Научно-исследовательская работа (рекомендации)

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Содержание

Приведённые ниже рекомендации по ведению научно-исследовательской работы (НИР) адресованы студентам и могут быть полезны на всех этапах обучения, от выбора научного руководителя до подготовки выпускной квалификационной работы.

Первые шаги

Работа с научным руководителем обычно начинается с решения несколько пробных задачек и/или чтения нескольких специальных статей, возможно, на английском языке. Затем вам будет дана основная задача, которая в перспективе должна перерасти в тему выпускной работы.

Получив очередное задание, не стесняйтесь обратиться за дополнительными разъяснениями. Гораздо хуже, если вы надолго пропадёте, так ничего и не сделав.

Ваш руководитель имеет право быть занятым, не находить времени прочитать присланный вами материал в течение целой недели (двух, трех,…), очередной раз переносить встречу еще на неделю позже, и оказывать прочие знаки невнимания. Это нормально. Израсходуйте образовавшееся время на то, чтобы самостоятельно понять, что делать дальше или заняться самообразованием. Никто не даст студенту тему, по которой в мире нет ни одной публикации. Не забывайте про поиск в Google или CiteSeer. Название теории, или алгоритма, или формулы, которые вы обсуждали с руководителем — это уже ключевые слова для поиска. Сегодня в Интернете легко можно найти даже то, чего ещё не знает ваш руководитель. Откопать что-нибудь интересное — это лёгкий (по началу) способ показать вашу заинтересованность и обратить на себя внимание.

Математики обожают контрпримеры. Поэтому обсудим, как не надо делать. Сначала руководитель даёт вам простую задачку. Хороший студент, который активно работает, справляется с ней быстро, получает усложнение, потом следующее, и т. д. К концу учёбы набегают ощутимые результаты. Плохой студент приходит в конце семестра (года, последнего курса) и начинает решать поставленную, изначально простую, задачу. Практически невозможно за пару недель (и даже за пару месяцев) сделать нечто стоящее. Отсюда и берутся плохие, то есть слишком простые, выпускные работы. Хорошие кафедры не поощряют такой стиль работы, безжалостно оценивая такие работы не выше тройки.

Тема, задача, материал

Самое время уточнить терминологию. Что имеется в виду, когда говорится тема, задача, материал — это одно и то же или разные вещи?

Тема — это довольно широкое направление исследований. Предполагается, что по этой теме вы защитите выпускную работу. Постановки задач внутри темы могут слегка изменяться в процессе работы. Например, вы (или руководитель) можете осознать, что изначально сформулированные задачи слишком сложны или слишком просты, или успели потерять актуальность.

Задача — это нечто более конкретное. Задача имеет четкую постановку: что дано, и что найти. В отличие от темы, у задачи может быть решение. Задача может быть простой или сложной. Никто не даст вам сразу сложную задачу. Предлагая простую задачу, руководитель обычно старается рассказать, какими могут быть следующие — чтобы было интересно и виднелась перспектива.

Материал — что угодно в электронном виде: набросок доказательства теоремы, результаты экспериментов, графики, исходный код программы, черновик отчета, презентации или выпускной работы. Многие руководители, следуя современным тенденциям, предпочитают получать от студентов такие материалы. Заодно студенты обладевают средствами автоматизации научной и офисной деятельности, учатся производить информацию в готовом к употреблению виде.

Ресурс MachineLearning.ru предоставляет студентам и преподавателям уникальную возможность не только обмениваться материалами своего исследования, но и организовывать виртуальные семинары, вовлекая в работу более широкий круг коллег.

Семестровые отчёты

Каждый семестр ваша индивидуальная научная работа должна продвигаться еще немного вперед. Результат работы должен быть материален; это может быть программа, отчет, выполненные эксперименты. Просто придти в конце семестра и изложить ваши новые идеи — не достаточно, даже если они кажутся вам гениальными.

Многие кафедры и преподаватели требуют от студентов отчета по НИР в конце каждого семестра, в письменной форме. Не следует относиться к этой деятельности как к пустой формальности. В идеальном случае — если вы не будете менять тему исследования — эти отчеты, обрастая подробностями, постепенно перерастут в выпускную работу. Отчет о научной работе (technical report) пишется в форме научной статьи. Требования к научному содержанию отчетов будут возрастать от семестра к семестру, а требования к форме — оставаться неизменными.

Есть ещё один веский довод в пользу серьёзного отношения к отчётам. В наше время обмен профессиональной информацией между людьми происходит преимущественно в электронном виде — отчеты, статьи, презентации, форумы. Всеми этими жанрами информационного обмена вам надо научиться владеть. Из них отчеты и статьи наиболее весомы и требуют от автора наибольшей точности изложения.

Ваш первый семестровый отчёт имеет право выглядеть скромно. Вполне достаточно, если он будет содержать только постановку задачи, рефераты прочитанных вами статей и/или результаты ваших первых экспериментов.

