论文为什么做文献研究不了

论文文献研究方法部分怎么写

论文文献研究方法部分怎么写，毕业论文对大学生是很重要的一项内容，如果毕业论文不通过就可能毕不了业了，论文的研究方法是很重要的，下面我和大家分享论文文献研究方法部分怎么写，一起来了解一下吧。

1、调查法

调查法是最为常用的方法之一，是指有目的、计划的搜集与论文主题有关的现实状况以及历史状况的资料，并对搜集过来的资料进行分析、比较与归纳。调查法会用到问卷调查法，分发给有关人员，然后加以回收整理出对论文有用的信息。

2、观察法

观察法是指研究者用自己的感官或者其他的辅助工具，直接观察被研究的对象，可以让人们的观察的过程中，可以拥有新的发现，还可以更好的启发人们的思维。

3、文献研究法

以一定的目标，来调查文献，从而获得关于论文的更加全面、正确地了解。文献研究法有助于形成对研究对象的一般印象，可以对相关资料进行分析与比较，从而获得事物的全貌。

论文研究方法最为典型的有调查法、观察法以及文献研究法，都是值得大家采用的方法。

论文写作中的研究方法与研究步骤

一、研究的循环思维方式

二、研究的路径

三、研究的分析方法

四、研究过程的设计与步骤

五、对传统研究思维模式的再思考

在我们指导研究生写论文的过程中，甚至于我们自己从事课题研究时，不禁让我们思考一系列有关研究的基本问题。例如，我们为什么要写论文?我们为什么要做研究?在我们探讨论文写作的过程中，我们是为了完成论文本身的写作，还是完成一个研究过程?写论文与做研究之间有什么联系与区别?如果论文写作应该反映一个研究过程，那么研究过程应该是什么样的?我们用什么样的方法进行研究?我们发现这些问题的解决，对指导研究生的论文写作有非常大的帮助。因此，本文就以我个人在从事教学课题研究和指导研究生完成论文中总结的一些有关研究方法与研究步骤的问题与大家交流共享。欢迎大家参与讨论。

世界上无论哪个领域都存在许多未知的事物，也存在着许多未知的规律。我们研究者的主要任务就是要不断地从大量的事实中总结规律，将之上升到可以指导实践的理论。然而理论也并不是绝对的真理，它也要在实践中不断地被修正，因此，就会有人对理论的前提和内容进行质疑，并提出新的猜想和新的思维。新的猜想和新的思维又要在实践中进行验证，从而发展和完善理论体系。我们探求未知事物及其规律就需要有研究的过程。这个过程，我们称之为研究的循环思维方式(Research Cycle)。用概念模型来表述就是[1]：

Facts —Theory—Speculation

事实——理论——猜想

上述从“事实”到“理论”，再进行“猜想”就构成了一般研究的思路。从事科学研究的人员既要侧重从事实到理论的研究过程，也同时在研究中要有质疑和猜想的勇气。而这一思路并不是一个终极过程，而是循环往复的过程。当猜想和质疑得到了事实的证明后，理论就会得到进一步的修正。

上述研究的循环思维方式就是我们通常说的理论与实践关系中理论来源于实践的过程。这个过程需要严密的逻辑思维过程(Thought Process)。通常被认为符合科学规律，而且是合理有效的逻辑思维方法为演绎法(Deduction)和归纳法(Induction)。这两种逻辑思维方式应该贯穿研究过程的始终。

另外，从知识管理角度看研究的过程，在某种意义上，研究的过程也可以被理解为，将实践中的带有经验性的隐性知识转化为可以让更多的人共享的系统规律性的显性知识。而显性知识的共享才能对具体的实践产生普遍的影响。研究者除了承担研究的过程和得出研究的结论之外，还要将这一研究的过程和结论用恰当的方式表述出来，让大家去分享。不能进行传播和与人分享的任何研究成果，对社会进步都是没有意义的。

我们认为，研究人员(包括研究生)撰写论文就是要反映上述研究过程，不断探索和总结未知事物及其规律，对实践产生影响。我们强调，论文的写作不是想法(idea)的说明，也不仅是过程的表述。论文的写作要遵循一定的研究方法和步骤，在一定的假设和前提下，去推理和/或验证某事物的一般规律。因此，对研究方法的掌握是写好论文的前提条件。

