‌论文拟题方向的核心是聚焦研究价值、创新性和可行性，需结合专业领域热点、个人兴趣与资源条件，提炼出具体、明确且可操作的研究问题。‌

1. ‌明确研究领域与兴趣‌
   首先确定专业领域（如人工智能、教育学、经济学等），缩小范围至细分方向（如自然语言处理、在线教育效果评估、区域经济政策分析）。结合个人兴趣或导师建议，选择有持续研究动力的主题。

2. ‌关注学术热点与空白‌
   通过文献综述（近5年顶刊论文、行业报告）发现领域内待解决的问题或争议点。例如，新兴技术（如ChatGPT）的伦理影响，或传统理论在新场景下的适用性验证。

3. ‌突出创新性与可行性‌
   创新可体现在方法（如跨学科交叉）、对象（如特定人群或案例）或结论（如反驳既有观点）。同时评估数据获取、实验条件、时间成本等现实约束，避免选题过大或过虚。

4. ‌细化问题表述‌
   将宽泛主题转化为具体问题，例如：

   • 差选题：“人工智能的应用研究” → 佳选题：“基于多模态学习的医疗影像诊断模型优化”。
   • 使用“如何”“为什么”“影响机制”等句式，增强问题指向性。

5. ‌预判研究价值‌
   思考选题能否填补理论缺口、解决实际需求或推动技术发展。例如，环保政策研究可关联“双碳”目标，提升社会意义。

‌提示：‌ 拟题后需与导师反复沟通，并通过初步文献检索验证选题的独特性，最终形成逻辑闭环的研究框架。