科研类型

1中国科学院水生所研究员徐旭东将科学研究分为大致三种，分别是：第一种，围绕某个问题进行，而不一定拘泥于所使用的研究对象。譬如，研究一个发育生物学的问题，可以从果蝇做到斑马鱼和小鼠。第二种，对一类研究对象感兴趣，譬如某类动物、植物、微生物。不一定是盯住一个问题，而可能是研究这类对象的若干方面。第三种是擅长某个先进的技术和分析工具，既不限于对象，也不限于问题，注重的是把技术和工具发挥到极致。图源：360图片当然，在实际学科发展中，三种类型相辅相成，许多情况下又相互重叠。因此并没有一个绝对清晰的划分界限。2科研三类型在产出上差异显著。对于青年才俊来说，在科研生涯之初，选择哪一条道路则可能影响其进阶的快慢。专攻一个问题的探索性研究，在外围阶段尚有若干“攻城路线”，但是越到核心部分，路子越窄。一个节点过不去，整个研究就没有实质性进展，有时好几年爬一个台阶，产出比较慢。图源：昵图网关注对象而不拘泥于特定问题的研究，路子稍多，如果同时做三、四个课题，东方不亮西方亮，总会有或大或小的产出。以技术和工具为核心的研究，选题较宽，程式较规范，一个团队可以同时尝试许多题目，产出多，亮点不断。3青年人才选择哪种科研类型最有前途呢？首先，选择哪个类型，兴趣最重要。做科研本身就是一件相对枯燥的事情，如果做自己不感兴趣的事，前途大概也好不了。其次，无论你感兴趣的是某一个科学问题、某一类研究材料，还是某一类技术和工具，只有做出贡献，才会有前途。图源：pixabay从个人发展来看，依托某个先进技术和分析工具的研究，可能崛起的比较快，但技术有落潮，甚至可能被商业服务代替，所以需要不断学习掌握新兴技能，才可能立于不败之地；而专注于问题或对象的研究，可能一开始走的慢一点，但只要坚持下去，渐入佳境，有了自己的领域和标签，在学术讲坛上能把二十年的研究讲成一个故事，又何尝不是一种成就呢？并且，前文也有提到，三种类型的划分并不是那么绝对，专注于某一领域是好事，但也要稍微拓展一下，并善于与其他类型合作。图源：百度图片长远地看，无论哪种类型，只有那些坚持理想、洞察敏锐、有着独立的人格和判断能力的人，才是科研道路上有前途的人。——THE END——

国内高校研究生的科研可以分为四种类型，论文型，项目型，打杂型，睡觉型。论文型日常工作就是阅读国内外论文。然后产生自己的想法，做一些实验。如果实验结果能够自圆其说，那么可以试着发表论文。论文的署名要带着小导师，大导师。学生大部分时候很难有创新性的想法。更多的是对于自己新的实验数据牵强附会的解释一通。相较于其他两种，这种已经是最像科研的了。那么这种方式能推动科技进步吗？能，就是效率有点儿低。文献读的多了，实验做的多了，多少都会有点儿自己的想。让一条狗三年做同样的事儿，他也会有一些新想法。我之所以说效率低，是因为等到时候你就会发现，最消耗你精力的是如何把图做好看，把表画好看。以及玩儿文字游戏，如何遣词造句能让评审顺利通过，让别人挑不出毛病。还有套八股文一样的论文格式，不同的句型说同样的事儿，介绍同样的科研背景，特别没意思。在这些事儿上花的精力高于甚至远高于你产生新想法和做实验上花的精力。你将来想从事科研工作或者当高校老师，这种训练对你是非常有帮助的。科研就是这样的，别被电影给骗了。项目型更接近于在公司上班。导师有公司可能直接安排你到他公司上班。或者导师所接的课题就是要做出一个产品，这种产品是有市场的，是可以赚钱的。学生和基层讲师负责实现产品，小导师负责写项目书，行话叫写本子。大导师就是开会，找关系，拉项目，讲PPT了。你所做的工作和各层级的分工和公司上班是很接近的。如果你想毕业后去公司工作，这种类型是帮助最大的。打杂型的日常工作就是跑腿儿，复印材料，订会议室，帮导师安排一下行程，导师房屋出租，可能让你帮他签合同。这种相当于辅助英雄，如果和导师关系处的好，毕业可以争取留校工作。大公司的行政人力的工作其实也类似于打杂，应聘也很有希望。睡觉型泛指没怎么帮导师干活，纯混毕业的那种。这种一般是勉强写个论文。导师和评委会放水让你毕业了。放你毕业主要因为和你没有什么深仇大恨，看见你也烦，不如让你滚。另外如果带的学生毕不了业，对导师也不是什么好事儿。这种类型找工作的时候会面临残酷的竞争压力。不帮导师干活儿可以，但你最好有自己的规划。比如去自己感兴趣的行业找兼职。

作者 | 郭英剑（中国人民大学教授）教授就是教授，教学与科研是其义务，也是其工作职责所在。无论“教学型教授”还是“科研型教授”，这样的分类作为历史遗留问题与现实考虑可以理解，但从长远来看，并无太大必要。与“教学型教授”相类似，“科研型教授”也是近年来在高校中较为流行的一种高级职称类型，主要偏重于科学研究而不从事教学。最近，国内有关“教学型教授”成了媒体关注的热点与焦点，由此引申出对教师职责、教学评估以及职称评审制度的反省与审视，我认为这很有必要也十分有益。但与此同时，我认为还应该讨论的一个问题是，高校中该不该有“科研型教授”。我个人观点是，教授就是教授，不必再做过多的分类。如果承认大学教授是一个从事教学、科研和在校内外从事社会服务的工作，那么，高校中就既不应该出现“教学型教授”，也不应出现专事科学研究的“科研型教授”。在这里，我想对比国内的“科研型教授”与美国高校中相似的设置“研究教授”，以此说明何以不必有“教学型”与“科研型”分类的缘由。何谓“科研型教授”众所周知，我国的教师职称系列为助教、讲师、副教授和教授。但很多高校特别是综合性大学，又根据教师在教学、科研等方面所侧重承担的主要职责，将教师岗位做了类型分类，分别为教学科研型岗位、教学为主型岗位、科研为主型岗位。我们就以某高校为例来谈谈这些分类（这样的分类在全国大同小异）。这三者的定位与区别大致如下：● “教学科研型”岗位是指从事专业教学、专业研究和专业人才培养的教师岗位；● “教学为主型”岗位是指主要从事公共课或通识课、实验课、对外汉语教育课程、成人教育课程教学的教师岗位，以及经学校批准以承担教学任务为主要职责的其他教师岗位；● “科研为主型”岗位指在校属跨院（系）研究机构、省部级以上重点研究基地、省部级以上重点实验室以及经学校批准的其他单位中设置的以承担科学研究任务为主的教师岗位。美国高校教授类型美国高校有着复杂多变的职称名称，今天主要谈谈专事教学的教师与专门从事科研的教师。在一些高校中，会有专注于本科课程教学的个人而不从事研究，他们可能也被人称为“教授”，但并非严格意义上的“教授”。