百科问答小站 logo
百科问答小站 font logo



研一期间,导师要求每周阅读三篇论文,并写报告,组会汇报,是否给学生施加负担过大? 第1页

  

user avatar   wu-yan-zu-73-54 网友的相关建议: 
      

开组会正常,要求组会汇报正常,甚至每周汇报都正常。

但是每周阅读三篇论文不正常。

研一通常要上完研究生阶段所有的课程,可谓是课业繁重,如果遇上特殊情况,比如课程考试,恒定一周三篇的量就很有问题。

再加上研一学生阅读英文文献的困难肉眼可见,难上加难可不只是双倍的难。

大家都知道阅读文献很重要,给予压力让学生拒绝懒散也很重要,但一刀切的重压的确不可取。

要知道,这还只是阅读文献,做汇报PPT才是真的折磨人...


话说回来,如果把时间放到研二,三篇的确是嫌少了。


user avatar   hao-mi-li-36 网友的相关建议: 
      

压力可能很大也可能很小。看你基础,也看你对待科研的态度,更看文章本身阅读学习起来的难度。

看了几个回答,大多是从数量简单分析,然后给出压力不大的。但是这样实际上过于武断。第一没有考虑论文本身的难度和学科特点,不同学科论文差异极大。相同学科不同级别类型的期刊,文章读起来差别极大

1.几十页的大综述甚至几百页的解决百年难题的文章是论文

2.八九页各种journal of xxx,尤其工科或者文科等一些数学要求不是特别高的领域的文章也是论文

3.一些会议论文,相比期刊有时候可能会写的更"简陋"一些,快速介绍思路就直接对比结果写结论了,页数甚至不超过五页,这类论文特点,少量象征性表述概念的公式,有的甚至没有公式,然后列举几十篇论文都干了啥,图表图表图表图表...得个结论结束。这些都是论文

读起来工作量天壤之别

先讲一个我自己的经历,我在最开始进入科研开始读论文文献的时候,因为最开始只定了大方向,小方向要自己论文调研实验确定,大老板小老板都不懂我的方向,整个研究所就没有我这个方向,我是第一人,而且国内这方面人才极其匮乏,到什么程度?连本中文教科书都没有......之所以会出来是有国家重大项目,国家要补基础学科短板,所以需要培养这方面人才,而作为中科院每年都有很多学生就这样从头开始,把一个方向在国内从零做起来,甚至越做越强。

我当时调研了大方向的几百篇论文,对,最开始我从来不看正文,只看关键词,题目和摘要,然后按照方向归类,完成了归类,当时我就差不多从概念上知道这个大方向最近三十年都有几个主流方向,都是做什么的,有什么意义。当然这个时候没有任何公式推导,只是概念上的。因为这些论文本身都是顶级期刊,我在初步调研的时候,直接把不知名的sci全部虑掉,虽然不太合理但是可以抓主干,省时间。

因为有了大方向,还有文献的分类,很快就从里面找出了一篇综述文章,不到七十页。因为是天体物理方向,全是公式推导。那个期刊只约稿不接受投稿,而且所有约稿的作者全部都是各自领域方向开创者,要比发nature难很多的。那篇论文我读了两个星期,一个是我从零开始进入新领域,本身缺乏相关知识基础,第二太多公式了。但是实际上我这个速度已经很快了,因为要读懂这样的论文,一步一步推公式,查资料,工作量非常大。好处是一点扎扎实实的搞完,后面看小文章会非常快,而且对整个大方向会有更加深刻(数学公式)的理解,而不止停留在概念上。

