论文课题研究过程记录表如何规范填写？-华夏学术资源库

论文课题研究过程记录表

课题名称： [请在此处填写你的论文题目] 研究者： [你的姓名] 学号： [你的学号] 指导教师： [导师姓名] 所在院系/专业： [你的院系和专业] 研究起止时间： [2025年9月 - 2025年5月]

（图片来源网络，侵删）

使用说明

目的： 本记录表旨在帮助你系统、规范地记录整个论文研究过程，包括文献查阅、研究设计、数据收集、分析、写作与修改等关键环节，它既是自我管理的工具，也是与导师沟通的重要依据。
填写原则：
- 及时性： 每完成一个重要步骤后，应尽快记录，避免遗忘细节。
- 客观性： 如实记录研究过程、遇到的问题、解决方法以及个人的思考。
- 详细性： 尽可能详细地记录关键信息，如文献的作者、标题、年份，数据的来源，代码的关键部分等。
- 反思性： 在“遇到的问题与反思”一栏，不仅要记录问题，更要分析原因、总结经验，体现批判性思维。

研究过程记录表

研究阶段	日期	具体工作内容	主要成果/产出物	遇到的问题与反思	下一步计划	导师指导意见
第一阶段：选题与开题
1 初步调研与选题	`2025-09-05`	阅读导师提供的10篇相关领域综述性文章，初步确定3个备选研究方向。	《备选方向A：基于深度学习的图像识别研究》《备选方向B：社交媒体情感分析模型优化》《备选方向C：推荐系统中的用户隐私保护》	问题：方向太多，难以聚焦。反思：需要结合个人兴趣、现有文献的热点和可获取的数据资源来进一步筛选。	针对每个方向，进行更深入的文献检索。与导师进行初步沟通。
2 文献综述与开题报告撰写	`2025-09-20`	聚焦方向B，检索并精读了20篇核心文献，重点阅读了5篇经典论文和5篇最新顶会论文，撰写开题报告初稿，包括研究背景、意义、国内外研究现状、研究内容、技术路线和预期成果。	文献综述笔记（思维导图形式）。开题报告初稿（约3000字）。研究技术路线图（Visio绘制）。	问题：对“情感分析模型优化”的具体切入点不明确，是优化模型结构、引入新特征，还是改进训练方法？反思：需要进一步分析现有模型的局限性，找到创新点。	修改开题报告，明确研究创新点。准备开题答辩PPT。	`2025-09-25` “切入点很好，建议聚焦于‘小样本场景下的情感分析模型优化’，这是一个有挑战性和实际意义的研究方向，技术路线图需要更详细，特别是数据准备和模型评估部分。”
第二阶段：研究设计与准备
1 研究方案细化	`2025-10-10`	根据导师意见，将研究方案细化为：数据集构建：选取公开数据集（如Twitter情感分析数据集），并模拟小样本场景进行数据划分。基线模型选择：选择BERT、RoBERTa等预训练模型作为基线。优化模型设计：设计一种基于元学习（Meta-Learning）的小样本情感分析方法。	详细的研究方案文档。数据集构建脚本（初版）。	问题：公开数据集的噪声较大，且小样本划分策略需要科学设计。反思：查阅关于数据清洗和样本划分的论文，确保实验的公平性和可重复性。	编写数据预处理和划分代码。搭建实验环境（安装PyTorch, Hugging Face等库）。
2 实验平台与工具准备	`2025-10-25`	配置了高性能GPU服务器，安装了Anaconda、PyTorch 1.10、Transformers 4.20等必要软件，测试了环境并成功运行了基线模型（BERT）的示例代码。	可用的GPU服务器账号。功能正常的实验环境。	问题：部分依赖库版本冲突，导致安装失败。反思：未来应使用虚拟环境（如Conda）来管理项目依赖，避免环境污染。	完成所有依赖库的安装与配置。开始数据预处理工作。	`2025-10-30` “环境配置是第一步，很扎实，接下来重点是把数据集准备好，确保数据质量是实验成功的关键。”
第三阶段：数据收集与处理
1 数据收集与清洗	`2025-11-05`	从Kaggle下载了SemEval-2025 Task 4数据集，编写Python脚本进行数据清洗，包括去除HTML标签、特殊字符，以及处理缺失值。	原始数据集（CSV格式）。数据清洗脚本 (`data_cleaning.py`)。清洗后的数据集。	问题：部分文本包含大量URL和@用户名，直接去除会损失信息。反思：修改脚本，将URL和@用户名替换为特殊标记（如`[URL]`、`[USER]`），而不是直接删除。	进行数据预处理（分词、向量化）。划分训练集、验证集和测试集。
2 数据划分与特征工程	`2025-11-20`	按照8:1:1的比例划分训练集、验证集和测试集，针对小样本场景，设计了5-shot, 10-shot, 20-shot三种数据稀疏度设置。	划分好的数据集（`.json`格式）。实验配置文件（`.yaml`格式），定义了不同数据稀疏度的参数。	问题：如何确保小样本的划分具有代表性？反思：采用分层抽样，确保每个类别在小样本集中都有一定数量的样本。	开始编写基线模型的训练代码。	`2025-11-25` “数据划分方法合理，现在可以开始正式的模型训练了，记得要设置好随机种子，保证实验的可复现性。”