一般来说，“讲师”（Lecturer）或者“高级讲师”（Senior Lecturer）就是通用的称号。“讲师”既有全职，也有兼职职位，但通常都不涉及任期，也没有从事学术研究的义务（尽管有时他们自行选择进行研究），有时候会涉及行政服务角色。“讲师”通常教授本科和/或入门课程。这是高校节省成本的一种措施。因为与终身职位相比，讲师的工资较低。在一些大学中，“高级讲师”主要指有一定成就的讲师，有些高校也将其称为“教学教授”（Teaching Professor），他们并无进行学术研究的义务。美国不少高校有“研究教授”（Research Professor）之职，与我们所说的“研究型教授”相近，通常只承担研究职责而没有教学义务。但绝大多数的高校中，“研究教授”均不属于“长聘制”（tenured，也就是有人所说的终身制）系列，他们没有资格获得长聘制任期，并且必须从校外获得研究经费或补助资金，因为他们不能获得来自所在高校的定期工资。由此可见，以科研和学术研究为主的“研究教授”通常是非终身职位。他们无需教学（虽然有时候也会教），以研究为主。通常他们必须通过从校外获得的研究经费或者补助金而获得研究薪水。如果他们没有研究经费或者补助金，那么他们就得不到报酬。下面，我们不妨来看几所美国高校对于“研究教授”的规定。密歇根大学的“研究教授”。在密歇根大学（University of Michigan），所谓“研究教员”（research faculty）指的是被任命为研究科学家（research scientist）和研究教授系列（research professor track）的人员。“研究教员”属于教师成员（faculty），他们的主要工作是研究而非教学。但研究教员的任命不属于终身教职系列（tenure track）。密歇根大学鼓励“研究教员”按照其研究职责参与一定程度的教育教学活动。他们可以为教学部门安排或者参与研讨班、课程和研讨会，也可以协助学位论文候选人或博士后人员的研究工作。由此可见，密歇根大学的“研究教员”属于“教师成员”，但不属于终身教职系列人员，不能获得终身教职系列的任命。他们虽然以学术研究为主，但也可以参与到教学活动之中。康奈尔大学的“研究教授”康奈尔大学明确规定，“研究教授”职称仅适用于长期的非长聘制（non-tenure-track）教职员工，这些人是相关研究领域中的杰出学者，经验丰富。他们的主要职责是开展新的研究活动；创建和管理研究实验室；寻找研究经费，提交项目申请书，履行研究计划合同；规划、实施和报告原创性研究等。“研究教授”一般都是各个研究项目和基金项目的课题负责人（Principal Investigators）。拥有“研究教授”职称的人员不得教授学分课程。如果相关系部要求他们讲授学分课程，那么，该课程必须与其研究项目相一致，并且要得到所在学院的院长批准。同时，对于这种教学，要禁止将教学费用不恰当地转移到他们的研究基金中或者合同中。而且，这样的教学状态只能是暂时的，不得持续教学。“研究教授”不是大学的教师人员（members of the University Faculty）。除非获得特定教员的投票权，否则他们无投票权。一般来说，要想获得“研究教授”的头衔，需要在学术上具有重要的地位，所独立承担的科研项目已经启动，并且已经让人看到了可以获得高水平成果的希望。由此看到，康奈尔大学的“研究教授”既不是大学的教学成员，自然也不在长聘制系列之内。他们一般都是各个科研项目的负责人。他们只从事研究，未经批准，不得进行学分课程的教学工作。哈佛大学的“研究教授”哈佛大学的“研究教授”有所不同。在相关规定中，“荣誉教授”（Professor Emeriti）与“研究教授”放在一起。根据哈佛大学文理学院（FAS）的有关规定，“研究教授”的称号适用于有资格获得或已经持有退休身份的个人。教授一旦退休，即可获得此称号，可以连续保留五年。之后，如果该教授还想保留此称号，而不想用“荣誉教授”这样的常规头衔，那么，他应该每年写信给文理学院院长，说明来年的研究计划与研究活动，获得批准就可以继续使用“研究教授”的称号。否则，“研究教授”的头衔将在五年期满后，自动恢复为常规的“荣誉教授”。由此可见，哈佛大学的“研究教授”与其他高校的有很大不同，这一称号所赋予的更多内容是一位教授在退休后“还在从事学术研究”。划分“教学为主型”与“科研为主型”并无必要进行中美高校之间的对比，其中至少有两点一致之处。首先，美国高校的各种明文规定都很清楚地指出，研究（research）和教育（ecation）是长聘制教职（tenured）和长聘制教授（tenure-track professor）的主要任务之一。这里的“研究”与“教育”其实就是我国高校所说的“科研”与“教学”，这两者缺一不可。其次，教授们所花费的研究精力或教学时间，很大程度上取决于他们身处机构的类型。这一点，中美高校并无不同。换句话说，作为全职教师，教授自然要从事本科生教学和研究生教学，指导、研究和服务是教授们的三大任务，也是他们的职责与义务。我个人以为，虽然“教学为主型教授”（或者“教学型教授”）与“科研为主型教授”（或者“科研型教授”）在我国的产生都有其历史与现实的原因，我也表示理解，但从总体上看，这样的分类并无必要。首先，无论从词义还是从职责上，都没有必要将“教授”做细微划分。既然承认“教授”的职责是教学、科研与社会服务，那么，这三者的责任就应该是平等而不是有所区别的。以教学与科研这两项为例。所谓“平等”主要是指内涵而不是数量，即“教学”与“科研”两者可能在数量上有所不同但不能有所偏废。比如，一位教授应该上课，那么他达到了规定的最低课时量，这就可以说是满足了教学方面的基本要求，但绝不能不上课。对于科研的要求也是一样，一位教授的科研工作量，应该达到规定的最低要求，哪怕达不到，也至少应该有自己所感兴趣或者所从事的科研工作，而不能一点科研都不做。这就是两者的平等关系。其次，从逻辑上看，“教学型教授”和“科研型教授”的出现，将教授群体中的大多数人——“教学科研型教授”似乎当做了两项全能冠军，好像只有他们的教学科研两手都要抓两手都要硬，但却忽视了他们为教学与科研所付出的艰辛与努力。而当人们在热烈讨论“教学型教授”的出现是对教学效果好而没有科研成果的教师的一种鼓励与奖励时（再重申一下，这样做并没有错），对于“教学科研型教授”来说，无形中似乎是在暗示他们的教学效果并没有那么好，或者教学效果两者都不过是平平而已。其实，事情很简单，“教授”就是教授，就是要在课堂内外指导学生传道授业，教学与科研是其义务，是其工作职责所在。专事“教学”与“科研”作为权宜之计可以，但着眼未来，这样的设置并无太大必要。来源：科学网

