星期六, 三月 31, 2012

为学

1. 学位和能力是两码事,顶多有点相关性,相关系数还不是很高。

2. 学位和学识也是两码事,即使读到头,不继续学习的话,马上知识就陈旧了。所谓逆水行舟,不进则退。其实这个比喻是有欠缺的,一般会认为水流速度是常数,但是请设想一下水流的速度是指数函数呢?

3. 读研的过程中更重要的是和老板、同学以及老板的同学们多多交流,保持近朱者赤的状态。一旦开始工作,周围就没有那么强的研究气氛了,只有少数人能够坚持学习,绝大多数人会每天8小时干自己不喜欢的工作,8小时看电视+通勤+吃饭,8小时睡觉,然后每年年底感叹一下时间过得真快啊。

4. 个人认为:

本科时还是通识教育,各种基础课都要上,比如临床都会哀叹学高数有什么用啊,但其实我国生物医学进步速度跟大一的时候不学Python有严重的关系。当年居然被教考古一般的Fortran,幸好我都翘掉了去学C和汇编。

硕士阶段是战术训练,老板告诉学生要做的题目,学生来想怎么做,完成迅速掌握并且优化实验技能的训练,老板在关键点上进行一些指导。

博士阶段是战略训练,学生要自己考虑去做什么,选什么样的题目,评估收益、风险、可行性,对实验室资源的利用。

博士后没做过,这个阶段应该已经是独立的研究者了,要开始着手自己找基金。学习运营一个独立的实验室了。

以现在以及不久将来的资源,即使不在学校内,也是能够接受这些教育的,顺便推荐MITx,我要补一补电子学的课,大学的时候没有焊个板子,没有做个锤子实在是人生遗憾。

5. 如果有可能,我还建议多在几个地方转转,不同的老板有不同的风格,有比较的话可以知道到底好在哪里,以及为什么,企业的研发也要去看看,可惜研发基本都不在中国。

6. 实验室其实就是一个企业,导师之所以被称为老板,其实因为他就是老板。读研的过程就是学习怎么样从一个学生到员工再成长到老板的过程。从运营实验室的角度来说,老板并没有义务一定要教你多少东西,够毕业就可以了。特别是当老板是大牛的时候,更是如此,你可能指望一个大型企业的CEO手把手教实习生么?导师拿出1分力气教也是教,拿出10分力气教也是教,但效果是完全不同。老板有多个学生的时候,怎么抢着学,就是学生的本事了。

7. 对临床研究生。手术训练时,带手术是有极大风险的,不给机会是默认值,要靠学生证明自己能力足够好风险够小的时候才给出的机会。要想缝个皮,先去把手套缝够了再说。当年外科实习的时候,手术中主刀台上提问都包含两问:1.我要问什么,2.你要答什么。

8. 学习的各阶段都会反复出现这样的循环:大一不知道自己不知道,大二知道自己不知道,大三不知道自己知道,大四知道自己知道。其实到了研一,又开始不知道自己不知道的状态。学生时代,总是不断有来自老师、考试、答辩的压力使人一级一级进步,但是工作之后,当这些来自外部的压力停止以后,很容易就停止在了不知道自己不知道的状态。

参考:
[果壳问答:我认为上研究生不是很必要,尤其是科学学位的。除了临床医学生。各位硕士的想法是什么呢??](http://www.guokr.com/question/118014/)

劝学

学习是个持续过程。

逆水行舟不进则退。逆水行舟不进则退还是不确切的,因为通常水流速度是常数。但是考虑人类的知识进展的速度,却可能是指数函数。(参考《奇点临近》)也就是说,逆水行舟,水的速度是指数变化,这事想起来非常可怕。也许你现在每周需要看两篇文献能够保持在前沿的位置,18个月以后,是每周四篇,3年以后是每周8篇。。。20年以后,我们就必须用Matrix的upload功能来学习了。当然现在事情还没有那么夸张,不同领域的倍增时间并不相同。

我觉得自学,或者说自己对自己的继续教育是需要持续进行的。

大家都应该有过自学的经验。高中时候开始要上课睡觉,本科时候开始要翘课。总有没听老师讲到的部分,这些零碎的部分是需要自学补充上的。过了本科以后,到研究生阶段,可能一半以上的知识是来自于自学的。如果是程序编写什么的,基本上就是90%的自学吧。

翘课、上课睡觉之后补充的自学,和系统性的自学一门学科是不同的。前者没什么难度,后者有许多陷阱。以我个人的经验简述一些自学技巧。

自学最重要的技巧就是要慢。
不能一页一页的翻书看过去,否则看到后面像滑冰,越翻越快,却得到一堆模糊的概念,这种时候最容易被误导。学编程建议是手敲书上的每一个例子,理工科建议是每一个公式或者例题推导一遍,也可以选择本领域的专业软件来学。