研究的路径(Approaches)是我们对某事物的规律进行研究的出发点或者角度。研究通常有两个路径(Approaches)：实证研究和规范研究。

实证研究(Empirical Study)一般使用标准的度量方法，或者通过观察对现象进行描述，主要用来总结是什么情况(what is the case)。通常研究者用这种研究路径去提出理论假设，并验证理论。规范研究(Normative Study)：是解决应该是什么(what should be)的问题。研究者通常是建立概念模型(Conceptual Model)和/或定量模型(Quantitative Model)来推论事物的发展规律。研究者也会用这种路径去建立理论规范。

我们认为，上述两种研究的路径不是彼此可以替代的关系。二者之间存在着彼此依存和相辅相成的关系。对于反映事物发展规律的理论而言，实证研究与规范研究二者缺一不可，前者为理论的创建提供支持和依据;后者为理论的创建提供了可以遵循的研究框架和研究思路。

针对上述两个路径，研究过程中都存在着分析(Analytical)过程，也就是解释为什么是这样的情况(Explaining why the case is as it is)，而分析过程就需要具体的研究分析方法来支持。

[2]。然而，更多的学者倾向认为，定量与定性的方法问题更多的是从分析技术上来区别的[3]。因为，任何的研究过程都要涉及数据的收集，而数据有可能是定性的，也有可能是定量的。我们不能将定量分析与定性分析对立起来。在社会科学和商务的研究过程中既需要定量的研究分析方法，也需要定性的研究分析方法。针对不同的研究问题，以及研究过程的不同阶段，不同的分析方法各有优势。两者之间不存在孰优孰劣的问题。对于如何发挥各自优势，国外的一些学者也在探索将两者之间的有机结合[4]。

因此，定性分析方法是对用文字所表述的内容，或者其他非数量形式的数据进行分析和处理的方法。而定量分析方法则是对用数量所描述的内容，或者其他可以转化为数量形式的数据进行分析和处理的方法。一项研究中，往往要同时涉及到这两种分析方法[5]。定性分析是用来定义表述事物的基本特征或本质特点(the what)，而定量分析是用来衡量程度或多少(the how much)。定性分析往往从定义、类推、模型或者比喻等角度来概括事物的特点;定量分析则假定概念的成立，并对其进行数值上衡量[6]。

定量分析的主要工具是统计方法，用以揭示所研究的问题的数量关系。基本描述性的统计方法包括：频数分布、百分比、方差分析、离散情况等。探索变量之间关系的方法包括交叉分析、相关度分析、多变量之间的多因素分析，以及统计检验等。定量研究之所以被研究者所强调，是因为定量分析的过程和定量结果具有某种程度的系统性(Systematic)和可控性(Controlled)，不受研究者主观因素所影响。定量分析被认为是实证研究的主要方法。其优势是对理论进行验证(Theory Testing)，而不是创建理论(Theory Generation)。当然，相对自然科学的研究，社会科学和商务研究由于人的因素存在，其各种变量的可控性被遭到质疑，因此，定量分析被认为是准试验法(Quasi-experimental approach)

定性研究有其吸引人的一面。因为文字作为最常见的定性研究数据是人类特有的，文字的.描述被认为具有“丰富”、“全面”和“真实”的特点。定性数据的收集也最直接的。因此，定性分析与人有最大的亲和力。恰恰也就是这一点，定性分析也具有了很大的主观性。如果用系统性和可控性来衡量研究过程的科学性。定性分析方法比定量分析方法更被遭到质疑[7]。然而，定性数据被认为在辅助和说明定量数据方面具有重要价值[8]。实际上，定性分析方法往往贯穿在研究过程的始终，包括在数据的收集之前，有关研究问题的形成、理论的假设形成，以及描述性分析框架的建立等都需要定性的分析过程，即对数据进行解释和描述等。如果遵循系统性和可控性的原则，那么定性分析方法在数据的收集过程中也有一些可利用的辅助工具，例如，摘要法、卡片法、聚类编码法等。在研究结论的做出和结论的描述方面，像矩阵图、概念模型图表、流程图、组织结构图、网络关系图等都是非常流行的定性分析工具。另外，从定性的数据中也可以通过简单的计算、规类等统计手段将定性分析与定量分析方法结合起来。