我能参加科研吗？每个孩子都有好奇心，从内心发出的兴趣与想法实现起来是最有效的。那么“科研”会适合你，只要你勇于开始，只要你兴趣，你就会投入精力，去探索就能有发现。了解真正的科研是什么，才能找到最适合自己的，了解究竟哪些能力能获得提升，了解自己真正想要的。那么什么是真正的科研？ 你理解的“科研”是真的吗？美国创新教育促进会联合北京科技教育促进会、工匠铺名校科研项目组、湖南省机器人科技教育学会、秦皇岛市青少年科技教育协会邀请来自耶鲁大学、牛津大学、加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校等世界一流大学及实验室研究专家学者们带你一起来 “what is research”科研启蒙系列公开课。▽科研启蒙公开课精粹▽第一讲【科研和学习的区别】【教师简介】王鑫洋：耶鲁大学经济学博士，墨西哥自治理工学院（ITAM）助理教授【分享正文】简单自我介绍一下，我叫王鑫洋，在香港读了几年后转学到约翰霍普金斯读完了本科和硕士，在这两个地方我学的是数学。之后在耶鲁大学读经济学博士，毕业之后准备去墨西哥自治理工学院（ITAM）做助理教授，进行经济理论研究。我将以经济学为例，介绍科研与学习的区别。1 什么是经济学在高中的时候别人告诉你他学经济学了，你一定在想他们学如何去赚钱了？你会发现有金融市场、有股市、有涨跌。但这个是经济学吗？经济学是什么？经济学主要讲两件事情：第一，经济学是一种研究人的科学。我们应该怎么样去做决定？当有一个人在面临众多选择，他要怎么操作？是凭直觉呢？还是经过详细思考呢？这个问题可以用心理学去理解，也可以用经济学去理解。比如我们能不能用钱的数量去理解人和人之间交流的动态或者说我们能不能用钱去理解我们身边接触的广告信息？第二，我认为的经济学是人和人之间关系的一门科学，它不光是关于钱，还是关于人的偏好，还是更好的去了解自己的一个科学。2 研究与学习的区别首先，我认为学习是研究非常重要，必不可少的部分。学习属于研究，可以通过对比来学习到新的东西。我们有一些东西是知道的，有一些是不知道的，可以通过对比已知知识点与未知知识点，来理解未知的知识。举个例子，我们知道三原色红黄蓝，而且我们知道这三原色混起来的颜色，比如说红加黄等于橙，黄加蓝等于绿，红加蓝等于紫，我们还能看到彩虹，彩虹有七种颜色，其中紫色是在最下面的。那么为什么会产生紫色这样的颜色？我们可以看得到呢？是因为紫色等于红加蓝，所以彩虹等于是有两圈的，它第一圈的蓝和第二圈的红混在一起所以就产生了紫色，在这件事情上我们通过我们知道的红黄蓝和他们之间的变化，而了解了彩虹有很多很多圈这样的一个现象。对于我来讲什么是学习呢？你需要去比较你会的和你不会的，通过一点点改变，使得你掌握你不会的东西这样的过程叫做学习。其次，什么是研究呢？研究是包括学习的，你必须要学，但是跟单纯学习不一样的地方在哪呢？你不但需要学习别人给你的东西，还需要自己去提出新的问题，你要去解决这样的问题。学习跟提出问题这个有时候是颠倒的，有时候大家是先有一个问题，比方说现在疫情非常严重，我们急需疫苗，所以这是大家都在研究的问题，我们学习各种各样的文献，去学习其他人的知识，去看怎么样解决产生疫苗的问题。但是有时候会反过来的，比方说有时候我们会先学习一个东西，比方说股市，我们想知道它为什么一会儿涨一会儿跌，什么是需求，什么是价格。在学习过程中会产生很多其他的问题，于是我们发现如果不解决在学习中提出的问题，我们没办法去理解我们最终要学习的目标，这个就是先有学习再有提问。现在我们存在一个问题需要去解决它，解决的方法是什么呢？同样回到学习，解决问题的方法，就是通过类比现有的工作，通过比较去提出解决新的问题的方法。给大家举一个例子，比如看一个脑部的图，我不知道有没有对医学感兴趣的同学，其中我们研究脑部疾病的一种方法是什么呢？就是把我们推到机器里面照一个照片，比方说左边的照片，拿我们照出这个照片跟一个正常大脑的照片进行比较，如果这两个东西差的特别多，通过比较我们可以产生一个数，可能是分数之类的，如果这个分数特别大，说明这个大脑差的特别多，有可能我们自己的大脑是一个有问题的大脑。所以我们可以通过去学习不一样的问题，去解决我们感兴趣的命题。回到学习与研究这个话题，我们刚才一直在说类比，我们在以会的作为基础去学习新的东西，所以这就意味着我们需要一步一步去学会，然后看看它可以连接到哪个不会的？再去通过把不会的东西变会去学习新的东西，像走台阶一样，它需要一步一步的走。如果我们想学最深的东西我们必须要从最浅的开始，以正确的顺序去进行学习。研究和学习都是一样的，我们需要找到这样的顺序，研究就是寻找这样的顺序，其实就是别人告诉你这样的顺序，你去进行一步一步的学习，但是都需要自己去完成。3 高中生和本科生科研这个话题很多家长特别关注，高中生科研跟本科生科研的问题在我的立场我觉得还是非常清楚的，这其实跟我们学习没有太大的区别，我认为我们都通过求知去想了解一些东西，就是不停的在学习，但是，有一点需要注意的是，我能了解大家的高中生和本科生的情况，其实大家压力非常大，大家在想我们出来之后能够干什么？因为我们的时间是有限的，我们是不是应该把时间用在科研还是用在实习？或者是用在其他上面？在大家做这样的考虑的时候，其实这个科研的目的就颠倒了，不是为了去了解一个知识点，而是抱着单纯为了写出一个文章，或者用成果去干别的事情为目的而去做科研，这是一个比较危险的事情。我并不是说它好或者不好，但是非常危险，为什么？因为如果你没有一个非常合理的动机，你没有求知欲的话，你很难有兴趣把学习（科研）一步一步走下来，所以很有可能你做出来的东西不好。以我在美国大学这么多年的学习和工作经历来看，如果你没有一个求知欲去做科研，而是报着其他的目的的话，学校大概率是不欢迎你的。所以总结我的看法是这样的。高中生应该是脑子里面首先想的是去研究或者探索一个问题，抱着这样的想法去进行学习和科研，在学习（科研）过程中产生了一些新的问题，积累了学习和研究经验，那么进行科研当然是一个非常好的方法。对于本科生来说，即将面临的选择是你将来要从事哪种类型的工作，那么在你大学二、三年的时候，你去做科研，也就是你能够提前体会你的专业研究什么，你是否适合做研究，你要读博士走科研的道路，还是及早毕业去社会上的其他工业企业等。