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学术可证伪性权威发布_以下哪些属于学术不端(2024年12月精准访谈)

内容来源：合毅科技所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

学术可证伪性

旧瓶装旧酒，其实挺好的 𐟍𗊦œ‰时候，旧瓶装旧酒并不是什么坏事。想想看，老师们的教诲在20年后依然经典，这不就是最好的证明吗？𐟑颀𐟏늊说到“用新瓶装旧酒”，这其实是个不太提倡的做法。概念这东西，可不是随便换个新名词就能焕发新生的。一个已经流行、被广泛接受的概念，比如“人是自私的”或者“人是社会交换的动物”，这些概念已经经过时间的检验，没有必要再换新名字来包装。反而，那些新的、模糊的概念，我们往往会怀疑里面装的是不是还是那瓶旧酒。𐟤” 学术研究也是一样，追逐重大事件、独特现象、突发事件、新名词、新媒体等等，这些陷阱都是要避免的。比如追逐新名词，你可能会觉得自己在做前沿研究，但其实可能只是在玩文字游戏。真正的学术研究，需要清晰的概念界定和具体的操作化定义。𐟧 再来说说“魔球现象”。有时候，我们迷信那些模糊的、不可证伪的逻辑。比如“信则灵，不信则不灵”，这种说法其实就是在玩弄一种不可证伪的逻辑游戏。一个假说如果表述得越模糊，就越不容易被证伪。相反，一个清晰、具体的假说，才更容易被证伪。所以，学术研究需要清晰的概念和明确的假说。𐟎总的来说，用旧瓶装旧酒没什么不好，只要内容依旧经典，形式其实并不重要。关键是要保持内容的真实性和价值，而不是追求表面的新奇和时尚。𐟍𗰟’က

中医是否科学？——科学观介绍（一）科学是一种知识的组织形式，主要分为自然科学和人文社会科学两大类。自然科学，比如牛顿的经典力学，让我们对世界的认识更加深入，提高了我们理解世界和改变世界的能力。因此，人们非常关注科学，甚至把科学与真理等同起来。那么，科学有什么共同特点呢？科学合理性的基础又是什么呢？如何评价科学的进步？科学与真理之间又是什么关系？这些问题是对科学的基础哲学反思，也是科学哲学的基本问题。学术界对这些问题的回答大致分为三个阶段：逻辑主义阶段 𐟧銥œ訿™个阶段，科学哲学家们认为，科学的合理性在于科学理论不断地逼近真理。科学理论和方法的不变性是基础，包括逻辑证实和证伪两类。证实是指理论可以被经验验证，但有限无法证明无限，所以这个理想无法实现。证伪是对证实的发展，理论虽无法证实，却可以证伪。所预言的、解释的经验现象越多，越容易被检验被证伪，因而也越合理。这样会导致累积式的科学进步观。同时也排斥了与自然科学方法不一致的其他研究方法的知识形式。然而，累积的科学进步观违背了科学史的实际。历史主义阶段 𐟏𐊥œ訿™个阶段，科学哲学家们将科学的合理性诉诸于心理、社会、政治选择等非理性因素，认为科学是一种社会建制，否认科学的累积进步，极端的观点甚至否认科学进步的可比较性。这种较为极端的观点也与科学史实际不符，容易走上一种彻底的相对主义，怎么都行了，没有评价对错优劣的标准了。也没有科学与非科学、合理与不合理之分。协调主义阶段 𐟌 协调主义是一种较为温和的观点，认为科学是一种协调性的知识组织形式。它既不完全是逻辑主义的，也不完全是历史主义的。协调主义认为，科学的合理性在于科学理论和方法的一致性，以及理论与方法与经验事实的协调性。这种观点更加贴近科学实践，也更符合科学史的实际。通过了解这些科学观，我们可以更清晰地看待中医是否科学的问题。中医作为一种传统的医学体系，其理论和方法是否符合科学的标准，是否能够通过科学的验证，这些都是值得深入探讨的问题。

