研究计划书需在2-3页A4纸内（具体以学校要求为准）清晰展示以下6部分：

?标题?：

具体到研究对象的细分领域

例：避免「AI研究」→ 改为「医疗影像诊断中的深度学习模型优化」

?研究背景?：

用数据说明问题的紧迫性例：「日本乳腺癌误诊率高达23%」优于「医疗问题需要改善」

?

研究目的?：明确要填补的学术空白

?研究方法?：具体说明实验/调研步骤

?预期成果?：区分学术价值与社会应用

?参考文献?：采用APA或学校指定格式

?? ?高频失误点?

①问题意识模糊?：避免「人工智能很重要」等泛泛而谈，应聚焦如「卷积神经网络在CT图像分类中的过拟合问题」

②方法论空洞?：需具体说明「使用PyTorch搭建3D ResNet模型，通过交叉验证评估性能」而非「进行数据分析」

?③文献引用不规范?：混合使用「作者（年份）」与数字编号制会导致扣分

④脱离教授研究方向?：务必提前研读目标实验室的论文（近3年重点看Abstract和Methodology部分）

? ?优化技巧?：

①用「既存研究指出...，但尚未解决...」句式突显创新性

②通过流程图/甘特图可视化研究阶段（适合理工科）

③艺术类可加入「创作理念与社会文化背景的关联性分析」

◆ 艺术学（现代艺术方向）

?タイトル?：メタバース空間における没入型アートの表現手法研究

?背景?：VRchat上で開催された「バーチャル草間彌生展」の来場者数が実会場の3.2倍に達するなど（2023年文化庁調査）、物理的制約を超えた芸術体験が急拡大。しかし現行の芸術評価基準は実空間展示を前提としており、デジタル没入感（Immersion）を定量化する手法が確立されていない。
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目的?：Unreal Engine5のナノアイテム技術を応用し、触覚フィードバック装置（Teslasuit）による多感覚連動システムを開発。従来の視覚偏重型アート評価体系を再構築する。

?方法?：

東京藝大COIプロジェクト協力でユーザビリティテスト実施（n=50）

脳波計（NeuroSky MindWave）でα波変動を計測

没入度評価指標を分散分析（ANOVA）で検証

◆ 理工科（生物医学方向）

?タイトル?：マイクロ流体チップを用いた循環腫瘍細胞（CTC）捕捉効率の最適化

?背景?：現在のCTC検出感度は67%（CellSearch?システム）だが、早期がん患者では血中濃度が1-10 cells/mLと低く（Siravegna et al., 2023）、早期診断ツール開発が急務。
?目的?：PDMS製マイクロピラー構造に抗EpCAM抗体を固定化し、せん断応力3.5 Pa以下で捕捉率85%達成を目標とする。従来手法と異なり、細胞変形特性を考慮したシミュレーション（COMSOL Multiphysics?）を事前実施。

?方法?：

東大病院提供の臨床検体で性能検証（n=120）

捕捉機構の数理モデル構築（Navier-Stokes方程式の修正版適用）

機械学習（Random Forest）による流体パターン分類

研究计划书本质是「可行性」与「创新性」的博弈。建议完成初稿后，用「3W检验法」自查：

What?：研究问题是否具体到可操作层面？

Why?：是否阐明了该研究非做不可的理由？

?How?：方法论能否在2年内实现？

最后切记：将计划书与志愿教授的研究方向进行关键词匹配度分析（可用Excel做词频对比），合格率将显著提升。祝各位考学顺利！

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