那么科研经历是你很好的试错和选择的机会。我再分享一下：以我的经济理论研究工作为例，将科研作为工作是什么情况我说的经济理论研究就是作为一名学校教授。其中这种教职在国内并不是特别明确，因为在国内其实老师非常多，很难区分老师跟研究人员的关系是什么？我想澄清一点至少我比较理想的职业，我愿意去从事的职业，它的职业并不完全是老师，它的重点在于你要去感受身边的事物，而且需要做研究产生新的问题，并且解决这样的问题，所以它并不是以这种教课是主要的方式。比方说像我之后可能一个礼拜就教三个小时课，其他时间都是我自己的。那么它有什么好处和不好的地方呢？它的好处主要有三点，第一点，它的时间是相对比较自由的，你要是可能不想工作的时候你就可以稍微放松一段，你要想工作的时候你可以非常集中的把这个工作集中在几个月内完成。第二点，它的工作内容是可以自己决定的，你想研究什么样的问题在经济理论这样的一个学科里面，是可以自己定的。第三点，对于我来讲感受生活是研究生活的一部分，我需要去感受生活，了解其他人怎么想的？然后才能提出好的问题，而且我发现我自己也需要去感受生活，所以它对于我是一个好处。但是它也有不好的地方。第一点，它没有下班的时间，因为它没有上班，所以没有下班。但是对于我们来讲，你可能并不存在下班的时间，你什么时候脑子里都应该有一些东西，你不停的去想这个问题应该怎么做？提出什么样的问题？别人的问题怎么解决？所以你有可能是需要24小时工作的，虽然工作的东西是你自己决定的。第二点，它有时候工作强度是比较大的，有时候我要是真的写东西的时候，24小时脑子里都是这个东西，就是连轴转，完全没有休息的时间。总体来讲我觉得是一份非常不错的工作，因为比较自由，而且也可以过一个很好的生活。我来进行一下总结今天我大概分享的这么几点第一点我希望分享的我认为的经济是一个研究“人”和“人和人之间关系”的一门学科，不光是赚钱的，它只要是和“人类”，“人类行为”相关的都可以用经济学的方法进行研究。第二点什么是理论？对于我来讲理论是一个逻辑命题，所以根据定义必须要存在假设，理论是从假设到结论这种推理的逻辑命题，是存在对错的。第三点研究是学习的另外一种表现形式，需要循序渐进。不能说我的目标就是要写出一篇文章，但是好多人都是这样，这样一般写不出好的文章，好的文章需要你不断的学习，最终通过走那个台阶达到一个非常理想的状态。第四点在我的理解里面，经济领域提出问题和感受生活是非常重要的一部分。不光是解决问题，我们需要提出一个非常重要的问题，即使你不能把它解决，但是你把它提出来了，观察也是对经济这个学科非常重要的。我想以两个引用结束我今天的分享第一个是霍普金斯的校训。英语叫The truth will set you free，中文是“真理使人自由”。我在之前的前几年我一直在感受这句话，我觉得非常正确，了解一些理论的东西可以让你自己变得非常的清楚。第二个是凯恩斯的一句话。凯恩斯可以认为是当代经济学之父，他是这样说的，Practical men who believe themselves to be quite exempt from any intellectual inquence，are usually the slaves of some defunct economist.意思就是说，即使你认为你自己完全跟这种智慧的世界是毫无关联的，我依然可以过得很好。不经意之间你也会被一些已经逝去的经济学家所制定的想法控制了，你是在这样的社会规则下面生活的，我并不是说它对错，这个东西我也是看了很有感觉，我依然在感受它，希望大家在听完我的介绍之后能对这两句话有一些感受，希望大家通过今天的分享能够理解什么是科研、科研与学习的关系是什么、要抱着什么样的态度来做科研，总之希望听完我的唠叨，能够对大家有一点的启发。谢谢！备注：有兴趣了解更多创新教育、国际教育资讯，欢迎私信或关注微信公众号“东西视野EDU”。#科技#

1、Review：综述一般指研究者对前人的实验结果或某一特定研究领域科研成果的总结与评述。一般由期刊对大牛约稿，当然大牛可能会让下面的小老师或者学生去写，自己把关。对版面（字数）有限制；文章过于长，在投稿前要先与期刊编辑沟通。2、Minireview：小综述本质还是对科研成果的总结和评述，只是篇幅比review略短。同样对版面有限制。投稿 review 的时候，如果有用到别的出版物上面的图片等资料，需要确认你获得了这些资料的 copyright （版权），投稿的时候一起上传，不上传的话后面编辑也会给你写邮件让你再提供的。3、Highlights：重要的、新颖的原创性研究成果，对于版面有限制，有些期刊甚至对参考文献的条目数目都有要求。4、Communications：快讯以比较简短的文章呈现。在某个研究方向的最新进展，版面有限制（3-4pages），如JACS最多4页。5、Full paper：研究论文也就是一般意义上的论文，篇幅较长，且内容充实，包括自己所提出的idea和详细的计算流程等。和 article 差不多。6、Perspectives，观点短，图少，数目多。以Science上对Perspectives 的要求为例：Perspectives (up to 1000 words plus 1 figure) highlight recent exciting research, but do not primarily discuss the author's own work. They may provide context for the findings within a field or explain potential interdisciplinary significance. Perspectives commenting on papers in Science should add a dimension to the research and not merely be a summary of the experiments done in the paper. Although many of the Perspectives that comment on research published in Science are solicited, we welcome inquiries regarding new advances and fresh insights. As these are meant to express a personal viewpoint, with rare exceptions, Perspectives should have no more than two authors。