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这论文作假的多吗？这个也许有一定的现象吧，但是不会太多，因为。正常的。学校。考试机构是很严格的。
本科论文作假的很多，但是， 不公开发表不会去查的,不过,还是不要造假,不然会想偷了一个东西一样,心里面想起来总会有点儿耿耿于怀.
本科论文作假的多作假的有，但也是不很多的，有实力的人多一些的
本科论文作假的怎么说呢？肯定是或多或少是有一点的，因为怎么说呢？论文的话，他需要几万字，一时间是写不出来的，那些平时又不写的，到最后临时抱佛脚，他们肯定会作假
不能说普遍，但是一直存在。论文数据是为你的论点提供理论依据，尤其是毕业论文更要认真对待。你要做的就是坚守自己的底线。不管别人怎样，自己都不要造假。总之，对待论文数据，最好是自己去收集或者通过网站查找数据进行分析整理。
现在的学术论文里存在数据造假，人类科研领域越来越难取得成果，低垂果实都已经被前人给摘了。所以想要取得真正的成果需要天量的投入。但是科研部门评判标准却是论文的数量，这套标准让科学家无法不顾一切地投入，在机制中寻找真理。
科学家必须在经费和产出间权衡。而能够微操的空间有那么大，所以造假或者不严谨的处理变得非常普遍。另外，检测造假的成本非常高，前一段时间沸沸扬扬的韩春雨造假事件。其实很多人一直在挺他，但最后事实证明他就是在造假。
但这个鉴别造假的过程，足足让整个世界相关超过十个课题组，用了半年时间才得到结论。其人力物力的成本少说也是千万量级。因此，如果不是重大的成果，学界根本不会花费那么多时间来鉴别数据的真伪。
工业界里搞的探究不是为了发文章，而是为了提高产品性能，所以数据灌水毫无意义。因此，工业界发表的文章可能并不多，也许档次也不见得高，但至少数据和实验大都可信。
总之，学术领域是需要大力改革的，里面的问题非常多。以前我们只是单纯学欧美，现在也需要在这个基础上进行相应的创新了。
不会的吧，写出点主要的东西老师都会让你过的。我也是本科毕业的，那时候我的指导老师让我自己做设计，我是全靠自己做的，做的质量当然不好。到快答辩前一个星期我才给老师看，老师说大概的样子做出来了就可以了，通过是可以的~
一般不会，但是最好还是自己做数据。
没必要为了证明你的命题而造假数据，如果真实数据证明不了你的命题就大大方方把结论和下一步猜想写出来，科学本来就是探究性的，没人能保证自己的设想一定是对的。
有的硕士导师就会告诉学生，自然科学不是人文科学，像政治、法律之类的都是先设定命题，然后搜集证据去支持命题，只要自身前后逻辑和上了就行，不管对错；然而自然科学是提出假设，然后用真实数据去验证假设，对就是对错就是错，错了也算有收获，至少说明这条路走不通。
假造数据说明自己的思维模式就不在自然科学这一挂。
毕业论文的基本教学要求是：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。
3、培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。
以上内容参考：百度百科-毕业论文
不可以。
问：本科毕业论文数据假造会不会被老师发现？
答：不会的吧，写出点主要的东西老师都会让你过的。我也是本科毕业的，那时候我的指导老师让我自己做设计，我是全靠自己做的，做的质量当然不好。到快答辩前一个星期我才给老师看，老师说大概的样子做出来了就可以了，通过是可以的。
答：一般不会，但是最好还是自己做数据。没必要为了证明你的命题而造假数据，如果真实数据证明不了你的命题就大大方方把结论和下一步猜想写出来，科学本来就是探究性的，没人能保证自己的设想一定是对的。
有的硕士导师就会告诉学生，自然科学不是人文科学，像政治、法律之类的都是先设定命题，然后搜集证据去支持命题，只要自身前后逻辑和上了就行，不管对错；然而自然科学是提出假设，然后用真实数据去验证假设，对就是对错就是错，错了也算有收获，至少说明这条路走不通。假造数据说明自己的思维模式就不在自然科学这一挂。
实验数据造假:
为了预防实验数据造假，一种做法是将全部实验工作“化整为零”进行“流水线”作业，确保每个实验环节不出错、不造假:另一种做法是每人阶段性实验都安排不同的人进行操作，确保实验结果能够重复。
实验室应建立严格的原始记录管理规章，任何实验数据均应当场纪录，不允许事后补记，而且所记录的数据不能随意更改，确属笔误者应由记录者与合作者共同签名确认，预防源头数据造假。
第一作者通常是实验的主要操作者，同时也可能是论文初稿%的唯一起草者。为了预防初稿的数据造假，应该让所有实验参与者共同参加初稿的撰写，而不能由第一作者包办。同时，开放原始实验%记录供全部共同作者随时核对和质疑。
第一作者不能将任何不知情者列为共同作者，也不能夫经“老板”同意就将其列为通讯作者。如果“老板”作为名副其实的通讯作者，在审核稿件时应认真负责，仔细校对和勘误，必要时应调阅原始记录，严防第一作者故意造假。
