教你該如何寫開題報告精品多篇

開題報告怎麼寫 篇一

題目：論幼兒園教師信息素養的培養

學生姓名：xx

學號：xx

指導教師：xx

學院：xx

專業：xx

職稱：xx

選題的意義及研究狀況：xx

21世紀是以信息技術為標誌的世紀，以計算機和網絡技術為核心的現代信息技術不斷髮展，改變着人們的生活，信息化成為社會發展的必然趨勢。信息的獲取、分析、處理、應用的能力將作為現代人最基本的能力和素質，信息技術教育成為教育改革和發展的重點，教師信息素養的提升也成了新的時代課題。而幼兒教育作為基礎教育顯得尤為重要和關鍵，因此，現代化教育對幼兒教師的信息素養提出了新的要求。

何克抗認為：教師的信息素養“應當是與‘信息獲取、信息分析、信息加工和信息利用’有關的基礎知識和實際能力。其中：①信息獲取，包括信息發現、信息採集與信息優選；②信息分析，包括信息分類、信息綜合、信息查錯與信息評價；③信息加工，包括信息的排序與檢索、信息的組織與表達、信息的存儲與變換以及信息的控制與傳輸等；④信息利用，包括如何有效地利用信息來解決學習、工作和生活中的各種問題。

這就要求幼兒教師不斷加強學習，與時俱進，在掌握相應的幼兒教育方法和手段的同時，掌握一些現代教育技術知識，提升信息素養，完善自身，適應時代的要求，促進我國幼教事業的發展。

主要內容：

引言：現代化教育對教師信息素養提出要求

一、信息素養的及幼兒教師信息素養

（一）信息素養的概念

（二）教師的基本信息素養

（三）幼兒園教師信息素養的目標

二、幼兒教師信息素養問題

（一）分析調查問卷

（二）幼兒教師信息素養的現狀

（三）對幼兒教師信息素養問題的分析

三、對幼兒教師信息素養的討論

（一）提高幼兒教師信息技術能力的策略、途徑

（二）對幼兒教師信息素養的培養提出建設性意見

（三）對現今的教師整體教育現狀進行反思

研究方法：文獻調查、實地觀察、問卷調查、訪談等

思路：通過對現代化教育環境下幼兒園教師信息素養的調查瞭解，分析幼兒園教師信息素養的現狀，對存在的問題進行分析探討，並根據現代化教育的要求及幼兒園的教學特點，提出幼兒教師信息素養的要求及培養意見。

準備情況（查閲過的文獻資料及調研情況，現有儀器、設備情況、已發表或撰寫的相關文章等）

總體安排和進度（包括階段性工作內容及完成日期）：

1、20xx年12月5日參加畢業論文開題報告會，確定論文題目

2、20xx年12月2日－2006年12月6日準備完成開題報告書

3、20xx年12月7日－2006年12月12日完成畢業論文開題報告書

4、20xx年12月15日－2007年3月10日完成畢業論文初稿

5、20xx年3月10日－2007年4月10日修改論文初稿，並完成最終定稿

6、20xx年4月11日－2007年4月20日進行畢業論文評審

指導教師簽名：xx

開題報告怎麼寫 篇二

本選題的研究意義和應用價值：

任何專業技能的學習都必須建立在基礎知識學習之上。當前，新課程改革要求學生要全面發展，提高綜合能力和素質。藝術教育作為一項專業技能教育，成為許多學生和家長眼中的熱點。但是，我們應該清楚的看到，現在許多藝術院校的學生基礎知識比較薄弱，基本知識掌握較差，再加上藝術院校在錄取生源時比較看中學生的藝術能力，對文化基礎知識要求比較低，所以造成藝術院校的學生文化素質相對較低。為了學生以後走上工作崗位不出現瘸腿現象，加強藝術教育中的文化素質顯得比較重要和具有現實意義。

