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国家开放大学计算机科学与技术专业毕业设计(论文)要求-2025春修订(1

一、毕业设计（论文）选题要求

(1)毕业设计（论文）选题应紧密结合当前计算机科学与技术领域的前沿技术和实际应用需求。选题应具有创新性、实用性和可行性，鼓励学生结合自身兴趣和研究基础，选择具有挑战性的课题。例如，近年来人工智能、大数据、云计算等领域的发展迅速，相关课题如深度学习在图像识别中的应用、大数据分析在商业决策中的价值、云计算平台的安全性问题等，都是值得探索的方向。据统计，2019年我国人工智能市场规模达到770亿元，预计到2025年将突破5000亿元，这一趋势表明，选择相关课题具有广阔的市场前景。

(2)选题应注重理论与实践相结合。学生应充分了解所学专业的基本理论、基本知识和基本技能，在此基础上，结合实际工程项目或实际问题进行深入研究。例如，在计算机网络安全领域，可以针对当前网络攻击手段的演变趋势，研究新型网络安全防护技术；在软件开发领域，可以针对现有软件系统的性能瓶颈，设计并实现优化方案。以我国某知名互联网企业为例，其通过引入敏捷开发模式，实现了产品快速迭代和高质量交付，这一成功案例为计算机科学与技术专业的学生提供了宝贵的实践参考。

(3)选题应考虑学生的个人兴趣和特长。学生在选择毕业设计（论文）课题时，应充分考虑自己的兴趣所在和特长领域，以便在研究过程中保持较高的热情和动力。同时，教师应指导学生结合自身情况，选择适合的课题。例如，对于擅长数学建模的学生，可以选择优化算法、机器学习等课题；对于擅长编程的学生，可以选择软件设计、系统架构等课题。根据我国某高校的调查数据显示，学生在选择毕业设计（论文）课题时，兴趣和特长因素占到了选题因素的60%以上，这说明关注学生的个人兴趣和特长对于提高毕业设计（论文）的质量具有重要意义。

二、毕业设计（论文）内容要求

(1)毕业设计（论文）内容应包括引言、文献综述、研究方法、实验设计、结果与分析、结论与讨论等部分。引言部分需明确研究背景、目的和意义，文献综述要全面回顾相关领域的研究成果，研究方法应详细描述所采用的技术路线和理论依据。例如，在研究基于深度学习的图像识别系统时，引言部分应阐述图像识别技术的应用背景和发展趋势，文献综述部分应总结现有图像识别方法的优缺点，研究方法部分应说明所采用的卷积神经网络（CNN）模型。

(2)实验设计部分应详细描述实验环境、实验数据、实验步骤和实验评估方法。实验数据应具有代表性，实验步骤应清晰、合理，实验评估方法应科学、客观。例如，在评估某个新开发的算法时，实验数据可以选择公开的图像识别数据集，实验步骤应包括模型训练、参数调优和模型测试，评估方法可以采用准确率、召回率和F1分数等指标。

(3)结果与分析部分应展示实验结果，并对其进行深入分析。分析应包括对实验结果的解释、讨论实验中遇到的问题和解决方案、与其他研究结果的比较等。例如，在分析某个机器学习算法的性能时，可以展示算法在不同数据集上的准确率，讨论算法的优缺点，并将其与现有算法进行比较，指出该算法在特定场景下的优势和不足。结论与讨论部分应总结研究成果，提出可能的改进方向和未来工作展望。

三、毕业设计（论文）撰写规范

(1)毕业设计（论文）的撰写应遵循学术规范，保证内容的原创性和真实性。在引用他人研究成果时，必须注明出处，严格遵守参考文献的引用格式。例如，引用文献时应使用统一的引用格式，如APA、MLA或Chicago等，确保每一条参考文献的格式准确无误。

(2)论文结构应完整，逻辑清晰。标题应简洁明了，能够准确反映论文内容。正文部分应包括摘要、关键词、引言、文献综述、研究方法、实验结果与分析、结论与讨论等章节。各章节之间应过渡自然，确保论文整体结构的连贯性。例如，摘要部分应简要概述论文的研究目的、方法、结果和结论，关键词应准确反映论文主题。

(3)论文语言表达应规范、准确、简洁。避免使用口语化、模糊不清的词汇，确保专业术语的准确性。同时，注意论文的格式规范，包括字体、字号、行距、页边距等。例如，正文应使用宋体小四号字，行距设置为1.5倍行距，页边距设置为上下左右各2.5厘米。此外，图表、公式等应规范标注，确保论文的整体质量。