開題報告可以抄襲嗎

時間：2022-10-05 21:39:16 論文范文我要投稿

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開題報告可以抄襲嗎

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開題報告可以抄襲嗎

　　開題報告可以抄襲嗎【1】

　　很少有人會原創(chuàng)一份開題報告，簡言之，我覺得寫好一篇開題報告比寫好一篇論文都難。

　　因為開題報告涉及一些寫作背景、緣由之類的，這種東西你不好好查資料，是行不通的。

　　因此，也就有不少人偷工減料了，直接借鑒別人的。

　　抄襲不抄襲，關鍵還是看你們學校了，至少我們學校沒那精力去檢測開題報告的抄襲率。

　　倘若開題報告還過機檢，那肯定要控制抄襲率。

　　當然，要是開題報告只是個形式的話，那么形式就大于內(nèi)容了，只要你借鑒的能夠充分證明的你的論題，那么還是要多多借鑒為妙。

　　開題報告【2】

　　1題目：皮格馬利翁效應在教學管理中的應用研究

　　2選題目的和意義：(1)目的：在大力提倡新課程改革，呼喚創(chuàng)新學習與生成性學習的今天，如何在教學中保證學生的學習質(zhì)量，鍛煉學習能力及心理素質(zhì)是一個很有現(xiàn)實意義的話題。

　　在學習過程中，讓學生好學樂學自覺學，是課改的一個發(fā)展趨向，如何在繁重的學習中讓學生始終保持高漲的熱情與興趣，讓他們不斷體驗超越與成功?不僅是調(diào)動學習熱情的一個有效手段，也是培養(yǎng)學生的自信心與創(chuàng)造性思維的有效手段，在這一個時踐環(huán)節(jié)中，皮格馬利翁效應是經(jīng)過時間檢驗的最實用的教育手段。

　　因此，我們有必要對此做一個系統(tǒng)的學習與探索。

　　(2)意義：研究皮格馬利翁效應的應用，有助于推進以人為本的教改理念，有利于在好學樂學的氛圍中調(diào)動學生的學習積極性，培養(yǎng)他們正確的人生觀與價值觀。

　　健康的學習心理的形成是學生成人成材的基礎。

　　在此前提下，才能保證教改的各項措施落實并順利實行，因此我們必須以“以人為本”的理念為指導，在關注欣賞中塑造學生的靈魂，使其在愉快學習中成長為有用之才。

　　3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀評述

　　自1968年發(fā)現(xiàn)和提出“皮格馬利翁效應”以來，情感運用于教學在國外以被廣泛接受并應用于教學實踐。

　　如林格倫等依賴情感信息溝通的理論提出了最佳的多項溝通模式。

　　贊可夫、蘇霍姆林斯基等都十分重視課堂上的精神生活與情感投入，強調(diào)情感的教育作用。

　　我國因為長期受傳統(tǒng)思想影響一貫重視知識傳輸，情感教育尚處于起步階段，但隨著新課改的逐步推廣，越來越多的教育者在引導學生進行學習的過程中體驗到了情感在教學中的重要作用并有意識的加以運用，隨著平等、尊重、欣賞等教育理念的推廣，“皮格馬利翁效應”作為一種最效的情感教育模式得到深入廣泛應用的時日也必為期不遠。