本選題的研究現狀：

學者普遍關注藝術教育從生涯規劃的角度關注學生的完滿性發展，不僅注重學生專業知識和職業能力的培養，同時注重從情感、意志、情緒、倫理各方面對學生的人格做全面的規劃和引導，使之在社會適應能力、綜合能力、創新能力以及情感、價值觀等各方面平衡發展，進而成為一個完善的社會人。這體現了藝術教育應從過去培養單純的專業人才轉變為培養專業人文者。這種教育理念的轉變必然引起藝術教育一系列課程的改革與整合。學者認為崇尚人文精神和創新精神應該是藝術教育發展的指導思想。提高學生人文素質離不開人文教育。加強人文教育，有助於培養學生的社會責任感，有助於培養學生完善的人格，有助於提升學生的精神境界，藝術院校是文化藝術的搖籃，是一片弘揚人類文明的沃土，更應把提高學生人文素質作為最根本的任務。但遺憾的是，我們一直不重視學生全面素質的提高，特別是人文素質的培養，片面強調實用技術教育，忽略人文教育，可能會把我們的學生培養成技術純良的工具人。有學者認為，人文教育特別是藝術教育主要是培養和提高學生的形象思維能力的。也有學者認為藝術教育的發展是一個漫長的過程，要搞清楚他的發展方向和基本任務。藝術學科建設不能是粗放式的，而應該講究精品效應。單科藝術院校培養藝術家，綜合大學則要致力於培養藝術理論研究者，在這樣的雙軌制下全面發展，深入研究，進行改革，注重交叉學科，從宏觀的角度對藝術教育進行整體研究，確立藝術學科的地位。要清晰的認識到藝術教育的基本任務應該是：向在校的學生進行藝術教育，提高整個大學學生的綜合素質。南開大學文學院的楊嵐博士認為素質教育系列中的藝術教育應更突出其心育、情育、美育的功能，發揮其作為文化平衡和文化創新因子的作用，促進人的自由而全面的發展。她認為面向全體大學生的大眾性普及性的藝術理論、藝術歷史、藝術鑑賞教育，着力點放在促進大學生全面發展，放在對專業化教育、機械性文化、技術性理性構成強有力的文化制衡上。

自己的見解：

筆者認為，藝術教育中重視文化素質無可厚非，因為任何技能的產生和發展，都與基礎知識和文化密不可分，藝術教育也是建立在基礎文化知識之上的。但是，現在學者們的研究只盯在論理上，從理論的高度進行分析和論證。其實，從實證的角度更能説明藝術教育中文化素質的重要性和地位更應如何。所以，作者對藝術教育需要哪些文化知識進行了分析和重構，也願更好的為藝術教育中滲透文化素質建言獻策。

研究的主要內容：

一、藝術教育中文化素質缺失及其表現

（一）歷史文化知識缺乏，吸收借鑑人類先進文化的自覺意識不強，文化底藴支撐薄弱

（二）哲學知識不足，創新思維遲鈍，思想僵化

（三）文學素養和藝術鑑賞水平不高，人文情懷不足，人格影響力欠缺

（四）心理學倫理學知識欠缺，精神意志不夠堅定，應對複雜情況的能力不強

二、藝術教育中增強文化素質的思考

（一）將審美教育與傳統文化教育相結合

（二）突出審美教育對培養大學生正確審美觀的作用

（三）強化大學生的人格塑造與社會責任感相聯繫

三、結語

主要研究方法：訪談法、調查法、歸納法、演繹法、經驗總結法等。

1、以定性研究為主，輔以定量分析

2、靜態研究和動態研究相結合

3、要理論研究與實際運用相結合

開題報告怎麼寫 篇三

一、論文名稱、課題來源、選題依據

論文名稱：基於BP神經網絡的技術創新預測與評估模型及其應用研究

課題來源：單位自擬課題或政府下達的研究課題

選題依據：

技術創新預測和評估是企業技術創新決策的前提和依據。通過技術創新預測和評估，可以使企業對未來的技術發展水平及其變化趨勢有正確的把握，從而為企業的技術創新決策提供科學的依據，以減少技術創新決策過程中的主觀性和盲目性。只有在正確把握技術創新發展方向的前提下，企業的技術創新工作才能沿着正確方向開展，企業產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代商業中，企業的技術創新決定着企業生存和發展、前途與命運，為了確保技術創新工作的正確性，企業對技術創新的預測和評估提出了更高的要求。

二、本課題國內外研究現狀及發展趨勢

現有的技術創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。指利用過去和現在的技術、經濟信息，分析技術發展趨勢和規律，在分析判斷這些趨勢和規律將繼續的前提下，將過去和現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新預測方法，美國生物學家和人口統計學家RaymondPearl提出的Pearl曲線（數學模型為：Y=L∕[1+A？exp（-B·t）]）及英國數學家和統計學家Gompertz提出的Gompertz曲線（數學模型為：Y=L·exp（-B·t））皆屬於生長曲線，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。Ridenour模型也屬於生長曲線預測法，但它假定新技術的成長速度與熟悉該項技術的人數成正比，主要適用於新技術、新產品的擴散預測。