观点（最多1000个单词加1个数字）突出显示了近期激动人心的研究，但并未主要讨论作者自己的作品。它们可以为某个领域的发现提供背景，也可以解释潜在的跨学科意义。对《科学》论文进行评论的观点应为研究增加一个维度，而不仅仅是对本文所做实验的总结。尽管征求了许多对《科学》杂志发表的研究发表评论的观点，但我们欢迎对新进展和新见解提出疑问。由于这些都是为了表达个人观点，很少有例外，因此《观点》的作者不得超过两位。8、Letter，快报更为注重时效性，主要是一些研究者新发现的初步结果或者一种新机制，这些初步成果可能有待进一步阐述，新机制也可能正处于研究过程之中。9、Note， 说明需要用最短的话说明很有用的一个问题。

按办学体制划分可分为公立大学、民办大学和独立学院三种类型。公立大学，指以国家政府或地方政府资助创立维持的大学。在我国，公立大学可分为部属、省属、市属高校三种类型，在财政拨款上，三者差距较大；民办大学指国家机构以外的社会组织或者个人，利用非国家财政性经费，面向社会举办的高校及其他教育机构；独立学院是是由普通本科高校与社会力量即企业、事业单位，社会机构或个人合作举办的进行本科层次教育的高等教育机构。因为借用母体高校的名号，所以独立学院的名称一般是以“XX大学XX学院”的格式来命名，这也是将独立学院与其他高校相区分的首要方法。按科研规模划分国内有学者按科研规模将我国高校分为研究型大学、研究教学型、教学研究型、教学型四种类型 。研究型大学，强调学术性、综合性、前沿性，一般以培养高素质创新型、领袖型人才为宗旨，如清华大学、北京大学、复旦大学等；研究教学型，优势学科科研水平高，学校综合性较强，培养博士、硕士人才数量仅次于研究型大学，如电子科技大学、中国政法大学、北京林业大学等；教学研究型，一般设有一定数量的博士、硕士学位位点，但以本科人才培养为主，多数为省属级别的高校；教学型大学，以省属、市属高校为主，人才培养着眼于满足区域经济发展，培养目标多为复合型应用型人才。按学科类型划分按教育部对学科门的划分和大学各学科门的比例，可将我国大学分为综合类、文理类、理科类、文科类、理学类、工学类、农学类、医学类、法学类、文学类、管理类、体育类、艺术类等13类。按财政投入划分陈武元等依据政府财政支持的多少，将大学划分为若干层次。以北大、清华为首的2+7所“985工程”大学为第一层次。第二层次是进入“985工程”的另外30所高校。接着依次是设置研究生院的高校、“211工程”高校、设置博士专业学位点高校、设置硕士专业学位点高校、一般本科院校以及高职高专院校。（更多精彩原创科学、教育、心理类资讯，请关注本号。)

　　成为一名研究生，每个人都开始了自己新的人生阶段，对于不同的人，都有自己的人生规划和学习生活节奏，不同的人有不同的心态，不同的性格，不同的目标，这就决定了每个人都不一样。下面四种类型的研究生，你看你想做哪一种?　　　　01第一种：　　学术达人型　　这类研究生是最符合研究生的身份的，他们从最开始决定考研的时候，就立志于投身学术，创造出科研成果。他们一般都早起晚睡，除了吃饭、睡觉和必要的社交活动，基本都泡在实验室做实验，出数据。别看这些人平时沉默寡言，平平淡淡，一到评奖学金算综合测评的时候，期刊论文专利无数，综测分数能甩出大部分同学几条街。他们乐于谈论的是行业内的前沿动态。和他们聊些明星八卦，别闹了，说了两句你就没话说了。想和他们讨论，肚子里没点墨水那是肯定不行的。这种研究生，深得导师器重，导师有什么事都愿意找他来办，出差开会基本都带着。他们以后基本以就是去科研院所或者读博，要在学术的道路上越走越远。　　　　02第二种：　　预备蓝领型　　这一类研究生大部分的研究生时间都在出差，他们的导师有很多的校企合作项目，一年四季在学校基本见不到他们，他们辗转于全国各地，偶尔在学校看到他们也是项目刚刚结束休息一下，亦或是学校有事不得不回，第二天又打点行囊准备奔赴新的战场。这类研究生有两个好处：第一是亲临一线，对专业岗位的运作有了很深的了解，对以后的工作奠定了基础，属于真正的应用型人才;第二就是可以获得一笔不小的收入，外派每天都有津贴，我有一个学长被外派了一年，做机场的道面检测。这一年下来赚了2万多，对于一名研究生来说，这的确是一笔不小的收入，而且在业务方面很熟练，为以后的工作打好了基础。　　　　03第三种：　　自我主导型　　这一类研究生所跟导师没有太多的项目，自己本身对科研学术也没有太大兴趣，但是又不甘虚度光阴，便开始按照自己内心的想法做自己喜欢的事情。这类人除了正常的学业外，都有自己的规划比如创业、攻读第二学位、做自己感兴趣的事例如摄影和登山等等，或者自己找个单位去实习。他们对自己的生活感到非常满意，幸福指数很高。他们对读研的态度是能顺利拿到学位，找到一份适合自己的工作就好。这类人的优点是发展自己的兴趣特长，提高自己的能力。　　04第四种：　　安逸享受型　　这一类人和第三种有些相似，都是本身没有太多的项目，但是不同在于自己也没有太多的想法，他们就是想平淡无奇、波澜不惊的度过这研究生的阶段，基本上就是毕业后回家找到一份工作即可。除了必要学习任务、论文撰写，其余时间就是看剧、逛淘宝、吃饭睡觉打豆豆。虽然在研究生期间没有什么学术成果，但是他们并不在意。和这种人交朋友，肯定会觉得自己活得好累。　　　　以上四种研究生，基本就是整个研究生群体的缩写了。每一种研究生，都有各自的特点与长处，本身并没有什么优劣之分。想做哪种，要根据自己的各方面因素来决定。　　就拿笔者来说，我天生就不喜欢闲着，要是突然闲下来就开始犯嘀咕：“是不是啥事还没做?”然后开始给自己找一堆事来做，这事有用没用我也要做，不能让自己无所事事。和我同系的一个研究生，人家观点很明确，就是要去杭州萧山机场(他老家杭州的)，每天除了必要的学习以外，就是看小说，打游戏，他的小生活那是相当滋润啊。　　研究生的生活怎么过，全看你自己的目标与心态，仁者见仁，智者见智。不是每天都搞科研就是很好，也不能说每天不务正业就是有多差。我们不能要求别人和自己一样，但是我们要想好自己的人生目标，规划好自己的研究生阶段。不忘初心，方得始终，希望每名研究生都能顺利拿到学位，实现自己的目标!

