在 STEM（科学、技术、工程和数学）领域进行学术研究，并非仅仅是在网上搜索信息这么简单，它是一个严谨的过程，包括提出问题、查阅文献、收集数据，以及系统地分析数据以得出有效结论。以下是研究过程的各个阶段，并配有 STEM 各学科的示例。
在科学领域，你的研究问题应具备：
- 生物学：温度变化如何影响淀粉酶分解淀粉的速率？
- 物理学：在现实（非真空）条件下，发射角度对抛射体射程的影响程度如何？
- 计算机科学：图的密度如何影响迪杰斯特拉算法的时间复杂度？
- 数学：如何运用博弈论对零和矩阵博弈中的决策进行建模？
从探索教科书、综述文章和研究论文入手，以：
- 理解关键概念、定义和模型
- 找出该领域当前的争议点或研究空白
- 为你的研究建立理论框架
- PubMed：生物医学和生命科学领域
- arXiv.org：物理学、数学、计算机科学预印本
- IEEE Xplore：工程和计算领域
- ScienceDirect、SpringerLink、JSTOR
- 大学图书馆和谷歌学术
使用 “系统综述”“实验对比”“定量模型” 或 “计算分析” 等术语，以精准检索学术文章。
选择适合你所在学科的研究方法：
- 明确界定变量（自变量、因变量、控制变量）
- 规划数据收集方法（例如传感器、分光光度计）
- 考虑实验的可重复性以及对外部因素的控制
使用琼脂平板和菌落计数软件（如 ImageJ）测量不同 pH 值下的细菌生长情况。
- 定义所有假设和变量
- 选择合适的定理、算法或模型
- 使用模拟或证明来验证你的研究问题
使用 Python 比较 A * 算法和迪杰斯特拉算法，并在边密度不断增加的图上测试它们的运行时间。
运用适合你所在领域的工具和技术：
- 使用电子表格、Logger Pro 或 R 进行数据分析
- 进行统计检验（如 t 检验、方差分析）以验证数据趋势
- 进行不确定度计算和误差传播分析
- 使用 Tracker 或运动传感器等工具收集运动学数据
- 使用符号代数对函数进行建模或证明关系
- 使用绘图软件或编程工具（如 GeoGebra、Python）
- 使用结构化输入测试算法
- 使用绘图（如 Python 中的 matplotlib）可视化性能表现
分析在不断增加的负载下的抗拉强度，使用 MATLAB 或 Excel 绘制应力 – 应变曲线。
结合现有理论和文献讨论你的研究结果。关键问题包括：
- 你的结果与预期一致吗？
- 不确定性或误差的主要来源是什么？
- 研究结果的重要性如何？
运用批判性思维并引用相关研究。同时考虑研究的科学意义和局限性。
“计算得出的重力加速度为 9.54 m/s²，与理论值 9.81 m/s² 相差 2.8%，这可能是由于手动计时时的反应时间误差导致的。”
按照科学规范组织论文结构：
- 摘要：对研究目的、方法和结果的简要总结
- 引言：明确研究问题和背景
- 研究方法：描述数据收集和分析的方式
- 结果：使用表格或图表展示研究发现
- 讨论：解释研究结果并考虑研究局限性
- 结论：总结你的观点并提出后续研究方向
- 参考文献：使用正式的引用格式（如 APA、哈佛、IEEE 格式）
对于 LaTeX 项目，使用 Zotero、Mendeley 或 BibTeX 等参考文献管理工具，以确保引用规范。
| 用途 |
推荐工具 |
| 数据分析 |
Excel、R、Python（NumPy、Pandas）、SPSS |
| 绘图与图表绘制 |
Logger Pro、MATLAB、Desmos、GraphPad Prism |
| 模拟 / 建模 |
GeoGebra、Python、MATLAB、NetLogo、Mathematica |
| 写作与排版 |
Overleaf（LaTeX）、Microsoft Word、Google Docs |
| 参考文献管理 |
Zotero、EndNote、Mendeley、BibTeX |
- 尽早开始：研究是一个反复迭代且耗时的过程。
- 遵守学术道德：绝不要伪造数据或抄袭。
- 保持好奇心：一个好的研究问题往往会引出新的问题。
- 寻求反馈：教师、导师或导师可以提供关键的见解。
我们的资源包括：
- 研究计划模板
- 研究方法设计工作表
- 数据记录表
- 信息源追踪器和引用管理器
