СПОСОБЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ЭМПИРИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
Основным назначением обработки полученных в эмпирическом исследовании данных является обнаружение фактов, закономерностей и связей, а также механизмов изучаемых в курсовой работе явлений (предмета исследования). Если до начала исследования искомые факты, закономерности и механизмы были сформулированы в виде гипотезы (основной, дополнительных, контр-гипотезы), то обработка данных должна быть направлена на проверку этих предположений. Основными способами обработки данных являются их упорядочивание, обобщение (качественная и количественная обработка), статистическая проверка и интерпретация.
Первичная обработка данных начинается с их упорядочивания. В большинстве случаев обработку целесообразно начать с составления на основе исходных протоколов так называемых сводных таблиц полученных данных. Обычно в подобных таблицах данные конкретного испытуемого вносятся по строкам. Имеет смысл сгруппировать испытуемых по экспериментальным подгруппам, а внутри этих подгрупп полезно упорядочить испытуемых по полу, возрасту или другому, важному параметру и другим значимым для исследования параметрам, которые будут сравниваться между собой. В этом случае строки, относящиеся к испытуемым одной подгруппы, будут следовать одна за другой. В вертикальных графах таблицы (столбцах) обычно фиксируют различные показатели изучаемого явления. Это могут быть конкретные виды ожидаемых и обнаруженных реакций испытуемого, последовательные этапы или серии эксперимента, типы предъявленных заданий, номера и содержание вопросов анкеты или беседы и т.д. Грамотное определение граф сводной таблицы позволяет правильно расчленить полученные данные, особенно если это качественные данные, получаемые в ходе наблюдения, беседы, а также при анализе монологических высказываний или сочинений испытуемых. В ячейке на пересечении вертикальных столбцов и горизонтальных строк может быть помещена любая значимая информация, полученная от конкретного испытуемого в ходе исследования. Это может быть как формальная числовая информация (количественные данные), так и содержательная (качественные данные).
| Примером количественных данных являются латентное время ответа на вопрос в секундах, количество элементов в созданной ребенком постройке, количество прилагательных, использованных испытуемым в высказывании, количество придуманных образов при восприятии чернильного пятна, приблизительное минимальное расстояние между испытуемыми в ходе совместной деятельности в виде определенного диапазона расстояния (до 0,5 м; от 0,5 до 1 м, свыше 1 м), выбранный испытуемым вариант ответа из пяти предложенных, время решения второй задачи в пятой серии. Качественные данные могут быть представлены высказываниями испытуемого в виде прямой речи, окончаниями незавершенных предложений, описанием поведения на конкретном этапе эксперимента (например, после того, как испытуемому была дана подсказка к задаче) и т.д. В ячейке также может содержаться какая-либо пометка, фиксирующая наличие или отсутствие какого-либо факта в поведении, в действиях или высказываниях испытуемого. Например, при использовании рисуночного теста «Дерево» можно в качестве параметра (заголовка столбца) рассматривать наличие/отсутствие листьев на ветках в рисунке. Тогда в соответствующей ячейке может быть помещен знак «+» или «–». Для сокращения записей и для облегчения последующей вторичной обработки можно использовать различные условные обозначения, а также цветовое выделение важных элементов информации. |
В сводной таблице необходимо предусмотреть итоговые строки как для всей выборки (в нижней части таблицы), так и для отдельных подвыборок (выделенных подгрупп испытуемых) в соответствующих местах таблицы. В ячейках итоговых строк фиксируются суммы и средние значения численных показателей. Для качественных показателей подсчитываются частоты встречаемости интересующих индикаторов поведения, речи и т.п. (общее количество случаев появления события) и частности (относительные частоты к количеству испытуемых или к количеству испытаний). Эти простейшие способы количественной обработки завершают создание сводной таблицы. Таблице необходимо дать название.