我能参加科研吗？每个孩子都有好奇心，从内心发出的兴趣与想法实现起来是最有效的。那么“科研”会适合你，只要你勇于开始，只要你兴趣，你就会投入精力，去探索就能有发现。了解真正的科研是什么，才能找到最适合自己的，了解究竟哪些能力能获得提升，了解自己真正想要的。那么什么是真正的科研？ 你理解的“科研”是真的吗？美国创新教育促进会联合北京科技教育促进会、工匠铺名校科研项目组、湖南省机器人科技教育学会、秦皇岛市青少年科技教育协会邀请来自耶鲁大学、牛津大学、加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校等世界一流大学及实验室研究专家学者们带你一起来 “what is research”科研启蒙系列公开课。相关阅读：科研启蒙之1：科研是什么？与学习有什么区别？科研启蒙之2：新人如何进入科研？8大注意事项▽科研启蒙公开课精粹▽第三讲【研究中的通用“方法”】【教师简介】尤洋：加州大学伯克利分校计算机博士候选人尤洋博士是一位西贝尔学者，目前在加州大学伯克利分校计算机系读博士学位。研究兴趣包括高性能计算，并行算法以及机器学习。他当前的研究重点是大规模深度学习训练算法的分布式优化。尤博士曾创造ImageNet训练速度的世界记录，并被ScienceDaily等几十家媒体广泛报道。尤博士近三年来以第一作者的身份，在NIPS、Supercomputing、IPDPS、ICS等国际重要会议或期刊上发表论文近十余篇。他曾以第一作者的身份获得国际并行与分布式处理大会(IPDPS)的最佳论文(0.8%获奖率)，和国际并行处理大会(ICPP)的最佳论文(0.3%获奖率)。尤博士曾获得清华大学优秀毕业生、北京市优秀毕业生、国家奖学金，以及清华大学计算机系数额最高的西贝尔奖学金。他还在2017年获得美国计算机协会(ACM)唯一颁给在读博士生的乔治·迈克尔高性能计算奖学金。他也获得了颁给伯克利优秀毕业生的Lotfi A. Zadeh Prize。尤博士曾经在IBM沃森研究中心、英伟达总部、微软总部以及谷歌总部实习。【分享正文】以计算机研究分析基础，介绍研究中的通用“方法”计算机现在已然成为各个科学研究的一部分。此前进行传统科学研究需要具备三要素：第一是理论，做任何事情之前我们都需要学习东西，要先有理论。比如牛顿第一定律、牛顿第二定律。比如牛顿某一天发现苹果砸到他头上了，然后他要先提出一套理论，再试图去解释这个事情。第二是实验，有了理论后，我们要验证提出的理论是否正确，就需要做实验。比如我们要制造一辆汽车，会先做一辆样品车去撞一下，看这汽车在事故中表现如何；或制造iphone手机也要做无数次的测试，而这些测试都是实验。第三是模拟，人们使用计算机可以采用数值模拟做很多实验，去完成那些不好直接作的实验，或代价太高的实验。而我认为大约从2000年以后，科学研究又有了些微小变化。跟传统科学研究一样，现在依然需要理论、实验和模拟。但现在更重要的是有数据分析。我认为，特别最近十年左右，人们制造了无穷无尽的数据。比如随着智能手机即移动端的普及，每天每个人都会制造很多数据；同样，各工业各领域的无人机、传感器，如麦田里的传感器，高山里的传感器，一直在不断地采集数据；美国视频网站YouTube也曾经发布过一项数据统计，从2015年开始他们的视频数量呈指数级增长。这些数据增长的速度是非常可怕的，可能在未来的某一天，我们不知道是否有足够的容量去储存。所以数据分析非常非常重要。只有在这些海量数据中找出有效信息，才对我们的经济、生活、科研有更好的帮助。下面我就简单地介绍一下，计算机科学研究的一些常用方法。可以把计算机科学中所有的问题分为三类：第一种是提出问题型研究。第二种是解决问题型研究。第三种是解释原因型研究。1 什么是提出问题型研究？提出问题型研究就是从现实中找出问题，面对问题提出研究方向。假设针对现有系统，如微软操作系统或苹果手机的IOS系统；或针对现有一些理论，如现在计算机科学的核心基础——计算复杂度理论；或者针对各种软件，如微信、淘宝等。我们去分析他们有什么缺陷，讨论现有解决方案的利弊端，做出权衡。不管解决方案再好，也都需要有一定取舍。而其中所谓利弊，也会随着科学技术的发展产生变化。之前可能是利大于弊的事情，随着新技术更新，可能就变成弊大于利了。当然也可能反之。简单举例解释一下。给大家介绍一个摩尔定律，即芯片单位体积的晶体管数量每18个月翻一倍。用更好懂的语言解释就是，计算机处理器CPU的速度每18个月提高一倍，计算机或手机速度每18个月会快一倍。摩尔定律非常重要，可以说它是整个计算机产业发展的基础，指导并支撑了计算机产业在过去几十年的发展。各大计算机巨头，如微软、谷歌、英特尔等会根据摩尔定律去投资，去扩张。由此，提出一些问题，为什么晶体管每18个月会翻一倍呢？是什么保证了这一结果？这样的代价是什么？又会导致什么问题？会不会哪一天这个定律就不行了？我们该如何拯救这个摩尔定律，继续支持计算机产业的高速发展呢？还有一个定理叫安迪-比尔定理：“Andy gives, Bill takes away”。安迪指英特尔前CEO安迪·格鲁夫，比尔指微软前任CEO比尔·盖茨，这句话的意思是，硬件提高的性能很快被软件消耗掉了，这是对IT产业中软件和硬件升级换代关系的一个概括。当CPU速度每18个月提高一倍，软件通过不断升级更新就会很快把这些提升消耗掉。软硬件都在不断快速提升，呈现良好互动。现在的很多应用如抖音、阿里巴巴，在二十多年前根本无法想象，因为硬件无法支撑。曾经比尔·盖茨开玩笑说，如果汽车行业能像计算机产业一样发展，那我们应该用25美元就能买一辆车，加一箱油能够跑1000英里。回到原来的问题，为什么计算机行业可以持续做到单位体积内晶体管的数量每18个月翻一倍呢？