入学必看，英国大学教学风格

 

在一些国家，教学模式通常将重点放在课堂上花费大量时间，但英国从高中至大学都更加注重独立学习，学生将被要求自主阅读和预习讲座或研讨会。

英国大学有多样的教学方法，并会根据学生的课程安排提供不同的教学风格，这些包括：

• 讲座lectures（20 - 350名学生）

• 研讨会seminars（5 - 30名学生）

• 实验课practical work（实验室，实地考察，手工作业等）

• 导师辅导tutorials（一对一和/或小组）

• 个人学习private study（个人，学习小组等）

英国大部分大学都是研究驱动的机构，可谓“宽进严出”。这意味着学生经常会被要求在课堂中回答复杂的问题，学校期待学生养成并习惯于表达自己的观点，参与辩论并挑战现有观点的能力。

此外，在撰写和提交作品时，英国的大学希望学生保持最 高标准，并始终遵守学术诚信。各大学也强调出勤率，例如在UCL，你需要在所有教学活动中至少有70%的出勤率。

大多数课程将涉及对学生的某种形式的持续评估。这意味着在决定最终分数时，将考虑在一年中所有的考试，论文和协作项目所获得的分数。最常见的评估形式是考试，通常在学期结束时进行；以及coursework，通常以论文和报告的形式进行，学生通常还会被要求准备个人和小组演示，并参与协作项目。

文献阅读与检索

“分数不高并不是写作的问题，而是阅读的问题。”

在动笔前，请先浏览一下老师给的书单(Reading List)。并在阅读过程中去试着理解别人的写作框架，这同时也会帮助你梳理思路。

那么问题来了，要读的东西太多，一看到就觉得头都大了，怎样快速阅读一篇文献并有效提炼重要信息呢？来看看下面这个高效阅读的方法：

• 先读Abstract

  摘要是对全文的核心概括，包含作者的Research Question，Methods和Answer。

• 再读Introduction

  简介中解释了研究主题的背景与研究目的，以及对文章框架的介绍，让你清楚文章的每一部分都在做什么。

• 最后读Conclusion

  想要通过研究填补的research gap。另外，看看各个作者为进一步研究提出的方向，这可能会给你理解和确定课题新的启发。

掌握了快速有效的阅读文献方法，接下来再讲讲如何精准搜索文献。一篇好的论文，需要读以下三种文献就够了！

• 基础理论

  学科话题入门知识，通常为书籍。书籍名称往往包含：Understanding… / A Review of… / Handbook of …

• 相关研究

  Research Topic题目相关，通常为Research Paper。大多数为期刊文章，来源是关键，如综合出版商、数据库，或专业期刊：如XXX Quarterly, XXX Journal等。

• 论据文献

  结合写作的内容和语境用作例证的文献，这类文献可以是多种形式，但是常见形式有研究报告（学术、商业型），政府文件/公告/统计，媒体材料（广告、视频、网站）等。

有了搜索方向，就可以在学校的Library Resource和学术资源网站如Google Scholar上面搜索啦！下面是几个搜索关键词的小tips

引言(Introduction)是论文中最重要的一部分，阐述了学术文章的目的及存在意义。在学术写作中，好的文章就是把好的点子「卖出」，引言内容方面要在对应的选题上更加精准和明确。

引言从比较宽泛的背景铺垫逐渐引导读者，从而解释论文的核心概念——你的研究问题是什么？为什么要研究这个问题？你的研究可以填补怎样的研究空白(Research/Knowlege Gap)？同时展现出文章的创新性和应用前景。

学术背景介绍在引言中十分重要，是从宽泛的学术领域逐渐缩小到你的研究目标的过程。这部分内容的展开通常引用和陈述了该领域前人的研究内容，向评价者展示学科知识的同时，引出该领域的研究空白，从而点题——指出你的研究课题。

在引言中要展示学术文章的核心价值包含两点：创新性与应用前景。

其中创新性包含：方法的创新、结果的创新、解释的创新、例证的创新。

而应用前景要考虑到评价者的疑问、降低自引率以及文章的两重读者（第一重：答辩委员会成员；第二重：如果第一重通过，会作为参考文献引用）。

假设检验(Hypothesis Testing)在学术论文中不可或缺，为样本推论。即从总体中抽出一部分样本，用样本来估计总体情况，属于定量分析，以数据收集和分析来证实理论和猜想。

SPSS是论文的方法论(Methodology)部分一定会用到的数据分析软件，用于实现假设检验并作出结论。

SPSS假设检验有以下四个步骤：

第一步，做假设检验时会设置两个假设：

一种叫原假设，也叫零假设，用H0表示。原假设一般是统计者想要拒绝的假设。

另外一种叫备择假设，用H1表示。备则假设是统计者想要接受的假设。

第二步，显著性水平α，是在原假设为真时拒绝原假设的概率。

简单理解就是犯弃真错误的概率。例如显著性水平0.05，表示当没有实际差异时得出存在差异会有5％的风险。

第三步，检验统计量，是根据样本数据计算的随机变量。

可以使用检验统计量来确定是否要否定原假设。检验统计量将您的数据与原假设下的预期结果进行比较，检验统计量可用于计算p值。

第四步，统计决策，找到P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。

p值代表在假定H0成立的情况下，我们计算观察值出现的概率，如果概率大，我们不能拒绝原假设。如果概率小，我们则拒绝原假设。

说完有数字结果的定量分析，我们来了解更具有描述性的定性分析。

定性分析包括通过访谈，小组采访，案例研究，观察实验等方式来理解人的想法，概念，或经历。

 

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