（2）相關分析法。利用一系列條件、參數、因果關係數據和其他信息，建立預測對象與影響因素的因果關係模型，預測技術的發展變化。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-滯後相關分析、技術進步與經驗積累的相關分析、技術信息與人員數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，通過系統的調查、徵詢專家的意見，分析和整理出預測結果。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據只能為縱向數據，在進行產品技術創新預測時，只能利用過去的產品技術性能這一個指標來預測它的隨時間的發展趨勢，並不涉及影響產品技術創新的科技、經濟、產業、市場、社會及政策等多方面因素。在現代商業經濟中，對於產品技術發展的預測不能簡單地歸結為產品過去技術性能指標按時間的進展來類推，而應系統綜合地考慮現代商業中其他因素對企業產品技術創新的深刻影響。相關分析法儘管可同時按橫向數據和縱向數據來進行預測，但由於它是利用過去的歷史數據中的某些影響產品技術創新的因素求出的具體的迴歸預測式，而所得到的迴歸預測模型往往只能考慮少數幾種主要影響因素，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驗，往往帶有主觀性，難以滿足企業對技術創新預測準確度的要求。以上這些技術創新預測技術和方法為企業技術創新工作的開展做出了很大的貢獻，為企業技術創新的預測提供了科學的方法論，但在新的經濟和市場環境下，技術創新預測的方法和技術應有新的豐富和發展，以克服自身的不足，更進一步適應時代發展的需要，為企業的技術創新工作的開展和企業的生存與發展提供先進的基礎理論和技術方法。

目前，在我國企業技術創新評估中，一般只考慮如下四個方面的因素：

（1）技術的先進性、可行性、連續性；

（2）經濟效果；

（3）社會效果；

（4）風險性。

在對此四方面內容逐個分析後，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、戰略方法及各種圖例法等，但技術創新的評估是一個非常複雜的系統，其中存在着廣泛的非線性、時變性和不確定性，同時，還涉及技術、經濟、管理、社會等諸多複雜因素，目前所使用的原理和方法，難以滿足企業對技術創新評估科學性的要求。關於技術創新評估的研究，在我國的歷史還不長，無論是指標體系還是評估方法，均處於研究之中，我們認為目前在企業技術創新評估方面應做的工作是建立一套符合我國實際情況的技術創新評估指標體系；建立一種適應於多因素、非線性和不確定性的綜合評估方法。

這種情況下，神經網絡技術就有其特有的優勢，以其並行分佈、自組織、自適應、自學習和容錯性等優良性能，可以較好地適應技術創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神經網絡作為基於多因素的技術創新預測和評估模型構建的基礎，BP神經網絡由輸入層、隱含層和輸出層構成，各層的神經元數目不同，由正向傳播和反向傳播組成，在進行產品技術創新預測和評估時，從輸入層輸入影響產品技術創新預測值和評估值的n個因素信息，經隱含層處理後傳入輸出層，其輸出值Y即為產品技術創新技術性能指標的預測值或產品技術創新的評估值。這種n個因素指標的設置，考慮了概括性和動態性，力求全面、客觀地反映影響產品技術創新發展的主要因素和導致產品個體差異的主要因素，儘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據進行融合，輸出一個經非線性變換後較為精確的預測值和評估值。

據文獻查閲，雖然在技術創新預測和評估的現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，但尚未發現將神經網絡應用於技術創新預測與評估方面的研究，在當前產品的市場壽命週期不斷縮短、要求企業不斷推出新產品的經濟條件下，以神經網絡為基礎來建立產品技術創新預測與評估模型，是對技術創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在：

（1）探索新的技術創新預測和評估技術，豐富和完善技術創新預測和評估方法體系；

（2）將神經網絡技術引入技術創新的預測和評估，有利於推動技術創新預測和評估方法的發展。

本項目研究的應用價值體現在：

（1）提供一種基於多因素的技術創新定量預測技術，有利於提高預測的正確性；

（2）提供一種基於BP神經網絡的綜合評估方法，有利於提高評估的科學性；

（3）為企業的技術創新預測和評估工作提供新的方法論和實用技術。

四、課題研究的主要內容

研究目標：

以BP神經網絡模型為基礎研究基於多因素的技術創新預測和評估模型，並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，結合企業的具體實際，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。

