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2019-01-25 13:15:13      点击:
雪花制冰机打比方我设计一个算法,效果不错,但问题是别人不会用,那么就应该把算法打包成函数甚至设计一个简易图形界面让明白用途但不想理解算法的人用。但这个过程就不能靠分工了,得有人全流程都明白并进行整合,这种综合性有点类似工程师思维,甲方是同行,你得让同行解决实际问题而不是看你炫技术。基础学科肯定是有发展空间的,但目前基础学科要解决的问题已经都很像工程问题了,所以这类综合能力的问题化聚焦是实验学科研究生很重要的竞争力,痴迷于单一技术而看不到要实际解决的科学问题培养的只能是专家而不是科学家。
然而专家在团队里并不总是起正面效用,分工促进效率在面对可分解为具体步骤的行业或学科是好使的,但面对真实问题例如实验研究,实验者与数据处理者是不能脱节的。这里团队中指望两拨人放下成见平等交谈是很不现实的,因为占据理论高度的数据处理者或者说统计学家总会觉得做实验的是啥都不懂的。不过你不可能不湿鞋就过河,不了解实验具体操作就在那边对实验设计指指点点只会让实验者与统计学家的隔阂越来越大。所以我觉得解决实际问题需要培养全栈科学家,就是那种从采样到样品分析再到数据分析都有概念的科学家,即使以后实验可以外包也必须要进行所谓脏活的训练,数据科学家需要洗数据,全栈科学家可能连样品都要亲自采集,纸上谈兵绝对不行,养出一堆赵括天天跟你扯术语用的对不对完全就是浪费资源,全部开掉完全不影响进度,他们只是想通过凸显自己的专业性来找面子,根本就不打算解决问题。
现在实验学科一篇好文章挂名越来越多,围绕实际问题是需要不同领域专家的,但不能说全篇找不到一个理解所有概念的人。绝大多数情况下,这个人需要是一作,如果一作只是照着发表过论文照猫画虎或者合作者压根就用错了验证方法,那么即使过了同行评议别人也因无法重复或看懂而无法引用,成为实质上的垃圾文章。不要总是感激导师给你统筹全稿改文章,这样的后果是老板越来越牛,学生越来越民工。至于导师,研究生指导与科研是存在区别的,指导有度才能培养出可以为学科发展出力的科学家,传承对很多知名实验室都是个问题。你可以一将功成万骨枯,但社会与职业责任也是要考虑的。10年学徒,20年发展,10年指导,40年的职业生涯要考虑进入退出机制,形成良性循环,保证团队的年轻活力。

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