为什么国内的一些教授甚至副教授更甚讲师都不具体做实验？这样能有什么发现吗？
国内部分教授、副教授甚至讲师不亲自进行实验，这是一个挺普遍的现象，也确实让人费解。毕竟，科学研究的根基之一就是实验，理论再高深，也需要实验来验证和支撑。那么，为什么会出现这种情况，他们又如何能“有所发现”呢？我们来掰开了揉碎了聊聊。
为什么会出现“不亲自做实验”的情况？
这事儿说起来，原因挺复杂的，涉及到体制、评价体系、社会分工等多个方面：
1. 科研“团队化”与“分工细化”的必然产物：
“老板”模式： 现代科学研究，尤其是比较前沿的领域，越来越依赖团队协作。教授、副教授往往是课题的“灵魂人物”，他们负责确立研究方向、设计实验方案、申请经费、撰写论文、与同行交流等“脑力活”。而具体的实验操作，比如配置试剂、操作仪器、记录数据，则更多地由实验室里的研究生（硕士、博士）、博士后，甚至是合同制的研究助理来承担。这是一种很正常的专业分工，就像一家公司，CEO不亲自组装产品，而是负责战略和管理。
“多任务”的压力： 一个成熟的教授，除了科研，还有大量的教学任务（讲课、指导学生、备课）、行政事务（系主任、学院领导、项目评审、会议组织）、以及永无止境的经费申请和论文撰写。把有限的时间和精力平均分配给每一项，是很难的。亲自做实验，尤其是一些重复性高、技术要求极高的实验，可能会挤占他们用于思考、规划和指导的时间。
2. 评价体系的导向：
“论文”和“项目”至上： 国内的科研评价体系，很多时候更看重的是“产出”，比如SCI论文的数量和质量、国家级项目的获批情况、获得奖项等。对于教授和副教授而言，他们需要的是能够产出高水平论文和吸引科研经费的“成果”，而这些成果往往是通过指导研究生团队完成的。他们可能认为，花时间亲自做实验，不如把精力放在更有“产出”价值的事情上，比如设计出更巧妙的实验思路，或者写出更能吸引审稿人和读者的论文。
“帽子”和“奖励”的压力： 教授、副教授的职称和晋升，很多时候与项目、论文、奖项直接挂钩。如果一个教授的优势在于理论创新、思路设计，他会更倾向于发挥自己的优势，而不是去钻研某个实验技术的细节。
3. 资源和技能的局限性（有时）：
技术更新换代快： 很多实验技术发展非常迅速，新的仪器、新的方法层出不穷。一个教授可能在某个领域深耕多年，他的知识和经验可能更偏向理论或者某一类技术，而对最新、最精密的实验操作可能不那么熟悉。这时，让掌握最新技术的年轻研究人员或技术员来操作，反而更有效率。
早期培养的侧重点： 并非所有国内的博士培养模式都要求博士生在实验操作技能上达到“炉火纯青”的地步。有些博士的培养更侧重于理论的理解、方法的创新和研究思路的形成。
4. “学徒制”的传承：
“传帮带”： 尽管不亲自操作，但教授们通过“言传身教”和“手把手指导”（尽管是指导别人做）来传承知识和技能。他们会示范操作步骤、讲解原理、分析结果，让学生理解实验的精髓。这是一种“学徒制”的变体，导师虽然不亲自干活，但他是那个教会你如何干活的“师傅”。
他们这样“不具体做实验”，又能有什么发现呢？
这可能是大家最疑惑的点。他们不粘试剂、不摸仪器，又如何能发现科学的“新大陆”？其实，他们的“发现”更多的是在以下几个层面：
1. “战略层面”的发现：
发现“问题”： 教授们通过阅读大量的文献、参加学术会议、与同行交流，能够敏锐地捕捉到科学研究的“空白点”或者“未解决的关键问题”。他们发现的不是某个具体的实验结果，而是“在哪里还有待探索”。
发现“方向”： 他们的发现更像是“指路明灯”，确定了研究的大方向和可能的研究路径。比如，某个理论模型存在缺陷，需要新的实验数据来验证或修正；或者发现某个领域的研究过于局限，需要引入新的理论框架和实验手段。
发现“思路”： 很多重要的科学发现，来源于一个巧妙的实验设计或是一个新颖的理论假设。这些“灵感”的产生，需要的是广阔的知识储备、深刻的逻辑思维和跨领域的联想能力，而不是单纯的实验操作熟练度。他们可能是在思考某个理论的推导过程中，突然想到一个可以通过实验来验证的点。
2. “数据解读与升华”的发现：
发现“意义”： 实验数据本身是客观的，但数据的“意义”需要人来解读。教授们凭借自己丰富的学术经验和学科知识，能够从一堆数据中看出别人可能忽视的规律、异常或者潜在联系。他们发现的不是数据本身，而是数据背后所蕴含的科学含义。
