论文中的对策建议怎么写
论文中的对策建议怎么写？作者：PaperPP 发布时间：2021-08-1617:40:06虽然我们不建议写论文做对策研究，但是很多论文在实际写作时，需要写对策。在这种情况下，就需要注意所写的对策建议的可操作性。有人将“可操作性”解释为“可以按照一定的规范和要领操纵动作”。但是这个解释，对于我们理解对策建议的可操作性，帮助不大。比如，“一定的规范和要领”到底是哪些规范和要领？
其实，论文的对策建议部分写得有没有可操作性，说到底，是一个论证强度问题。具有可操作性的对策建议，应当体现高论证强度，即具备直接性、相关性、可信性、必然性等特性。
直接性：对策建议不求面面俱到，但要干脆直接直接性说的是，对策必须干脆直接，不要迂回曲折。迂回曲折的对策，过于追求面面俱到，各方面都照顾到，没有遗漏。但这是学术论文写作的大忌。因为一篇论文的篇幅有限，如果把各方面的对策都包含进去，势必导致对策主次不分，缺少重点。比如，同样是写普惠性幼儿园政策执行偏差问题，低水平论文的对策建议，可能会写国家要怎么做、教育主管部门要怎么做、学校要怎么做、家长要怎么做。而高水平的论文写对策建议，不会什么都写，而是只抓取某个直接的要点。
上面提到的低水平论文的对策建议，看似很全面，实际却很“绕”，可操作性不高。比如，国家或有关部门、学校等主体会照着论文说的办法做吗？如果要求四方主体都参与，那么以谁为主？国家、有关部门、学校、家长等四方，并不是地位对等的主体，不可能在其中发挥同等的作用。这些都是写对策建议需要考虑的问题。对策建议必须非常直接，拿来就能用，谁去做、做什么、怎么做都非常直接。如果不直接，对策建议就不具有可操作性。
针对普惠性幼儿园政策执行偏差问题，高水平论文可能会直接聚焦到“政策文本表意含糊，导致执行主体各行其是”，围绕这一点去写对策建议。也即，透过政策文本表意含糊，认识到政策执行背后存在多元利益主体的纠纷，最后只围绕怎么通过化解多元利益主体的纠纷，去解决政策执行偏差问题。这样写对策建议就比按各种主体分条写，要具体得多。总之，写对策建议不能面面俱到，要干脆直接，要围绕一个重点去写，在此基础上写得越具体越好。不然，就不具有可操作性。
相关性：对策建议不能前后脱节，应有所关联相关性说的是论文所提的对策建议，必须要跟提出的问题以及对问题所做的分析，紧密相关。关于对策建议的相关性，经常出现的问题是论文前后脱节，导致对策建议不具有可操作性。即作者不管论文前面写的是什么，一旦到了对策建议环节，就开始自由发挥，导致对策建议与前文无关，变成空谈。
一般来说，正文的写作逻辑是先写问题，之后分析问题，最后才能得出对策建议。而前后脱节写出来的对策建议，却是：问题明明写的是ABC三个方面，作者却针对XYZ三个问题去提对策建议。因为对策建议脱离前文，与前文无关或关联性不强，自然不可能真正解决本文所要研究的问题。因此，对策建议要想有可操作性，就应体现相关性，紧扣正文前面所提的问题及对问题所做的分析。关于写对策建议不注重相关性，导致对策建议不具有可操作性，很大一个原因是普通作者被大人物文章的写法影响到了。
比如，部分学术期刊也是党政机关的官方刊物，上面经常刊登一些领导干部的文章。文章里面可能直接写对策建议而跳过提出问题、分析问题环节。如果据此以为对策建议可以跟问题及分析脱节，那么，就理解错了。上述文章在形式上虽然没有“提出问题”和“分析问题”，但不代表作者不清楚问题所在、没对问题做任何分析，更不意味着他们忽视了相关性。实际上，上述作者十分熟悉党和国家的相关政策，以及所要探讨的现实问题。在他们那个层次上，对问题的理解是有共识的。正因为十分熟悉，思考得很深，所以他们写出来的对策是完全紧扣问题的。
可信性：对策建议不能先入为主，应具备客观依据可信性指的是，所写的对策建议被读者所信任的程度。如果读者读完论文里的对策建议，觉得不可信，那么，这些对策建议就不具有可操作性。对策建议不可信，很重要一点就是作者先入为主。比如，问题是什么还没明确，对问题的分析还没开始写，作者头脑中就已经知道要写哪些对策建议了。这不符合论文写作规律。如果先入为主，那么，写出来的对策建议多半是已经存在了的对策建议，或者只是作者主观上认为正确的对策建议。