就是要不断把晶体管做小，芯片就会变得越来越密。这会导致什么问题呢？在2000年左右，就有一些计算机科学家做了研究，他们发现如果按照这种趋势发展，不进行人为管控，大概到202X年计算机芯片就可以用来做烧烤了，再过几年可能计算机芯片的温度就要跟太阳温度一样高了。正是这群科学家，用正确的数学模型去估计摩尔定律持续发展会导致什么样的问题，从而变相拯救了计算机行业。后面我会再介绍如何解决这个问题。所以我想用以上例子，解释什么是“提出问题型研究”。计算机科学发展飞快，过程中会遇到很多问题，提出问题很重要的。如果能提出一些关键性问题，能够避免你走入一些错误的方向，甚至有可能拯救整个产业。2什么是解决问题型研究？就是当我们已经知道了一些问题，从而想提出一些解决方案。比如如何使我们的程序运行速度更快？如何设计出一个围棋程序战胜人类？2016年就谷歌开发出了一个软件，能够击败人类最好的围棋运动员。如何比人类更快更好的识别和分类图片？现在这种技术已经很普及了，包括很多摄像头有人脸识别技术，在十多年前都是很不成熟的。如何实现网页排序算法？今天在谷歌或百度搜索一下，它就总能把最相关的页面呈现在最前面。这背后是一个Page Rank算法。以上几个例子，都属于“解决问题型研究”。刚才，我还向大家提出一个很重要的问题——如果按摩尔定律不断发展，最后会导致计算机芯片温度可能比太阳还高。那计算机行业是怎么解决这个问题的呢？通过不断研究，我们提出的方法就是多处理器。以前，计算机芯片只有一个处理器——中央处理器，行业术语也称之为“核”。而现在我们尽量采用多核处理器，比如我们现在的手机都有四核或八核。这一解决方案成功应用后，至少到目前为止，摩尔定律还能很好的得到保证。这些都属于“解决问题型研究”。3 什么是解释原因型研究？即指我们已经有了一个解决方案，但人们想弄清楚这种方案为什么是可行的。比如一个人尝试了无穷种方案，其中有一次可行了，但他却不明白为什么这个方案是可行的，所以人们就想试图做出解释。包括现在最热门的人工智能，其实是没有理论依据的。现在，我们实现人工智能的方法还是通过给机器一堆数据，然后进行刚才提到的监督学习和非监督学习，但其实我们并不理解机器深度学习模式究竟是如何实现的，实际现在的人工智能系统是不可靠的，人类还并不太理解它是怎么回事儿。所以现在很多人在研究，试图解释清楚，只有当我们真正理解它为什么工作之后，才能更好地控制它们。否则有一天，科技发展到一定水平我们无法控制人工智能了，那是一件非常危险的事情。想做这种类型的研究，一般需要有很强的数学和理论背景，如微积分、线性代数、数值优化、概率论等。往往我们需要对问题做出合理的假设，使得问题尽量符合真实的应用场景。我们通常也会指出人们之前的认知误区。所以这一类型研究对理论和数学要求非常高。当然这种理论研究也是非常重要的，比如计算机领域的最高科学奖一般都会颁给在计算机理论上做出很大贡献的科学家。举个“解释原因型研究”的案例。人们当前使用批量随机梯度下降法去求解人工智能优化问题。人们观察到当我们把批量数增大时，系统的精度会提升。但是，当把批量增加到特别大时，系统的精度会下降。为什么？能否从优化和泛化角度做出合理的解释？比如，我们给机器一万张图片学习人脸识别，不能一次性把一万张图片给它，而要分批给它，如每批给100张去学，或每批给1000张去学。你会发现一个很有意思的事情，就是每次给它1000张和给它100张的学习效果是不一样的。而这又是为什么？这现在是计算机科学研究的一个热点。在解决问题的过程中，我们如何使用计算机？在利用计算机解决问题时，算法的使用和选择非常重要。那么就要关注算法复杂度。什么是算法复杂度？指算法在编写成可执行程序后，运行时所需要的资源（时间资源、内存资源）。同一问题用不同算法解决，而算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。举一个简单示例：对N个数排序。当n=10时，对9、2、7、5、1、0、6、3、4、8排序，排序完是0、1、2、3、4、5、6、7、8、9。排序是很简单的计算机科学问题，你有什么好的算法呢？而当N的规模不同时，我们要采取的方法也会不一样。当N=1000？N=100万？N=10亿？我们要对1000个数、100万个数、10亿个数进行排序，要用什么方法呢？当N规模越大，比较复杂的算法消耗资源也越多。在计算机科学研究中，我们往往不知道N是多少，或者今天写一套软件程序，可能十年甚至二十年后我们还希望能使用它，今天N只是1000，10年后也许就变成了10亿。所以我们在设计软件时，必须要考虑算法复杂度，考虑算法的可持续发展性。其次，各个学科都在使用计算机以及超级计算机进行模式实验。随着计算机普及，现在各个学科包括物理、化学、生物、地理、天文、工程等都会在研究中使用计算机进行模拟实验。而使用超级计算机进行模拟实验的情况也越来越多，当具体实验问题太大、太小、太快、太慢、太贵或太危险时，都可以采用模拟实验。比如研究宇宙天文，天文数字非常庞大，又很难用人类肉眼去做实验，如捕捉小行星等，就可以用计算机模拟。比如分子层面的蛋白质折叠等，牵扯状态太多，做实验也很困难，也可以用计算机去模拟。比如设计高效能飞机引擎，速度太快，实验数据很难捕捉，就可以先用计算机模拟引擎在各种环境下的性能如何。比如全球气候变化，人类要观测几百年甚至上千年才会一些气候变化特征，单靠实测性研究几乎不可能。现在普遍是科学家采集一些数据，然后运用计算机模拟。比如核爆模拟实验，虽然各国达成协定后，都不再做真实的核爆实验，但是使用超级计算机仍可以进行核爆模拟实验。关于科研中计算机、超级计算机的算法及其使用的知识，稍后再有单独文章进行介绍。有兴趣的读者欢迎持续关注。最后，进行计算机科学研究、人工智能进行研究需要哪些工具。