发现“关联”： 他们的发现往往是基于对大量已有实验结果的整合和分析，发现不同研究之间可能存在的隐藏关联，从而提出新的假说。比如，A领域的实验结果和B领域的理论似乎能相互印证，这可能就催生了一个新的研究课题。
3. “方法创新”的发现：
发现“更好”的方法： 有时候，他们会基于对现有实验方法的深刻理解，提出改进现有方法或者设计全新的实验方法。虽然具体实现需要学生动手，但“提出更好方法”本身就是一种重要的科学发现。
4. “指导与培养”的发现：
发现“人才”： 优秀的教授，在指导学生的过程中，也能发现那些有潜力的学生，并将其培养成未来的科研骨干。这在某种意义上也是一种“发现”——发现和培养了科学的传承者。
举个例子：
假设有一个教授，他研究的是一种新型催化剂的性能。他可能不会亲自去称量催化剂的精确质量，也不会守着仪器跑一天的表征数据。但他是怎么“发现”的呢？
他可能通过阅读大量文献，发现了现有催化剂在某种反应中效率不高，存在很大的提升空间。
他可能基于自己的化学理论知识，设计出一种新的分子结构，预测它可能具有更好的催化活性。
他可能指导博士生，让她根据这个设想，合成这种新催化剂，并设计一系列实验（比如反应动力学、谱学分析等）来验证其性能。
在学生拿到数据后，教授会和学生一起分析，发现这种催化剂在特定条件下，活性比预测的还要高出几个数量级，而且机理也与最初设想的有所不同。
这时候，教授的“发现”就是：“这种新结构催化剂在XX条件下表现出惊人的活性，并且其催化机理比我们最初预期的更复杂，这为XX领域的催化研究提供了新的思路。” 他发现的是这个“突破点”和“新方向”。
总结来说：
国内部分教授、副教授、讲师不亲自做实验，很大程度上是科研分工和评价体系的产物。他们更像是科学研究的“总设计师”、“总指挥”和“解读员”，而不是“一线工人”。他们的发现，更偏重于提出问题、确立方向、设计思路、解读数据、升华理论以及创新方法。
当然，这并不意味着所有人都应该如此。很多杰出的科学家，依然能将理论与实践完美结合，甚至在实验技术上也精益求精。但对于“不亲自做实验”的现象，我们更多的是要理解其背后的原因，并思考如何构建一个更健康的科研生态，让理论创新和实践操作都能得到应有的重视和发展。同时，我们也应该认识到，科学研究的“发现”，并非只有一种模式。
为什么会出现“不亲自做实验”的情况？
这事儿说起来，原因挺复杂的，涉及到体制、评价体系、社会分工等多个方面：
1. 科研“团队化”与“分工细化”的必然产物：
“老板”模式： 现代科学研究，尤其是比较前沿的领域，越来越依赖团队协作。教授、副教授往往是课题的“灵魂人物”，他们负责确立研究方向、设计实验方案、申请经费、撰写论文、与同行交流等“脑力活”。而具体的实验操作，比如配置试剂、操作仪器、记录数据，则更多地由实验室里的研究生（硕士、博士）、博士后，甚至是合同制的研究助理来承担。这是一种很正常的专业分工，就像一家公司，CEO不亲自组装产品，而是负责战略和管理。
“多任务”的压力： 一个成熟的教授，除了科研，还有大量的教学任务（讲课、指导学生、备课）、行政事务（系主任、学院领导、项目评审、会议组织）、以及永无止境的经费申请和论文撰写。把有限的时间和精力平均分配给每一项，是很难的。亲自做实验，尤其是一些重复性高、技术要求极高的实验，可能会挤占他们用于思考、规划和指导的时间。
2. 评价体系的导向：
“论文”和“项目”至上： 国内的科研评价体系，很多时候更看重的是“产出”，比如SCI论文的数量和质量、国家级项目的获批情况、获得奖项等。对于教授和副教授而言，他们需要的是能够产出高水平论文和吸引科研经费的“成果”，而这些成果往往是通过指导研究生团队完成的。他们可能认为，花时间亲自做实验，不如把精力放在更有“产出”价值的事情上，比如设计出更巧妙的实验思路，或者写出更能吸引审稿人和读者的论文。
“帽子”和“奖励”的压力： 教授、副教授的职称和晋升，很多时候与项目、论文、奖项直接挂钩。如果一个教授的优势在于理论创新、思路设计，他会更倾向于发挥自己的优势，而不是去钻研某个实验技术的细节。
3. 资源和技能的局限性（有时）：
技术更新换代快： 很多实验技术发展非常迅速，新的仪器、新的方法层出不穷。一个教授可能在某个领域深耕多年，他的知识和经验可能更偏向理论或者某一类技术，而对最新、最精密的实验操作可能不那么熟悉。这时，让掌握最新技术的年轻研究人员或技术员来操作，反而更有效率。