这里要指出的是，科学研究不能用想法(idea)本身来代替。科学研究需要有一个过程，而这个过程是用一定的方法来证明有价值的想法，并使之上升为理论;或者通过一定的方法来证明、创建或改进理论，从而对实践和决策产生影响。研究过程的科学性决定了研究成果是否会对实践和决策产生积极的影响效果[9]。

第五步、进行数据的处理和分析

数据的处理主要是保证数据的准确性，并将原始的数据进行分类，以便转化成可以进行进一步分析的形式。数据处理主要包括数据编辑、数据编码和数据录入三个步骤。数据编辑(Data Editing)就是要识别出数据的错误和遗漏，尽可能改正过来，以保证数据的准确性、一致性、完整性，便于进一步的编码和录入。数据编码(Data Coding)就是对所收集的第一手数据(例如对问卷开放式问题的回答)进行有限的分类，并赋予一个数字或其他符号。数据编码的主要目的是将许多的不同回答减少到对以后分析有意义的有限的分类。数据录入(Data Entry)是将所收集的第一手或者第二手数据录入到可以对数据进行观察和处理的计算机中，录入的设备包括计算机键盘、光电扫描仪、条形码识别器等。研究者可以用统计分析软件，例如SPSS等对所形成的数据库进行数据分析。对于少量的数据，也可以使用工作表(Spreadsheet)来录入和处理。

数据的分析就是运用上述所提到的定性或定量的分析方法来对数据进行分析。研究者要根据回答不同性质的问题，采取不同的统计方法和验证方法。对于有些研究，仅需要描述性的统计方法，对于另一些研究可能就需要对假设进行验证。在统计学中，假设的验证需要推论的统计方法(Inferential Statistics)。对于社会科学和商务的研究，一些研究是针对所获取的样本进行统计差异(Statistical Significance)的验证，最终得出结论是拒绝(Reject)还是不拒绝(Fail to Reject)所设定的假设条件。另一些研究则是进行关联度分析(Measures of Association)，通常涉及相关分析(Correlation)和回归分析(Regression)。相关分析是通过计算来测度变量之间的关系程度;而回归分析则是为预测某一因变量的数值而创建一个数学公式。

值得注意的是，随着我们研究和分析的`问题越来越复杂，计算机和统计软件的发展使得多变量统计工具应用越来越广泛。如果多变量之间是从属关系，我们就需要从属关系的分析技巧(Dependency Techniques)，如多元回归分析(Multiple Regression)、判别分析(Discriminant Analysis)、方差的多元分析(MANOVA，Multivariate Analysis of Variance)、典型相关分析(Canonical Analysis)、线性结构关系分析(LISREL，Linear Structural Relationships)、结合分析(Conjoint Analysis)等。如果多变量之间是相互依赖关系，我们就需要相互依赖关系的分析技巧(Interdependency Techniques)，如因子分析(Factor Analysis)、聚类分析(Cluster Analysis)、多维尺度分析(Multidimensional Scaling)等。如果收集的数据有明显的时间顺序，我们不考虑变量之间的因果关系，而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律，我们就需要时间序列分析(Time Series Analysis)。目前流行的统计软件，如SPSS对上述各种分析方法都提供非常好的支持。

第六步、得出结论，并完成论文

论文的撰写要结构合理、文字表达清楚确定，容易让人理解。形式上要尽量采取可视化的效果，例如多用图表来表现研究过程和研究结果。具体论文的撰写要考虑包含如下内容：摘要、研究介绍(包括背景、研究的问题、研究的目的)、研究的方法和步骤(样本选择、研究设计、数据收集、数据分析、研究的局限性)、研究的发现、结论(简要结论、建议、启示意义)、附录、参考文献。