　　4研究的主要內(nèi)容：(1)“皮格馬利翁效應”的起源、在教育實踐中的具體形式、實施原則與教學實踐中應注意的問題

　　(2)通過具體教學個案，說明教學過程中教師期望與學生成績的關系

　　(3)如何在實踐中避免應用失誤

　　5主要觀點：(1)“皮格馬利翁效應”本質(zhì)上是一種賞識教育，但是運用不當也會有負面效應。

　　(2)對學生的賞識必須事實求是，有原則有依據(jù)。

　　(3)要使學生接受教師的感情投入，教師必須培養(yǎng)自己的人格魅力

　　6研究方法和途徑：文獻索引，廣泛搜集國內(nèi)外研究成果與最新信息，積累文章素材

　　(2)個案調(diào)查，通過分析具體事例說明教師情感與希望對學生的影響。

　　7研究進度：1-4周查找材料

　　5-13周完成開題報告

　　14周完成初稿交指導教師審閱

　　17周完成3稿打印。

　　論文提綱

　　引言

　　正文

　　一、“皮格馬利翁效應”的應用形式

　　1暗示

　　2感染

　　3激勵

　　二應用原則

　　1真誠關愛

　　2適當運用不同的激勵形式

　　3培養(yǎng)自己的人格魅力

　　三“皮格馬利翁效應”的應用過程中應該注意的問題

　　1有理有據(jù)，不濫用感情

　　2社會家庭與學校密切配合凈化學生的生活與學習環(huán)境

　　四小結(jié)

　　開題報告范文【3】

　　一、論文名稱、課題來源、選題依據(jù)

　　論文名稱：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測與評估模型及其應用研究

　　課題來源：單位自擬課題或省政府下達的研究課題

　　選題依據(jù)：

　　技術創(chuàng)新預測和評估是企業(yè)技術創(chuàng)新決策的前提和依據(jù)。

　　通過技術創(chuàng)新預測和評估, 可以使企業(yè)對未來的技術發(fā)展水平及其變化趨勢有正確的把握, 從而為企業(yè)的技術創(chuàng)新決策提供科學的依據(jù), 以減少技術創(chuàng)新決策過程中的主觀性和盲目性。

　　只有在正確把握技術創(chuàng)新發(fā)展方向的前提下, 企業(yè)的技術創(chuàng)新工作才能沿著正確方向開展,企業(yè)產(chǎn)品的市場競爭力才能得到不斷加強。

　　在市場競爭日趨激烈的現(xiàn)代商業(yè)中, 企業(yè)的技術創(chuàng)新決定著企業(yè)生存和發(fā)展、前途與命運, 為了確保技術創(chuàng)新工作的正確性,企業(yè)對技術創(chuàng)新的預測和評估提出了更高的要求。

　　二、本課題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢

　　現(xiàn)有的技術創(chuàng)新預測方法可分為趨勢外推法、相關分析法和專家預測法三大類。

　　(1)趨勢外推法。

　　指利用過去和現(xiàn)在的技術、經(jīng)濟信息, 分析技術發(fā)展趨勢和規(guī)律, 在分析判斷這些趨勢和規(guī)律將繼續(xù)的前提下, 將過去和現(xiàn)在的趨勢向未來推演。

　　生長曲線法是趨勢外推法中的一種應用較為廣泛的技術創(chuàng)新預測方法,美國生物學家和人口統(tǒng)計學家Raymond Pearl提出的Pearl曲線(數(shù)學模型為: Y=L?M[1+A?exp(-B·t)] )及英國數(shù)學家和統(tǒng)計學家Gompertz提出的Gompertz曲線(數(shù)學模型為: Y=L·exp(-B·t))皆屬于生長曲線, 其預測值Y為技術性能指標, t為時間自變量, L、A、B皆為常數(shù)。

　　Ridenour模型也屬于生長曲線預測法, 但它假定新技術的成長速度與熟悉該項技術的人數(shù)成正比, 主要適用于新技術、新產(chǎn)品的擴散預測。

　　(2)相關分析法。

　　利用一系列條件、參數(shù)、因果關系數(shù)據(jù)和其他信息, 建立預測對象與影響因素的因果關系模型, 預測技術的發(fā)展變化。

　　相關分析法認為, 一種技術性能的改進或其應用的擴展是和其他一些已知因素高度相關的, 這樣, 通過已知因素的分析就可以對該項技術進行預測。

　　相關分析法主要有以下幾種: 導前-滯后相關分析、技術進步與經(jīng)驗積累的相關分析、技術信息與人員數(shù)等因素的相關分析及目標與手段的相關分析等方法。

　　(3)專家預測法。

　　以專家意見作為信息來源, 通過系統(tǒng)的調(diào)查、征詢專家的意見, 分析和整理出預測結(jié)果。

　　專家預測法主要有: 專家個人判斷法、專家會議法、頭腦風暴法及德爾菲法等, 其中, 德爾菲法吸收了前幾種專家預測法的長處, 避免了其缺點, 被認為是技術預測中最有效的專家預測法。