第四阶段：模型构建与实验
1 基线模型训练	`2025-12-01`	使用BERT-base模型在清洗后的数据集上进行训练，记录了不同学习率（1e-5, 2e-5, 5e-5）和批量大小（16, 32）下的实验结果。	基线模型训练代码 (`train_bert.py`)。基线模型在不同超参数下的性能记录（表格）。训练好的BERT模型权重。	问题：模型在验证集上出现过拟合现象。反思：尝试加入Dropout层和早停机制。	实现并测试加入正则化后的基线模型。开始设计并实现自己的优化模型（元学习模型）。
2 核心模型实现与调试	`2025-01-15`	实现了基于MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）的小样本情感分析模型，在调试过程中遇到了梯度消失和训练不稳定的问题。	核心模型代码 (`meta_learner.py`)。大量的调试日志和错误截图。	问题：元学习的学习率设置非常敏感，梯度爆炸严重。反思：研究了相关论文，发现使用梯度裁剪和自适应优化器（如Adam）是常用解决方案，经过多次尝试，最终解决了训练不稳定的问题。	对比实验设计：在相同数据集上，对比基线模型与核心模型的性能。	`2025-02-01` “模型实现有难度，但你做得很好，对比实验要设计周全，不仅要看准确率，还要分析模型的收敛速度、泛化能力和在不同类别上的表现。”
3 对比实验与分析	`2025-02-20`	完成了所有对比实验，使用准确率、F1-Score、宏平均F1-Score作为评价指标，绘制了模型性能随训练轮数变化的曲线图，并生成了混淆矩阵。	完整的实验结果数据表。实验分析报告（`.md`文件）。性能对比曲线图、混淆矩阵图。	问题：在某个情感类别（如“讽刺”）上，所有模型表现都较差。反思：分析原因，可能是该类别的样本特征不明显，或是训练数据中标注存在偏差，在论文讨论部分需要提及这一局限性。	整理所有实验图表和数据。开始撰写论文初稿。
第五阶段：论文撰写与修改
1 论文初稿撰写	`2025-03-10`	完成了论文初稿，包括摘要、引言、相关工作、方法论、实验、结论与展望等章节，重点将实验结果和分析部分填充完整。	论文初稿（LaTeX源文件，约25页）。	问题：引言部分逻辑不够清晰，未能有效引出本文的研究动机。反思：重新组织引言的结构，按照“宏观背景 -> 具体问题 -> 现有方法不足 -> 本文解决方案 -> 本文贡献”的逻辑链条重写。	修改引言和结论部分。请同学或师兄师姐帮忙阅读，提出修改意见。
2 论文修改与完善	`2025-04-05`	根据导师和同学的意见，对论文进行了第一轮大修改，重写了引言，补充了更多相关文献，优化了图表，并调整了论文的整体结构。	论文修改稿（V2）。导师修改意见文档。	问题：论文的学术语言不够严谨，部分口语化表达需要修改。反思：逐字逐句检查，确保用词的专业性和准确性。	进行第二轮精细修改，重点打磨语言和格式。准备答辩PPT。	`2025-04-10` “修改力度很大，论文框架已经很好了，现在是细节问题，注意图表的规范性、参考文献格式的统一性，以及语言表达的精炼度，可以开始准备答辩了。”
第六阶段：答辩与定稿
1 答辩PPT制作与演练	`2025-04-20`	制作答辩PPT，突出研究背景、核心贡献、实验结果和结论，进行了多次模拟答辩，并记录了同学和老师提出的问题。	答辩PPT（`.pptx`）。模拟答辩问题记录及回答要点。	问题：在讲解技术路线时，时间分配不均，导致后半部分内容过快。反思：重新调整PPT结构和每页的讲解时间，确保重点突出，详略得当。	根据演练反馈，最终修改PPT和讲稿。提交论文进行查重。
2 论文查重与最终定稿	`2025-05-05`	论文通过学校查重系统（重复率8%），根据查重报告和最终校对，对论文进行了微调，修正了所有格式和文字错误。	最终版论文PDF。查重报告。	问题：参考文献列表有几处格式不统一。反思：使用EndNote等文献管理工具自动生成和格式化参考文献列表，避免手动出错。	提交最终版论文。整理所有研究过程材料，归档。	`2025-05-08` “恭喜！论文工作圆满完成，请按学校要求提交所有材料，准备迎接最终答辩。”

总结与感悟

（在本部分，可以对整个研究过程进行一个全面的回顾和总结，谈谈自己的收获、成长以及对未来的展望。）

示例： 通过本次论文研究，我系统性地掌握了从选题、文献调研、实验设计到论文撰写的完整科研流程，最大的收获在于学会了如何面对和解决研究中遇到的各种未知问题，尤其是在调试元学习模型时，培养了我耐心、细致和批判性思考的能力，我也深刻体会到科研工作的艰辛与乐趣，每一次小小的突破都带来了巨大的成就感，我希望能在这一领域进行更深入的探索，并将在本次研究中培养的严谨治学态度和能力应用到未来的学习和工作中。