针对社会科学和商务领域的问题研究，我们传统上所遵循的研究思维模式是：“提出问题、分析问题和解决问题”。我们承认这是一种创造性的思维过程。遵循这种思维方式可以帮助决策者快速找到问题，并解决问题。然而，用这一思维模式来指导研究的过程，容易使我们混淆研究者与决策者的地位，找不准研究者的定位。首先，这一研究思路和模式将问题的解决和问题的研究混在一起了。其次，没有突出，或者说掩盖了对研究方法的探讨和遵循。这种传统的思维方式是结果导向的思维方式。它忽略了问题的识别过程和研究方法的遵循过程。而从科学研究的角度看，问题的识别过程和研究方法的遵循过程是一项研究中非常重要的两个前提。问题的识别过程可以保证所研究的问题有很强的针对性，与理论和实践紧密联系，防止出现只做表面文章的情况，解决不了根本问题。研究方法的遵循过程可以保证研究结果的可靠性，使研究结果有说服力。当然，在此，我们并不是说明“提出问题、分析问题和解决问题”这一传统模式是错误的，也不否认研究的目的是指导实践。然而，我们觉得，这一传统研究思维模式太笼统，太注重结果导向，不足以说明科学的研究的一般方法和研究步骤。

在社会科学和商务研究中，运用这一传统的研究思路和模式来指导学生撰写论文，容易出现两个不良的倾向。一是使我们过于重视论文本身的写作过程，而忽略了论文写作背后的研究过程和研究方法。也就是只强调结果，不重视过程。在此情况下，论文的写作多半是进行资料的拼凑和整合。当然我们并不能低估资料的拼凑和整合的价值。可是，如果一味将论文的写作定位在这样的过程，显然有就事论事的嫌疑，无助于问题的澄清和问题的解决，也有悖于知识创造的初衷。特别是，既没有识别问题的过程，也没有形成研究问题和研究假设，甚至没有用任何可以遵循的研究分析方法，就泛泛对一个问题进行一般描述，进而提出感觉上的解决方案。这种研究结果是很难被接受的。第二个不良的倾向是上述传统的研究思路和模式使我们辨别不清我们是在做研究，还是在做决策。研究通常是在限定的一个范围内，在一定的假设前提下进行证明或推理，从而得出一定的结论。我们希望这个结论对决策者能产生影响。然而，决策者毕竟与研究者所处的地位是不一样的，考虑的问题与研究者或许一致，或许会很不一致。有价值的研究是要给处在不同地位的决策者(或者实践者)给予启示，并促其做出多赢的选择。因此，传统的研究思维模式缺乏研究的质量判定标准，缺乏系统性和可控性，也不具备可操作性，容易让研究者急功近利，盲目追求片面的终极的解决方案。

在指导对外经济贸易大学研究生的实践中，我们曾试图改变以往的传统思维模式，尝试让我们的研究生将论文的写作与研究过程结合起来，特别注重研究的过程和研究方法，并且要求在论文的写作中反映这些研究的方法与步骤。例如，2002届研究生万莲莲所写的《电子采购系统实施中的管理因素-摩托罗拉公司电子采购系统实施案例研究》硕士论文就是在这方面所做的最初探索。此论文的结构就分为综述、指导理论、方法论、数据分析，以及研究结论和启示等五个主要部分，运用了问卷调查和深度访谈等定性和定量的各种具体方法。其研究结论具有非常强的说服力，因为研究者并不限于第二手资料的收集、整理和加工，而是借鉴前人的理论研究框架，运用问卷定量调查等手段，遵循案例研究的方法，对第一手资料进行收集、处理和分析之后得出的结论，对实践具有较强的指导意义。相同的研究方法，我们又应用在其他研究生的论文写作过程中，例如2002届龚托所写的《对影响保险企业信息技术实施的主要因素的研究》、2003届王惟所写的《对中国铜套期保值现状的研究》，以及2003届马鸣锦所写的《中国银行业知识管理程度与网络银行发展程度的关系研究》等。通过论文写作，这些研究生的确掌握了一般研究的方法和研究的步骤。以上的研究结论对教学和实践直接有借鉴的意义。在教学和咨询过程中，其方法和结论都得到了肯定。据多方反馈，效果还是非常好的。

【注释】：

[1]这是笔者在美国芝加哥自然博物馆看恐龙展览时了解的美国科学家的基本研究思路而得到的启示。

[2] Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P303。

[3] Bryman, A. (1988), Quality and Quantity in Social Research. London: Unwin Hyman.我们发现许多文献资料将定量与定性分析方法称为定量与定性技术(techniques)

[4] Cook, . and Reichardt, . (1979) Qualitative and Quantitative Methods in Evaluation Research. Newbury Park and London: Sage. Ragin, C. C. (1987) The Comparative Method: moving beyond qualitative and quantitative strategies. Berkeley, Cal.: University of California Press.

