如何利用CNKI进行科研选题

对高校本科生和研究生来说，科研选题无疑是其学业过程中面临的一个重要难关。选题不仅直接关系到整个科研论文的研究内容和目标，更是决定了论文写作的顺利与否。一般来说，目前高校科研选题可分为两类：自主型选题和导引型选题。在本文中，笔者以这两类选题方法为例，针对如何利用CNKI平台及系列数据库高效率地进行科研选题提出了一些方法探讨。

一、自主型选题

自主型选题是指不遵守导师制定的课题或沿袭现有规划的课题内容，以自己的兴趣为出发点独立选择科研题目。一般来说，自主型选题是基于本领域本专业范围之内，根据自己的专业特长、能力、可行性，在兴趣的基础之上，结合自身的条件挑选。

自主型选题的难点在于如何缩小选题范围。在确定初步研究方向后，可以结合多种因素查找资料，并将有契合点的部分结合，从而逐步缩小题目范围。具体来说，可以从以下几点因素考虑：第一，由问题的某一特殊面加以申述；第二，将题目限定在特定的时间范围内；第三，从某一特殊事件看问题；第四，综合以上三个因素合并讨论。

下面我们结合具体案例，利用CNKI新推出的KNS6.6平台的可视化分析功能，来演示一下自主型选题的方法。

案例1：小林是一名出版专业的学生，他对私家藏书比较感兴趣，希望能结合私家藏书进行论文选题，但却由于缺乏了解无从下手。

解决办法：

第一步：进入CNKI新推出的KNS6.6平台，在检索框内输入检索主题"私家藏书"，将检索结果按学科分类，可看出与“私家藏书”相关的文献大部分分布在“图书情报与数字图书馆”这一学科，选择这一学科下的检索结果，共计1270条。点击“计量可视化分析”按钮，对这些结果文献进行可视化分析。

第二步：在可视化分析图谱中有一项指标为“关键词共现网络”，通过“关键词共现网络”，可将上述检索结果文献中的关键词进行提取并统计，为读者提供大量相关的研究点，例如“藏书文化”、“藏书史”、“藏书楼”、“藏书家”等。最终，帮助读者将一个大的研究方向细化、具体到一个个小的研究点。

第三步：选取其中一个研究点，例如“私家藏书史”，以“私家藏书史”为主题再次进行检索。同样地，对其检索结果进行可视化分析。在“关键词共现网络”中，研究者可以选取某个具体的朝代或者地方，如宋代等，继续将选题范围缩小。

第四步：选定宋代，以“宋代私家藏书史”为主题检索，得到80多篇相关文献，并对其进行可视化分析。文献互引的结果显示，这些文献的关键词有关于教育的，也有具体的人名、地名的。经过阅读相关文献可得知，这些地区或者人物在宋代私家藏书史上的影响比较大。

第五步：通过阅读相关文献可发现，宋、清两个朝代是藏书事业的鼎盛时期，从地域上看，南方要优于北方，尤其是江浙一代。因此，我们可以选则南方某一地区，研究当时当地的藏书楼、藏书家及其对后世的影响。通过前面的文献调研，最终确定研究课题为“宋代宁波私家藏书研究”，接下来还可以从藏书的不同方面继续搜查资料。

二、 导引型选题

导引型选题是以导师研究的课题、基金项目为方向继续深入研究，在此方向上也可分为两种思路，既可以选择在原研究方向上继续深入（纵向延伸），也可根据现有的研究找出跨学科交叉创新点(横向扩展)。

1.纵深型选题

即在已有研究的课题范围内，从其宽度或深度进一步延伸，或者在已有的研究课题中找出新的解决问题的方法。例如：他人的某项研究虽然重要但是案例太少，自己可以扩大样本含量作进一步研究；某项研究的指标不恰当或者不精密，可进一步给予补充和验证；国外的研究结论不一定适合国内，通过自己的研究建立符合国情的研究；通过阅读文献，借鉴他人的实践，激发自己的认识活动，来扩展我们的探索思路，等等。

下面，我们以《概率论》这门课的教学为例，讲述其选题方法。

案例2：陈老师是一名《概率论》授课教师。一直以来很多学生都认为《概率论》抽象难懂、枯燥乏味，提不起学习兴趣。如何才能讲好这门课呢？同行们是如何来讲授这门课程的，采用了何类教育方法，是否可以借鉴呢？陈老师想针对《概率论》的教学做一些研究。

解决办法：

第一步：选择高级检索，输入检索主题“概率论”和“教学”，将学科范围限定在“基础学科”、“社科II（教育）”，并文献发表时间限定在最近几年，如2010-2015年。

第二步：将检索结果按发表时间排序，遴选出新颖的、与概率论的教学或教学改革相关的文献。通过这些阅读文献，找出目前概率论教学存在的问题以及具体的解决办法，从中找出教学改进的空白点。另外，还可找到一些新颖的教学方法。

2.交叉型选题

即根据现有的研究方向，选择交叉学科的问题来研究。现如今，学科之间的相互交叉和相互渗透越来越普遍，正是这些科学的边缘区给予了研究者创新的机会。但是，研究人员对于非本领域的专业知识把握不足，需要快速补齐跨学科的基本概念，找到跨学科的研究问题，再利用本专业的知识去解决它。针对交叉型选题，可参考以下方法：首先，要掌握跨学科中的学术概念；其次，进行详细的文献调研，快速掌握跨学科的基础理论知识；第三，缩小选题范围，最终确定选题；第四，查阅他人在跨学科领域的研究方法，学习成功经验。

案例3：小李是某信息工程学院的一位研究生，他的研究方向为智能应用技术和人工智能。小李希望在毕业设计时能从事人工神经网络在经济预测方面的研究。但是，作为非经济学专业的学生，跨学科选题成为他面临的难题。

解决办法：

第一步：掌握基本的学术概念。例如，在百科中检索“经济预测”，就可以检索出各种辞书中对于“经济预测”这一概念的权威解释。

第二步：检索“经济预测模型”，通过阅读相关的博硕士学位论文的综述部分，快速掌握与经济预测相关的基础理论知识，例如经济预测的概念及分类、经济预测的方法和基本步骤等。

第三步：将检索结果按照学科进行分组浏览，选择其中某一学科，例如“市场研究与信息”，就可了解在该学科中如何运用人工神经网络来实现预测，从而帮助研究者进一步缩小选题范围。

第四步：快速了解跨学科的基础知识。例如，可将检索结果按照研究层次分组，通过阅读其中的大众科普类或者政报、公报、公告、文告类文献，就可快速了解跨学科的基础知识、政府政策、发展历程等信息。还可利用CNKI统计数据库和学术图片库，搜集相关的统计数据和图片信息。

第五步：确定跨学科研究的问题之后，如选择“石油价格预测”这一主题，还需要学习他人的研究成果，吸取经验。见下图，从中可了解到目前石油价格预测的方法有哪些，存在哪些问题。还也可以借鉴旁人的研究方法，例如用人工神经网络预测房价、电价的方法等。

结语：爱因斯坦说，“提出一个问题往往比解决一个问题更重要”。本文结合CNKI平台和系列数据库，提出了几种科研选题的方法步骤，希望能为广大读者的科研选题工作带来一些启发和思考。