В прошлом посте мы с вами разобрались, как отличить годные качественные академически-признаваемые источники от всех остальных.
Настало время ответить на второй вопрос: что написать во Введение к работе? Совсем короткий ответ можете прочитать в одноименной записи блога Владимира Томберга (читать обязательно!), я же позволю себе остановиться на этой теме несколько более подробно.
Сначала разберёмся, почему так важно написать хорошее введение? Это важно сделать потому, что абсолютно все члены оценочной комиссии (и большинство любых читателей вашей работы вообще, будь она выложена в интернет) внимательно прочитают именно введение и по его качеству сделают свои выводы о содержании и качестве всей работы.
Вы можете возразить: неужели в комиссии может быть человек, который не читал “от корки до корки” мою курсовую или дипломную работу? Разумеется, может. В худшем случае в комиссии (в любой – не только Майнора) из трёх человек может оказаться только один, кто полдностью ознакомился с работой. Это суровая правда всего академического процесса оценивания научных работ. Когда комиссия из трёх человек принимает защиту 20 студентов, совершенно нереально, чтобы все они изучили все ваши работы. Поэтому 20 работ распределяются между членами комиссии так, чтобы как минимум один из них прочитал работу полностью. Два же других человека будут беседовать с вами (и оценивать вас!) только на основании прочитанного введения, заключения, рецензии и мнения вашего научного руководителя (если таковое есть).
Итак, важность грамотного, интересного и академически корректного Введения больше не должна вызывать у вас вопросов. Переходим к его содержимому. Как обычно, ввиду ограничения во времени мои советы будут тезисными и догматичными – прошу вас просто поверить моему опыту.
1. Если вы ещё находитесь в стадии написания самой работы и поэтому не шлёте своему руководителю её полный текст, то я рекомендую отправить ему (ей) хотя бы написанное Введение и попросить прокомментировать его. Хорошее введение – половина хорошего содержания. Введение – это лицо вашей работы, её “нить Ариадны”, которая будет вести вас по ходу написания содержательной части. Слабое, запутанное, скомканное, непонятное Введение почти всегда означает, что и сама работа будет такой же скучной, бардачной, плохо структурированной и сумбурной. И наоборот: хорошее введение может компенсировать отдельные недостатки содержательной части.
2. Введение должно давать читателю вашей работы ответы на следующие вопросы:
2.1 Почему выбранная вами тема актуальна в изучаемой вами отрасли в настоящее время?
Пример: Предположим, мы выбрали темой работы “Создание модуля авторизации по стандарту OpenID для движка форумом Vanilla“.
Актуальность темы мы можем обосновать примерно так:
а) форумы являются весьма распространенным каналом общения в интернете (можно ссылку на цифры, если найдёте)
б) бесплатный движок с открытым исходным кодом Vanilla уже установлен на почти 400 000 сайтов (ссылка на источник)
в) стандарт OpenID является самой известной альтернативой системе локальной регистрации пользователей и поддерживается такими провадерами, как LiveJournal, Google, Yandex, Rambler (перечисляете все которые актуальны для вас со ссылками),
то суммируя а+б+в можно считать, что создание модуля, позволяющиего пользователям названных ресурсов авторизироваться во всех форумах на базе Vanilla, будет достойным занятием для курсовой работы.
2.2 Почему вы выбрали именно эту тему – какое ваше личное отношение к ней, откуда появилась заинтересованность в её подробном изучении?
Пример:
а) я сам умею программировать на PHP и хочу развивать дальше этот навык
б) я сам активно использую бесплатный софт с открытым исходным кодом и хочу быть полезен сообществу, сделав для него тоже что-то хорошее
в) мне нравится система форумов Vanilla и поскольку я сам использую OpenID везде где это возможно и верю в его будущее (а в Vanilla такой возможности ещё нет), то суммируя а+б+в получаю высокую мотивацию заниматься именно этой темой.
2.3 Гипотеза исследования – предположение (утверждение), которое мы желаем подтвердить (или опровергнуть) в рамках исследования. Гипотеза в ИТ-шных работах встречается не часто и обычно указывает на квантитативное (количественное) исследование. Например, гипотезой может быть следующее предположение: “Веб-сервер Nginx в высоконагруженном окружении способен отдавать статический контент в 3-5 раз быстрее, чем веб-сервер Apache2 при прочих равных условиях”. Обратите внимание что гипотеза всегда формулируется как утвердительное предложение! Обычно у гипотезы есть источник: хотя бы холи-вар на каком-то форуме, который и сподвиг вас проверить её истинность.
2.4 Какова цель вашей работы? Другими словами: для чего вы её делаете? Какую проблему решаете?
Для большинства работ достаточно одной глобальной цели, которую вы можете сформулировать в одном, максимум – в двух предложениях.
Пример: цель работы – углубить свои знания в модульной архитектуре свободно-доступного ПО, создав плагин для авторизировации при помощи OpenID в форумах Vanilla.