  • Постановка задачи. Попробуйте сначала написать неформальным языком, как вы её поняли, почему она актуальна (то есть какую пользу и кому может принести её решение), какие в ней есть открытые проблемы. Очень важно научиться рассказывать о задаче. Возьмите за образец описания, которые вы прочитали в статьях или в Интернете. Затем сформулируйте задачу формально, введите необходимые обозначения.
  • Рефераты. Если вы поработали с литературой, отчёт должен содержать рефераты (краткие пересказы) прочитанных вами статей. Реферат — это немного больше, чем просто аннотация, взятая из самой статьи. Аннотация говорит, о чём статья, и называет главный результат. В реферате надо перечислить все основные идеи и результаты статьи. Это тренировка умения выделять идеи, отличать важное от второстепенного, вникать в технические детали до полной ясности, попутно не забывая о целях работы в целом, а также о связи прочитанной статьи с вашей собственной темой. Кроме того, должен присутствовать критический разбор статьи. Авторы, как правило, не акцентируют внимание на недостатках или ограничениях предлагаемых ими подходов, но при этом могут честно сообщать о них где-то в середине статьи.
  • Эксперименты. Если вы проделали один или несколько экспериментов, отчёт должен содержать описание условий и результатов каждого эксперимента. Условия должны быть описаны исчерпывающим образом, то есть так, чтобы ваш эксперимент мог быть воспроизведен другим исследователем. В то же время, программистские и прочие технические подробности описывать не надо. Результаты представляются в виде таблиц или графиков. На каждом графике должны быть подписаны оси и легенда (легенда не нужна, если на графике только одна кривая). Под графиком должно быть написано, при каких условиях эксперимента он получен. В основном тексте должны быть приведены интерпретации полученных результатов и выводы. Если сделать это неаккуратно, то в результатах вашего эксперимента не разберется даже ваш руководитель, не говоря уже о посторонних.

Изучение литературы

Любое исследование базируется на каких-то уже известных результатах, и вы обязаны не просто с ними ознакомиться, а внимательно их проработать, постаравшись понять в них всё. С другой стороны, не надо фанатизма — если вы прочтете несколько сотен статей, которые есть по вашей теме, то, скорее всего, парализуете вашу фантазию. Вам начнёт казаться, что ничего нового тут изобрести невозможно. Наилучший результат достигается, когда периоды собственного творчества чередуются с периодами глубокого изучения темы.

Вычислительный эксперимент

Это хороший способ генерации и тестирования идей. В нашей науке почти каждое исследование содержит элементы как теории, так и эксперимента. Во многих задачах с эксперимента стоит начинать.

Для реализации можно пользоваться чем угодно — от C++ до Matlab, лишь бы вам это было удобно (см. Категория:Инструменты и технологии). Разрабатывайте экспериментальный модуль так, чтобы в нем можно было быстро менять условия эксперимента, сохранять результаты разных экспериментов, и потом их сопоставлять.

Размышляйте над результатами — это часто даёт новые идеи. Если у вас есть гипотеза, но вы не знаете, как её доказать, попробуйте сначала убедиться экспериментально, что она верна. Уверенность исследователя в справедливости результата придаёт силы при поиске строгого доказательства. Подумайте над тем, какие промежуточные результаты, и в какой форме было бы интересно вывести. Глядя на них, часто удается заметить нечто такое, о чём раньше вы даже и не думали.

Документирование

Почему-то мало кто любит сразу документировать свой код, записывать основные идеи прочитанных статей и оформлять свои результаты немедленно после их получения.

Есть два разумных довода в пользу того, чтобы делать это сразу.

  • Во-первых, пока вы помните все детали, сумеете сделать это лучше. Записать рано или поздно придётся, но потом времени будет потрачено больше, и качество документа окажется ниже.
  • Во-вторых, словесное формулирование приводит мысли в порядок и магическим образом повышает эффективность следующего этапа работы.

Итак, если вы прочитали хорошую статью, запишите основные идеи в виде реферата. Лучший способ сделать это — создать страницу публикации на MachineLearning.Ru.

Если вы закончили эксперимент, запишите условия эксперимента и выводы к каждому графику. Лучший способ сделать это — написать это на своей личной странице, или её подстранице, или на странице соотвествующего виртуального семинара.

Конференции

Планировать свое участие в конференциях надо сильно заранее, так как сроки подачи статей (тезисов) обычно заканчиваются за несколько месяцев до начала конференции. В каких конференциях могут участвовать наши студенты:

Перспективы

Определитесь как можно раньше со своей будущей профессией. Если вы собираетесь остаться в аспирантуре (не важно — совмещая это с работой в фирме или нет), то вам необходимо иметь публикации и участвовать в конференциях уже к моменту поступления в аспирантуру. Это дополнительная нагрузка по сравнению с рядовым написанием выпускной работы. Да и сама работа в таком случае должна иметь уровень заметно выше среднего.

В аспирантуру берут не всех, а только тех, кто ведет реальную научную работу, и чьи шансы написать диссертацию на кафедре оцениваются высоко. Эта оценка складывается из целого набора формальных и неформальных критериев. Учитывается многое: успеваемость в течение всего периода обучения, сложность решенных в выпускной работе задач, способность генерировать идеи, самостоятельно ставить теоретические и/или прикладные задачи и правильно их решать, умение работать с литературой, проводить численные эксперименты, готовить публикации и выступления. Любая кафедра заинтересована в том, чтобы аспиранты защищались в срок. Поэтому людей с единственным мотивом избежать армии в аспирантуру не берут.

Ссылки

Личные инструменты