现在最热门的编程模型就是python，它是一种很好的免费数据分析工具。如果需要编程框架，可以使用谷歌的tensorflow或facebook的pytorch，也是免费工具。书籍方面的话，姚期智可能会在9月份出一本书叫《人工智能（高中版）》，他是我国目前最好的计算机科学家，最权威的人工智能专家。以下为问答精选Q1：中学生对科学研究有兴趣的话，在实验设计数据收集和分析等方面您有什么好的建议吗？尤博士：我认为中学生最好先找一个老师去指导你，比如去大学实验室，教授可能会安排他的博士生去一步步对你进行指导。加州伯克利分校每年会招一些高中生甚至初中生到实验室参与研究，由于我们知道他们没有经验，首先会一步一步教他们怎么做，如第一周会告诉他们怎么样采集数据？采集哪些数据？怎么使用软件？对中学生，我们的态度就是手把手教。Q2：从您的专业角度来看，对于中学教师，如何帮助学生进行科学研究？尤博士：教师引导高中生、初中生参与科学研究，首先必须充分沟通，了解学生究竟有什么疑惑，具体问题是什么，可能对教师来讲很简单的问题，学生没有相关专业背景，可能就会觉得是很难的问题。如果教师不理解学生的内心想法和困难，就很容易造成误解。不了解学生，给他安排了非常艰难的任务，很容易给学生挫败感，就会让他逐渐对科研失去感兴趣。另外，教师可以为学生搭建适合的科研平台，比如与大学实验室或课题组建立联系。Q3：您对跨专业读博士有什么好的建议吗？尤博士：我认为跨专业读博士很常见，以人工智能为例，它需要很多数学基础，如果本科学数学，研究生学人工智能，可能比本科就读计算机的同学还会更有优势。很多计算机专业的学生，数学理论功底没有数学专业强。本科学数学不管转到哪个科学都是蛮有需要的。如果本科是物理专业的话，也很容易转到计算机或者其他学科。备注：有兴趣了解更多创新教育、国际教育资讯，欢迎私信或关注微信订阅号“东西视野EDU”。#科技#

博士学位，按照百度百科词条的解释，是标志一个人具备出原创成果的能力或学力的学位，是目前最高级别的学位。拥有博士学位或博士学位同等学力，意味着一个人有能力由学习阶段进入学术阶段。具备出原创成果的能力或学力是博士学位的核心内涵，也是拥有博士学位的人的最本质特征。当然百度词条人人可以编辑，不能奉为真理，但问题是，我觉得他说得挺对的！博士，需要的就是培养自己出原创成果的能力。读博的过程到底是喜怒哀乐，只有自己知道。当然，像我这么逗比的理工博士兴许是少见的。我的口头禅就是：你不读博士，你永远不知道博士有多快乐！关于为什么读博，前面我介绍过，我自己干啥啥不行，考试后几名。但是从小对自然科学充满好奇，当时自己抱着初中物理课本就制作出了简易的手摇发电机。后来大学考不好，研究生刚过国家线，好不容易博士不用考试了，我能真正的接触科研做自己喜欢做的事，顺便刷一下学历，不失为一种很好的选择。一位网友说的好：“主要是没觉得读博有多难”其实，关于为什么读博这个问题，只能说因人而异，现实情况也是如此，总结一下，身边的同学读博大致可以分成几类：逃避就业型：一部分学生在学校这样的安逸环境中呆的习惯了，突然要面对职场，有点力不从心，无法面对，于是抱着“博士不就是读书嘛，水一下总能毕业的”的美好愿景，读个博吧！如果单纯的想逃避就业，还是要三思。“你要是找不到好工作就凑合着读个博吧！”，这句话只是我们博士用来自嘲的，当真的话你就惨了。学历提升型：为了刷学历而读博，这种类型的同学不在少数。毕竟，哪有那么多同学真正的爱好科研啊。最近一段时间爆出的高校招聘辅导员，要求获得博士学位引起了一阵是否浪费人才的骚动。就我看来，有的同学读博本来就不打算长期进行科研，只是想提升一下自己的学历，找工作会更好一些。这些人去做辅导员，由于自己经历过博士的训练，也能够更好的为本科生做好思想指导和职业规划，为什么不行呢？当然，为了刷学历而读博同样面临着各种问题。对这些同学而言，科研只是获得学位的手段，或许并不适合，有可能造成课题进展上的问题。职业规划型：现在高校教师的岗位可以分为科研岗、行政岗和实验岗。对科研岗来说，博士学位只是最低要求，所以以后的职业规划是科研，那读博只是基本要求。行政岗和实验岗来说，目前还是硕士居多，但是也有个别的要博士学位。一部分同学立志要进高校工作，那就根据自己的职业规划，选择合适的最高学历。好奇使然型：这种目的的同学就好说了，一定要读！知乎上一位同学说了，有人拿钱让你以学生的身份去做你喜欢做的事，为什么不去做呢？一般这样的同学本身自己对科研感兴趣，或者在硕士阶段歪打正着发了几篇成果，被周围同学称作学生中的大牛。在这种正向反馈的机制下，怀揣着“读博使我快乐的”的愿景去读博了。覆水难收型：这种就属于自己牛吹大了，收不回来了，迫于压力，自己不得不读。比如在硕士面试的时候，或者硕士期间为了让导师把资源向自己倾斜，就说自己要读博。这种手段啊，不建议使用，搞不好人财俱失。当然，在现实情况中，不可能是单纯的某一种才选择读博的，只能说哪一种心态占了主要原因。好奇心的排位越靠前，相对来说读起来就越不那么纠结。不管你是想挑战自我，提高眼界还是脑子一热瓦特了，读博都算是一种职业规划。当别人选择工作的时候，你选择继续在学术上深造，这本来就是两种不同的职业选择。读博，从某种方面来说也算是一种风险投资，风险在于读博不可能让我们成为一个完整的“社会人”。博士毕业之后，工作的选择面变得更为狭窄。十年寒窗苦读……至今尚未毕业….（这应该算是风投最大的失败了吧）但是有了读博也能让我们接受一些很好的思维训练，使自己成为一个独立自主、有好奇心、善思、勇敢、有行动力的人。完成已有，我们获得了更加被社会认可的学识和见识，忍得住当下的暴跌，获得的往往是长期的收益。还是那句话，博士是人生的选做题，提笔之前，你想好了吗？我是南开大学小高博士，喜欢博士的科研生活请记得关注分享啊。