Примечание. 1) Поскольку сводные таблицы фиксируют всех испытуемых и все значимые индикаторы поведения, то их размер может быть достаточно большим. Иногда целесообразно составить сводные таблицы отдельно для каждой подгруппы испытуемых. 2) После создания сводной таблицы необходимо проверить внесенные данные для выявления различных ошибок. В некоторых случаях возникает необходимость «отбраковки» данных некоторых испытуемых. Это могут быть данные, полученные с нарушением процедуры, при неточном измерении, при несоблюдении испытуемым инструкции или при попытке испытуемого преднамеренно изменить цель или процедуру, о чем можно судить по поведению испытуемого или по его прямым и косвенным высказываниям. Зачастую возникает необходимость количественного уравнивания подгрупп для того, чтобы можно было применить некоторые статистические критерии. В этом случае прибегают к случайному исключению данных некоторых испытуемых. При возникновении так называемых «подозрительных» значений, величина которых существенно отличается от основных данных, может потребоваться специальная статистическая процедура для оценки правомерности включения этих значений в общий массив данных (подробнее см. Куликов Л.В. Психологическое исследование: методические рекомендации по проведению. – СПб: Изд-во «Речь», 2001. – 184 с.).
Вторичная обработка данных. На этом этапе необходимо составить таблицы, в которой будут представлены данные не по отдельным испытуемым, а для целых групп (подгрупп) и даже всей выборки. Это позволит сделать шаг к обобщению и более целостному представлению информации.
На основании одной и той же сводной таблицы на этапе вторичной обработки могут быть созданы самые разные обобщающие таблицы, в которых исходная информация может быть представлена под разным углом зрения. Ракурс представления результатов в этих таблицах определяется конкретными задачами исследования. Другими словами, данные должны быть обобщены и показаны так, чтобы они позволяли ответить на поставленные в задачах вопросы.
| Например, при изучении воображения у дошкольников могли быть поставлены задачи изучения возрастных (1), гендерных (2) различий в развитии воображения, а также задача изучения условий, стимулирующих процесс воображения (3). С помощью черно-белых и цветных чернильных пятен было проведено исследование воображения старших дошкольников. Одним из значимых показателей было выбрано количество образов, продуцируемых каждым ребенком при восприятии каждого конкретного чернильного пятна (отражено в сводной таблице). В обобщающих таблицах могут быть даны средние значения количества продуцируемых образов отдельно для групп четырехлетних и пятилетних детей (задача 1), отдельно для мальчиков и девочек (задача 2) или же отдельно для черно-белых и цветных стимулов (задача 3). |
В таблицах чаще всего отражают такие обобщающие данные как средние (а иногда и максимальные и/или минимальные) значения какого-либо параметра, абсолютные и относительные частоты (частости), процентные доли и т.п. В некоторых случаях в этих же таблицах указывают и статистическую значимость соответствующих данных.
Для большей наглядности результаты могут быть представлены не только в таблицах, но и в виде графиков и диаграмм. Каждая таблица, диаграмма, график должны иметь название. В нем указывают значимый показатель и параметры, в связи с которыми этот показатель изменяется. Например, «Изменение среднего количества продуцированных образов в зависимости от возраста испытуемых». При подготовке текста курсовой работы следует подыскать наилучшие способы представления данных, варьируя конкретную форму таблицы, способы обозначения и выделения столбцов, строк, значимых ячеек таблицы; выбрать наиболее показательные типы и виды диаграмм (удобным средством здесь может быть компьютерная программа Microsoft Excel, позволяющая быстро создать и просмотреть разные виды диаграмм применительно к полученным данным с тем, чтобы оценить их наглядность).
Статистическая обработка данных. Главным результатом обработки и анализа полученных данных служат выводы относительно отдельных задач исследования и цели в целом. Для того чтобы эти выводы были более обоснованными, в современной психологии широко используют методы статистической обработки. Первым этапом при статистической обработке результатов должно стать определение содержания предположения о характере отношений между теми или иными данными. Это может быть предположение о различии (или сходстве) показателей у испытуемых, относящихся к различным экспериментальным группам и подгруппам. Это могут быть предположения о существенности произошедших в результате некоторого экспериментального воздействия изменений с каждым отдельным испытуемым или со всей выборкой в целом. В некоторых случаях гипотеза предполагает обнаружение различий в разбросе данных. Также может возникнуть необходимость установить согласованность изменений двух и более показателей или обнаружить корреляцию того или иного типа между различными показателями. Помимо определения сущности статистических отношений между изучаемыми показателями важно также установить тип измеренных данных (качественные, порядковые и т.п.). На основании характера предполагаемой статистической связи и типа данных выбираются конкретные статистические критерии. Результаты расчетов статистических критериев и их сопоставление с критическими (пограничными) значениями позволяет определить степень значимости установленных зависимостей.