　　趨勢外推法的預測數(shù)據(jù)只能為縱向數(shù)據(jù), 在進行產(chǎn)品技術創(chuàng)新預測時, 只能利用過去的產(chǎn)品技術性能這一個指標來預測它的隨時間的發(fā)展趨勢, 并不涉及影響產(chǎn)品技術創(chuàng)新的科技、經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)、市場、社會及政策等多方面因素。

　　在現(xiàn)代商業(yè)經(jīng)濟中, 對于產(chǎn)品技術發(fā)展的預測不能簡單地歸結(jié)為產(chǎn)品過去技術性能指標按時間的進展來類推, 而應系統(tǒng)綜合地考慮現(xiàn)代商業(yè)中其他因素對企業(yè)產(chǎn)品技術創(chuàng)新的深刻影響。

　　相關分析法盡管可同時按橫向數(shù)據(jù)和縱向數(shù)據(jù)來進行預測, 但由于它是利用過去的歷史數(shù)據(jù)中的某些影響產(chǎn)品技術創(chuàng)新的因素求出的具體的回歸預測式, 而所得到的回歸預測模型往往只能考慮少數(shù)幾種主要影響因素, 略去了許多未考慮的因素, 所以, 所建模型對實際問題的表達能力也不夠準確, 預測結(jié)果與實際的符合程度也有較大偏差。

　　專家預測法是一種定性預測方法,依靠的是預測者的知識和經(jīng)驗, 往往帶有主觀性, 難以滿足企業(yè)對技術創(chuàng)新預測準確度的要求。

　　以上這些技術創(chuàng)新預測技術和方法為企業(yè)技術創(chuàng)新工作的開展做出了很大的貢獻, 為企業(yè)技術創(chuàng)新的預測提供了科學的方法論, 但在新的經(jīng)濟和市場環(huán)境下, 技術創(chuàng)新預測的方法和技術應有新的豐富和發(fā)展, 以克服自身的不足, 更進一步適應時代發(fā)展的需要, 為企業(yè)的技術創(chuàng)新工作的開展和企業(yè)的生存與發(fā)展提供先進的基礎理論和技術方法。

　　目前,在我國企業(yè)技術創(chuàng)新評估中, 一般只考慮如下四個方面的因素: (1) 技術的先進性、可行性、連續(xù)性; (2) 經(jīng)濟效果; (3) 社會效果; (4) 風險性, 在對此四方面內(nèi)容逐個分析后, 再作綜合評估。

　　在綜合評估中所用的方法主要有: Delphi法(專家法)、AHP法(層次分析法)、模糊評估法、決策樹法、戰(zhàn)略方法及各種圖例法等, 但技術創(chuàng)新的評估是一個非常復雜的系統(tǒng), 其中存在著廣泛的非線性、時變性和不確定性, 同時, 還涉及技術、經(jīng)濟、管理、社會等諸多復雜因素,目前所使用的原理和方法, 難以滿足企業(yè)對技術創(chuàng)新評估科學性的要求。

　　關于技術創(chuàng)新評估的研究, 在我國的歷史還不長, 無論是指標體系還是評估方法, 均處于研究之中, 我們認為目前在企業(yè)技術創(chuàng)新評估方面應做的工作是: (1) 建立一套符合我國實際情況的技術創(chuàng)新評估指標體系; (2) 建立一種適應于多因素、非線性和不確定性的綜合評估方法。

　　這種情況下, 神經(jīng)網(wǎng)絡技術就有其特有的優(yōu)勢, 以其并行分布、自組織、自適應、自學習和容錯性等優(yōu)良性能, 可以較好地適應技術創(chuàng)新預測和評估這類多因素、不確定性和非線性問題, 它能克服上述各方法的不足。