为什么先入为主的对策建议可信度较差，不具有可操作性？因为如果一个人论文还没开始写，却能想到一些对策建议，那么，这些第一时间就能想到的对策建议，肯定是已经存在的对策建议。既然解决问题的办法已经存在，为什么还要写呢？是没人照着做？还是照着做但收效甚微？如果是没人照着做，那么一定是这些做法本身就不好，不具有可操作性。如果是照着做但收效甚微，则更说明对策建议不具有可操作性。如果论文还没写，作者就认为某些对策建议是正确的，是值得大书特书的，则明显违背了客观中立的写作立场。因此，这些对策建议可信性差，不具有可操作性。
对策建议部分合理的写作逻辑应当是：先有问题，然后对问题做出分析，最后才能基于问题及分析得出对策建议。也就是说，对策建议应当是在正文严谨分析论证的基础上，自然而然地引申出来的一些观点。它不是人为“捏造”出来的，而是有客观的论据。对于在校研究生或高校青椒来说，写论文可能会受导师或学校领导的影响或干预。比如，导师或领导要求自己在论文中写某些对策建议。这个时候，更要重视对策建议是怎么来的，更要关注对策建议提出的依据。不能因为是导师或领导说的，就跳过自我判断，而马上断定这样写对策建议就是合理的、正确的。
必然性：对策建议不能东拼西凑，应一一对应必然性意味着根据论文前面的论据，能够而且只能推导出论文后面的这些对策建议。如果根据前面的论证，推导不出后面的观点或者还能推导一些其他的观点，则这些对策建议就缺少必然性，不具有可操作性。当一个问题存在多因多果时，就很容易张冠李戴、东拼西凑。比如，针对问题的ABC三个方面，作者分别从abc几个维度做了原因分析，可是针对问题的A方面提对策建议时，作者却是围绕原因b而提的。这就丧失了必然性，对策建议不具有可操作性。
前段时间闹得沸沸扬扬的“熟蛋返生孵小鸡”事件，就是一个与“必然性”相关的反面典型。论文作者在《熟鸡蛋变成生鸡蛋(鸡蛋返生)——孵化雏鸡的实验报告》一文中，提到“学生运用超心理意识能量方法让鸡蛋返生”。假如有人据此提出对策，比如为了提高小鸡的孵化率，可以收集家庭中吃不了的熟鸡蛋，借助超能量让鸡蛋返生，则这样的对策不仅不具有必然性，而且严重违背科学规律。再如，有人发现学校教师在工作中心理负担较重，于是提出国家应当为学校教师配备心理保健医生，为教师们提供全天候的一对一心理咨询服务。事实求是地说，不少学校的确缺少心理咨询师，但是解决教师的心理健康问题，并不必然要为他们提供不间断的一对一服务。
因此，写对策建议不能想到什么就写什么，手头有什么资料就放什么内容，而完全不考虑对策建议的必然性。否则，写出来的对策建议就会丧失可操作性。要想让对策建议具有可操作性，就要考虑所研究的事物或现象的本质，确保推理逻辑严密。
总之，对策建议可以是一个完整的方案，也可以是某个方案中的某一方面或某个步骤上的具体做法。论文中的对策建议部分要想具有可操作性，就应重视直接性、相关性、可信性和必然性。对策建议的写作不求面面俱到，但要干脆直接；不能前后脱节，应有所关联；不能先入为主，应具备客观依据；不能东拼西凑，应一一对应。
除此之外，我国是一个社会主义国家，论文对策建议部分的写作还必须坚持社会主义价值导向和伦理导向，体现政治可行性。同时，由于我国幅员辽阔，各地发展水平相差较大，因此，论文对策建议部分的可操作性还需考虑技术可行性、投入产出的可行性。当然，对现实问题最了解的是有关部门。如果写对策建议时能和有关部门取得联系，咨询其建议，也能提升论文对策建议部分的可操作性。以上就是论文中的对策建议怎么写？了解更多论文常识及论文查重技巧，可以关注paperpp论文查重！
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新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。