پروپوزال دانشگاهی با پیامنی پروژه

[sanaei84]

بخش‌های اصلی پروپوزال​

1. عنوان تحقیق
   • کوتاه، دقیق و مشخص.
   • بهتره شامل کلیدواژه‌های اصلی موضوع باشه.
2. بیان مسئله (Problem Statement)
   • توضیح مشکل یا خلأ علمی که می‌خوای بررسی کنی.
   • چرا این تحقیق مهمه و چه کاربردی داره؟
3. اهمیت و ضرورت تحقیق
   • اهمیت علمی (افزودن به دانش موجود)
   • اهمیت کاربردی (حل یک مشکل واقعی یا کمک به جامعه/صنعت)
4. اهداف تحقیق پروپوزال دانشگاهی
   • اهداف کلی
   • اهداف جزئی (قابل اندازه‌گیری و روشن)
5. پرسش‌ها یا فرضیات تحقیق
   • در تحقیقات کیفی → پرسش‌ها
   • در تحقیقات کمی → فرضیات
6. پیشینه تحقیق (Literature Review)
   • مرور تحقیقات داخلی و خارجی مرتبط
   • پیدا کردن خلأ پژوهشی
7. روش‌شناسی (Methodology)
   • نوع تحقیق (توصیفی، پیمایشی، آزمایشی و…)
   • جامعه آماری، نمونه‌گیری و ابزار گردآوری داده‌ها
   • روش تجزیه‌وتحلیل داده‌ها
8. قلمرو تحقیق
   • مکانی (کجا اجرا میشه)
   • زمانی (چه بازه زمانی)
   • موضوعی (دامنه موضوع)
9. منابع و مراجع
   • باید با سبک دانشگاه (APA، MLA، یا سایر قالب‌ها) نوشته بشه.

جزئیات بیشتر هر بخش پروپوزال​

۱. عنوان تحقیق​

• 
  
  عنوان نباید خیلی بلند باشه (معمولاً کمتر از ۲۰ کلمه).
• باید هم موضوع اصلی رو برسونه و هم شفاف باشه.
• مثال برای رشته نرم‌افزار:
  «طراحی و پیاده‌سازی سیستم هوشمند تشخیص تقلب در تراکنش‌های بانکی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین»

---

۲. بیان مسئله​

• باید به صورت داستانی نوشته بشه:
  اول توضیح بدی مشکل چیه → بعد بگی چرا مهمه → بعد نشون بدی که تحقیقات قبلی کافی نبوده.
• مثال:
  «با گسترش تراکنش‌های آنلاین، مسئله امنیت و تقلب مالی اهمیت ویژه‌ای پیدا کرده است. روش‌های سنتی کشف تقلب توانایی مقابله با الگوهای پیچیده جدید را ندارند. ازاین‌رو، نیاز به رویکردهای هوشمند و مبتنی بر یادگیری ماشین احساس می‌شود.»

---

۳. اهمیت و ضرورت​

• باید نشون بدی این تحقیق چه فایده‌ای داره:
  • علمی: گسترش دانش در حوزه موردنظر.
  • کاربردی: حل مشکلات صنعت/جامعه.
• مثال:
  «این پژوهش با ارائه روشی نوین می‌تواند به بانک‌ها در کاهش ضررهای ناشی از تقلب کمک کند.»

---

۴. اهداف تحقیق​

• کلی: همان چیزی که در عنوان هست.
• جزئی: کارهای کوچکتری که برای رسیدن به هدف کلی انجام می‌دی.
• مثال:
  • هدف کلی: طراحی سیستم هوشمند تشخیص تقلب.
  • اهداف جزئی:
    1. جمع‌آوری داده‌های تراکنش واقعی
    2. انتخاب الگوریتم‌های مناسب یادگیری ماشین
    3. ارزیابی دقت سیستم با معیارهای مختلف

---

۵. پرسش‌ها یا فرضیات​

• در تحقیقات کمی بیشتر فرضیه می‌نویسن (مثلاً «الگوریتم X دقت بیشتری از الگوریتم Y دارد»).
• در تحقیقات کیفی بیشتر پرسش تحقیق مطرح میشه (مثلاً «چگونه الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوهای پنهان تقلب را شناسایی کنند؟»).

---

۶. پیشینه تحقیق​

• باید ۵–۱۰ تحقیق داخلی و خارجی مرور کنی.
• نکته مهم: نباید فقط خلاصه کنی، باید مقایسه کنی و بگی که «این تحقیقات چه کردند و چه چیزی هنوز جای کار دارد.»

---

۷. روش‌شناسی​

• نوع تحقیق: مثلاً کاربردی، توصیفی-تحلیلی.
• روش گردآوری داده‌ها: پرسشنامه، داده‌های موجود، آزمایش و …
• روش تحلیل داده‌ها: نرم‌افزارها (SPSS، Python، R، MATLAB و …)

---

۸. قلمرو تحقیق​

• موضوعی: مثلاً «تشخیص تقلب در تراکنش‌های بانکی»
• مکانی: مثلاً «بانک‌های ایران»
• زمانی: مثلاً «داده‌های سال‌های ۱۴۰۱ تا ۱۴۰۳»

---

۹. منابع​

• آخر کار، همه منابعی که استفاده کردی رو با فرمت دانشگاه میاری.
• معمولاً فرمت APA رایجه.

نمونه پروپوزال دانشگاهی (رشته نرم‌افزار)​

۱. عنوان تحقیق​

«طراحی و پیاده‌سازی سامانه هوشمند تشخیص تقلب در تراکنش‌های بانکی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین»

---

۲. بیان مسئله​

با گسترش بانکداری الکترونیک و تراکنش‌های آنلاین، مسئله امنیت مالی و کشف تقلب به یک چالش جدی برای مؤسسات مالی تبدیل شده است. روش‌های سنتی مبتنی بر قوانین ایستا (Rule-Based Systems) توانایی کافی برای شناسایی الگوهای پیچیده و پویا در داده‌های تراکنشی را ندارند. از طرف دیگر، پیشرفت‌های اخیر در حوزه یادگیری ماشین و داده‌کاوی امکان کشف الگوهای پنهان و تشخیص رفتارهای غیرعادی را فراهم آورده است. این پژوهش قصد دارد با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، یک مدل هوشمند و کارآمد برای شناسایی تراکنش‌های مشکوک و تقلبی طراحی و پیاده‌سازی کند.

---

۳. اهمیت و ضرورت تحقیق​

• اهمیت علمی: پژوهش حاضر با توسعه یک مدل ترکیبی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌تواند به غنای علمی حوزه داده‌کاوی و امنیت اطلاعات کمک کند.
• اهمیت کاربردی: کاهش ریسک‌های مالی برای بانک‌ها و مشتریان، افزایش اعتماد عمومی به سامانه‌های پرداخت الکترونیکی، و کمک به کاهش هزینه‌های ناشی از تقلب مالی.

---

۴. اهداف تحقیق​

• هدف کلی: طراحی سامانه هوشمند تشخیص تقلب در تراکنش‌های بانکی.
• اهداف جزئی:
  1. جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های تراکنش بانکی.
  2. بررسی و انتخاب الگوریتم‌های مناسب یادگیری ماشین (مانند Random Forest، SVM و شبکه‌های عصبی).
  3. مقایسه دقت الگوریتم‌ها با معیارهایی چون Precision، Recall و F1-Score.
  4. طراحی یک مدل ترکیبی برای افزایش دقت تشخیص.
  5. پیاده‌سازی نرم‌افزار آزمایشی برای ارزیابی کارایی مدل پیشنهادی.