　　本項目以BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型構(gòu)建的基礎, BP神經(jīng)網(wǎng)絡由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成, 各層的神經(jīng)元數(shù)目不同, 由正向傳播和反向傳播組成, 在進行產(chǎn)品技術創(chuàng)新預測和評估時, 從輸入層輸入影響產(chǎn)品技術創(chuàng)新預測值和評估值的n個因素信息, 經(jīng)隱含層處理后傳入輸出層, 其輸出值Y即為產(chǎn)品技術創(chuàng)新技術性能指標的預測值或產(chǎn)品技術創(chuàng)新的評估值。

　　這種n個因素指標的設置, 考慮了概括性和動態(tài)性, 力求全面、客觀地反映影響產(chǎn)品技術創(chuàng)新發(fā)展的主要因素和導致產(chǎn)品個體差異的主要因素, 盡管是黑匣子式的預測和評估, 但事實證明它自身的強大學習能力可將需考慮的多種因素的數(shù)據(jù)進行融合, 輸出一個經(jīng)非線性變換后較為精確的預測值和評估值。

　　據(jù)文獻查閱, 雖然在技術創(chuàng)新預測和評估的現(xiàn)有原理和方法的改進和完善方面有一定的研究,如文獻[08]、[09]、[11]等, 但尚未發(fā)現(xiàn)將神經(jīng)網(wǎng)絡應用于技術創(chuàng)新預測與評估方面的研究, 在當前產(chǎn)品的市場壽命周期不斷縮短、要求企業(yè)不斷推出新產(chǎn)品的經(jīng)濟條件下, 以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎來建立產(chǎn)品技術創(chuàng)新預測與評估模型, 是對技術創(chuàng)新定量預測和評估方法的有益補充和完善。

　　三、論文預期成果的理論意義和應用價值

　　本項目研究的理論意義表現(xiàn)在: (1) 探索新的技術創(chuàng)新預測和評估技術, 豐富和完善技術創(chuàng)新預測和評估方法體系; (2) 將神經(jīng)網(wǎng)絡技術引入技術創(chuàng)新的預測和評估, 有利于推動技術創(chuàng)新預測和評估方法的發(fā)展。

　　本項目研究的應用價值體現(xiàn)在: (1) 提供一種基于多因素的技術創(chuàng)新定量預測技術, 有利于提高預測的正確性; (2)提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的綜合評估方法, 有利于提高評估的科學性; (3) 為企業(yè)的技術創(chuàng)新預測和評估工作提供新的方法論和實用技術。

　　四、課題研究的主要內(nèi)容

　　研究目標：

　　以BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型為基礎研究基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型, 并建立科學的預測和評估指標體系及設計相應的模型計算方法, 結(jié)合企業(yè)的具體實際, 對指標和模型體系進行實證分析, 使研究具有一定的理論水平和實用價值。

　　研究內(nèi)容：

　　1、影響企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評佑的相關指標體系確定及其量化和規(guī)范化。

　　從企業(yè)的宏觀環(huán)境和微觀環(huán)境兩個方面入手, 密切結(jié)合電子商務和知識經(jīng)濟對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響, 系統(tǒng)綜合地分析影響產(chǎn)品技術創(chuàng)新的各相關因素, 建立科學的企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估指標體系, 并研究其量化和規(guī)范化的原則及方法。

　　2、影響技術創(chuàng)新預測和評估各相關指標的相對權重確定。

　　影響技術創(chuàng)新發(fā)展和變化各相關因素在輸入預測和評估模型時, 需要一組決定其相對重要性的初始權重, 權重的確定需要基本的原則作支持。

　　3、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型研究。

　　根據(jù)技術創(chuàng)新預測的特點, 以BP神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎, 構(gòu)建基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型。

　　4、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型計算方法設計。

　　根據(jù)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的基本特點, 設計其相應的計算方法。

　　5、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型學習樣本設計。

　　根據(jù)相關的歷史資料, 構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的學習樣本, 對預測和評估模型進行自學習和訓練, 使模型適合實際情況。

　　6、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估技術的實證研究。

　　以一般企業(yè)的技術創(chuàng)新預測與評估工作為背景, 對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估技術進行實證研究。

