问题

什么是受过科研训练(科班出身)?

回答
“受过科研训练”这个说法,用大白话说,就是一个人在进入某个领域之前,或者在职业生涯初期,接受过一套系统、严谨的科学研究方法论的培养和实践。这不仅仅是读了多少书,学了多少理论,更重要的是,他学会了如何“做研究”。

它到底包含哪些内容?

我们可以把“受过科研训练”拆解成几个关键的维度来理解,就像拼图一样,每一块都不可或缺:

1. 严谨的逻辑思维和批判性思维:

问题导向: 科班出身的人,往往被训练成习惯于从“问题”出发。他们看到现象,首先想的是“为什么会这样?”“这个问题背后隐藏着什么?”而不是简单地接受一个说法。
逻辑链条的搭建: 从提出问题,到分析原因,到设计解决方案,再到验证结果,每一步都需要清晰、严密的逻辑支撑。他们被教会如何识别逻辑谬误,如何构建一个不容易被推翻的论证过程。
质疑精神: 这不是反驳,而是基于证据和事实的审视。科班训练会告诉你,没有任何理论是绝对真理,即便是权威的观点,也需要审视其前提、假设和适用范围。他们会问:“这个证据可靠吗?”“有没有其他解释的可能性?”“这个结论是否过度泛化了?”

2. 系统性的知识体系和学科基础:

深度而非广度(通常): 虽然博学很重要,但科研训练更侧重于在某个特定领域内建立起扎实、深入的知识基础。这就像盖房子,地基不牢,上面盖再高的楼也会晃。
理论框架的应用: 他们学习过该领域主流的理论模型、概念体系,并被训练如何将这些理论应用到实际问题中去分析和解释。
前沿知识的获取与理解: 科班出身意味着他们接触过该领域的最新研究成果,理解其中的争论点、发展趋势,并知道如何去查找、阅读和理解那些晦涩的学术论文。

3. 科学研究的方法论掌握:

实验设计与控制: 这是科研的核心能力之一。如何设计一个能够有效验证假设的实验?如何控制无关变量,排除干扰因素?如何选择合适的样本?这涉及到变量的定义、操作性定义、对照组、随机化等一系列严谨的步骤。
数据收集与分析: 知道如何获取可靠的数据,并且掌握处理和分析这些数据的方法。这可能包括统计学方法(描述性统计、推论性统计)、数据挖掘技术、定性研究的数据分析方法等等。
工具与技术的熟练运用: 根据学科不同,可能包括实验室仪器、编程语言、统计软件、数据库等。但更重要的是,知道在什么情境下,应该使用什么样的工具来解决问题。

4. 严谨的文档记录和报告撰写能力:

过程的完整记录: 科研的每一步,从实验的准备、过程、遇到的问题到结果,都需要详细、准确地记录下来。这是为了保证结果的可复现性,也是为了日后回顾和改进。
规范的学术写作: 学习过如何撰写研究计划、实验报告、学术论文、学位论文等。这包括结构(引言、方法、结果、讨论)、语言(客观、准确、简洁)、引用规范(参考文献的格式、避免抄袭)等。
清晰的表达: 能够用清晰、有条理的方式将复杂的科研过程和结果传达给他人,无论是口头汇报还是书面报告。

5. 应对失败和不确定性的韧性:

“试错”的常态化: 科研并非一帆风顺,失败是家常便饭。一次实验的失败,一次假设的被证伪,都是学习和进步的机会。科班训练教会人如何在挫折中站起来,分析原因,调整策略,重新出发。
处理不确定性: 很多时候,我们无法得到完美的答案,只能得到概率性的结论,或者结论是有条件的。学会接受这种不确定性,并在不确定性中做出决策,是科研人员的重要素质。

为什么强调“科班出身”?

“科班出身”之所以被看重,是因为这种系统性的训练,能够:

建立正确的“科研观”: 从一开始就接触到严谨的科学方法,不容易走弯路,不容易被一些表面的、未经证实的东西所误导。
培养解决复杂问题的能力: 科研训练本身就是一种高强度的、解决未知问题的训练。这种能力往往可以迁移到其他领域。
提升专业素养: 一个人在某个领域是否“专业”,很大程度上取决于他是否掌握了该领域的科学研究方法。

它意味着什么?

一个受过科研训练的人,即使他后来从事的工作不是直接的“研究”,但他在分析问题、解决问题、学习新知识、甚至与人沟通时,都会不自觉地带有这种严谨、理性、逻辑化的思维模式。他们更倾向于基于证据做判断,更能理解和评估信息的可信度,也更不容易被情绪或臆测所左右。

当然,这并不意味着没有“科班出身”的人就无法具备这些素质,很多人通过自学、在实践中学习,也能达到很高的水平。但“科班出身”提供了一个系统、高效的起点和基础。它像是一个“加速器”,让你更快地掌握一套“做事的标准流程”和“思考的底层逻辑”。

网友意见

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科班出身非(某种级别)科研训练
科班出身可以是博士硕士学士专科技校或私授出徒
科研训练可以在校在所在职在家在乡村在路上
本科毕业大部分不是科班出身

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一切严格的职业化专业训练合格的从业者均可称「科班出身」,其重要标志是已经「出师」并且进入本行业从事与专业训练直接相关职业。否则「科班出身」没有什么意义,比如医学科班出身的人做医疗系统之外的官员并无任何优势。

过去唱戏如此、行医如此、各种手艺如此、科举考试如此,现在的职业资格证书也差不多有这个作用,包括蓝翔技校就是挖掘机司机的科班,等等。

科班出身的唯一重要价值是从事某个专门职业时,胜任的可能性很大,但并不保证工作成就一定高。

-

现在从事科研的人,一般需要专业训练(研究生教育即科研训练),拿到证书并从事相应工作的才好自称「科班出身」。否则一物理学博士干保险公司日常业务,就不好意思提什么科班出身了,当然也不会有人质疑其物理学科研训练。但人家可能之前经过严格的保险业务培训并且成绩优秀,那么这家伙的科班出身并不是物理学,而是保险业哦。