[5]Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P307。

[6] John Van Maanen, James M. Dabbs, Jr., and Robert R. Faulkner, Varieties of Qualitative Research (Beverly Hills: Calif.: Sage Publications, 1982), P32

[7] 这是因为社会科学和商务研究中包括了人的因素，而人本身作为分析者具有自身的缺陷。例如：数据的有限性、先入为主的印象、信息的可获得性、推论的倾向性、思维的连续性、数据来源可靠性、信息的不完善性、对信息价值判断误差、对比的倾向性、过度自信、并发事件与相关度的判断，以及统计数据的不一致性等。上述缺陷的总结与分析来源于Sadler, D. R. (1981) Intuitive Data Processing as a Potential Source of Bias in Educational Evaluation. Educational Evaluation and Policy Analysis, 3, P25-31。

[8] Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P371。

[9] Ronald R. Cooper, C. William Emory (1995, 5th ed) Business Research Methods, IRWIN, P352

文献阅读是科研的重要基础，但是并非每一个科研人员都喜欢和擅长看文献——例如我自己。我发现，阅读文献存在的问题可以归纳为三个：坐不住，记不住，想不开。 坐不住，指的是不喜欢看文献。 为什么我们喜欢看小说，看电视剧，却不喜欢看文献呢？首先是因为看文献难，其次是因为看小说、电视剧更有趣，而看文献却枯燥乏味。“坐不住”的问题怎样才能解决？根据《兴趣从何而来》一文中的分析，可以采用以下方法： 首先是通过大量阅读使看文献成为自己擅长的事情 。人们总是对自己擅长的事情感兴趣，当大量阅读文献之后，积累了某一领域的基础知识，领悟到了阅读文献的方法，再去看文献难度降低很多，就容易静下心来读了。 一开始看文献，好比跑马拉松，很痛苦；熟练了之后，好比散步，很轻松 。此外，在某一领域内阅读了一定量的文献之后，对该领域变得熟悉起来，而熟悉也可以增强兴趣。 其次，带着问题看文献。问题一旦提出，就有了回答的需求。带着问题看文献，满足了自己回答问题的需求，而需求得到满足就会导致快乐， 所以带着问题看文献会更有兴趣 。需要注意的是，提出问题之后，不要马上看文献，而要冥思苦想一段时间。这就如同人在不是很饿时吃饭没胃口，如果饿了一天之后，随便吃什么都觉得很好吃。冥思苦想的阶段，就好比忍饥挨饿的阶段，可以很好地“酝酿兴趣”。 第三，树立明确的目标。例如，一天看一篇文献，或者一周精读一篇文献。 树立目标之后，就有了看文献的动力 。如果能找到同学和自己树立同样的目标，相互监督、交流，则效果会更好。 第四，用“爱屋及乌”的方法提高兴趣。我曾经在一门课程上向大家介绍过日本科学家利根川进的一篇论文。在介绍的同时，我顺便了解了他的一些事迹并对他产生了兴趣。后来有一天，我在一期Cell上看到他的两篇论文，高兴不已，因为看到我“认识”的人发表的文章了！ 对某一位科学家的兴趣，常常也可以转化为对他写的论文的兴趣，这就是“爱屋及乌” 。因此，熟悉和喜欢一些科学家对看文献是有帮助的。此外，一般大家都有自己感兴趣的领域，看到非兴趣领域的文章，把它与自己感兴趣的领域联系起来，自然就更有兴趣了。 第五， 用做白日梦的方法提高兴趣 。想象自己看文献的能力提高之后，可以津津有味地阅读Science，Nature（参见施一公老师博文《学生如何提高专业英文阅读能力》），轻松愉快地获取科研信息，提高科研水平，享受科研。