一个博士生接受怎样的训练,才是完整而全面的科研训练?

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2020-08-31 13:26

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来源丨深度学习与计算机视觉
编辑丨极市平台

极市导读

 

什么是完整、全面的博士科研训练?本文精选知乎相关问题下的6条高赞回答,答主们以过来人的身份给出建议,相信能对大家有所启发。


我们有的时候会纠结,到底要不要读个博士?除了学历上被肯定之外,一名博士生接受怎样的科研训练才能算是完整的/全面的?让我们看看过来人的回答,希望从中能窥探到博士的生活,或下步前进的动力与方向。

回答一

作者丨穷码农

作为一个废物博士,而且是一个quit过火坑专业之后又跳入博士坑的在读博士,我悄悄和大家聊点我的想法。讲讲我觉得博士需要训练出哪些能力。

1.良好的心态。读博士是一个漫长的过程,少则四年,多则五六年,一定要保持一个健康的身心。这些年,大家会听到很多博士生读着读着抑郁的新闻。希望大家能有一个良好的心态,无论科研是进展顺利还是困难重重,都要积极向上。别因为科研而让自己的生活陷入困境之中。我觉得这个比其他的方面都重要得多。试想一下,你哪怕硕果累累,拿到博士学位却丧失了对科研的兴趣,或是因为科研不顺利而郁郁寡欢或是轻生,那真的是得不偿失。
2.良好的科研习惯。勤看文献,勤写实验报告,勤和老师沟通。及时调整科研方向,了解科研进展,多向优秀的人学习。
3.良好的写作能力。作为博士,写文章并发表是基本操作。如果将来继续当教授搞研究,这也是吃饭的看家本领,所以读博期间一定要练好写作能力。
4.良好的社交能力。多参加会议,多接触人。科研的圈子也是社会人的圈子,将来无论是从事高校或是工业界的职位,良好的人际网络都能让你获益匪浅。
5.多争取当reviewer的机会。科研界,写论文是必修技能,但如果你想扩大自己的科研相关能力的话,多争取去审论文是必须的。因为通过这个过程,你会从一个全新的角度审视科研,如果你在美国的话,多审稿还能给你申请eb1a加分。
6.多发文章的能力,尤其是好文章。文章的好处搞科研的都懂吧,就不过多叙述了。
7.寻找好点子,并把点子转化成具体实验的能力。
8.独立搞科研的能力。因为博士总归要毕业的,你要是继续科研的话,就会当上老板,能独立科研你才能生存下去。
就这些吧,希望大家能能顺利毕业,找到理想的工作!

来源:

https://www.zhihu.com/question/384512106/answer/1427394749


回答二

作者丨浩浩耗

我2017年博士毕业开始回国工作,到现在也3年多了,其实我目前的工作内容跟我博士期间做的研究可以说已经八竿子打不着了,甚至现在我连自己用Python写个小程序都已经很困难了。
但是,我目前对我未来的发展没有任何的焦虑,同时,我也很清楚自己现在的核心竞争力的根基也来自于博士期间的训练。
所以也可以说,以下几点,是我个人认为博士期间最需要训练的几个方向:
1.严密的逻辑思维,可能大家觉得这不是每个能读到博士的学生必备的天赋吗?其实曾经的我也不知天高地厚的以逻辑鬼才自居,直到进了我老板的组,第一次做组会汇报的时候,逻辑被锤了个稀巴烂。
我们组会日常的一个训练叫做hypothesis talk, 其实就是像全组展示,你选择的研究方向是基于一个什么样的假设,然后大家围绕你的假设以及实验设计提出一系列的问题。其实这个很重要,因为基本上如果你要基于这个假设来开展你的项目,那么这个假设的好坏可以说就基本决定了你这个项目的上限,或者说的更直白一点,能发什么等级的paper。
我博士四年,印象中听到老板说的最多的一句话,应该就是,只有当不管最终的实验结果是否支持你的hypothesis,你都能基于这个结果开展下一阶段的研究时,这才是一个好的hypothesis(用人话说,不管结果好坏,paper都能发)。就为了这句话,我的逻辑被摧残了四年,但现在回想起来,确实发现逻辑这东西是没有上限的,只要持续摧残,它依然能有所提高。
PS:额,有几位知友私信问hypothesis talk这个模式是啥样的?能不能举个例子。估计我描述的比较抽象吧,其实没大家想的那么复杂。。。我刚翻了下电脑,还有自己以前做hypothesis talk的PPT,我就截几个图,感兴趣的可以看看就行了,我就不对具体内容做解释了。为了不影响其它朋友的阅读,我把图贴在最后面。
我记得我老板之前好像有一些相关的演讲视频,其实听听还蛮有意思的,但搜了一下都在油管上,我就不贴链接了,截个图吧,有资源的朋友自己去搜一下就能找到了。


