Esta es principalmente una etapa de aprendizaje horizontal, y también es una etapa en la que "si quieres hacer bien tu trabajo, primero debes afilar tus herramientas". Los investigadores científicos de este nivel deberían ser principalmente estudiantes de posgrado y, por supuesto, también deberían ser estudiantes de maestría.
1. La capacidad de análisis de datos es una habilidad básica, por lo que debe dominar los principios estadísticos correspondientes, las aplicaciones y el software relacionado (SPSS, etc.); Ya sea que se trate de revisión de literatura o redacción de artículos, se requiere una base sólida en inglés. No siempre te concentres en la literatura china y no siempre quieras utilizar el chino para expresar tus esfuerzos. Debes tener objetivos más altos, y estos objetivos son inseparables del inglés, aunque no quieras admitirlo;
3. Es software profesional relacionado, como el software de sistema de información geográfica GIS, ENVI, ERDAS. y otro software de teledetección. No es necesario que aprendas este software, puedes consultar otros, pero dominar estas herramientas sin duda aumentará tu experiencia y tu profundidad. En términos generales, como estudiante de posgrado, el primero es imprescindible. Siempre que existan datos adecuados, cumplir con los requisitos de los artesanos nacionales no es un problema. Y si tienes los tres, serás un buen médico.
2. Nivel intermedio - diseño experimental
Esta es una etapa de mejora y un nivel importante que deben dominar los trabajadores que quieran dedicarse a la investigación científica. Si el nivel primario es sentar una base sólida y los datos pueden analizarse y transformarse en resultados, entonces el propósito del nivel intermedio es revelar un problema y obtener datos.
Hay muchas formas de obtener datos, como adquisición secundaria de la literatura, investigación, compra, etc., que no obstaculizan la investigación. Sin embargo, si quieres seguir estudiando en profundidad una dirección o un campo, debes poder diseñar tus propios experimentos. Se puede decir que el diseño experimental es muy simple. Por ejemplo, puede obtener datos después de comprar un instrumento y observarlo, pero se puede decir que no es simple, porque los datos obtenidos bajo su diseño experimental no necesariamente explican el problema;
Esto en realidad refleja la profundidad de su conocimiento y requiere innovación y pensamiento científico riguroso. Los datos generados por un diseño experimental razonable definitivamente producirán buenos resultados de investigación, o pueden aclarar un fenómeno o revelar mejor una regla. Esto es lo que esperamos los investigadores. Por supuesto, un buen diseño experimental requiere mejora continua, paciencia y mucho tiempo y coste, por lo que requiere una actitud más rigurosa y una acumulación continua de conocimientos.
La mayoría de los investigadores ahora deberían tener la capacidad de diseñar experimentos, pero es posible que no puedan revelar cuestiones relevantes. La razón fundamental es una grave falta de independencia de pensamiento o de innovación, y una grave falta de composición del conocimiento. Y los investigadores científicos con un buen diseño experimental creen que no sólo en China, sino también en todo el mundo, obtendrán buenos resultados y se convertirán en excelentes científicos.
3. Nivel alto: descubrimiento de problemas
Esta debería ser la etapa final, y creo que también es la capacidad de los grandes científicos. La esencia de la investigación científica es descubrir y resolver problemas y revelar áreas desconocidas. Cualquiera puede encontrar un problema, pero no todos pueden responder si es un problema científico, si vale la pena estudiarlo, si se puede estudiar, cómo estudiarlo en detalle, etc. El diseño experimental en el nivel intermedio también refleja la idea de descubrir problemas, pero creo que el nivel avanzado contiene más y más profundamente.
1. Requiere investigadores científicos cualificados de nivel medio que trabajen duro durante muchos años;
2. También requiere visión de futuro o talento. Una pregunta planteada por un gran científico puede tener un impacto en la investigación en los próximos 10, 20 o incluso décadas o cientos de años. Pero no todo investigador científico puede convertirse en un gran científico, pero mientras siga trabajando duro, especialmente manteniendo una mente abierta y aprendiendo constantemente, creo que descubrirá más y más problemas de investigación científica, por lo que debería convertirse en un científico famoso. científico.