中国美术史论述题答题技巧与步骤详解 𐟌Ÿ在回答中国美术史论述题时，首先要明确题目考察的是知识点和逻辑组织能力。课后拓展和卷面字迹的工整度也能提升你的表现。答题时要有自己的明确观点，既要论述也要有观点，不要仅仅照搬书本内容。 𐟓…在复习过程中，既要做好横向串联（时间顺序），也要做好纵向串联（线索串联）。例如，从新石器时代的《鹳鱼石斧图》到清代的恽寿平没骨花鸟画，按朝代顺序罗列相关人物、山水、花鸟、书法、文人画等。同时，要了解同一题材或画法的绘画历代都有谁画过，以及历代有哪些人提出过相同的观点。例如，从南朝姚最的“心师造化”到近现代齐白石的“格物”，串联起各个朝代的观点和成就。 𐟓论述的格式可以分为立论—分论—结论（总—分—总）。立论部分紧扣题目，说明要在哪几方面进行论述。分论部分将思考的点分成三或四个方面进行论述。结论部分首尾呼应，总结升华，引用历史上或学术上对相关内容的总结或评价，提高可证伪性。 ⏰时间安排上，构思3-5分钟即可开始写作。刚开始可能会觉得比较痛苦，但随着知识点越来越熟练和前期逻辑的训练，速度会逐渐提升。不要纸上谈兵或一直打字练习，一定要手写实战，前期不要放弃，之后才能对自己越有信心。字数要求可以根据分值1分30-40字酌情考虑。

英国硕士一年：我学到了什么？经常会思考，在英国的一年制硕士里，我到底学到了些什么？最近看到不少人讨论国外的硕士是不是“水”，我也想通过我的经历和大家聊聊这个话题。我读的是经济学，属于社会科学领域。生活：不管发生什么，生活都要继续 𐟌𙊊在英国看了一部动画片《伦敦一家人》，里面有一段二战时期的场景让我感动得不行。当时伦敦正遭受德军的轰炸，他们的房子一次又一次被炸毁。但妻子Ethel却感叹着蔷薇花开的正好，还好没被炸毁。这段动画让我想起了存在主义的思想——人没有内在本质，我们需要寻找自己的本质。我理解这就是生活。科学：相信科学的力量 𐟔슊社会科学之所以被称为科学，是因为其可证伪性（卡尔ⷦ𓢦™”）。卢卡斯批判使得经济学不再是固定不变的，可以根据实证结果否定错误的理论、建立新的理论。这也是学术的功能，一步一个脚印地走向科学。阅读与表达：吸收与表达 𐟓š 英国人的阅读量让我大受震撼，在地铁上大家都在读书，少有人玩手机。我认为大量的阅读、睿智的选择性阅读，再通过表达来巩固知识是最快的提升自己的方式。原创性：坚持自己的观点 𐟒ኊ在英国读书，区分别人的观点和自己的观点至关重要（所以写论文时一定要明确标注引用他人的观点和结论），因为这样才能凸显原创性的价值。原创性是社会进步的关键因素之一，我认为它更是经济发展要素TFP的重要组成部分。有了明确的原创性观点，就需要以个人的名义为其背书，等待时间来检验。一个没有坚定立场的人是不值得被信任的。音乐剧的启示：抓住机会 𐟎𕊊我个人深受音乐剧《汉密尔顿》的影响，我相信当机会来了，不要放手。遇到需要表达观点的时候就要表达，正确与否是次要的，因为这正是科学的过程，没有什么好羞耻的。不表达确实不会错，但生活也随之失去了意义。很幸运有这一年英国留学的经历，感谢父母的支持。希望能够践行以上几点，欢迎大家来讨论。

