通常,顶尖高校的主要一部分科研主力为博士生与博士后。
但是生源质量在一般985/211高校里呈倒金字塔形态,俗称的博不如硕,硕不如本;另外一个原因是对博士生招生数量的严格控制。
这两个基本原因使得我们专业及本人课题组高度重视硕士研究生的培养,特别强调了其学术素养的培养,并深入参与国家课题的研究。
逐渐地,我们对硕士研究生的培养已经转向了博士化培养,培养方法与特点如下:
(1)由于国家实行硕士推免制度及夏令营计划,通常我在每年的7月份通过夏令营计划能招到1-2个硕士,在10月份推免时能招到1-2个硕士,有些教授能基本招满名额。这意味着这些准硕士生在每年9月开学前有1年左右的时间提前进入研究阶段。对于这些准硕士生,我们导师在推免结束后,将安排其学习与研究计划,使其提前进入到研究生状态。这是第一个博士化特点,将有3年的时间进行研究。
(2)强调硕士研究生学术素养的培养,使其成为国家自然基金等国家课题的研究主力,强调发表高水平学术论文的重要性,目前国家推出了国家奖学金及市优秀毕业生均与此挂钩起到了积极地促进作用。
(3)制定个性化培养方案,在前面学生研究基础上推行可行的路径,使其尽快进入研究门槛,通常方法是:制定一个相对宽泛的方向,检索所有相关的文献资料,制定其阅读相关的书籍及文献,撰写一个全面的综述,并全面接收前面学生的工作(论文思路,模型,代码,算法,等等),使其站在前人肩膀上,能快速鱼跃。
(4)强调两手都要抓两手都要硬,一手强调学术研究,;另外一手强调工程实践(实验能力,系统分析能力,系统建模与架构能力,系统实际开发能力),同时在工程能力上,也要充分做好与前面学生的工作衔接,使其站在前人肩膀上,快速增强其动手能力。
(5)坚持硕士研究生要发表高水平的论文为主线,在研究所及课题组形成良好的学术研究的氛围及你追我赶的态势,这点非常重要。在很多的985/211高校,在硕士研究生范围内,很多缺少这样的氛围,硕士研究生通常氛围为发表一篇够规定毕业的论文就放弃学术研究了,因为找工作优先。
(6)在目前国内企业,尤其是互联网企业在招收硕士毕业生过程中,越来越强调学术素养与成果,比如阿里,网易等,会比较强调你高水平论文发表的履历,高水平论文发表同样是一个敲门砖,这无形地促进了硕士研究生进行较为深入学术研究的动力。在人工智能、大数据、智能制造大行其道的今天,相信以后越来越多地企业会转向这个趋势。
硕士研究生的博士化培养的结果还是比较喜人的,我们大部分硕士毕业后的发表论文达到了博士生的要求,有些是远远超过(这跟我们博士生水平相对低下有关),同时基本上找到了非常好的工作。这是一种双赢的局面。不得不承认,硕士研究生的博士化培养也是一种无奈,这跟高素质博士生难招有密切关系,国家应加大对博士生的资助力度,使其成为一般985/211高校的研究主力。
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