这样的想象也可以增强兴趣。 第六， 用想象力增强看文献的兴趣 。文献的内容虽然是死的，但是可以把它想象成活的东西，可以对它编故事。喜欢武侠小说，就编成武侠小说，喜欢言情小说，就编成言情小说，喜欢历史剧，就编成历史剧。 还有一些做法会降低看文献的效率从而降低兴趣。张彦斌老师在《旁观留美研究生的困惑》一文中提到有一位研究生，因为看文献时总是从头开始一字不拉地看地看，结果看了很久还是不懂。后来接受张老师的建议一开始只抓主线效果就好多了。施一公老师也曾经提过： 看文献要抓主线 。 对于有些人来说，走动可以促进思维，所以如果实在坐不住，不妨把文献打印出来，边走边看。 当能静下心来看文献之后，第二个问题就是记不住了。今天看过的文献，过几天就没有印象，过一个月就忘得一干二净。 所有的努力都化为乌有，怎么能使人不沮丧？ 我尝试过很多声称可以增强记忆力的方法，有些甚至声称可以增强记忆力十倍，但我的记忆力连20%的提高都没有。事实上， 精简记忆内容才是最好的选择 。我们可以轻松地将记忆内容精简为五分之一，十分之一，但是却不可能提高自己的记忆力五倍，十倍。 精简记忆内容还有一个极其重要的好处：提高了自己对事情重要性的判断力。因为在精简记忆内容的时候， 需要记忆的一定是重点，需要舍弃的是次要部分 。长此以往，不仅对文献，对科研，而且对日常生活中不同问题和事情重要性的判断力也会大大提高。无论你将来从事何种职业，这种能力都是极端重要的。 我们可以把一篇文献精简为一句话，几句话，或者很短的一段话。哪些部分是重点呢？首先是结论，因为结论是我们用来进行推理的基础。 如果精简为一句话，这句话就一般是结论 。不过，由于结论并非完全可靠，所以，一定要加上“可能”两个字。例如：本文研究表明：基因A可能（或者很可能）与记忆有关。 如果精简为几句话，除了结论，还要加上 关键实验 。一篇文章为了论证一个观点，常常会做大量的实验从多方面进行论证，但是，最关键的实验往往只有一两个。例如：本研究在小鼠身上敲除基因A，水迷宫实验发现记忆力受损；过表达基因A，水迷宫实验发现记忆力增强，因此表明基因A很可能与记忆有关。 如果精简为一段话的话，还需要加上 选题的依据 。即为什么做这个研究，这样研究有多重要，为什么重要。此外，还可以加上对自己课题有帮助的细节，例如实验方法、论证方法等。总之，是虽然对大部分人不重要，但是对自己很重要的地方。 看完一遍暂时记住了之后，不久就会忘记。所以， 对于重要文献，定期的复习很重要 。马臻老师曾经在《解答读者问题——读文献等》的博文中说过：“好的文献至少要读三遍。做试验前读一遍，实验中读一遍，写文章时再读一遍。”这个建议很好。做试验前看过的文献，可能在做实验中就会忘记，也可能没有注意到对自己有用的细节，在做实验中再看，往往有新的发现。 此外，有些文章会对论文进行精彩的介绍，看了这样的文章，记忆就会很深刻。例如，《科学美国人》就会经常介绍有趣的研究，文章写得很好，可以订阅。科学网上，我发现肖陆江老师的博客上介绍了许多神经科学的论文，而且写得简短有趣，看后难以忘记。 看完一篇文献之后，做成PPT，向别人介绍文献内容也是增强记忆的好方法 。我选修的有些课程就需要向别人介绍文献，虽然当时需要比较多的时间，可是后来却难以忘记，付出的时间也是值得的。如果觉得做成PPT太麻烦，也可以简单的和别人口头讨论。 写博客介绍文献内容也是一个不错的选择。 要想把一篇文献介绍清楚，自己就必须先理解它；要想介绍的简洁，就要能抓住重点；要想写得有趣，就要发挥想象力 。我经常发现，写博客是可以促进记忆的。我的博客今后可能会介绍一点文献。 与熟悉的事物建立联系是促进记忆的重要方法 。所以，看文献的时候，应该尽可能与日常生活和自己熟悉的理论、事物联系起来。经常这样做的话，很快就可以发现，其实大部分道理都是差不多的。 如果有足够的兴趣和热情，也可以自己组织Journal club，找一批热爱读文献的同学，定期轮流由一人向大家介绍文献。 