如何高质量撰写一篇申请博士的RP-新东方前途出国

022-23170071
您的位置: 首页>顾问中心>韩馥阳>日志>如何高质量撰写一篇申请博士的RP

欢迎向我提问

*顾问预计24小时内解答,并通过短信方式通知您

韩馥阳

韩馥阳

英国留学规划导师

    获取验证码
    向TA提问

    温馨提示

    您当前咨询的顾问所在分公司为 天津 为您推荐就近分公司 - 的顾问

    继续向韩馥阳提问 >
    预览结束
    填写信息下载完整版手册
    获取验证码
    一键解锁留学手册
    在线咨询
    免费评估
    留学评估助力院校申请
    立即评估
    定制方案
    费用计算
    留学费用计算器
    电话咨询
    预约回电

    顾问将于15分钟内回电

    获取验证码
    立即预约
    咨询热线

    小语种欧亚留学
    400-650-0116

    导航

    如何高质量撰写一篇申请博士的RP

    • 英国研究生
    • 留学新闻
    2025-07-06

    一、明确 RP 的核心目标

    英国博士 RP 的核心是回答三个问题:

     

    1. 你想研究什么?(明确的研究主题与问题)
    2. 为什么这个研究重要?(学术价值与创新点)
    3. 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。

    二、RP 的标准结构(按顺序撰写)

    1. 标题(Title)

    • 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)

    2. 摘要(Abstract)

    • 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。”

    3. 引言(Introduction)

    • 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”)。

    4. 文献综述(Literature Review)

    • 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……”)。

    5. 研究方法(Methodology)

    • 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)”)。

    6. 预期成果与创新点(Expected Outcomes & Contributions)

    • 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”)。

    7. 时间规划(Timeline)

    • 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)。

    8. 参考文献(References)

    • 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……”)。

    9. 附录(Appendix,可选)

    • 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
    推荐阅读 换一换
    温馨提示

    您当前咨询的 韩馥阳 顾问,所在分公司为 - ,已为您推荐就近分公司 - 的顾问。

    以下为-分公司顾问:

    继续向韩馥阳提问
    提交成功

    稍后会有顾问老师反馈评估结果

    https://liuxue.xdf.cn/blog/blog_7627793.shtml?from=copy_webshare