staff:courses:sci_writing:typical_errors_by_assignment
Типовые ошибки в заданиях
Ниже описываются типовые замечания для заданий данного курса.
Ответы на ключевые вопросы
- Актуальность:
- Слишком сильные утверждения без опоры на источник.
- В Актуальности нет ссылок на источники, подтверждающие приведенные утверждения. Без ссылок это выглядит как мнение автора, а не факты.
- Описание актуальности в тексте проблемы. Описывать актуальность нужно отдельно (текст Проблемы не должен включать Актуальность).
- Проблема:
- Проблема не должна формулироваться как отсутствие / недостаток / недостаточность чего-то, например «отсутствие удобного/производительного/безопасного сервиса заказа такси». Более гладкий вариант: «Организация удобного/производительного/безопасного сервиса заказа такси».
- Проблема должна быть шире Цели (Проблема ~ мегацель в принципе нерешаемая, а Цель - конкретная и достижимая).
- Проблема и цель явно не связаны.
- Объект и предмет исследования:
- Слишком широкий объект исследования.
- Предмет сформулирован не как свойство (количественное или качественное) объекта.
- Предмет исследования не связан с объектом исследования.
- В цели должно быть явно сказано, что за результат вы хотите получить (например, разработать драйвер клавиатуры или провести обзор моделей распознавания иероглифов), и КАКИМ этот результат должен быть (например, «… драйвер для клавиатуры, использующий технологии … и …, обеспечивающий работу в режиме …» или «… моделей распознавания иероглифов для решения задачи перевода с китайского на шведский, запуская модель на встраиваемой платформе такой-то»).
- Задачи:
- Количество задач не укладывается в диапазон 3-5. Меньше трех это слишком мало (исследование кажется несостоятельным), а если задач больше пяти, то вы сами себе роете яму (показать достижение более пяти задач достаточно тяжело в объеме курса).
- Список задач не выполним за текущий семестр (задачи для статьи, а не для ВКР)
- Задачи не раскрывают цель полностью.
- Список задач содержит задачи субъективные (Изучить …, прочитать …, разобраться …., установить и настроить ….). Они не связаны с вашим исследованием (они больше про вас как про разработчика), кроме того, считается, что они для вас являются чем-то само собой разумееющимся (и таким мелочам в статье не надо уделать внимание).
- Общий стиль и взаимосвязь ответов на ключевые вопросы:
- Поставлено более одной цели / проблемы / объекта / предмета.
- Проблема и/или цель имеют слишком узкую направленность/ уже чем фактическая цель работы - например «получить значение производительности библиотеки libxml» вместо «найти наиболее производительную библиотеку / выработать метод оценки производительности».
- В рамках проблемы / цели / задачи … не дается конкретизации по специфики задачи, используются общие термины (данные, изображения …). Было бы хорошо изложить чуть подробнее в формулировке конкретику - какие именно задачи и для кого планируется решать (детали сценария использования), подробности по используемым данным (форматы, специфика).
- В тексте используются разные слова для обозначения вашего результата. Надо использовать один термин.
Обзор аналогов
- Принцип отбора аналогов:
- В принципе отбора отсутствуют указание на класс систем / решений, по которым проводился поиск.
- В принципе отбора отсутствует перечнь запросов для поиска.
- Характеристика аналогов:
- В тексе описания аналогов нет ссылки на источник.
- Описания аналогов скопированы с сайтов самих аналогов.
- Описания аналогов не характеризуют их с точки зрения цели.
- Сами аналоги не связаны с целью.
- Аналоги выбраны приемущественно из русскоязычных ресурсов. Для задач, которые не привязаны к специфике страны / региона / законодательству / местным стандартам, очень важно изучить мировой опыт - часто, поиск среди англоязычных решений позволяет найти решения с открытым исходным кодом и/или множество патентов / статей по проблеме.
- Аналоги выбраны из очень узкой области, игнорируются альтернативные способы (с помощью других моделей, подходов, алгоритмов) для решения проблемы.
- Критерии сравнения:
- Критерии сравнения далеки от поставленной цели (обзор не приближает к достижению цели).
- Субъективные критерии - зависят от конкретного человека.
- Критерии неосязаемые / нет информации о том, как , кто, на каком компьютере, на каких данных измерил.
- Субъективные оценки по критериям - хорошо, плохо, много, мало, быстро, медленно, средне и тд. ИЛИ замените на количественные значения и предоставьте информацию о том, кто, на каких данных, в каких условиях и как их измерил, ИЛИ (если критерий качественный) укажите как аналог характеризуется (например, критерийм- наличие механизма авторизайии, значение - указать протоколы, способы, ограничения … ).
- Не нужно для качественных критериев придумывать количественные шкалы.
- «нет аналогов» / Мало аналогов (а как же тривиальные / эмпирические решения или отсутствие решения?).
- Отсустствуют обоснования для критериев, особенно если 1) критериев много 2) критерии не очевидны
- Отсутствует описание методики измерения критерия.
- Критерий не выполняется ни одним из аналогов. В текущем виде это сужает картину обзора - у читателя могут быть вопросы или к выбору аналогов (зачем вы выбрали одинаковые аналоги), или к качеству формулировки критерия (читатель может подумать, что вы специально выбрали такие критерии, по которым настолько одинаковая картинка). Нужно или уточнить значения для критерия (указать подробнее, как именно аналоги не удовлетворяют / в чем удовлетворяют), или дополнить обзор еще одним критерием: менее однозначным, но все равно связанным с вашей задачей и целью.
