以下是适用于答辩中遇到棘手问题的万能回答模板，结合不同情形整理为结构化方案：
一、完全不会的问题
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复述确认法
“老师刚才问的是关于XX机制在XX场景下的应用对吗？这部分确实是我的知识盲区，论文撰写时更多聚焦在XX方向。根据现有研究资料，我理解这可能与XX理论有关联，具体机制可能需要结合XX参数进一步验证。” -
时间置换法
“这个问题涉及到XX领域的深层研究，我的论文主要解决的是XX层面的问题。关于这个延伸方向，答辩结束后我会立即查阅XX学者的最新文献，三个工作日内通过邮件向各位老师提交补充报告。” -
焦点转移法
“感谢老师指出这个关键点，我的研究重点关注了XX现象。对于这个衍生问题，是否可以考虑从XX角度切入？比如第三章实验数据中，XX指标的变化趋势或许能为问题提供线索。”
二、部分不会的问题
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分层拆解法
“这个问题可以分解为XX和XX两个层面。关于XX部分，我的研究显示……（展开已知部分）。对于XX部分，目前尚未深入研究，后续我将结合XX方法补充验证。” -
关联已知内容
“这个问题与我的论文中XX章节提到的XX理论相关。虽然具体细节尚未完全覆盖，但根据已有研究，我认为XX因素可能是关键突破口。”
三、通用态度与话术
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承认不足，承诺改进
“非常感谢老师的提问，这方面我确实存在不足。答辩结束后我会立即查阅文献/联系导师，完善相关内容并提交补充材料。” -
接受批评，保持谦逊
“感谢老师的指正，这个问题让我意识到研究的局限性。我会认真反思并修正疏漏，确保后续研究更加严谨。” -
转移至熟悉领域
“关于这个方向，我的论文主要探讨了XX方面（引导至已准备内容）。对于延伸问题，我将在后续研究中重点跟进。”
四、注意事项
- 避免直接否定问题：如“这问题不重要”“和论文无关”，易引发负面印象。
- 避免过度辩解：如“数据错误是因为导师没检查”，可能被认为推卸责任。
- 保持真诚与冷静：坦然承认知识盲区，同时展现解决问题的积极态度。
通过以上模板，既能化解尴尬，又能体现学术严谨性和应变能力。建议根据具体问题灵活组合话术，确保逻辑连贯。