研究內容：

1、影響企業技術創新預測和評佑的相關指標體系確定及其量化和規範化。從企業的宏觀環境和微觀環境兩個方面入手，密切結合電子商務和知識經濟對企業技術創新的影響，系統綜合地分析影響產品技術創新的各相關因素，建立科學的企業技術創新預測和評估指標體系，並研究其量化和規範化的原則及方法。

2、影響技術創新預測和評估各相關指標的相對權重確定。影響技術創新發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、基於BP神經網絡的技術創新預測和評估模型研究。根據技術創新預測的特點，以BP神經網絡為基礎，構建基於多因素的技術創新預測和評估模型。

4、基於BP神經網絡的技術創新預測和評估模型計算方法設計。根據基於BP神經網絡的技術創新預測和評估模型的基本特點，設計其相應的計算方法。

5、基於BP神經網絡的技術創新預測和評估模型學習樣本設計。根據相關的歷史資料，構建基於BP神經網絡的技術創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、基於BP神經網絡的技術創新預測和評估技術的實證研究。以一般企業的技術創新預測與評估工作為背景，對基於BP神經網絡的技術創新預測和評估技術進行實證研究。

創新點：

1、建立一套基於電子商務和知識經濟的技術創新預測和評估指標體系。目前，在技術創新的預測和評估指標體系方面，一種是採用傳統的指標體系，另一種是採用國外先進國家的指標體系，如何結合我國實際當前經濟形勢，參考國外先進發達國家的研究工作，建立一套適合於我國企業技術創新預測和評估指標體系，此為本研究要做的首要工作，這是一項創新。

2、研究基於BP神經網絡的技術創新預測和評估模型及其計算方法。神經網絡技術具有並行分佈處理、自學習、自組織、自適應和容錯性等優良性能，能較好地處理基於多因素、非線性和不確定性預測和評估的現實問題，本項目首次將神經網絡技術引入企業的技術創新預測和評估，這也是一項創新。

五、課題研究的基本方法、技術路線的可行性論證

1、重視系統分析。以系統科學的思想為指導來分析影響企業技術創新發展和變化的宏觀因素和微觀因素，並研究影響因素間的內在聯繫，確定其相互之間的重要度，探討其量化和規範化的方法，將國外先進國家的研究成果與我國具體實際相結合，建立我國企業技術創新預測和評估的指標體系。

2、重視案例研究。從國內外技術創新預測與決策成功和失敗的案例中，發現問題、分析問題，歸納和總結出具有共性的東西，探索技術創新預測與宏觀因素與微觀因素之間的內在關係。

3、採用先簡單後複雜的研究方法。對基於BP神經網絡的技術創新預測和評估模型的研究，先從某一行業出發，定義模型的基本輸入因素，然後，逐步擴展，逐步增加模型的複雜度。

4、要理論和實踐相結合。將研究工作與具體企業的技術創新實際相結合，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新方面的研究工作，編寫出版了《現代市場營銷學》和《現代企業管理學》等有關著作，發表了“企業技術創新與營銷管理創新”、“企業技術創新與營銷組織創新”及“企業技術創新與營銷觀念創新”等與技術創新相關的學術研究論文，對企業技術創新的預測和評估有一定的理論基礎，也從事過企業產品技術創新方面的策劃和研究工作，具有一定的實踐經驗，與許多企業有密切的合作關係，同時，對神經網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：影響企業技術創新發展的指標體系研究及其量化和規範化。

20xx.11-20xx.01：基於BP神經網絡的技術創新預測和評估模型的構建。

20xx.01-20xx.03：基於BP神經網絡的技術創新預測和評估模型計算方法研究。

20xx.03-20xx.04：基於BP神經網絡的技術創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。

研究生開題報告 篇四

一、論文的研究內容

論文的研究內容包括兩個方面：一是研究新的高效的聚類算法；一是把已有的聚類算法或論文提出的新算法和入侵檢測技術相結合，從而提出一個好的入侵檢測模型。具體的研究內容包括以下幾個點：

第一、針對聚類算法的研究問題：

1、如何提高算法的可擴展性

許多聚類算法在小於200個數據對象的小數據集上是高效率的，但是無法處理一個大規模數據庫裏的海量對象。現有的聚類算法只有極少數適合處理大數據集，而且只能處理數值型數據對象，無法分析具有類屬性的數據對象。

2、如何處理離羣點

在實際應用中，估計數據集中的離羣點可能是非常困難的，很多算法通常丟棄增長緩慢的簇，這樣的簇趨向於代表離羣點。然而在某些應用中，用户可能對相對較小的簇比較感興趣，比如入侵檢測中，這些小的簇可能代表異常行為，那麼我們需要考慮在對算法影響更小的前提下，如何更好的處理這些離羣點。