2.5 Какие задачи надо решить для достижения поставленной цели? Задачи – это шаги, или составные части, или отдельные задания, которые нужно выполнить на пути к общей цели. Разбиение цели на задачи (обычно не больше 5-7) позволяет вам планировать свою деятельность и в какой-то мере определяет структуру вашей работы, а также помогает не пропустить ничего важного.
Пример: для достижения заявленной цели достаточно решить три следующие задачи.
а) разобраться в стандарте OpenID и определить список популярных служб, которые будет поддерживать плагин;
б) разобраться в модульной архитектуре форума и понять, как писать плагины к нему (на примере других плагинов авторизации);
в) написать и провестировать плагин, задокументировать и выложить в публичный доступ.
2.6 На какие вопросы должно ответить ваше исследование, если они есть? В дополнение к задачам вы можете поставить ряд вопросов, на которые хотите получить ответы по ходу исследования.
Например: насколько удобно использовать svn при разработке софта?
2.7 Каков фокус (иначе – границы) вашей работы – что войдёт в область вашего пристального изучения? И наоборот: какие аспекты, важность которых вы понимаете, но которые в силу тех или иных причин вы сознательно оставляете за рамками работы?
Обратите внимание, что выше мы не описывали тривиальных задач: установка и первичная настройка Ваниллы на своём компьютере или виртуальном сервере; выбор, установка и настройка среды разработки для PHP; работа с репозиториями исходного кода (git/svn) и так далее. Поскольку они не являются критически важными для достижения цели, они не попадают в фокус работы. Однако, будет уместно их перечислить и сообщить, что все они будут проделаны, но подробно о них в работе рассказывать нет смысла.
2.8 Кто (кроме вас и комиссии) составляет аудиторию читатей этой работы? Кому ещё она может быть полезна?
Пример: тема OpenID будет интересна в первую очередь начинающим веб-разработчикам, которые планируют добавить поддержку этого стандарта в существующие приложения. Работа может быть также полезна другим разработчикам плагинов для Ваниллы – они смогут узнать из неё пример, как создавать плагины для этого движка.
2.9 Какая методология лежит в основе вашего изучения темы? Иначе – каким способом (методом) вы собираетесь достигать цели?
Для начала вы должны уметь разделять все методы исследований на две группы: квантитативные (количественные) и квалитативные (качественные).
В первом случае вы берете гору числовой информации (собранной самостоятельно или где-то позаимствованной) и проводите её анализ, применяя статистические функции (минимум, максимум, мода, медиана, среднее арифметическое/геометрическое, среднеквадратичное отклонение, тренды и т.п). В квантитативных исследованиях вы обычно используете инструменты для измерения и сохранения результатов всех измерений (например, бенчмарки – можно мерять % загружки процессора, скорость отклика приложения, объём передаваемых данных, размер потребляемой памяти и т.п.). При этом такие исследования более объективны: исследователь держит себя в стороне от исследуемого объекта и старается никак не влиять на него, чтобы не исказить результатов.
В квалитативных (от quality – качество) же исследованиях для вас не важны конкретные числа, для вас важна суть исследуемого феномена, его связь с окружающим миром. Исследователь сам воздействует на изучаемый объект (сам конструирует или изменяет условия) и пытается определить присущие ему свойства (качества). Такие исследования субъективны, часто в их основе лежит эксперимент и авторская трактовка полученных результатов.
Пример: в случае с “Бытсродействие Apache vs Nginx” мы имеем дело с количественным (квантитативным) исследованием; для “OpenIS в Ванилле” – с качественным (квалитативным). Более подробно о методологии поговорим в отдельном посте, т.к. по-хорошему кроме класса исследования нужно определиться и с конкретным методом: проведение эксперимента, анализ собранных статистических данных, наблюдение, сравнение, оценивание, проектирование и т.д.
2.10 Какие нисточники вы отобрали для изучения теоретической части? Какие работы достойные упоминания по этой теме были уже написаны раньше до вас?
Тут вам нужно погуглить и убедиться, что вы не изобретаете очередной велосипед. В то же время, должна уже существовать некая научная база, которую вы сможете использовать для своего исследования. В основу исследования хорошо бы положить 2-3 фундаментальных труда (книги или статьи), документацию по средствам разработки и изучаемым системам, другие похожие работы.
В заключение отмечу, что Введение обычно занимает не менее 10% и не более 15% от общего объема работы. Таким образом, если ваша цель – 20 страниц текста по-существу, введение должно занять две или две с половиной страницы. Если введение получилось очень длинным (3 и более страницы для курсовой работы), то вероятнее всего излишние подробности лучше вынести в содержательную часть. Если всё введение уменьшается на одной странице, то наверняка в нём пропущены важные составляющие из 10 вышеперечисленных.
Assignments
Zahhar Kirillov