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用十分鐘瞭解《關於論文的那些事兒》!
1.
用十分鐘瞭解 關於論文的那些事兒! 陳鍾誠 2016 年 6
月 22 日 程式人《十分鐘系列》程式人《十分鐘系列》 本文衍生自維基百科
2.
認識我的人
3.
都知道
4.
我已經 ● 不當大哥 不寫論文
很久了!
5.
因為
6.
我比較喜歡
7.
寫程式
8.
寫網誌
9.
寫雜誌
10.
寫小說
11.
寫散文
12.
但是
13.
就是不喜歡
14.
寫論文
15.
不過其實 ●這樣說也不太對!
16.
我只是不想
17.
在不該寫論文的時候
18.
把自己的作品
19.
寫成論文
20.
看到這裡
21.
你可能會有一個疑問
22.
甚麼樣的作品
23.
適合寫成論文
24.
甚麼樣的作品
25.
不適合寫成論文呢?
26.
關於這點 ●得先讓我們說明一下! ●甚麼是論文?
27.
阿! ●這還要說明嗎?
28.
論文 ●不就是碩士、博士、教授在 寫的那些文章嗎?
29.
這樣講 ●好像也沒有大問題!
30.
可是 ●完全沒有抓到論文的精髓!
31.
很多碩士 ●都在搞不清楚的情況下,寫 出了自己的論文!
32.
也有很多博士 ●還有教授們 ●也在幹同樣的事情!
33.
因為 ●碩博士想要畢業 ●教授想要升等!
34.
所以 ●把那些不該寫成論文的主題 寫成了論文!
35.
還有 ●想辦法《生產出論文》,目 的是《畢業和升等》!
36.
這種心態
37.
是不對的! ●是不對的! ●是不對的!
38.
到底、甚麼是論文呢?
39.
這個問題 ●並沒有標準答案!
40.
但是 ●有典型的答案!
41.
一篇典型的論文
42.
通常會包含 ● 1. 定義問題 ●
2. 問題現況 ● 3. 實驗方法 ● 4. 實驗結果 ● 5. 結果分析
43.
對於自然科學領域 ● 像是《物理、化學、生物》等等領 域,上述的模式通常可以套用!
44.
因為這些領域 ● 通常可以做實驗 ● 實驗的結果若能《驗證或否證》某 些理論,就可以寫成一篇論文!
45.
當然 ● 不是每篇論文都一定要包含實驗!
46.
像是愛因斯坦的論文 ●通常就沒有實驗!
47.
而物理學大師 ● 《史蒂芬霍金》 → ●
則根本不可能有能力 做實驗!
48.
而且 ● 他們所探索的領域,常常得要非常 大的機構,才有能力去做實驗! ● 像是美國太空總署,或歐洲核子研 究組織之類的。
49.
那種理論性的論文 ●通常會指引一個方向,讓其 他人可以據此來設計實驗!
50.
科學的發展 ● 其實是一種《理論 +
實驗》的循環!
51.
理論指導實驗 ● 實驗則用來《驗證或否證》理論 實驗理論 指導 驗證
52.
只有能夠被驗證或否證的理論 ●才能稱之為科學!
53.
而那些永遠無法驗證 ●也永遠無法否證的理論 ●不能被稱為《科學理論》
54.
舉例而言 ●假如有一個人寫文章說: –論述上帝存在!
55.
這樣、算是一篇科學論文嗎?
56.
其實 ● 這個問題也不能說是不科學? ● 但是、你能夠做實驗證明上帝存 在嗎?
57.
那個人可能會說 ●我知道上帝存在 ●因為我昨天見到他了!
58.
而且 ● 只有相信上帝的人才能見到他! ● 而且你會不會見到上帝,完全是上 帝的旨意,你是無法決定的!
59.
這樣的話 ●我要怎麼《定義一個操作型 實驗》來驗證《上帝存在》 這件事情呢?
60.
所以說 ●宗教的歸宗教,政治的歸政 治,科學的歸科學!
61.
但是、假如你要寫論文 ● 那麼、你就應該要理解科學到底是 甚麼? ● 科學理論與科學實驗到底扮演甚麼 角色!
62.
否則 ●你所寫出來的論文,很可能 就會是篇爛論文!
63.
為甚麼呢?
64.
為了解答這個問題 ●先讓我們說明一下,到底甚 麼是論文?
65.
一個更好的方式是 ●先讓我們說明一下,甚麼東 西不是論文?
66.
到底甚麼東西不是論文? ● 或者說:甚麼文章不算是論文呢?
67.
這個問題就簡單多了!
68.
舉例而言 ●小說不算是論文! ●散文不算是論文! ●詩也不算是論文!
69.
還有 ●網誌通常不算是論文! ●程式通常也不算是論文! ●日記也通常不算是論文!
70.
問題是 ●這樣講了半天,我們還是不 知道論文是甚麼阿!
71.
對於典型的自然科學領域 ●像是《物理、化學、生物》 等等領域
72.
論文通常必須 ●對下列循環有所貢獻 實驗理論 指導 驗證
73.
舉例而言 ● 當初法拉第提出了 《磁場變化會引發電動勢》 的定律。 ● 這樣對理論可能有貢獻,但 是若寫成論文則還太早!
74.
因為 ● 不知道哪位科學家曾經說過 – 科學、並不是你猜對了某些事情 –
而是你猜對了之後,到底做了些 甚麼事 ...
75.
當法拉第觀察電磁現象 ● 並且提出如右的公式時 ● 他就應該進行實驗,像是改變 磁通量,然後測量看看電壓是 否跟著改變! ●
記錄下數據的變化,並檢驗這 個公式是否符合實驗數據!