自学之中另一个重要技巧就是要认错。
大概这个是区别民科与非民科的关键吧。科班教育一直有强大压力迫使你发现错误,自学的时候,正确答案不一定进入你的视野,甚至于不使劲找,并不知道。但是一旦当有人提出异议或者发现自己的错误,就要非常谨慎的分析,整合信息。这个过程不是法庭上或者辩论赛中的“辩护”过程,而是获得新的信息以后,重新建模的过程。在学习过程中,会有各种创意,而且尤其是在学新东西的时候,创造力恰是爆发的时候,此时不宜着急去钻进自己的创意之中,而应该赶紧记录下来,然后清空大脑,继续学新的,否则钻进自己的想法不容易出来。过一段时间,几周或者几个月再看之前的创意,会发现有些是可笑的,有些是书的下一章,有些有人证明不对,有些就是没人想过的。此时再挑出其中的一些拿出来研究。
学而不思则罔,思而不学则殆。殆的危害远远大于罔。钻进自己的思路里出不来,会走火入魔的。

自学的第三个技巧就是要找。
找,一个是找资源,一个是找人。
现在有各种公开课,找资源已经方便多了。找自学的材料,就是要找各种专业领域内经过验证的教材。而且从一开始就要找对专业教材。否则“习惯成自然,再改就很难”。比如一开始要看曼昆的《宏观经济学》,但是一开始如果你看的是《货币战争》,那就没救了。

找合适的人交流学习也是非常重要的,不同大学之间的区别其实主要是在人,老师和同学,盖了多少房子倒是其次。拜网络所赐,现在也可以在网上找到许多可以学习的伙伴。从微博、twitter还有果壳,以及各种问答网站,论坛,MITx。。。都可以找到相关领域的同学、老师,随手at一下,就可以开展讨论。
顺便说,自己的网络形象要注意树立,多发有营养的东西,这样与人搭讪才有人理。周末北京有无数的讲座、沙龙,比如去万有青年烩听听好玩的东西,还可以和做这些东西的人交流。

自学的第四个技巧就是实践。
这也是最难的一部分。可以从几个不同的层级进行。
a. 维基百科 /百度百科 /科普写作:记忆学习内容最牢固的方法是教给别人,如果能有机会毁人不倦最好。如果没有这种机会,不妨把学会的东西用自己的理解转述放到wiki上,如果有错误,很快就有人会帮你指出。写科普也是很好的复习方法。比如我在这总结自学技巧,其实是给自己看的。
b. 软件模拟:现在的软件越来越强大了。学习一个专业领域内的软件,可以使学习事半功倍,而且实践起来也很容易。比如数学软件Mathematica(或者wolframalpha.com),
MatLab;光学软件Zemax,Oslo;机械类的SolidWorks。。。这些行业标准级的软件,连帮助文件也是上等的教科书。电子学的话,最近在用https://www.circuitlab.com

c. 开源项目:对于编程学习来说,能做一个开源项目,应该是非常好的学习方式。唉,目前我还没有这个能力。
d. 购买与交换:金钱是用来交换的,除了购买生活必需品、奢侈品以外,还可以用来交换时间、空间、能力、技巧以及知识。以前我们接受的教育往往是“钱不是万能的”,我建议换个角度考虑“如何让金钱『万能』起来”。有些实践是可以外包出去的。你不一定需要果壳DIY里各位达人的那么高超的焊接技巧,去电脑维修的地方请个人帮你焊接也是一样的。甚至直接在淘宝上定制货品,比如我曾经做了一个红外的干扰器,可以干扰一些相机的拍摄,概念产品就是从淘宝上订购的一个激光舞台灯,要求对方把激光模组更换了一下。
e. 参加研究项目:有机会的话,要参加一些研究项目。没机会的话,多创造机会吧。也可以从参加一些公益活动开始。

x. 医学的实践机会非常难得,特别是手术操作,很多地方到了主治甚至副高,重要的手术也还没开始训练。传说有前辈可以仅靠看别人的手术录像就把phaco手术学会,现在的医疗环境应该已经不允许了,可以先用动物模型演练,眼科专业的请移步丁香园,搜索我写的《phaco训练手册》。
y. SCI文章。虽然大家会嘲笑SCI是Stupid Chinese Index,但同行评议才是科学的检验方法,越是痛苦,越是困难,才越说明它有效。
z. 市场检验。这才是学习的终极实践。你发明了69式永动机?别告诉别人,别跟人脸红脖子粗的理论。自己开始做吧,先把自家的电钱省了,然后是亲友家,再到小区……看看那些IT界诸神,也许下一个神话时代已经悄悄开始了。

与其每天晚上追电视剧,不如每天晚上追公开课。
又看到一句:“以大多数人的努力程度之低,根本轮不到去拼天赋”,留作自勉

参考:
[果壳问答:自然科学和社会科学中,有哪些学问是可以自学的,而哪些必须有科班经历?为什么会这样?](http://www.guokr.com/question/132920/)