下面我将从“是什么”、“为什么重要”、“怎么写”以及“优秀范例与常见错误”四个方面,为你详细拆解如何撰写研究目标。

研究目标是什么?
研究目标,就是你希望通过这项研究最终达成什么具体成果,它回答了“我要解决什么问题?”和“我要得到什么答案?”这两个核心问题。
研究目标不是空泛的口号,而是可以通过具体的研究方法和步骤去实现和验证的具体、可衡量的成果。
为什么研究目标如此重要?
- 研究的“指南针”:研究目标为整个研究过程设定了清晰的方向,从文献综述、研究设计到数据分析,所有工作都应围绕目标展开,避免研究跑偏。
- 评价的“标尺”:研究完成后,你需要用研究目标来检验你的研究是否成功,你的结论是否回应了最初设定的目标?
- 沟通的“桥梁”:清晰的目标能让导师、评审专家和同行快速理解你的研究意图和价值,是获得认可和支持的关键。
- 计划的“蓝图”:研究目标直接决定了你需要采用哪些研究方法、收集哪些数据、分析哪些问题,它是制定研究计划的基础。
如何撰写研究目标?(黄金法则)
撰写研究目标时,请遵循以下“SMART”原则,这能确保你的目标高质量、可执行。
- S - Specific (具体的):目标必须清晰明确,不能含糊不清,避免使用“研究”、“探讨”、“分析”等宽泛的动词。
- M - Measurable (可衡量的):目标应该是可以被量化或被清晰评估的,你如何知道目标已经达成?需要有一个衡量标准。
- A - Achievable (可实现的):目标在你的能力、时间和资源范围内是可行的,切忌设定一个宏大但无法完成的目标。
- R - Relevant (相关的):目标必须与你的研究主题、研究问题和学科前沿紧密相关,具有理论或实践价值。
- T - Time-bound (有时限的):目标通常与你的研究周期(如硕士/博士在读期间)相关,暗示了完成的时间框架。
撰写步骤与技巧
第一步:从“研究问题”出发 研究目标是你对研究问题的直接回应,一个研究问题通常可以分解为2-4个具体的研究目标。

示例研究问题:
“社交媒体使用如何影响大学生的心理健康,以及社会支持在其中扮演了怎样的角色?”
第二步:使用强有力的动词 使用能够体现研究行为的动词,避免使用模糊的词,以下是推荐使用的动词分类:
| 类别 | 推荐动词 | 不推荐动词 |
|---|---|---|
| 探索/发现 | 探究、识别、发现、揭示 | 了解、知道 |
| 描述 | 描述、界定、呈现、总结 | 讨论、涉及 |
| 分析/评估 | 分析、评估、检验、比较、论证 | 研究、探讨 |
| 构建/设计 | 构建、设计、开发、提出 | 思考、考虑 |
| 应用/验证 | 应用、验证、检验、证实 | 使用、利用 |
第三步:分解目标,形成层次 研究目标之间最好有逻辑递进关系,层层深入,通常的结构是:
- 理论/现状目标:梳理现有理论或描述现状。
- 分析/关系目标:分析核心变量之间的关系、影响机制等。
- 对策/应用目标:基于研究发现,提出解决方案、对策建议或构建模型。
优秀范例与常见错误对比
范例1:人文社科类(如社会学、教育学)
研究主题: 社交媒体使用对大学生心理健康的影响研究
❌ 常见错误写法:
- 目标1: 研究社交媒体使用与大学生心理健康的关系。
- 问题:“研究”一词太宽泛,不具体,无法衡量。
- 目标2: 探讨社会支持在其中的作用。
- 问题:“探讨”同样模糊,不清楚要探讨到什么程度。
- 目标3: 为改善大学生心理健康提供参考。
- 问题:“提供参考”过于空泛,没有具体产出。
✅ 优秀写法(遵循SMART原则):
- 目标1: 描述并界定当前大学生社交媒体使用的类型、频率及主要特征。
- 分析:具体(描述类型、频率),可衡量(通过问卷数据量化)。
- 目标2: 分析社交媒体使用强度(每日使用时长、频率)与大学生焦虑、抑郁水平(采用SAS、SDS量表得分)之间的相关关系。
- 分析:具体(分析相关关系),可衡量(通过统计方法计算相关系数)。
- 目标3: 检验社会支持(主观支持、客观支持、对支持的利用度)在社交媒体使用与心理健康关系中的中介效应。
- 分析:具体(检验中介效应),可实现(使用SPSS或PROCESS等软件进行中介效应分析)。
- 目标4: 基于研究发现,提出一套旨在引导大学生健康使用社交媒体、提升心理韧性的具体干预策略。
- 分析:具体(提出策略),相关(与问题直接相关),有时限(在研究周期内完成)。
范例2:理工科类(如计算机、材料科学)
研究主题: 基于深度学习的图像识别算法优化研究
❌ 常见错误写法:
- 目标1: 研究一种新的图像识别算法。
- 问题:没有说明新在哪里,如何衡量“新”?
- 目标2: 提高图像识别的准确率。
- 问题:不准确,提高到多少?与什么相比(如基线模型)?
✅ 优秀写法(遵循SMART原则):
- 目标1: 综述并分析当前主流图像识别算法(如CNN、Transformer)在特定场景(如医学影像)下的优缺点。
- 分析:具体(分析优缺点),可衡量(通过文献梳理和对比实验)。
- 目标2: 设计并实现一种融合注意力机制与残差网络的新型卷积神经网络模型,命名为“AM-ResNet”。
- 分析:具体(设计并实现模型),可实现(在现有技术框架下完成)。
- 目标3: 在公开数据集(如ImageNet或CIFAR-100)上,将所提AM-ResNet模型的识别准确率与至少两种经典基准模型(如ResNet-50, ViT-Base)进行比较,验证其性能优势。
- 分析:具体(比较准确率),可衡量(用准确率等指标量化),相关(直接验证模型性能)。
- 目标4: 通过消融实验,验证所提出的注意力机制和残差结构对模型性能提升的具体贡献度。
- 分析:具体(验证贡献度),可实现(通过设计消融实验完成)。
总结与最后建议
- 数量要适中:通常3-5个研究目标为宜,太少显得研究单薄,太多则可能无法在规定时间内完成。
- 逻辑要清晰:目标之间应有内在联系,层层递进,共同服务于你的核心研究问题。
- 语言要精炼:使用学术化的书面语言,避免口语化和模糊不清的表达。
- 务必与导师沟通:在最终确定研究目标前,一定要与你的导师充分讨论,确保他/她认可你的目标和思路。
一个优秀的研究目标,是你整个学术研究旅程成功起航的坚实基础,花时间把它打磨好,后续的研究工作将会事半功倍。
