一个好的选题，往往能让你的研究事半功倍，论文发表一帆风顺；而选题失误，则可能让整个研究陷入僵局。

近三分之二的研究生都表示选题是科研路上最让人头大的事情之一……

本篇就来讲讲怎样选一个好做又容易发表的好选题。

1 选题从哪来？

1）多看文献及各类学术资讯

从导师的方向入手：导师手里通常有成熟的项目或课题，顺着这个方向找选题，不仅很大可能会获得指导，还能用上实验室资源，少走很多弯路，大大节省时间。

关注热点期刊：在领域内高影响因子期刊上搜索和导师课题相关的研究，看看其他学者做的是什么内容；还可以去期刊官网看看最近几期发表的论文都在关注什么主题，重点留意它们的创新点和作者指出的未来方向。

关注学术公众号和平台：新政策、新发现、行业热点……都能激发你的灵感，顺便想想怎样才能和自己的研究方向搭上边。

2） 记录感兴趣的主题

花时间梳理近2年你接触过的学术内容：做过的实验、听过的讲座、写过的小论文、看文献时的想法、参加会议的收获、你的观察和思考等等，找出那些让你觉得“这个点好像能再挖深点”“我对这个还挺有想法”的主题/内容，平常也可以养成随时记录的习惯。

然后从里面慢慢挑。建议选择感兴趣的主题，至少也要不讨厌。一旦定了选题，可能要花一年甚至更长的时间去深入研究；如果完全不感兴趣，感觉很折磨也容易想放弃。

3） 问AI

把你收集的选题想法以及导师研究方向告诉AI，让AI帮你分析或打开脑洞，参考指令：

你是一名[专业领域]的研究员，请基于[某某理论/某技术/某现象]，结合近1年的研究热点话题，提出5个有研究价值、有新颖性且易于开展的论文选题，每个选题附上简要的选题理由和研究方向概述。

我是一名[具体专业]研究生，研究方向是[具体方向]，正在准备写一篇SCI论文，你现在的角色是我的导师。请以导师视角，简要分析该方向当前的研究热点和面临的挑战，并提出5个具有创新性、可行性且符合SCI发表要求的详细选题建议。

注意：AI的作用是帮你头脑风暴，开阔选题思路，但它生成的内容一定要进行验证，千万不能直接照搬哦。

4） 评估选题的可行性

有了备选项之后，就要看看选哪个更加合适了。

首先资源可行性，这个选题需要的设备、经费或数据支持，实验室和导师能提供帮助吗？如果明显很难，那就要慎重。

然后，题目太大的，需要去缩小范围，更加聚焦一些。

研究创新性也很关键，都知道这个是决定后面论文投稿的关键因素。如果这个主题已经被研究透了，除非你发现了实质性、有价值的新角度，否则就算了。

研究对象要具体明确，例如“人工智能对教育的影响”，什么教育、哪个方面的影响，要具体，研究才更容易落地。

2 好选题是哪样的？

1） 有新颖要么是没人做过的新方向，要么是别人研究过的老问题，但你能从新方法、新角度切入。

2） 够具体研究范围得说清楚、讲明白，不能太大太笼统，不然根本找不到重点。而且，你要明确“用什么数据”和“怎么去研究”，这样才能保证做得出来、能落地。

3） 有价值不用追求解决多大的问题，哪怕只是解决领域内的一个小问题，往前推进科研发展的一小步，那也是有意义的。

4） 有预期判断选完题，大概能想到研究最后会得出什么样的结论；预判越清楚，说明选题越明确，后面做起来也有方向。

5） 有兴趣这点再来强调一下，要是你对这个主题没热情，真的坚持不下来，别太为难自己了。

3 实用的选题技巧

1） 关注领域内近一两年的综述论文，作者通常会在文末指出“未来研究方向”，很有可能你的选题就藏在这里。

2） 要是研究的问题太大太宽泛，就先把它拆成几个小问题。问题越小，你就越容易研究得深入，也越容易做出实实在在的成果。

3） 尝试跨学科碰撞，比如生物+人工智能、材料+医学……交叉领域竞争相对少一些，也容易创新，说不定就能找到别人没做过的方向。

4） 用工具找热点

Web of Science：分析引用脉络，追踪研究趋势；

Google Scholar：进行选题背景调研，分析学术趋势；

Connected Papers：分析研究趋势，拓展选题灵感；

百度学术/维普智能选题/知网：都能帮你更精准把握选题方向。

好选题总结：有兴趣做、有能力做，并且它值得你做。而且选题也不是完全不变的，需要在研究中不断调整和优化。

积极与导师、同行交流，密切关注研究进展，根据新发现和他人反馈持续完善选题，那么你的研究思路会越来越清晰，内容更容易落地，最后论文发表自然也更有把握了。