早期培养的侧重点： 并非所有国内的博士培养模式都要求博士生在实验操作技能上达到“炉火纯青”的地步。有些博士的培养更侧重于理论的理解、方法的创新和研究思路的形成。
4. “学徒制”的传承：
“传帮带”： 尽管不亲自操作，但教授们通过“言传身教”和“手把手指导”（尽管是指导别人做）来传承知识和技能。他们会示范操作步骤、讲解原理、分析结果，让学生理解实验的精髓。这是一种“学徒制”的变体，导师虽然不亲自干活，但他是那个教会你如何干活的“师傅”。
他们这样“不具体做实验”，又能有什么发现呢？
这可能是大家最疑惑的点。他们不粘试剂、不摸仪器，又如何能发现科学的“新大陆”？其实，他们的“发现”更多的是在以下几个层面：
1. “战略层面”的发现：
发现“问题”： 教授们通过阅读大量的文献、参加学术会议、与同行交流，能够敏锐地捕捉到科学研究的“空白点”或者“未解决的关键问题”。他们发现的不是某个具体的实验结果，而是“在哪里还有待探索”。
发现“方向”： 他们的发现更像是“指路明灯”，确定了研究的大方向和可能的研究路径。比如，某个理论模型存在缺陷，需要新的实验数据来验证或修正；或者发现某个领域的研究过于局限，需要引入新的理论框架和实验手段。
发现“思路”： 很多重要的科学发现，来源于一个巧妙的实验设计或是一个新颖的理论假设。这些“灵感”的产生，需要的是广阔的知识储备、深刻的逻辑思维和跨领域的联想能力，而不是单纯的实验操作熟练度。他们可能是在思考某个理论的推导过程中，突然想到一个可以通过实验来验证的点。
2. “数据解读与升华”的发现：
发现“意义”： 实验数据本身是客观的，但数据的“意义”需要人来解读。教授们凭借自己丰富的学术经验和学科知识，能够从一堆数据中看出别人可能忽视的规律、异常或者潜在联系。他们发现的不是数据本身，而是数据背后所蕴含的科学含义。
发现“关联”： 他们的发现往往是基于对大量已有实验结果的整合和分析，发现不同研究之间可能存在的隐藏关联，从而提出新的假说。比如，A领域的实验结果和B领域的理论似乎能相互印证，这可能就催生了一个新的研究课题。
3. “方法创新”的发现：
发现“更好”的方法： 有时候，他们会基于对现有实验方法的深刻理解，提出改进现有方法或者设计全新的实验方法。虽然具体实现需要学生动手，但“提出更好方法”本身就是一种重要的科学发现。
4. “指导与培养”的发现：
发现“人才”： 优秀的教授，在指导学生的过程中，也能发现那些有潜力的学生，并将其培养成未来的科研骨干。这在某种意义上也是一种“发现”——发现和培养了科学的传承者。
举个例子：
假设有一个教授，他研究的是一种新型催化剂的性能。他可能不会亲自去称量催化剂的精确质量，也不会守着仪器跑一天的表征数据。但他是怎么“发现”的呢？
他可能通过阅读大量文献，发现了现有催化剂在某种反应中效率不高，存在很大的提升空间。
他可能基于自己的化学理论知识，设计出一种新的分子结构，预测它可能具有更好的催化活性。
他可能指导博士生，让她根据这个设想，合成这种新催化剂，并设计一系列实验（比如反应动力学、谱学分析等）来验证其性能。
在学生拿到数据后，教授会和学生一起分析，发现这种催化剂在特定条件下，活性比预测的还要高出几个数量级，而且机理也与最初设想的有所不同。
这时候，教授的“发现”就是：“这种新结构催化剂在XX条件下表现出惊人的活性，并且其催化机理比我们最初预期的更复杂，这为XX领域的催化研究提供了新的思路。” 他发现的是这个“突破点”和“新方向”。
总结来说：
国内部分教授、副教授、讲师不亲自做实验，很大程度上是科研分工和评价体系的产物。他们更像是科学研究的“总设计师”、“总指挥”和“解读员”，而不是“一线工人”。他们的发现，更偏重于提出问题、确立方向、设计思路、解读数据、升华理论以及创新方法。
当然，这并不意味着所有人都应该如此。很多杰出的科学家，依然能将理论与实践完美结合，甚至在实验技术上也精益求精。但对于“不亲自做实验”的现象，我们更多的是要理解其背后的原因，并思考如何构建一个更健康的科研生态，让理论创新和实践操作都能得到应有的重视和发展。同时，我们也应该认识到，科学研究的“发现”，并非只有一种模式。
网友意见
不能。教授忙着拉钱我还可以理解，毕竟要去争经费。年轻人过早脱离一线是一个不好的事情。
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