2.快速锁定关键信息的能力,没错,这事大家都干过,就是看文献。我刚看时进入科研圈的时候,看文献是巨慢的,我喜欢从abstract到result一字一字的读,什么?你说discussion,其实到现在我也最讨厌读discussion,因为太费脑
我自己感觉到读文献的能力有一个明显的提升,差不多是在一次大概一个月看了100篇文献之后吧。也是被我老板逼的,现在回想起来都有点发怵。有一次跟我老板开会讨论项目进展,他问了我一个问题,有哪些因素可能引起这个变化?我说环境因素......他说,好,我们现在先不聊了,我给你一个月的时间,如果下个月你还只能答出环境因素这种笼统的回答,我会让你在2周类读完目前这个方向上发表的所有文献......
嗯,为了不耽误我的篮球,LOL,狼人杀等娱乐活动,我决定还是用一个月的时间把这些该死的paper读完,一顿海淘之后,我发现大概下载了100多篇,那按我之前那种龟速阅读法,就算蹲坑我也看文献也不可能看完啊。所以没办法,只有逼着自己开启浪读模式,记得当时给自己规定的是,一篇paper不能超过20min,并且之后要自己闭卷用英文把这篇文章的key point写出来。当然一开始非常痛苦,但越到后面发现速度越快,当然一个月后的项目讨论也比较顺利,并且我发现从此以后看文献的技能好像进入了下一个等级。
现在的工作中,其实我每天也要阅读大量的信息,行业的,专业的,投资领域的,噢对,还有写知乎文章需要看的材料。发现从这个能力中受益颇深。


3.抗压能力,其实这个大家应该一个都跑不脱吧,只不过按在指压板上摩擦还是按在水泥地上摩擦的区别而已。实验失败,实验结果一拖屎,投稿被秒拒。。。。。这些无不是在锻炼我们的抗压能力。当然,我自己也曾被锤奔溃过,但自从工作以来,目前还没有觉得扛不住的时候,有几次遇到比较棘手的情况,想想之前受过的压力,锤子,这个算个球。
所以,博士期间如果没被锤过,那一定是不完整的,也是很可惜的一件事。
来源:
https://www.zhihu.com/question/384512106/answer/1143297111

回答三

作者丨王源

工科博士刚毕业半年多,只能是结合自身经验聊聊这个问题,相信博导教授们应该对这个问题有着更好的理解。那么我个人的经验主要是针对传统工科而言的,理科文科什么的我也不是非常了解就不一定适用了。

1.良好的数理基础

无数次的实践证明没有良好的数理基础很多时候你的研究走不深。如果你数理基础薄弱在短期内也可能做出一些好的成果,但是长远来看研究的深度和持续性高质量原创输出是很难的。这也是为什么我们经常看到很多大牛本科出身是数学系的。数学系四年的高强度训练对以后做研究是非常有益的,其实像工科领域用到的所谓“很难的”数学基本上95%的情况不会超过数学系本科范围。
我个人本科自动化专业,数学基础也很一般,在博士阶段头一年就意识到数学的重要性,于是博士阶段头三年都会刷一些数学系本科的课程。目前把数学分析,实分析,应用泛函分析,线性代数,拓扑学,常微分方程,统计推断都刷过了,像抽象代数,微分几何,数论这些自己暂时用不上就没刷。即使是仅仅刷了一部分数学系本科课程,而且自学也赶不上科班出身的那么扎实,但已经让我获益匪浅了。至少对比大多数工科生,你会发现自己看问题的深度往往比他们深,同时你掌握了基本的数学知识后和大牛们沟通起来障碍也小了很多。

2.良好的编程实践能力

我们身处在信息时代计算机的时代,编程能力毋庸置疑是非常重要的。我这里谈到的编程实践能力不单单指你能把算法写成代码就完事了。如何设计出高效的代码?如何让你的代码更加健壮?如何让你的代码更加易懂易用?大多数工科非计算机的学生在编程上还是比较浅尝辄止的,因为单就发论文而言很多时候是不需要很高超的程序设计能力,只要能把算法运行起来就行。这样做确实在短期内是完全没有问题,而且就短期来看是非常省事省力的。
但某一天你打开1年以前自己编的代码的时候,你就发现自己竟然看不太懂了。这是因为没有文档和注释,当初编程时也未考虑到程序的易读性。糟糕的设计模式也使得当你想稍微改进一下算法的时候想要复用以前的代码变得异常困难,只好把以前写过的代码又重新再返工一遍。至于想把自己的工作传承给师弟师妹们的时候也变得异常困难(你自己过1年都看不懂更不用说让别人理解你的代码),所以后面的师弟师妹们又不得不重新再来一遍。大量的时间浪费在了无意义的重复中,自然对前沿方向的探索就时间不足。
好的研究是站在巨人肩膀上的,好的研究是需要继承的。这个继承我个人理解是来自两个方面:一个是继承别人的,一个是继承曾经的自己的。

3.至少有某一个小领域,你能站在世界前沿水平

前面2条是比较一般的那种能力,作为博士你需要在一个小领域内能够非常拿得出手。在这个小领域内你是非常非常自信的,你一出手就是碾压的存在。这需要你对这个小领域内经典paper和近期前沿的paper都非常熟悉,而且自己也动手实践过。这个小领域其实基本上就是你发paper的点了。