Более подробно о вариантах статистической обработки см. в кн.: Сидоренко Е. В. Методы математической обработки в психологии. – СПб.: Изд-во «Речь», 2001; Ермолаев О. Ю. Математическая статистика для психологов. – М.: Флинта, 2003.
Источник
Методы анализа эмпирических данных
В процессе описания методических приёмов, которые используются для получения информации о социальных явлениях, упоминались и методы обработки эмпирического материала. Настало время рассмотреть ближе те приёмы анализа эмпирических данных, которые используются в социальных науках.
Отметим сразу, что разнообразие конкретных методик наблюдается не только на уровне сбора первичной информации, но и на уровне их обработки. Это объясняется и характером первичной информации, получаемой по разным каналам, и задачами каждого конкретного исследования.
Анализ эмпирических данных заключается в интеграции всей собранной информации и в приведении её к виду, удобному для интерпретации.
Считается, что в хорошо продуманном исследовании методы анализа данных должны быть выбраны уже на этапе его планирования. Это верно, поскольку предполагается, что на заключительном этапе исследования будут даны ответы на исходно поставленные вопросы. Однако по ходу эмпирического исследования могут возникнуть ситуации, требующие изменения тактики сбора данных и приёмов организации материала. Пример: пилотажные (ориентировочные) исследования.
Различают два больших класса методов анализа социальной информации, в соответствии с той формой, в которой эта информация представлена.
Количественные методы– это методы, нацеленные на выявление количественных признаков социальных процессов. Они носят математический характер и представляют собой приёмы обработки цифровой информации. Многие из этих методов заимствованы из точных наук, но некоторые специально разработаны социологами и психологами с целью измерения социальных явлений.
Качественные методы ориентированы на анализ информации, представленной главным образом в словеснойформе, и являются методами словесного описания и объяснения. Они направлены на репрезентативный охват и анализ количественного распределения характерных признаков в определяемых социальных явлениях. Иначе: качественный анализ – это метод интерпретации эмпирических данных, отдельных фактов и событий, а также статистики, состоящий в словесном описании причин, характера протекания, установления зависимостей и последствий. Это анализ смысловой и описательный (содержательно-смысловой).
Методы количественного анализа принято разделять на методы статистического описания и методы статистического вывода. Методы статистического описания направлены на получение количественной характеристики данных, полученных в конкретном исследовании. Статистическое описание и качественный анализ имеют определённое сходство: и в том, и в другом случае исследователь стремится к сжатому и наглядному представлению эмпирического материала. Математический язык оказывается эффективным средством достижения подобной цели. Методы статистического вывода позволяют корректно распространять результаты, полученные в конкретном исследовании, на всё явление как таковое, делать заключение общего характера. С помощью методов статистического вывода осуществляется переход от изучения локальных явлений к познанию универсальных закономерностей, а тем самым и к научному прогнозированию.
Принципиальноеразличие между качественными и количественными методами состоит в особом эмпирическом угле зрения при рассмотрении социальной действительности: количественные методы нацелены на общие (повторяющиеся) признаки, качественные методы ориентированы на определённые различия. В отличие от качественных методов количественные методы не учитывают единичное и особенное в предмете исследования и ситуации. Поэтому целеполагание при тех и других методах различно: в случае качественных методов анализа – это раскрытие связей; измерение различных выражений уже известных черт – в случае количественных методов анализа.
Первоначально социальные науки пользовались исключительно методом словесного описания и объяснения. Проникновение в них количественных методов анализа знаменовало принципиальный сдвиг в понимании задач и возможностей этих дисциплин. Так, к середине XX в. в науках о человеке на Западе возобладала позитивистская модель, которая стала претендовать на роль основной модели социальных исследований. Возникла тенденция рассматривать качественные методы анализа данных как не вполне научные, сводить задачу анализа эмпирического материала почти целиком к использованию математической статистики. На рубеже 70-х и 80-х гг. маятник качнулся в обратную сторону. Вдумчивые исследователи стали критиковать чрезмерное увлечение количественными (статистическими) методами, указывая, что это приводит к формализму, внешнему наукообразию и односторонности в изучении сложных социальных явлений. Утвердился более реалистический подход, утверждающий принцип сочетания качественных и количественных методов анализа. Существовавшая достаточно долгое время среди зарубежных социальных работников дискуссия о преимуществах и недостатках количественных и качественных методов исследований в настоящее время завершилась почти всеобщим признанием необходимости обеих ориентаций.