科研显然不是自然科学专属行为。各行各业都需要研究人员加盟,包括文学、社科、艺术、教育、体育、美食、娱乐、旅游、金融、实业、国际关系和农林牧副业等等。所以从事这些行业研究的人员,最好有相应的「科班出身」,但从事这些行业实务的人员则不一定需要这个出身。

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很多行当的「科班出身」并不需要高学历训练,本科专科足矣,甚至可以完全不需要专业教育机构认可,比如表演、绘画、装置、设计、音乐、作曲、杂技、外文翻译等等,没上过专门学校的知名艺人、艺术家、设计师、音乐人和翻译家层出不穷。对于这些行当来说,过多过长的专业训练反而妨碍其创造性和正常作品产出。

当然如果将来从事的是艺术/技艺相关的理论研究,自然需要研究生教育的「科班」训练,他们未来的成就是论文专著,必须经过相应的科研训练。

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对未来实际从事的职业来说,大部分本科专业教育完全谈不上「科班出身」,这是通识教育普及之后的正常现象。换句话说,绝大部分就业职位宽广或很不确定的本科专业,都不算任何职业的「科班出身」,大学也没有义务成就每个学生的「科班出身」。

所以,如果已有自己明确的职业规划,最好在大学期间选修、旁听一些「名义专业」(文凭上印的)之外的课程,最好有足够的一线工作实践,把自己打造得尽量「科班」一些。

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至于具体「科班」科研训练的具体内容、方法、程序和考核标准,各行各业差别巨大,没有一定之规。包括是不是需要大量阅读文献或者是不是有必要进行实验室研究以及有没有必要发表什么级别或者多少论文,等等。

打住。

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更新一下好了

最近申请结果也快出来了嘛,例子二中的神秘学弟美国六大名校录了两,一东一西。而例子一中的可爱学弟,六大还没消息。。

让我们祝福他,真是太神秘了

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这是一个挺有意思的问题,最近我和我的朋友 @QED 各自带了一个本科生,才发现受没受过科研训练的学生真是天壤之别。

  • 解决问题

一般来说本科生或者低年级博士生进实验会直接得到一个具体的问题,和一些参考文献。然后就会有这么一个情况:

我的本科生:我读了你给我的文献和相关的论文,我大概知道这个算法的意思了,我去查了网上没有现成的轮子,所以我得自己写一个,你之前有没有写过算法ABC和数据结构DEF,如果有的话我就在你的基础上写。一周之后:我写完了并且做了小规模的测试,和暴力的算法结果一样,速度快很多,具体你可以看着几幅图。。。

QED的本科生:我试了你让我算的东西,虽然我没算出来,但是我觉得你说的这个东西不重要,我们可以再算算别的也能写文章。啊?你问我参数怎么取的?我也不知道实验上是什么参数,就随便设了几个数。。。一周之后:我算出来结果长这样,啊?为什么会有这种现象,我不知道啊计算机跑出来就是这样的。

你看这就是差距,科研没有简单的问题,所以首先得想尽办法解决问题,而不是逃避问题,否则再好的idea最后也做不出来像样的工作。然后解决问题之前先调研,即避免重复造轮子,心理也大概有个数,对于投入的时间、需要什么资源、结果大概的样子要有个估计。不能前因后果都不知道拿起来就算。算完之后,还要对自己的结果进行验算,对结果要有定性和定量上的解释,不能看到新现象就感叹一句“太神秘了”然后啥也不想。

  • 课题规划

这个应该是博士训练目标,就是从老板那拿到一个比较宽泛的研究方向,要怎么一步一步把它做出来并且发表。这个当然有很多具体的形式,就举我刚刚完成的一个工作作为例子吧。一个理论物理学家跟我老板提了一个idea,老板让我看看能不能做实验。在充分理解了他的理论之后,我跑了简单的数值模拟,确定这个理论在我们的实验体系中确实是对的。然后想清楚为了研究明白这个问题,我们要观测什么。主要是要考虑工作的完整性和严谨性,也就是说我们要从尽可能多的角度阐释这个物理机制,并且对于每一个角度都要有严谨的逻辑链条,每一个假设都要有实验或者理论的支撑。进而设计了AB两种实验方案,对他们各自的利弊有了初步的估计。因为有些实验方法我们从来没有尝试过,所以我们先把思路给有这方面经验的专家看了,确认没问题再动手。在探索未知的物理之前,先做一些结果很容易知道的实验,验证我们的实验确实是预期的样子,并且对实验误差有个估计。类比一下就是如果你想研究高速下的相对论行为,那最好先确认在低速下你的实验结果和牛顿力学结果一致。测数据先大概测一遍,现象上没有问题再跑大规模的实验得到可发表的数据。

当然整个课题进展永远不会像预想的一样,总是会出现bug,需要不停地退到前一步,并且重新规划。

  • 提出问题

这个比较难,但是是一个独立的研究人员必须掌握的技能。需要对所在的领域有足够深入的了解,长期追踪最前沿的进展,并且对自己的实验系统有非常深刻的了解,才能在大家关心的、我关心的、我能解决的问题中找到交集。这个我也在尝试,下一个课题就得我自己想了。现在还不敢说有什么经验,如果以后成功了再回来补充吧。

当然还有宣(吹)传(虚)自己工作的能力、带学生的能力等等也需要训练,任重道远,只能是把我知道的一些跟大家分享。

看到这里了,点个赞再走吧!

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