不可以。
教育部关于印发《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》的通知中，第一章第四条规定：本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检对象为上一学年度授予学士学位的论文，抽检比例原则上应不低于2%。
教育部《学位论文作假行为处理办法》第3条明确规定，购买、出售学位论文或者组织学位论文买卖的；由他人代写、为他人代写学位论文或者组织学位论文代写的；剽窃他人作品和学术成果的；伪造数据的；均为论文作假行为的。
并在第七条规定，学位申请人员的学位论文出现作假情形的，学位授予单位可以取消其学位申请资格；已经获得学位的，学位授予单位可以依法撤销其学位，并注销学位证书。并且处理决定应当向社会公布。从做出处理决定之日起至少3年内，各学位授予单位不得再接受其学位申请。
若为在读学生的，其所在学校或者学位授予单位可以给予开除学籍处分；为在职人员的，学位授予单位除给予纪律处分外，还应当通报其所在单位。
总结：不要存在侥幸心理，认真对待毕业设计、毕业论文。做毕业设计、写毕业论文是一场较为持久，克服懒惰拖延的实践斗争，我们要尽我们的才能，用心对待，努力让我们的大学生涯完美落幕。
这属于学术造假，最好不要自己编。
首先说句难听的，本科生的论文是没有多大学术价值的，虽然不能一竿子打死，但是绝大多数的本科生连论文都是写不好的。可能会有凤毛麟角的本科生论文写的很优秀，但即使这样绝对代表不了广大的基本盘。
本科生的论文写作的时候是没有什么难度的，而且不管是拿来毕业，或者是拿到发到普刊上，都不会有太高的要求。特别是毕业论文，因为本科生的水平大家都知道，怎么可能说拿硕士论文或者是博士论文的要求来单位本科生吗？这是不可能的。
可就是这样，本科生的论文还是有很多写不好的，甚至想自己来瞎编乱造数据的。淘淘论文是绝对不建议这样做的，这对学术实在是太不严谨了，而且对于自己也太不负责任了，如果实在是觉得有困难可以换一个题目，不做这个方向的都行，但是既然选择了就要踏踏实实的去做实验，找找资料，看文献，把该补充的数据都补充齐全了，如果有问题随时咨询老师。
如果对数据自己瞎编乱造，到时候答辩能不能通过都会有问题的，你瞎编乱造就以为老师看不出来吗？而且这个是对自己非常不负责任的行为，如果答辩通不过就会影响到毕业，会影响到后续考研找工作等等一系列的问题。
现在竞争都这么激烈了，内卷成什么样子了？别说是一个本科生就是硕士生，博士生也竞争很难的，伟大的博士，都去街道了，本科生要是在论文答辩通不过拿不到毕业证，接下来能干什么呢？简直是寸步难行，除非是家里有矿可以直接回家继承家业。
同样对于本科生的毕业论文也不建议抄袭剽窃。有的作者觉得自己很聪明，可以把中文翻译成英文或者把英文翻译成中文，以为这样就可以通过查重了，其实这是不可能的，知网是有中英文互译的检测系统的。这么做根本通不过查重，有的作者更鸡贼，他把别人的论文用自己的话说了一遍，以为这样就没问题了，实际上这一样属于抄袭，剽窃只要达到了一定的程度就算如果是比例小一点还好说比例大的这个就麻烦了。
本科毕业论文其实是很重要的，大家千万不要掉以轻心，还是踏踏实实老老实实的自己写比较好，不要想着用一些投机取巧的手段，万一到时候东窗事发对自己来说实在是太麻烦了，可谓得不偿失。
一般不会，但是最好还是自己做数据。
没必要为了证明你的命题而造假数据，如果真实数据证明不了你的命题就大大方方把结论和下一步猜想写出来，科学本来就是探究性的，没人能保证自己的设想一定是对的。
有的硕士导师就会告诉学生，自然科学不是人文科学，像政治、法律之类的都是先设定命题，然后搜集证据去支持命题，只要自身前后逻辑和上了就行，不管对错；然而自然科学是提出假设，然后用真实数据去验证假设，对就是对错就是错，错了也算有收获，至少说明这条路走不通。
假造数据说明自己的思维模式就不在自然科学这一挂。
毕业论文的基本教学要求是：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。
3、培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。
以上内容参考：百度百科-毕业论文
论文数据造假能看出来。
毕业论文核查的是你的论文与数据库中其他论文文字重复的比例，通常不会审查数据的真实性。
即使是外审，那么被查出数据造假概率也并不大，因为每个领域的研究论文区别是很大的，就是审稿人也很难挨个核实数据的真实性。不过，最好也不要这么做，会涉嫌学术不端，被发现了后果还是很严重的。
在造假的基础上得出的研究数据，无论有多合理、多缜密，都免不了被发现的命运。
当然，这种级别的学术不端是非常难以察觉的，就算被发现后舍恩声称自己计算失误也可以蒙混过关，外界很难认定他有严重的主观捏造行为。但从这时开始，这些不好的数据处理习惯就已经为以后更严重的学术欺诈行为埋下了祸端。