Существует известная внутренняя логика перехода от одного типа анализа к другому. Подобно тому, как описание готовит почву для объяснения, качественный анализ является предварительным условием для применения количественных методов. Он направлен на выявление внутренней структуры эмпирических данных, т. е. на уточнение тех понятий (категорий), которые используются для описания изучаемой сферы. Иначе говоря, на стадии качественного анализа в чисто словесной форме происходит окончательное определение параметров, необходимых для исчерпывающего описания. Когда чёткие описательные категории определены, легко перейти к простейшей измерительной процедуре – подсчёту. Например, если мы выделяем группу людей, нуждающихся в определённой помощи, то можно подсчитать количество нуждающихся в определённом микрорайоне. Или, если мы полагаем, что женщине сложнее, чем мужчине, найти работу, естественно будет обратиться для подтверждения к статистике безработицы.
Итак, качественный анализ создаёт предпосылку для количественного анализа. Однако существуют методы сбора информации, которые предназначены для получения количественных данных (анкеты, тесты). В этом случае исследователь сразу получает цифровые данные, которые можно подвергнуть математической обработке, но «на выходе» предполагается качественная (словесная) интерпретация результатов. При работе с количественными данными происходит как бы двойной «перевод»: с обыденного языка – на язык математических символов, а затем – с математического языка на язык слов.
Вопросы и задания к теме
1. Составьте перечень:
а) основных теоретических методов исследования;
б) методов сбора первичной информации (эмпирических методов исследования);
в) методов обработки эмпирического материала.
Для выполнения задания используйте информацию, содержащуюся в тексте параграфа, а также в «Словаре по научно-исследовательской работе» (включён в структуру данного пособия).
2. Какими методами работы с научными текстами вы уже владеете?
3. Какие методы сбора первичной информации вы использовали в ходе учебной практики для выполнения индивидуального задания?
4. Какие методы анализа полученных эмпирических данных вы применяете?
5. В чём специфика эмпирических методов исследования в социальной работе?
Тема 5 ФОРМЫ И СТРУКТУРА ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ РАБОТ. ТРЕБОВАНИЯ К ОФОРМЛЕНИЮ
Формы научного произведения
Научная деятельность, как и любая творческая деятельность, – процесс, с трудом поддающийся формализации. Однако для обретения научной ценности и общественной значимости результаты научной деятельности должны быть определённым образом изложены.
Результаты научного исследования могут быть представлены в различной форме. Форма научного произведения зависит от содержанияполученных материалов и их целевой направленности. В определённой степени форма научного произведения зависит от стиля научного изложения, обусловленного особенностями мышления автора. Различают следующие функциональные стили научного изложения: собственно научный, научно-информативный, научно-справочный, учебно-научный и научно-популярный.
Определённому функциональному стилю научного изложения соответствуют определённые жанры научного произведения.
Так, собственно научному стилю соответствуют такие жанры, как монография, статья, доклад, курсовая работа, дипломная работа, диссертационная работа.
Научно-информативный стиль изложения предполагает иные формы (жанры) научных произведений – это: реферат, аннотация, конспект, тезисы, патентное описание.
Научно-справочный стиль изложения получает своё воплощение в форме словаря, справочника, каталога.
Учебно-научному стилю изложения соответствуют следующие жанры: учебник, методическое пособие, лекция, словарь и др.
Очерк, статья, лекция – формы произведений научно-популярного жанра.
Текст научной работы отличают:
– формально-логический способ изложения. Текст научной работы состоит главным образом из суждений, целью которых является доказательство истин, выявленных в результате исследования;
– смысловая законченность, целостность и связность. Средством связывания текста являются вводные слова и предложения; речевые клише, используемые в качестве средства связи в научном тексте; определения оценочного характера, сочетающиеся с основными научными понятиями;
– целенаправленность и прагматическая установка;
– терминологичность. Научный термин выражает сущность явления, его использование в тексте работы позволяет в краткой и экономичной форме давать развёрнутые характеристики и определения научных фактов, понятий, процессов и явлений.
Стилистическими особенностями письменной научной речи являются: объективность изложения, выражением которой становятся вводные слова и словосочетания, указывающие на степень достоверности сообщения, авторство – в случае цитирования высказываний или ссылки на мнение; сугубо деловой и конкретный характер описаний, что исключает эмоциональность, изобразительность, индивидуальные особенности слога; безличный монолог (изложение ведётся от третьего лица) автора исследования [23, с. 5–7].
