文獻綜述(Literature Review)

　　1. 主題聚類(Thematic Clustering)

　　誤區： 按照時間順序羅列文獻，缺乏系統性。

　　正確做法： 按照理論派別或核心爭議進行分類討論。例如：

　　“當前人工智能倫理研究主要分為三大流派：效率至上派(Bostrom)，人權優先派(Floridi)，以及技術批判派(Crawford)。”

　　按照這種方式組織文獻，可以讓導師清晰看到不同研究方向的觀點對比，避免單純羅列參考文獻的“流水賬”式寫作。

　　2. 批判式對話(Critical Analysis)

　　誤區： 僅僅總結不同學者的觀點，如“Smith(2020)提出X，Lee(2022)認為Y。”

　　正確做法： 找出研究之間的沖突、矛盾和研究空白，例如：

　　“Smith(2020)認為算法會降低用戶信任，但Lee(2022)在對農村地區的研究中未發現相關性，可能是因為基礎設施不同的影響。”

　　通過這樣的分析，不僅展示了已有研究的差異，還能為自己的研究找到切入點。

　　3. 研究缺口(Gap Statement)

　　文獻綜述的最終目的是找到尚未被研究的領域(Research Gap)，用一句話精準點明研究缺口，吸引導師興趣。例如：

　　“現有研究主要關注算法對大城市用戶的影響，但忽略了零工經濟中的算法歧視，尤其針對少數族裔女性的影響。”

　　這樣明確的研究缺口能夠很好地引出后續的研究方法和研究目標。

　　方法論(Methodology)

　　1. 研究設計(Research Design)

　　在方法論部分，首先需要說明研究的整體設計，避免泛泛而談。例如：

　　“本研究采用混合研究方法(Mixed Methods)，首先分析1萬條量化數據，然后進行30人的深度訪談。”

　　采用混合方法能夠提供更全面的分析，但需要根據研究目標選擇合適的方法，如定量研究(Quantitative Research)或定性研究(Qualitative Research)。

　　2. 數據收集(Data Collection)

　　誤區： 僅描述數據來源，不說明如何采樣。

　　正確做法： 詳細說明采樣方式和數據來源，例如：

　　“本研究采用分層抽樣(Stratified Sampling)，調查200家英國中小企業，使用α=0.89的標準化問卷進行數據收集，并結合半結構化訪談。”

　　這樣能讓研究設計更加嚴謹，避免導師質疑研究的可靠性。

　　3. 分析工具(Analysis Tools)

　　分析工具的選擇要根據研究方法匹配，常見的工具包括：

　　定量研究： SPSS、Stata、R 進行統計分析

　　定性研究： NVivo 進行文本編碼與主題分析

　　示例：

　　“量化數據部分采用SPSS進行回歸分析，定性數據則使用NVivo進行編碼和主題分析。”

　　詳細說明所用工具，不僅能展示研究的科學性，也能讓導師更清楚你的研究方法。

　　常見寫作雷區

　　1. 模糊描述

　　錯誤示范： “本研究使用問卷調查和訪談進行數據收集。”

　　正確做法： “本研究使用5點李克特量表(Likert Scale)進行問卷調查，并設計15個核心問題的半結構化訪談協議(見附錄B)。”

　　2. 過度堆砌理論，缺乏批判性思維

　　僅僅列出大量文獻而不進行分析會顯得研究方向不清晰，建議使用批判式對話的方法，找出文獻之間的沖突和研究缺口。

　　總結

　　在英國畢業論文寫作中，文獻綜述和方法論是最能體現批判性思維(Critical Thinking)的部分。掌握正確的寫作方式，可以有效提升論文質量，爭取更高分數。

　　文獻綜述(LR) 需要主題聚類、批判分析和研究缺口的精準提煉。

　　方法論(Methodology) 需要清晰描述研究設計、數據收集方法和分析工具，避免模糊表述。

　　合理安排結構、強化批判性思維，就能順利完成這兩個關鍵部分，讓你的論文更具說服力，助力一等學位!