3、研究適合具有類屬性數據的聚類算法的有效性

對聚類分析而言，有效性問題通常可以轉換為最佳類別數K的決策。而目前有關聚類算法的有效性分析，大都集中在對數值數據的聚類方式分析上。對於具有類屬性的數據聚類，還沒有行之有效的分析方法。

第二、針對聚類算法在IDS應用中的研究問題：

1、如何結合聚類技術和入侵檢測技術取得更好的效果

很多的聚類算法都已經和IDS應用環境結合起來了，很多研究者對前人提出的算法作出改進後，應用到IDS系統中去，或者提出一個全新的算法來適應IDS的要求。隨着聚類技術的不斷髮展，聚類技術在入侵檢測中的應用將是一個很有前景的工作。我們需要把更好的聚類技術成果應用到入侵檢測中。

2、利用聚類技術處理入侵檢測中的頻繁誤警

雖然入侵檢測是重要的安全措施，然而它常常觸發大量的誤警，使得安全管理員不堪重負，事實上，大量的誤警是重複發生並且頻繁發生的，可以利用聚類技術來尋找導致IDS產生大量誤警的本質原因。

二、學位論文研究依據

學位論文的選題依據和研究意義，以及國內外研究現狀和發展趨勢聚類分析研究已經有很長的歷史，其重要性及其與其他研究方向的交叉特性已經得到了研究者的充分肯定。對聚類算法的研究必將推動相關學科向前發展。另外，聚類技術已經活躍在廣泛的應用領域。作為與信息安全專業的交叉學科，近年來，聚類算法在入侵檢測方面也得到大量的應用。然而，聚類算法雖取得了長足的發展，但仍有一些未解決的問題。同時，聚類算法在某些應用領域還沒有充分的發揮作用，聚類技術和入侵檢測技術結合得還不夠完善。在這種背景下，我們認為，論文的選題是非常有意義的。

本論文研究的內容主要包括兩個方面：聚類算法的研究以及聚類算法在入侵檢測中的應用。下面從兩個方面闡述國內外這兩個方面的發展現狀和趨勢：

前人已經提出很多聚類算法，然而沒有任何一種聚類算法可以普遍適用於揭示各種多維數據集所呈現出來的多種多樣的結構，根據數據在聚類中的積聚規則以及應用這些規則的方法，可以將聚類算法分為以下幾種：

1、劃分聚類算法

劃分聚類算法需要預先指定聚類數目或聚類中心，通過反覆迭代運算，逐步降低目標函數的誤差值，當目標函數收斂時，得到最終的聚類結果，劃分聚類算法典型代表是k-means算法[1]和k-modoids算法。這些算法處理過程簡單，運行效率好，但是存在對聚類數目的依賴性和退化性。迄今為止，許多聚類任務都選擇這兩個經典算法，針對k-means及k-modoids的固有弱點，也出現了的不少改進版本。

2、層次聚類算法

又稱樹聚類算法，它使用數據的聯接規則，透過一種層次的架構方式，反覆將數據進行分裂和聚合，以形成一個層次序列的聚類問題解。由於層次聚類算法的計算複雜性比較高，所以適合於小型數據集的聚類。20xx年，Gelbard等人有提出一種新的層次聚合算法，稱為正二進制方法。該方法把待分類數據以正的二進制形式存儲在二維矩陣中，他們認為，將原始數據轉換成正二進制會改善聚類結果的正確率和聚類的魯棒性，對於層次聚類算法尤其如此。Kumar等人[9]面向連續數據提出一種新的基於不可分辨粗聚合的層次聚類算法，既考慮了項的出現次序又考慮了集合內容，該算法能有效挖掘連續數據，並刻畫類簇的主要特性。

3、基於密度-網格的聚類算法

與傳統的聚類方法不同：基於密度的聚類算法，通過數據密度來發現任意形狀的類簇；基於網格的聚類算法，使用一個網格結構，圍繞模式組織由矩形塊劃分的值空間，基於塊的分佈信息實現模式聚類，基於網格的聚類算法常常與其他方法相結合，特別是與基於密度的聚類方法相結合。基於網格和密度的聚類方法在以空間信息處理為代表的眾多領域有着廣泛的應用。特別是伴隨着近來處理大規模數據集、可伸縮的聚類方法的開發，它在空間數據挖掘研究子域日趨活躍。