Остановимся кратко на характеристике некоторых форм научного произведения: доклада на научную тему, тезисов доклада, научного отчёта, научной статьи, брошюры, монографии, диссертации, автореферата и др. Особый статус имеет такой жанр, как эссе. С него и начнём знакомство с характерными особенностями различных форм научных произведений.
Эссе(от фр. Essai – попытка) –это небольшое произведение научного или критического характера, посвящённое какому-либо актуальному вопросу. Содержание и структура эссе определяются автором, который, излагая свой взгляд на рассматриваемую проблему, стремится убедить читателя принять (разделить с ним) его позицию. Произведение в жанре эссе – результат анализа (размышления, рефлексии) автора по определённой теме, представляющей научный интерес. Таким образом, объект эссе – это научный объект. Тематика эссе может иметь междисциплинарный характер. Отсюда уникальность, оригинальность трактовки предмета эссе. Именно тематика эссе сближает его с другими жанрами (формами) научной литературы. Однако эссе имеет свободную структуру (в том смысле, что автор сам определяет её) и категориями лица, времени, места и т. д. Эссе балансирует между научностью (по тематике и аналитичности), публицистичностью (по стилю) и художественностью (по структурным особенностям).
Научный доклад– этопубличное сообщение, развёрнутое изложение какой-либо темы, чаще всего рассчитанное на специалистов в данной области.
Как правило, научный доклад состоит из следующих частей:
1) краткого введения в виде вводных замечаний и практического значения рассматриваемой темы;
2) основной части, раскрывающей сущность темы и главные её научные положения;
3) выводов и предложений.
В связи с тем, что на изложение доклада или научного сообщения обычно отводят ограниченное время (10, 15, 20, 30 мин.), отдельные части его содержания должны быть хорошо проработаны и соизмеримы.
Тезисы доклада – это положения, кратко излагающие какую-либо идею или основные мысли доклада. Их предоставляют для предварительного ознакомления с основными положениями доклада и для опубликования. Как правило, тезисы излагают в 5–7 пунктах на 1,5–2 страницах машинописного текста.
Научный отчёт– это сообщение, доклад о действиях, проведённых исследователем. Обычно он содержит:
1) краткое изложение плана и программы пройденных этапов научной работы;
2) детальную характеристику применявшихся методов исследования;
3) сущность новых научных результатов;
4) заключение, в котором подводятся итоги исследования и отмечаются вопросы, оставшиеся нерешёнными;
5) выводы и предложения.
К научному отчёту в качестве приложения даются материалы, служащие научной аргументацией отчёта (таблицы и пр.). Главное назначение научного отчёта – исчерпывающе осветить выполненную работу после её завершения или за определённый период времени.
Структурными элементами отчёта о научно-исследовательской работе являются:
1. Титульный лист.[1]
2. Список исполнителей.
3. Реферат(краткое содержание с основными выводами, не более одного печатного листа).
5. Перечень сокращений, условных обозначений, символов, единиц и терминов, используемых в отчёте.
7. Основная часть.
9. Список использованной литературы и других источников.
10. Приложения с графиками, схемами и др.
Научные отчеты по результатам прикладного социологического исследования с учётом степени их аналитичности можно разделить на следующие жанры [9, с. 208]:
– информацию, кратко излагающую результаты исследования (краткое изложение проблемы; перечисление целей и задач исследования; описание социально-демографических характеристик выборочной совокупности; результаты исследования, обычно в процентах);
– информационную записку (это информация с добавлением некоторых комментариев к результатам, группировок и внутригрупповых сопоставлений);
– аналитическую записку (добавляются причины обращения к исследованию; обоснование методов, цели и задач, объекта и предмета, репрезентативности выборки; характеристика проблемы; детальный анализ собранной информации; выявление особенностей функционирования изучаемого предмета; обоснование путей решения проблем);
– отчёт(характеристика дана выше).
Содержание отчёта имеет смысл делить на две части: 1) «проблемы и результаты»; 2) «выводы (и предложения – в прикладном исследовании)».
Изложение проблем и результатов целесообразно строить в соответствии с поставленными задачами; ошибка – описывать решаемые в исследовании теоретические проблемы в соответствии с логикой сбора данных или логикой и драматургией построения вопросников. Однако связность текста отчёта обеспечивается не только последовательным переходом от задачи к задаче, но и внутренней логикой изложения, которая задаётся подробным оглавлением.