　　創(chuàng)新點：

　　1、建立一套基于電子商務和知識經(jīng)濟的技術創(chuàng)新預測和評估指標體系。

　　目前,在技術創(chuàng)新的預測和評估指標體系方面, 一種是采用傳統(tǒng)的指標體系, 另一種是采用國外先進國家的指標體系, 如何結(jié)合我國實際當前經(jīng)濟形勢, 參考國外先進發(fā)達國家的研究工作, 建立一套適合于我國企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估指標體系, 此為本研究要做的首要工作, 這是一項創(chuàng)新。

　　2、研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型及其計算方法。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡技術具有并行分布處理、自學習、自組織、自適應和容錯性等優(yōu)良性能, 能較好地處理基于多因素、非線性和不確定性預測和評估的現(xiàn)實問題, 本項目首次將神經(jīng)網(wǎng)絡技術引入企業(yè)的技術創(chuàng)新預測和評估, 這也是一項創(chuàng)新。

　　五、課題研究的基本方法、技術路線的可行性論證

　　1、重視系統(tǒng)分析。

　　以系統(tǒng)科學的思想為指導來分析影響企業(yè)技術創(chuàng)新發(fā)展和變化的宏觀因素和微觀因素, 并研究影響因素間的內(nèi)在聯(lián)系, 確定其相互之間的重要度, 探討其量化和規(guī)范化的方法, 將國外先進國家的研究成果與我國具體實際相結(jié)合, 建立我國企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估的指標體系。

　　2、重視案例研究。

　　從國內(nèi)外技術創(chuàng)新預測與決策成功和失敗的案例中, 發(fā)現(xiàn)問題、分析問題, 歸納和總結(jié)出具有共性的東西, 探索技術創(chuàng)新預測與宏觀因素與微觀因素之間的內(nèi)在關系。

　　3、采用先簡單后復雜的研究方法。

　　對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的研究, 先從某一行業(yè)出發(fā), 定義模型的基本輸入因素, 然后, 逐步擴展, 逐步增加模型的復雜度。

　　4、理論和實踐相結(jié)合。

　　將研究工作與具體企業(yè)的技術創(chuàng)新實際相結(jié)合, 進行實證研究, 在實踐中豐富和完善, 研究出具有科學性和實用性的成果。

　　六、開展研究已具備的條件、可能遇到的困難與問題及解決措施

　　本人長期從事市場營銷和技術創(chuàng)新方面的研究工作, 編寫出版了《現(xiàn)代市場營銷學》和《現(xiàn)代企業(yè)管理學》等有關著作, 發(fā)表了“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷管理創(chuàng)新”、“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷組織創(chuàng)新”及“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷觀念創(chuàng)新”等與技術創(chuàng)新相關的學術研究論文, 對企業(yè)技術創(chuàng)新的預測和評估有一定的理論基礎, 也從事過企業(yè)產(chǎn)品技術創(chuàng)新方面的策劃和研究工作, 具有一定的實踐經(jīng)驗, 與許多企業(yè)有密切的合作關系, 同時, 對神經(jīng)網(wǎng)絡技術也進行過專門的學習和研究。

　　所以, 本項目研究的理論基礎、技術基礎及實驗場所已基本具備, 能順利完成本課題的研究, 取得預期的研究成果。

　　七、論文研究的進展計劃

　　20xx.07-20xx.09：完成論文開題。

　　20xx.09-20xx.11：影響企業(yè)技術創(chuàng)新發(fā)展的指標體系研究及其量化和規(guī)范化。

　　20xx.11-20xx.01：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的構(gòu)建。

　　20xx.01-20xx.03：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型計算方法研究。

　　20xx.03-20xx.04：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型體系的實證研究。

　　20xx.04-20xx.06：完成論文寫作、修改定稿，準備答辯。

　　主要參考文獻：

　　[01] 傅家驥、仝允桓等. 技術創(chuàng)新學. 北京: 清華大學出版社 1998

　　[02] 吳貴生. 技術創(chuàng)新管理. 北京: 清華大學出版社 2000

　　[03] 柳卸林. 企業(yè)技術創(chuàng)新管理. 北京: 科學技術出版社 1997