4.讲故事的能力

前面三条就是硬功夫,从这条开始就是软功夫了。讲故事的能力包括 如何在写paper的时候把你的highlights提炼出来,让审稿人能够认可你的创新点。如何做好各式各样的presentation,在有限的时间内清晰地表达出你的工作。如何向外行,大同行,小同行来介绍你的工作,能让不同的观众对你的研究工作感兴趣。

5.一定的social能力

学术圈是一个相对封闭的圈子,你逐渐会发现这个圈子来来回回就那么些人,这一点和业界比是一个非常不一样的地方,业界你可能需要每天接触不同圈子的人。所以在学术圈里混是需要一定的混圈子的能力的。
那么怎么样去在学术圈社交呢?在学术圈社交的先决条件是你自己先得具有相当的学术能力,所以对低年级博士来说首要任务是多发高质量paper,提升自己的能力,而不是搞所谓的社交。只有你具备相当能力后别人才会来和你进行平等的学术社交,否则只能是单方面跪舔或者单方面施舍。高年级博士生在学有所成的基础上可以刻意的进行一些学术社交活动,拓展自己的人脉关系也是非常好的。

6.能及时调整自我心态

博士阶段绝大多数人都会遇到瓶颈。例如:导师完全放养不知道研究方向是什么?写了第一篇文章发给导师被骂写得是什么垃圾。投了文章被审稿人拒稿,感觉自己做的研究没什么意义,博士进入第三年或者第四年还没有发出paper整天焦虑的不行,看到和自己一起入学的同学发paper的发paper,准备毕业的准备毕业,自己什么进展也没有就更加焦虑到不行。
这些事情或多或少在读博过程中都有经历过,读博是需要坐住冷板凳的。在坐冷板凳的时候你是需要有一个调整心态的方式的,不然真的可能就是彻底的凉凉了。我的方式是每周和要好的博士同学打打羽毛球,然后一起泡澡,一起约个饭什么的。通过这个途径大家在心理上都有一个交流和释放的平台,而运动之后再洗个澡在生理上会让人进入一种比较舒服的状态。当然每个人有不同的方式,但是你一定需要一个途径去排遣你的压力。
来源:
https://www.zhihu.com/question/384512106/answer/1160420425

回答四

作者丨零度君

很多同学还有前辈们都提过了,学会看文献、学会科技论文写作、学会设计实验。
但是我觉得还有一点很重要,就是学会不断的把新技术新方法科学的应用在与自己相关的领域。
比如数据处理。Python、matlab以及其他软件大行其道的当下,很多同学还是能用最基本的人工计数法来处理统计问题。这样一是统计口径不稳定,二就是费时费力。
来源:
https://www.zhihu.com/question/384512106/answer/1145153703

回答五

作者丨可惜我是射手座

1.研究的独立性
能独立完成以下事情:
选择新课题、文献调研、设计实验、完成关键实验操作、撰写论文、回复审稿意见
说白了,就是把导师的作用最小化,甚至彻底消除。
事实上,很多人在攻读博士期间成果累累,但是独立做研究后,却名不见经传。这一个主要的原因是,博士期间,导师发挥的作用太大,导致学生只是一个工具人、一个听从实验指令的工具人。
2.研究的系统性和深入性
要认识到,科研不仅仅是为了发高影响因子的论文。
来源:
https://www.zhihu.com/question/384512106/answer/1147514271

回答六

作者丨顾实

我认为完整、全面的科研训练主要分为两个方面,一方面是培养具体做研究的能力,另一方面是锻炼管理学术生活的能力。这些训练有些是导师给你的,有些是要靠自己努力的。
具体做研究的能力比较直观,即解决问题的能力,可以细分为如下部分几点。
1.进行针对性学习和有效入手的能力。博士研究很多时候是新课题,不太可能从头开始学习所有知识,这个时候进行选择和平衡就非常重要了,一方面要有宽厚的整体基础,一方面要在具体的研究点上有所突破,并且要在一定的时间内完成。
2.进行问题拆解与关联的能力。这一点比第一点稍微难一些,也算是科研开始上路的标志吧。这一步的目标是掌握把未知的问题转换为能解决的方案的能力,并掌握和熟悉常用的研究范式。
3.展示和说服的能力。文本层面,学术写作(含作图)既是一种能力,也是一种思维习惯,简洁有逻辑的陈述需要长时间的训练与总结。非严格文本层面上,如何与导师、同行、合作伙伴进行基于不同目的的高效交流,也是一项重要的能力。
管理学术生活的能力的话,则主要针对想要在学术圈长久发展的博士,包含如下几点。
1.长期规划的能力,知道自己需要提升哪些方面的能力,并持续努力。
2.选题的能力,深入了解相关领域的发展脉络与未来方向,结合自己擅长的点规划出适合较长时间努力的方向,导向为研究角色的转换和写本子。
3.社交的能力,努力做到让别人了解和欣赏自己的工作,并建立关联,拓展研究的边界。影响力的构建是一项复杂的工程,我自身也还在努力学习和提高的过程中——俗称混圈子。
很多事情其实大家不是不知道,而是做不到,因此最重要的一点还是有计划地去坚持提升……
来源:
https://www.zhihu.com/question/384512106/answer/1141099162


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