- Бинарных значений критериев недостаточно, нужна конкретика - как какой аналог выполняет или не выполняет определенный критерий.
- Часть критериев не относятся к технической стороне вопроса - а именно не связаны с тем техническим решением, которое вы будете создавать. Поскольку у вас техническая специальность, то вопросы локализации, стоимости, наличие форумов поддержки и открытости кода не связаны с вашим решением напрямую. Гораздо важнее рассмотреть технологии, протоколы, способы выполнения тех или иных сценариев использования.
- Выводы:
- Вывод по итогам обзора не показывает направлений для новых решений проблемы (аналоги решают проблему нужным образом).
- Выводы по итогам обзора (в аннотации, тексте и тд) слишком общий и явно негативный («По результатам обзора установлено, что ни один из существующих методов не удовлетворяет всем необходимым требованиям»). Это не помогает статье, так как с таким выводом возникают вопросы 1) почему вы не расширили поиск, если текущий набор аналогов так плох? 2) может быть, дело в критериях?. Предлагаю вывод сделать более подробным и конкретно указать на общие недостатки и достоиннства решений.
- Смысл выводов по итогам сравнения не в том, чтобы текстом повторить содержимое таблицы, а в том, чтобы оценить пригодность аналогов и/или их общие свойства в контексте вашей задачи и ее специфики.
- Выбор метода решения:
- Не сказано конкретно, чем будет планируемое решение (программа, приложение, драйвер, нейронная сеть, алгоритм, математическая модель ….).
- Планируемое решение не соответствует специальности. У нас (ПМИ и ПИ), как правило результаты это или что-то программное, или программно-аппаратное (с упором на программную часть), или математическое (модели / алгоритмы / … эти результаты всегда дополняются программной реализацией и экспериментами), или ИИшное (нейронные сети, LLM, генетические алгоритмы и подобное).
- Планируемое решение не соответствует уровню проработки ВКР и больше напоминает по постановке задачу из лабораторной / курсовой. ВКР по определению И / ИЛИ создание чего-то нового (нужного, полезного, сложного), И / ИЛИ значительная доработка чего-то существующего (объемная / сложная), И/ИЛИ достижение каких-то измеримых количественных / качественных результатов (например, увеличили точность работы модели на Н процентов с помощью … / ускорили программу в Х раз за счет …).
- Выдвигаемые требования не конкретны и/или субъективны (интуитивный / удобный интерфейс).
- Выдвигаемые требования не следуют из проведенного обзора.
- Выдвигаемые требования к решению не верифицируемы (== их нельзя проверить в экспериментах и это очевидно еще на этапе подготовки данного задания).
- Весь обзор выполнен в общем, в вакууме, в поиске общих плюсов и минусов. Характеристики аналогов, критерии сравнения и значения по ним не дают ответа на вопрос «Насколько хорошо эти аналоги подходят для решения вашей конкретной проблемы в ее специфике?»
Собранная статья
- Аннотация слишком краткая. Аннотация - это самый читаемый раздел статьи, поэтому ее задача - увлечь читателя путем демонстрации технических подробностей и основных результатов, поэтому, добавьте больше конкретных деталей по промежуточным и финальным результатам.
- Ключевое слово …… слишком общее. Его нужно или уточнить, или убрать из списка.
- Выводы по итогам обзора (в аннотации, тексте и тд) слишком общий и явно негативный («По результатам обзора установлено, что ни один из существующих методов не удовлетворяет всем необходимым требованиям»). Это не помогает статье, так как с таким выводом возникают вопросы 1) почему вы не расширили поиск, если текущий набор аналогов так плох? 2) может быть, дело в критериях?. Предлагаю вывод сделать более подробным и конкретно указать на общие недостатки и достоиннства решений.
- Очень много разделов, состоящих из двух или менее предложений. Такие разделы необходимо либо объединить между собой, либо добавить в них больше текста - редакторы очень неприятно реагируют на них.
- Размер и количество картинок (особенно скриншотов) могут произвести впечатление попытки повысить объем. Давайте ограничим их количество 4 штуками и сократим занимаемый объем также в четыре раза.
- Таблицы / изображения не имеют подписей / ссылок в тексте.
- При первом упоминании каждой технологии / метода / фреймворка / инструмента необходимо давать ссылку на источник с описанием.
- Ссылки на литературу указывают в тексте раздела, а не в заголовках разделов и подразделов.
- Не все элементы списка литературы упомянуты в тексте. Либо удалите не упомянутые, либо добавьте ссылки в тексте.
- В вашей работе очень много текста в скобках. Либо удалите его, либо замените скобки на запятые. В текущем варианте он демонстрирует редактору неуверенность в описанных результатах.
- Местами текст вашей статьи страдает от «телеграфности» - предложения кажутся отрывистыми, не связанными друг с другом и манерой изложения напоминают сводки боевых действий (Враг занял левый берег Волги. Моральный дух личного состава высокий. В атаку идем по расписанию.).
- В выводах нет конкретики по задачам. Раздел «Выводы» третий по читаемости в статье (Сначала читают аннотацию, затем введение, потом выводы и только после - остальной текст). Нужно указать, какой именно результат был получен в каждой задаче и как это помогает / мешает достижению цели.
- В вашей работе нет содержательной конкретики - вы ищите «сильные и слабые стороны», «плюсы и минусы», тогда как вам нужно рассказывать о том, как решается ваша задача.
staff/courses/sci_writing/typical_errors_by_assignment.txt · Последнее изменение: — mark