按照高赞和大多数回答的观点,两周读完一篇论文,我就是活脱脱的废物,他们按照数量来算的,而不是一个人的基础和一篇文章的真正信息量。

但是我不是废物

原因是第一,我在完全没有相关学习背景下,短短两周除了读文章恶补了很多知识,这些知识量肯定超过一学期一门课的知识量了。第二就是虽然在国内没啥人可以在这块直接指导我,但是我按照之前整理的几百篇论文留下的很多国外大学教授的邮箱,每天整理完问题,就群发邮件给他们,虽然有点不地道,我是按照概率论考虑的,小概率事件,增加样本容量一定会发生。第三,我开始通过自己私人关系,找学长帮忙介绍在国外留学的前辈,他们不会能帮我推荐找人也行。双管齐下,是有效果的,这个过程中我不止找到了读文献中遇到的问题解答,还开始跟欧洲这个方向的大牛建立的联系,给我发了很多资料和代码(ps:天文实际上非常吃仪器和智商,前者需要大量金钱才能造出来,后者需要大量金钱才能养起优秀的科学家,所以这块做的真正比较好的是欧洲诸国和美国,对应我的方向学术最强的美国是mit,加州理工,欧洲是欧南马普所和一些大学)。我得到的欧洲那边的支持帮助。

在完成的那篇文章阅读之后,后面看小文章,速度快了很多,随着积累的增加,越往后,即使精读,一周三篇也不算工作量大。但是所谓的速度是建立在前期扎实的积累上面的。

我的经历的一些教训,就是因为没有或者很少有人指导,所以不可避免初期会走弯路。

这是物理的例子。

后来我转行了,做机器视觉ai方向,现在搞ai的都知道因为太火,论文大灌水,即使是顶会里面的水也是越掺越多了。好多跟cv跟神经网络结合的应用研究,基本就是挂几个神经网络结构图,然后对比数据集列表,象征性的几个概率公式,一篇cvpr出来了。这样的文章读起来的确不需要很长时间。我最近也做点云配准,一个mit博士做的一篇论文是纯数学方法做的,没用神经网络,用矩阵李群计算各种算法理论边界,论文正文不算长,后面配了几十页的数学证明,非常漂亮,就我在cv圈了解的情况,很多清华博士毕业工作的人都不见的一周能完全吃透里面的数学原理。同理机器人方向也存在这种问题,有的论文直接dl大法好,读起来当然快,把网络设计的idea看明白就够了,有时候都不用太扣idea,自己拿数据集跑两次就有心得了。但是机器人方向也有非常硬核的数学推导论文,一大堆矩阵各种算,这种文章的idea的领域可不是英文阅读速度的问题。

不信你看这点云配准论文,将近五十页,两百多个公式





--------------------------------------------------

再举一个我原来读天文论文的例子。天体物理里面有两个比较好的期刊,aj和apj,一些诺贝尔奖得主的成果最早也有发在这些期刊的。所以说文章上限挺高的。但是里面也有很多文章,就介绍一个天文探索项目搜索了多少天体,做了一些天体的统计数据表格,画点图分析一下就结束了。生化环材社科的很多朋友熟悉不?我为啥要说社科呢?因为我经常关注science的社科子刊,都是这种套路写的,其实nature,science基本都是这种路子,表述基本原理方法,这样的文章读起来的确快一些。

这是方面发现引力波的论文(有多厉害,发出来方面没拿诺奖,因为结果出来诺奖评选的时间节点过去了,所以第二年才给发诺奖,我为什么要加才?),发在prl上,一共十六页,你看看大部分篇幅写的是啥。读起来肯定很快,但是这偏论文还真不是水文!




















不会有人觉得上面拿诺奖那篇论文真正实现起来比上面点云配准的容易吧?我可以明确的说,拿诺奖那篇以中国全国之力都不能在短短几年实现那个实验。但是不是觉得诺奖那篇论文一会儿就能读完了。物理圈有一个笑话,说的就是读费曼物理讲义,很多人都觉得自己可以做物理学家。读朗道十卷,很多人又会觉得自己做不了物理学家。而配准那篇论文写的非常好,但是不到一年我一个人就能solo出一个改进版。