76.
假如實驗結果符合 ● 那麼法拉第可以發表一篇論很好 的論文!
77.
假如實驗結果不符合 ● 那麼理論就被否決了 ● 但是法拉第還是可以寫篇論文或報 告,讓人家知道他的實驗,甚至提出 修改後的新公式,企圖解釋實驗結果
78.
現在 ● 你應該知道《科學是甚麼》了?
79.
問題是 ●那論文又是甚麼呢?
80.
在科學領域、論文通常會 ● 1. 提出新理論,用來描述已有的實 驗,或指導未來的實驗方向 ●
2. 進行新實驗,用來檢驗 ( 驗證或 否證 ) 某理論
81.
因此、論文才會有這種架構 ● 1. 定義問題 ●
2. 問題現況 ● 3. 實驗方法 ● 4. 實驗結果 ● 5. 結果分析
82.
這種架構 ● 是一個典型的《實驗驗證理論》的架構! ● 而且那個理論,有時是你對現有理論的一 種改進,然後自行用實驗去驗證或否證, 看看你改進後的理論是否符合實驗數據!
83.
但是上述架構 ● 通常是為《典型科學》所打造的! ● 不過其他領域也會以這些《典型科 學》做為模仿對象。
84.
像是《社會科學》 ● 其實就常常模仿《典型科學》 ● 試圖透過《統計》的方式,檢驗某理論是 否正確?
85.
舉例而言 ● 涂爾幹的《自殺論》,就被視為《社會科學》領 域的經典著作,整個論述就是在尋找《自殺率和 各種外在數據》之間的關聯性! ● 像是《氣溫、地區、性別、
.... 》各種因素, 在自殺率上是否有明顯的影響。
86.
但是這種量化方法 ● 到了其他領域,不見得行得通!
87.
像是人類學領域 ● 人類學家通常採用《田野調查》的方式, 調查到的結果常常是某種儀式或傳統,或 者生活型態,這就很難用數據來表達。 ● 所以人類學領域的論文,我想應該會有不 同的寫法!
88.
另外、和科學有密切關係的數學 ● 其實並不算是一種科學! ● 所以通常也沒辦法用外在的實驗 《驗證》方式!
89.
相反的 ● 數學通常會從《公理系統》出發,去 證明某些定理! ● 但有時候則是針對某些問題,發展出 數量化的描述辦法,或者進行計算與 解答!
90.
例如微積分 ● 就是為了解釋《克普勒三大行星定律》而 發展出來的! ● 牛頓透過《微積分》讓《牛頓三大運動定 律》可以很好的解釋《行星定律》。
91.
而我所學習的《電腦領域》 ● 也不算《典型的科學》領域 ● 電腦領域的《論文》,常常是在《演算法 或硬體》的《速度和空間》上面做文章! ●
這比較像是工程或數學,而非典型科學
92.
還有像社會科學領域 ● 往往必須借助《統計方法》 ● 但是很多人卻會誤用《抽樣與檢定》 這些統計方法。
93.
為何會誤用呢?
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其實原因常常在 ●隨機性的確保上面!
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舉例而言 ● 當你做問卷調查時,如果用網路問券,那 抽到的就只有上網的人,而且為了鼓勵人 家來填問卷,動用了親朋好友的關係。 ● 這樣就沒辦法做到真正的隨機抽樣,會有 嚴重的偏差!
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如果你用紙本問卷調查 ● 通常要發獎品鼓勵人家來填 ● 於是發糖果就一堆小朋友來 ●
發日用品又一堆歐巴桑來填 ● 最後還是完全走樣!
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如果你用電話調查 ● 通常一打過去說要調查,人家就掛電話。 ● 最後調查到的都是閒閒在家沒事幹想找人聊天的 那種 ●
這樣的調查仍然離《隨機抽樣》非常的遠!
98.
但是、很多人為了畢業 ● 或者為了升等,還是常常去做這種完 全不隨機的調查 ● 最後還不懂如何設計才能排除亂填或 重複的問卷!
99.
這樣的調查 ● 所寫出來的論文,其實是一點都 不科學的! ● 這些結論也完全不科學阿!
100.
所以 ● 為了《要畢業、要升等》而寫論文 ● 我認為對學術是沒有太大價值的!
101.
只有當你想要 ● 真心的想知道,某個問題的答案 時,這些論文才會變得有價值!
102.
所以 ●我不寫論文很久了!
103.
因為我知道 ●我所寫的那些東西 並不適合寫成論文!
104.
像是 ● 我寫了一堆程式 ● 我寫了一堆教材 ●
我寫了一堆散文 ● 還寫過一些小說 ● 甚至還辦過兩年雜誌!
105.
但是這些 ● 並沒有在《驗證或否證某些理論》 ● 也沒有《提出新的理論》 ●
因此並不適合勉強寫成論文去發表, 只為了升等或讓自己的論文清單更好 看一點!
106.
這樣、你應該知道 ● 到底哪些東西適合寫成論文, 哪些東西不適合寫成論文了吧?
107.
當然 ●寫論文還有很多技巧!
108.
像是 ● 文獻引用中 [1][2][3] 的這些東西到底是幹嘛 用的? ●
還有如何選擇研究問題,如何進行實驗等 等? ● 以及如何排版,才能符合論文的格式等等
109.
這些都是寫論文的時候 ●所應該知道的技術問題!
110.
關於這些問題 ● 未來或許我會寫其他的《十分鐘 系列》來說明!
111.
以上就是我們今天的 ●十分鐘系列!
112.
希望你會喜歡!
113.
我們下回見!
114.
Bye Bye!
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