学术论文结尾写作的三大要点论文的结尾部分是整篇论文的点睛之笔，也是展示学术研究未来发展方向的关键。一个气势磅礴的结尾往往能凸显论文的整体品质。然而，在实际写作中，论文结尾常常出现以下问题： 1️⃣ 论文没有结尾：论证结束后，论文突然结束，显得虎头蛇尾。 2️⃣ 总结不到位：没有对前面的研究进行总结，而是直接谈体会，这样的结尾无法体现结束语的作用。 3️⃣ 泛泛而谈：对前面的研究没有集中到观点上，显得太平淡。 4️⃣ 结尾简单：结尾过于简单，与没有结尾没有区别，这样的结尾没有意义。一个好的结尾应该体现以下三个方面： 1️⃣ 观点性总结：从宏观上对论文进行观点性总结。前面的论证、证实或证伪部分，尚未突出作者的观点，结尾部分需要提炼出作者的观点，使读者更清楚作者的所思所想。 2️⃣ 大气磅礴：结尾部分要有大气磅礴之势，有行云流水之气。前面的论证是一个小心求证的过程，不能展示作者的文笔，但在结尾部分，可以放开手脚，解放思想，充分借助作者的文采来归纳和抽象论文的要义。 3️⃣ 预测与思考：结尾除了归纳观点外，还可以对该问题研究的发展趋势进行科学的预测，以及对该问题提出进一步思考。通过以上三点，一个好的论文结尾不仅能总结全文，还能展望未来，为读者提供更深入的理解和思考。

设计学写作研究范式全解析 𐟓š 探索设计学写作研究范式的同学们，这里有一份详尽的指南供你参考！ 𐟔 研究范式是设计学中至关重要的概念，它涵盖了研究方法、论述方法和学术评价标准。作为学科范式的一部分，研究范式指导着研究者如何收集和解释数据，是研究方法和学科内容的统一体。 𐟌 在社会科学领域，研究范式主要分为三种类型： 1️⃣ 实证主义范式：𐟔젥𜺨𐃧瑥�–𙦳•和实证数据的重要性，研究目的是验证或证伪假设。 2️⃣ 解释主义范式：𐟓– 侧重于对社会现象的深入解释和理解，关注社会现象背后的意义和文化背景。 3️⃣ 批判主义范式：𐟏›️ 关注社会结构和权力关系，旨在揭示社会不平等和社会变革的可能性。 𐟒ᠤ𚆨磨🙤𚛧 ”究范式，可以帮助你更好地理解设计学写作的多样性和复杂性，从而在学术研究中取得更深入的洞察。

学术研究中的可解释性：真的有那么重要吗？最近我一直在研究知识图谱和语义推理，发现很多人都在关注可解释性这个问题。简单来说，可解释性就是要对每一个推理结果进行解释，说明为什么会得到这样的结果，受哪些因素影响，是一个因素还是多个因素。不过，大多数时候，这些解释更像是为了自嗨，缺乏实际的价值。回想两年多前，我刚接触神经网络时，很多研究者批评它的“可解释性差”。但实际上，传统基于控制理论的方法也不见得有多好的解释性，比如滑模控制里的扰动问题。有些传统滤波算法更不存在可解释性这一说，例如蒙特卡洛粒子滤波。目前来看，可解释性的概念至少存在以下几个问题：可解释性的定义和评估指标不明确：什么才是可解释？怎么评估？这些问题都没有明确的答案。不同工程背景和应用场景，解释的侧重点和粒度不同：对于一个确定的结果，我需要解释到什么层面和程度？这个问题没有一个统一的标准。解释的正确性如何验证：存在多个解释时，如何证伪其中的虚假解释？有没有可能，整个解释都是在胡说八道？这些问题都值得深思。我一直同意Yann LeCun的看法：虽然可解释的模型（如逻辑回归、决策树等）相比深度学习模型在性能上稍逊一筹，但人们更关心的是性能而非解释性。只要能证明模型在特定场景下工作良好，那么就不需要那么能提供解释。而且，深度学习也不是完全的黑盒——你可以通过观察某个神经元的敏感性等进行细微的控制，尽管它在总体上不能提供一个明确的含义。世间万物，人类能完全理解其奥义的不到千万分之一，但并不妨碍人类使用工具和生活。人类不需要明白每一个细胞的组成，却并不影响种族的繁衍生息；人类不需要明白每一层神经网络的训练过程，也并不影响chatGPT生成令人惊叹的内容文案。所以，学术研究中的可解释性真的有那么重要吗？或许，我们需要的不是对每一个细节的解释，而是对模型整体性能和适用性的理解。毕竟，工具的本质在于使用，而不是理解其背后的每一个细节。

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