回到题主问题本身,问题并没有说导师让你一周看的三篇论文到底是哪种类型。

如果是第一种,我建议赶紧跟导师商量降低工作量,太难了。说一点极端的,有的数学论文,就是世界上最顶级的相关领域数学家一两周都不见的能看透。

如果是第二种,而且你导师可以真正在学术上给出中肯建议,如果你还觉得工作量太大,先跟导师商量再降一降,你分析为什么会那么慢。自己缺哪方面基础,抓紧补。后面再逐步把量提上来。因为精读文献的话,如果图速度没读明白尤其在进入科研初期,是非常不明智的。

对于第三种,本身都没有太多数学性的东西,我觉得应该反思一下读文献的方法,可能是方法性问题,快速跟导师或者师兄师姐交流一下,甚至手把手教学一下都行,别在这种东西上耽误时间。


最后,我看到很多答案在挖苦题主,觉得太差劲。但是他们都没有了解题主到底遇到的是哪种情况,这样的结论是极不准确的,也不负责。我建议题主纵使自己相关能力有所欠缺,也要指定好根据自身情况合理的学习科研成长计划。

什么是合理?就是要让自己最快速度成长起来。

如果题主相关能力本身没有问题,就是贪玩导致效率低,那么采取一些强制性的措施就能提高读文献速度。如果题主是相关专业知识缺乏,那么不看实际情况盲目提高论文阅读量,只会导致基础都打不扎实,这时候最需要的是补基础,可以适当降低论文阅读数量,补的差不多了,后面论文读的也会快很多,磨刀不误砍柴工。还有就是不应该以一个科研老手甚至一个在相关领域深耕几十年的人看自己领域论文的速度去要求初学者,纵使有的新生能力很强,那也是自己之前就有积累,对于不同基础的人设定不同的标准,因材施教,才是对学生负责,而不应该仅仅片面强调数量。

还有很多回答甚至说出一周精读十几篇论文的话,这种在一些实验性的学科方向也许是可能的,比如生化环材,这些方向的特点就是数学要求低,论文中大量都是表图,列表分析数据,实际数学理论推导非常少。但是稍微涉及一点理论深度比较高的方向都不适合。看大综述也不适合。谁知道在科研前期你导师让你看的是不是综述?说了这么多,核心就是

不要仅仅以读论文的数量一个维度去衡量一个一个科研小白在科研初期的文献阅读量是否合理。这跟论文内容难易程度,读者本身专业知识的储备,英文水平,阅读理解能力,对研究领域的理解深度都直接相关,我不解的一点是这么多看论文搞科研的,看问题为何还如此片面?在读一篇文章之前已经掌握了文章80%以上的知识量和完全没有读起来速度能一样吗?这不是努力不努力,能力强不强的问题。就像让长跑运动员跑马拉松,和随便抓一个人就让去跑,能一样吗?还有就是研一有很多专业课要上,很多课程本身也要读很多论文和书籍,如果这么算下来,可不是一周什么不干就只读三篇论文!从导师角度也许只是想你出活,也许是训练,但是接受教育,应该是你自己选择接受什么样的教育,你到底要追求什么?你是主角。还有研一本来就是在学习专业科研的基础知识,如果在本科阶段没长期混迹实验室搞科研,大多数国内的研究生这个时期是没有太多科研训练的。其中包括高强度文献阅读,所以如果我是你导师我会给你做个测评,然后不断给你调整学习任务量,结合你平时上课的时间分配,和你自身基础。将下等马培养成中等马,将中等马培养成上等马,让上等马自由去驰骋突破天际,让不同基础背景的学生都能有高速成长,才是真正的师道!

我并没有给出到底应该跟导师申请减量还是继续甚至题主自己加量,但是,我认为青春应该是不断挑战自我的,教育是应该循序渐进因材施教的。就像如果不根据运动员实际身体状况就直接加运动量,如果把人练废了,就是违背教育的初衷的。挑战提升自我,提升的空间应该尽量保证在已有的基础上小量多次,循序渐进的发展。还作为刚进入科研领域的题主,我建议你对科研内心应该保持好奇心,对知识要保持严谨认真的态度。既然选择了一些事情,喜欢它,热爱它,才能真正走的更远。科研,无非就是我们想去了解事物宇宙的最本质是什么嘛!



