¿Cuál es la naturaleza de la investigación aplicada?

La investigación aplicada es la naturaleza de los artículos científicos, y la investigación aplicada es la aplicación del conocimiento generado por la investigación básica para resolver problemas humanos prácticos. Con fines prácticos u objetivos de aplicación específicos, los resultados de la investigación generalmente solo afectan un ámbito limitado de la ciencia y la tecnología. La expresión de resultados de investigación es más diversa, además de artículos, patentes, productos y otras formas.

Una de las características de este tipo de trabajos académicos es su carácter empírico, y sus resultados son conclusiones generadas por la aplicación práctica de teorías básicas específicas en campos específicos. Aunque su innovación no es particularmente alta, pueden probar la exactitud, cientificidad y racionalidad de las teorías básicas y, al mismo tiempo, pueden ampliar continuamente los campos de aplicación y el alcance de orientación de las teorías básicas.

Preste atención a la redacción de artículos académicos de investigación aplicada

Los métodos de investigación de los artículos académicos de investigación aplicada generalmente se basan en métodos empíricos. Debe obtener datos empíricos sobre objetos de investigación específicos a través de diversos métodos empíricos, como encuestas, observaciones, comportamientos, estadísticas y mediciones. Luego analice los datos de acuerdo con un determinado modelo de datos y saque conclusiones empíricas, y luego combínelos con las teorías básicas de disciplinas específicas para derivar estrategias de aplicación y sugerencias a través del razonamiento lógico.

En este proceso de innovación, la filosofía pragmatista de Dewey de “suposiciones audaces, verificación cuidadosa” debería ser el núcleo de este modelo de innovación. Basándonos en los principios básicos de la teoría básica, planteamos audazmente la hipótesis del efecto de aplicación de la teoría en un nivel práctico específico y luego utilizamos métodos empíricos para obtener una gran cantidad de datos empíricos.