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跋:
上一篇博客《谈答辩》时,曾提到如何回答答辩老师的提问!其实“回答问题首先要学会提问”!如果我们学会了提问,能够自己提出问题,那么作为答辩老师能够从哪些方面提问题就可以有一个很好的理解了!这就像我们的高考猜题,如果你知道老师要从这方面考试,那首先是说明你知道了这部分知识的主要问题和需要掌握的重点问题,所以猜题也是艺术,首先是自己水平的提高,然后才能猜题,不然猜题也只能是瞎猜、乱猜而已!
那么到底如何提问呢?
其实这又和我们平时的积累有关系,前面曾经两次论述过学科素养的问题,那么今天借讨论如何提问就再一次展开来说!我们的提问其实和我们平时的学习已经学习的课本有极大关系,我们在学习的时候是否反思过我们所学的知识安排是否合理?是不是符合科学研究的普遍存在规律?如果我们在平时的学习中曾经考虑或者略微思考过、怀疑过并对此进行过了论证,首先论证书上说的是否有道理,那么就可以看作是最初的提问了!
例如我们很多反应都可以考虑其热力学分析和动力学模拟。
所谓热力学分析其实很简单,就是看看开始和结束的状态,看看理想情况下能够达到什么程度。就像我们吃了一顿饭,如果啥都不用干,也不用思考,理论上只用来支持身体各个部分的基本消耗,那么这顿饭是可以支撑我们一天的!那么这一天其实是个理想的状态,意思就是,你每天早上吃饱了就可以一天不用吃饭,但是前提是你啥也不干,也不许思考,不做体力劳动也不能做脑力劳动!
而动力学模拟则要考虑反应的主要影响因素,考虑反应过程中的问题。这就好比一个人一顿饭吃的再饱,也不可能一天不用吃饭,必然会因为体力劳动或者脑力劳动消耗,那么是体力劳动消耗得多还是脑力劳动消耗的多?哪种东西吃了支撑的时间更长,即馒头还是米饭更耐饿?进一步考虑,就是体力劳动多长时间就饿了,脑力劳动又是多长时间就饿了?吃多少米饭既不撑肚子又能够更耐饿?这其实就是动力学过程,不只是考虑状态,而是要考虑过程的影响!
这些发展出来就是我们研究的每一个过程都有很多影响因素,那么哪些影响因素是最主要的?找到了主要影响因素又如何寻找其范围,并在范围内确定多少个水平?水平如何选取,比如化学和生物研究中的温度影响的考察,化学中大多是取10度、20度或者50度为一个台阶,每次增加或者减少一个台阶。而生物中则不然,他们大多选取4度、18度、28度、37度和42度,这几个温度水平的确定就很有意思,比如4度的确定则是冰点,4度开始结冰,很多生物就要冬眠或者就会冻死了;37度则是人类和所有生物的一个体温;42度就更好解释,那个温度下不仅仅人会发烧至烧得糊涂,很多生物也会烧糊涂了!而28度则是大多数微生物最适宜生长的温度,而18度则是为了佐证28度是最好的,也许可以选择20度或者22度来替代18度。这个水平的选取就很有意思,考虑了两个极限问题,一个是冻死,另一个则是烧死。还考察了最佳温度,即28度,最后还对28度的精确性进行质疑和佐证,因此考虑了18度和37度!这就是如何在影响因素中寻找其水平的方法。那么反过来看呢?我们就可以提问了,为什么选择这几个影响因素来考虑?为什么选择这几个水平?为什么是这几个水平而不是其它的几个?为什么是此而非彼?为什么考虑极限情况,而有些为什么又不考虑极限情况?是否找到了最佳?等等问题其实就迎刃而来而又迎刃而解。
这是一些问题的模式,还有一些必须考虑的问题就是参考文献的正确性,也就是整个研究的合理性!研究中所采用的所有公式和理论是否言之有理且言之有据?如果参考的坐标出了问题,那么我们的研究也就成了无缘之木、无根之水,最终不能立足了!
整个研究还不止利用参考文献来证明其合理性,还有一项比较重要的指标就是误差分析。我们的研究是否考虑过误差?如果考虑了,那误差又为多少?这也是很有代表性的检验标准之一。如果你从没有考虑过误差,那么就有可能出现所有的数据都会发生正偏差,就是因为误差而使得所有的数据都比真实的情况要好得多;同样,所有的数据也有可能同时出现负偏差,即所有的数据比真实的数据要差得多。这两种都是不正常的,都是有问题的,如果在每一组数据的提供过程中都曾经做过3次以上的重复性实验,并且取了平均值,还对其绝对误差和相对误差进行了分析,那么就不会出现这种错误的、不正常的、有问题的数据!
这其实不仅仅是在理工科里面是这样的提问题,文科也是一样。听朋友说起某个同学曾经出现几十处的引文错误,很多地方都是以讹传讹,最后论文当然不能过关,如果过关才奇怪了,整个研究的合理性和正确性都无法保证,如何能够毕业呢?其他的就不用赘述了,只此一点就足以说明问题了!
最后说来说去,其实问题就在我们平时的积累中。我们学到的知识是否合理、是否正确?如果正确,为什么正确?如果不合理,又是为什么不合理?如果能够在平时多积累多思考就可以不断的提出问题——解决问题——再提出问题……………………
最终可以达到自己提出问题并自己解决问题的水平,也就不会害怕答辩了!
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GMT+8, 2024-9-3 14:17
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