再给一点建议,就是不要盲目去把自己跟别人比较,每个人条件境遇都不一样,所以即使相同专业相同年龄在同一个实验室,表现出来的能力也会很不一样。如果强行进行比较,就会完成焦虑,狂妄自大,或者完全的自我否定。不论哪一样都不是健康的成长状态。时刻清醒认清自己的能力范畴,冷静总结自己优缺点,仔细分析提升空间,主动交流,坚决果断的执行力,最后,只跟昨天的自己比,只要有进步,就能形成正反馈。不要盲目的被外部压力左右行为决策,也不要故步自封。出发点和终结点都是自己。有的人自己懒惰,所以希望有外部鞭策。但是最好是自我驱动,追你所追,爱你所爱!酒喝多了,会有品味。文章也是,随着积累增加,一些方向如果不是处于井喷爆发期(前几年的cv),一年,全球能出调好成果的其实不能算多,但是品味这东西,要是有好师傅品味高,科研一上来就给你挑好文章喂给你,把你培养出来,后面也就有自己的品味了。如果没有引路人,自己摸索,需要大量试错,还需要一颗追求卓越的心。有鉴赏力了,科研算入门了,可以去开辟新天地了。相反如果没有培养出这种品味,所谓的成果,很有可能变成垃圾堆,也许里面也是有宝贝的,但是很少有人愿意去挖掘。


user avatar   miao-miao-bu-li-ni 网友的相关建议: 
      

不是潜意识告诉我们的,是世界公认的语言学学术研究成果。粤语属于:汉藏语系 >> 汉语族 >> 粤语。所以,粤语在学术界的级别是:Language 语言。

谁告诉你粤语是方言的?那些想立“普通话”为正统汉语的人。

那么普通话是何出生呢?是满八旗消灭明朝,定都北京后,学习北方汉语不成,形成的半吊子汉语。学术上叫“中介语”。而满语属于:阿尔泰语系 >> 通古斯语族 >> 满语。

那么满族人入关以后学到的北方汉语是何出生呢?是蒙古灭宋后,学习中原汉语不成,形成的“中介语”,当时称作《中原音韵》,已经丧失了汉语四声中的入声。

因此,“普通话”是汉语家族里,庶出子的庶出子。立为太子,实在难以服众啊。而且这个庶出子,还在拜它心目中的祖宗 ------ 公开在满族村采集“普通话标准音”。实在是,亡我汉语之心不死。




  

相关话题

  论文被知网擅自收录,九旬教授维权获赔 70 多万,怎样能更好的保护自己的知识成果? 
  1989年的研究生毕业后待遇是怎样的? 
  如何看待南京大学公开采购招标拟在 Nature 杂志刊校庆特刊稿,预算 120 万元? 
  研一了,科研搞不出来,没有想法,怎么开始? 
  如何看待我的研究生辅导员明令禁止未婚学生在硕士三年期间发生性关系? 
  如何看待翟天临发文称「如果骂我能帮助大家缓解论文季的压力,那我觉得被骂也是有意义的」? 
  研二下,小论文没有,毕业论文搞不下去,感觉坚持不下去了,要不要及时退学止损 ​? 
  研究生学习生长晶体,包括磷酸盐晶体和dast晶体之类,毕业后好找工作吗。? 
  有哪些话一听就知道一个博士生是个水货? 
  如何看待南方科技大学5.1研究生跳楼事件? 

前一个讨论
大连理工大学化工学院一研究生因学业压力自杀留下绝笔信,遇见类似的情况应该如何有效排解?
下一个讨论
男朋友在考研,考上了还要读三年,而我已经上班了,我们之间有没有可能走到最后?





© 2024-11-24 - tinynew.org. All Rights Reserved.
© 2024-11-24 - tinynew.org. 保留所有权利