Отчёт по результатам прикладного исследования имеет ряд особенностей (как и само прикладное исследование): значительное количество цифр, таблиц и перечней и др., что требует тщательности в редактировании текста отчёта. Кроме того, отчёт о прикладном исследовании, обращённый к заказчику исследования, отличается от научного отчёта, ориентированного на читателя, «знающего, в чём дело», т. е. коллегу, обладающего общими с автором представлениями о возможностях и границах применения результатов исследования. Поэтому, собственно, научные отчёты отражают научные аспекты исследования. Отчёт заказчику отличается и тоном, и стилем (языком), и характером, так как заказчик чаще не принадлежит к научной среде и ждёт практических советов. Более подробно о научном отчёте: [9, с. 207–217].
Итоговые документы по результатам анализа данных могут быть представлены не только в форме отчёта, но и в иных формах. Это могут быть научные публикации и публикации в средствах массовой информации.В этом случае предполагается, что научный отчёт предназначается заказчику, научная статья – специалистам, а публикация в прессе – широкой публике.
Научная статья– научное сообщение небольшого объёма (около 8–10 страниц печатного текста с минимальным количеством графического материала), публикуемое в журнале или сборнике трудов, в котором излагаются материалы о состоянии научно-исследовательской работы. Эта форма научного произведения и представления результатов исследования позволяет вовлечь огромный массив эмпирических данных в научный оборот, имеет большое значение для развития теории и практики социальной работы, методики социологических исследований. (О статье как научном произведении и работе над ней более подробно – тема 13 данного пособия.)
Монография(от греч. monos – один, единственный + qrafo – пишу) – научный труд, в котором подробно и всесторонне исследуется и освещается одна проблема, тема или вопрос.
Брошюра– печатное издание небольшого объёма, обычно издаваемое без переплёта.
Диссертация(от лат. dissertation – рассуждение, исследование) – специальная форма научного исследования, которая подготовлена соискателем (диссертантом) для публичной защиты на заседании специализированного Совета определённого высшего учебного заведения или научно-исследовательского учреждения и получения учёной степени.
Диссертация является квалификационной научной работой в определённой области науки, которая имеет внутреннее единство, содержит совокупность научных результатов, научных положений, выдвигаемых диссертантом для публичной защиты, а также она свидетельствует о личном вкладе диссертанта в науку и его качествах как учёного.
Так, диссертация на соискание учёной степени кандидата наук должна быть научной квалификационной работой, в которой содержится решение задачи, имеющей существенное значение для соответствующей отрасли знаний, либо изложены научно обоснованные разработки, обеспечивающие решение важных прикладных задач.
Диссертация на соискание учёной степени доктора наук представляет собой научно-квалификационную работу, в которой на основании выполненных автором исследований разработаны теоретические положения, совокупность которых можно квалифицировать как новое крупное достижение в развитии соответствующего научного направления.
Параллельно с завершением диссертационной работы соискатель должен написать автореферат.
Автореферат – содержит краткое изложение автором своего научного произведения. В нём даётся обоснование структуры диссертационной работы, излагаются основные идеи и выводы диссертации, показывается вклад автора в проведённое исследование, а также степень новизны и практическая значимость результатов исследования.
Для студента в качестве автореферата выступает предельно сжатое изложение текста курсовой или дипломной работы, представленной к защите (текст выступления на защите курсовой или дипломной работы). В нём студент проводит самоанализ своей работы: кратко излагает стратегию и тактику исследования (научный аппарат), пути решения поставленной проблемы и полученный результат.
Дипломная работа – это выпускнаяисследовательского характера работа. Дипломная работа – это профессиональная проверка, тогда как диссертация – проверка академическая. Диссертация должна быть оригинальна; в диссертации кандидат доказывает, что как учёный он может поспособствовать развитию науки, которой намерен заниматься. Диссертация является оригинальной работой, т. е. в ней следует «открыть» что-то своё, чего другие учёные не говорили. Дипломы лучших студентов, бывает, не уступают диссертациям. В последствии (при наличии желания и способностей его автора) такие работы переходят в более обширное исследование, т. е. в диссертацию. Однако чаще всего дипломная работа представляет собой форму учебного исследования.
Источник
