英国博士 RP 的核心是回答三个问题：
- 你想研究什么？（明确的研究主题与问题）
- 为什么这个研究重要？（学术价值与创新点）
- 你将如何开展研究？（具体的方法与可行性）
导师和评审委员会通过 RP 判断：你的研究是否有意义、是否具备完成能力、是否与院校 / 导师的研究方向匹配。
- 简洁、精准，包含核心研究对象、方法或视角（避免模糊词汇）。
- 例：
- 差：《关于人工智能的研究》（太宽泛）
- 好：《基于深度学习的医疗影像分割算法在早期肺癌诊断中的应用研究》（明确对象、方法、场景）
- 200-300 字，浓缩全文核心：研究背景、问题、方法、预期成果、意义。
- 作用：让导师快速了解你的研究全貌，需突出 “创新性” 和 “可行性”。
- 例：“随着老龄化加剧，早期肺癌诊断需求迫切，但现有影像分割算法准确率不足。本研究拟结合注意力机制优化 U-Net 模型，针对 CT 影像开发高效分割算法，旨在提升早期病灶识别率。研究将通过临床数据验证，为肺癌早筛提供技术支持，填补深度学习在细分场景的应用空白。”
- 背景（Context）：介绍研究领域的大背景（如社会趋势、学术热点、现有问题），用威数据或文献支撑（例：“据 WHO 统计，肺癌死亡率居全球癌症首位，而早期诊断可使 5 年生存率提升至 70% 以上”）。
- 研究缺口（Research Gap）：指出当前研究的不足（“现有算法对微小病灶的分割精度低，未考虑肺部组织结构的个体差异”），这是你的研究的 “立足点”。
- 研究问题（Research Questions）：
- 核心问题（1 个）：你最终要解决的关键问题（例：“如何优化深度学习模型以提升早期肺癌 CT 影像的微小病灶分割精度？”）。
- 子问题（3-5 个）：拆解核心问题，更具体（例：“不同注意力机制对模型性能的影响有何差异？”“基于临床数据的模型泛化能力如何？”）。
- 研究目标（Aims & Objectives）：
- 目标（Aims）：宏观上要达成的结果（例：“开发适用于早期肺癌 CT 影像的高精度分割模型”）。
- 具体目标（Objectives）：可量化的步骤（例：“1. 构建包含 1000 例早期肺癌 CT 影像的数据集；2. 设计 3 种融合注意力机制的 U-Net 变体模型；3. 通过对比实验验证模型性能”）。
- 不是 “文献罗列”，而是批判性分析：梳理领域内的关键研究、主要观点、争议点，最终指向 “你的研究为什么有必要做”。
- 结构：
- 按主题分类（而非时间顺序），例：“现有肺癌影像分割算法可分为传统机器学习方法（如 SVM）和深度学习方法（如 U-Net），前者精度低，后者在复杂场景下泛化能力不足……”
- 明确指出 “缺口”：“尽管已有研究尝试优化 U-Net，但未针对早期肺癌的微小病灶特性设计适配机制，且缺乏多中心临床数据验证……”
- 关键：引用近 5 年的高影响力文献（体现对领域前沿的了解），并引用目标院校 / 导师的相关研究（显示匹配度，例：“Smith et al.（2023）在本团队提出的动态权重损失函数基础上，本研究将进一步结合注意力机制……”）。
- 这是 RP 的 “可行性证明”，需具体到 “如何操作”，让导师相信你能完成研究。
- 内容：
- 研究设计：定性（访谈、案例分析）、定量（实验、统计）或混合方法？例：“采用定量研究，通过对比实验验证模型性能”。
- 数据来源：
- 实证研究：数据如何获取（实验室实验、公开数据库、问卷调查、访谈对象）？样本量多少？伦理审批如何解决（如涉及人类数据，需说明符合 UK GDPR）？
- 理论研究：文献范围、分析框架（如 “基于福柯的话语分析理论，对 100 篇政策文本进行编码”）。
- 分析工具 / 技术：用什么方法分析数据？例：“使用 PyTorch 框架实现模型训练，通过 Dice 系数、交并比（IoU）评估分割精度，用 SPSS 进行统计显著性检验”。
- 步骤与流程：分阶段说明（例：“di一阶段：数据集构建（6 个月）；第二阶段：模型设计与训练（12 个月）；第三阶段：临床验证与优化（6 个月）”）。
- 预期成果：具体的研究产出（例：“1. 1 篇高水平期刊论文；2. 优化后的模型代码开源；3. 为临床提供早期肺癌影像分割的技术指南”）。
- 创新点：这是 RP 的 “灵魂”，需突出你的研究与现有成果的差异：
- 理论创新：提出新理论、修正旧理论（例：“首次将‘空间注意力机制’应用于肺部微小病灶分割，突破传统模型对全局特征的依赖”）。
- 方法创新：开发新方法、改进技术（例：“设计动态权重损失函数，解决正负样本不平衡问题”）。
- 应用创新：拓展研究的应用场景（例：“将算法落地基层医院，降低早筛技术门槛”）。
- 按博士 3-4 年学制拆分阶段，合理分配时间（体现计划性）。
- 例（3 年制）：
- 第 1 年：文献精读 + 数据收集 + 完成开题报告（9 月 - 次年 6 月）；
- 第 2 年：模型训练与实验 + 中期汇报（7 月 - 次年 6 月）；
- 第 3 年：结果分析 + 论文撰写 + 修改与答辩（7 月 - 次年 9 月）。
- 格式统一（按院校要求，常用 Harvard、APA），引用前沿的文献（近 5 年为主，经典文献可适当引用）。
- 数量：15-30 篇（根据字数调整），避免引用低质量会议或非同行评审的文章。
- 关键：引用目标导师的研究（体现你了解其方向，例：“本研究将在 Jones et al.（2022）提出的自适应学习率算法基础上进一步优化……”）。
- 包含补充材料：如详细的实验设计图、问卷初稿、数据样本等（非必需，仅当核心内容无法说明时添加）。
更多详情
还有疑问？立即咨询专业顾问
- 从业年限
- 5-7年
- 帮助人数
- 50人
- 平均响应
- 15分钟内
在线咨询
顾问在线解答疑问
电话咨询
电话高效沟通留学问题
