定只抽查那2%。开题报告、研究目的、研究意义、大纲逻辑、重复率、实验数据、格式规范、问卷、访谈内容等都会查。那些觉得自己编个数据、抄个别人的问卷就能毕业的同学要注意了,可能短期内你确实毕业了,但如果被较真的教授抽查到,那可就麻烦大了! 抽查人员和步骤 颀늦𝦟夺是由3位本专业领域的专家组成。初评时,如果其中一位专家认为文章有问题,就需要进入复评。复评时,如果其中一位专家认为文章有问题,那这篇论文就抽检不合格了。 不合格的后果 ⚠️ 如果论文抽检多次不合格,会影响学校的招生计划。连续三年抽检不合格的学校,学位点的授权会被暂定,并且抽检不合格的学生学位会被注销。所以,没数据就不要编了!问卷要老老实实去发、去收集、去统计!不要侥幸!未来考公、考研、找工作的时候给自己埋个大雷可不好! 最后的忠告 你可以说“万一抽不到我呢?”——抽不到当然好啊!但万一抽到了呢?抽到合格也好啊!那万一不合格呢?所以,一定要从根源上解决问题!不要侥幸啊同学们!
毕业论文神器!SPSSPRO助力 在撰写毕业论文时,数据处理是一个至关重要的环节。数据清洗是这一环节中的关键步骤,它能够将杂乱无章的数据转化为整齐有序的数据,为后续的分析打下基础。如果数据不经过清洗,分析结果可能会失去意义。 不同的数据可能需要不同的清洗方法,但无论数据类型如何,数据清洗过程中有一些通用的步骤和方法,例如缺失值分析和处理。那么,有没有一种工具可以简化这些繁琐的清洗流程呢?答案是肯定的,那就是SPSSPRO的数据处理模块。 SPSSPRO的数据处理模块可以帮助你高效地完成数据清洗任务。掌握这个工具,你可以事半功倍地完成数据清洗工作。 问卷处理主要分为两个步骤: 无效问卷数据的剔除 有效问卷数据的替换 通过这两个步骤,你可以确保数据的准确性和完整性,为后续的分析提供可靠的基础。
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