湖北科技学院《应用写作》2022-2023学年第一学期期末试卷

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2022-2023学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共15个小题，每小题2分，共30分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、对于学术论文中的文献综述，以下哪种做法更能展示对该领域的深入理解？（）A.罗列大量文献，不做分析B.对相关文献进行系统的分析和评价C.只引用知名学者的文献D.忽略与自己观点不符的文献2、在学术写作中，如何应对研究中的伦理问题？以下哪种方式是不正确的？（）A.遵循学术研究的伦理规范B.忽视伦理问题，只关注研究成果C.获得相关的伦理审批和许可D.保护研究参与者的隐私和权益3、学术论文的标题应简洁准确地反映研究内容。以下哪个标题更能准确传达论文的核心要点？（）A.过于宽泛，缺乏针对性B.过于新颖奇特，与内容不符C.具体明确，突出研究重点D.标题晦涩难懂，让人摸不着头脑4、在学术写作中，引用他人观点时应遵循一定的规范。以下哪种引用方式更符合学术道德和规范？（）A.直接复制粘贴他人原话，未加任何标注B.对他人观点进行改写，未注明出处C.准确引用并注明出处D.随意编造引用内容5、对于学术论文的引言部分，以下哪种方式更能有效地吸引读者的注意力并引出研究主题？（）A.讲述一个与研究主题相关的生动故事B.提出一个引人深思的问题C.概述研究领域的重要进展和不足D.列举一系列令人震惊的数据6、在学术写作中，参考文献的罗列应遵循一定格式。以下哪种参考文献的罗列方式是正确的？（）A.随意编排，格式混乱B.部分文献未按照规定格式书写C.严格按照所在学科的通用格式整理D.遗漏重要参考文献7、在学术写作的引言部分，以下哪种方法更能有效地引出研究问题和研究意义：（）A.综述前人研究B.讲述个人经历C.描述社会现象D.引用权威观点8、在学术写作中，如何选择合适的研究方法？以下哪种考虑因素是不正确的？（）A.研究问题的性质和特点B.个人对研究方法的熟悉程度C.研究方法的复杂程度和难度D.研究方法是否具有创新性和前沿性9、学术写作中，段落的组织应具有清晰的结构。以下哪种段落结构更有助于读者理解和把握文章内容？（）A.段落冗长，没有明确的主题句B.段落之间缺乏过渡，衔接生硬C.主题句明确，内容层次分明D.内容混乱，逻辑不清10、在学术写作中，如何使论文的结构更清晰？以下哪种方法是不恰当的？（）A.使用明确的标题和小标题B.按照一定的逻辑顺序组织内容C.频繁变换论述的主题和角度D.开头提出论文的框架和主要内容11、在学术写作中，如何提升论文的创新性？以下哪种方式是不太可行的？（）A.采用新的研究方法或视角B.重复前人已有的研究成果C.提出新的理论或观点D.发现和解决前人研究未涉及的问题12、当描述学术研究中的样本选择时，以下哪种方式更能保证样本的代表性？（）A.随机抽样B.主观挑选C.只选择方便获取的样本D.不说明样本选择的方法13、对于一篇学术论文的标题，以下哪个特点更能吸引读者的注意力并准确传达研究核心：（）A.简洁明了B.富有创意C.包含关键词D.提出问题14、学术论文中的讨论部分应深入分析研究结果。以下哪种讨论方式更有深度？（）A.简单描述结果，没有深入分析B.与前人研究对比，分析异同和原因C.只强调自己的研究成果，不提及他人D.主观猜测，没有依据地解释结果15、在学术写作中，如何避免陈词滥调的表达？以下哪种方法是不正确的？（）A.寻求新颖独特的表达方式B.不断重复常见的表述C.阅读优秀的学术作品，学习新的语言运用D.结合具体语境，创造个性化的表达二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述学术写作中如何进行数据分析和结果呈现？2、（本题5分）论述在学术论文中如何通过写作体现研究的伦理考量和社会责任。3、（本题5分）分析在学术写作中如何根据目标期刊或读者群体的特点调整文章的内容和风格。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）对于历史研究类的学术论文，如何在写作中处理史料的引用和解读，以构建有说服力的历史叙述和分析？2、（本题5分）学术写作中的结论部分如何与引言部分相呼应，形成一个完整的研究闭环，展现研究的系统性和连贯性？3、（本题5分）论述如何在学术写作中运用因子分析方法，提取公共因子，简化数据结构，揭示变量之间的内在关系。4、（本题5分）论述如何在学术写作中处理研究中的文化差异和多样性问题，尊重不同文化背景，得出客观结论。5、（本题5分）在撰写学术书评时，如何对所评论的书籍进行全面、客观的评价，同时提出自己的见解和思考？四、分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）解析一篇关于体育学中全民健身的学术论文，研究其重要性、实施策略、面临问题以及对社会健康的影响。2、（本题10分）一篇计算机科学专业的论文探讨了机器学习在图像识别中的应用，但其在算法性能的评估指标选择上不够合理。