很多研究基因、蛋白质、分子功能的文献都有固定的模式可循，无论怎样千变万化，最后都离不开最基本的几招。记住了这几招，看文献就更容易记住。我以前曾将研究基因功能的研究方法归纳为四大绝招，后来把这几招运用到看文献中去，发现看文献轻松很多，也更容易记住了。 很多人可能觉得看在电脑上看文献不容易记住。所以对于重要的文献，可以用笔记本认真记下来。我曾经这样做过，发现效果不错。 仅仅记住别人做的研究是不够的。科研的灵魂是创新，即使你能看完并记住成千上万篇文献，如果不能做出好的研究，可以说只是浪费时间。“想不开”，指的是看了文献没有想法，没有收获。大家都相信：付出就有收获，努力就能成功。如果大量付出却没有收获，的确会让人想不开­——烦恼、郁闷。如果你看文献总是“想不开”，可能就会真的想不开了。所以，看文献一定要“想得开”。 怎样才能算是“想得开”了呢？ 看完一篇文献，能够提出问题，产生新的想法，对自己的课题有启发，或者指明了新的研究方向 。 带着问题看文献很重要，看了文献之后思考问题更重要。如果看完后没有问题，那么就依次回答以下几个问题： 1. 本文有多重要，为什么？ 判断研究重要性的能力是科研鉴赏力的主要构成。科研鉴赏力的表现是怎样的？看到重要的研究能够判断出来，并欣赏到其美妙之处。 只有不断地对文献和研究的重要性进行判断，才能逐步培养出自己的判断力。经典文献，可以作为“重要研究”的阳性对照 。看一篇经典文献，“这篇文献重要吗？”，回答一定是肯定的。“这篇文献为什么重要？”，才是重点思考的问题。只有弄清楚了重要的原因，在分析将来的文献时，才能准确判断出其重要性。所以，阅读文献，应该从经典文献开始，并弄清楚经典文献重要的原因。 2. 作者为什么能想到这个选题？我能够想到吗？ 决定科研人员水平的关键就是选题。选题关注三点：创新性，重要性和可行性 。选题一旦确定，怎样设计实验证明就都是技术活了，选题才是艺术。分析别人为什么能想到这个选题，可以使自己得到启发，将来也能想到好的选题。分析完了之后，模拟一遍作者的选题过程。假设自己置身于作者的处境，知道作者知道的一些背景知识，问自己：我能够想到这个选题吗？如果可以，怎样想到？如果不可以，为什么？ 3. 本文解决了什么问题，提出了什么新的问题？ 几乎所有文献都是要解决一个科学问题。但是，科研是无止境的，一个问题的解决，往往导致许多新的问题产生。看完一篇文献，要问自己：本文解决了什么问题？这个问题有多重要？这个问题的解决产生了哪些新的问题？其中哪个是最重要的？ 4. 本文对自己课题有何启发？ 创造力的关键就是建立联系。看完一篇文献，一定要与自己做的课题或者将来打算做的东西联系起来，问自己：本文对我的课题有何启发？哪些地方可以为我所用？  5. 将来的发展方向是什么？ 高水平的科学家可以准确的预测未来，并根据对未来的预测决定现在研究什么。只有不断地对未来进行预测，才可以养成预测未来的习惯和提高自己对未来的预测能力。看完一篇文献之后，要思考：这个领域今后的发展方向有哪些？其中哪一两个是最重要的？本问题与问题3有紧密联系。 6. 本文有哪些不足？怎样改进？  金无足赤，无人无人，一篇文章写得再好也有缺点。能够发现高水平论文的缺点，不仅是自己科研水平的体现，也可以防止自己犯类似的错误，因此也可以提高自己的科研水平。所以看完文献之后应该思考文章有哪些不足，应该怎样改进。 7. 结果是否有其他解释？ 同一个结果往往可以有多种解释，对这些解释考虑是否周全是决定结论是否可靠的关键。如果细心分析的话，也许能发现不同于作者的解释。这样的锻炼，不仅可以发现别人的不足，还可以帮助自己养成严谨的思维习惯，在设计实验时考虑到多种可能并用对照增强文章说服力。  8. 我有哪些新的想法？ 回答完前面七个问题之后，自然就想得开了，也会产生一些新的想法。如果还不知足，那就再强迫自己想出几个idea来。 回答完这些问题之后，为了防止遗忘，最好将答案记下来。