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兩院院士李德仁:鼓勵年輕人去科研一線創新

時間:2016-04-26來1源:中國教育報 作者:李德仁

名片:李德仁,中國工程院和中國科學院院士,首創國際測量學界“李德仁方法”、創下德國斯圖加特大學博士論文得分最高紀錄,指導的博士生論文5次入選全國百篇“優博”。

開欄語

如果由麻省理工的畢業生和教師創辦的公司組成一個獨立的國家,其創造的收入將使該國成為全世界第二十四大經濟體。如果將麻省理工換成北大、清華或者其他大學,那么,其創造的收入又能夠排到第幾呢?

決定這一排行榜的關鍵性因素,是教師,尤其是名師。正如哥倫比亞大學教授安德魯·德爾班科指出,大學存在的偉大目的,不是幫學生為就業做準備,而是點燃他們的思想。本版特開設專欄,邀請名師論教,暢談他們“點燃年輕人思想”之道。

在我的讀書時代,教育理念是延續了幾千年的傳統模式,強調傳承,“熟讀唐詩三百首,不會做詩也會吟”。但現在的教育尤其是高等教育,所處的時代是“后摩爾定理”時代,該定理揭示了信息技術進步的速度。

“摩爾定理”在教育上同樣適用。在農業經濟時代,學科發展速度緩慢,人才培養方法是漸進式的,注重傳承,年輕人跟在導師后面,一步一個腳印朝前走。但進入工業革命和后工業革命時期,學科發展呈現出碰撞、交叉、融合趨勢,人才培養更注重傳承基礎之上的創新。

傳承和創新相輔相成,不能厚此薄彼,傳承是基礎,創新是目的。舉個例子,電子技術的變革經歷了“電子管——半導體——集成電路”過程,如果培養學生時,先教“電子管”,再“半導體”,繼而“集成電路”……這是一個緩慢的過程;而且在這個過程中,新技術還在不斷產生。如果只注重傳承,相當于讓年輕人重走一遍導師的學術道路,想要做出有影響力的科研成果,難度無疑是比較大的。

但是,如果導師諳熟學科發展趨勢,能看準學科發展的方向,能預測到學科未來的前沿領域,在把“電子管”“半導體”和“集成電路”的基本原理講透之后,將年輕人帶入“集成電路”之后的新材料領域如石墨烯,他們做出新成果的概率則非常大。

想培養出優秀的年輕人,導師必須能看清學科發展方向,制訂好項目的方向和路線,把最新鮮、最有難度、最有挑戰性的問題交給年輕人,同時激勵他們,嚴格要求他們去創新。我在德國留學時,導師阿克曼教授說過,“像我這個年齡的人,已經老了,我跟我的學生比,在具體的問題上都不如他們。他們在每個學科方向點上鉆研,已經超過我了,我要向他們學習。但是我為什么還要存在呢?因為我在高處看方向、做指揮,看他們怎么走,這是我的本事。”

當下有些導師,滿足于爭取小的橫向項目,把年輕人當作“勞動力”,讓他們整天沉浸在重復的沒有挑戰性的勞動中,沒有成就感的同時又承擔著各種生活壓力,慢慢地科研興趣就淡了,年輕人就此被耽誤了。

還有些導師,學術造詣很深,但只注重自己埋頭用功,年輕人跟著只是打打雜做做下手,學不到高精尖的東西,自然也沒有成長機會。這也是一個誤區,是中國封建科舉制度遺留下來的固定思維。

什么樣的年輕人適合放到科研一線?這需要導師“知才善用”。科研一線挑戰大,出成果的機會多,導師要有意把年輕人推上去。但要注意的是,那些敢想敢為、基本功好的年輕人,導師要鼓勵他們去一線試水;那些盲目自信、心浮氣躁的年輕人,導師要帶他先練好傳承的基本功和踏實嚴謹的學風。

我的學生張過,是一名“75后”教授。他讀博期間是很讓“第二導師”頭疼的問題學生:淘氣,想法多,不好管,不愿意做導師分配的項目。作為“第一導師”,我找張過單獨聊。他告訴我,自己對重復性的、簡單的項目沒興趣,想做創新的、有難度的項目。問清楚他的研究興趣和想法后,成立了單人小分隊,順著他感興趣的研究領域指了一個新方向,不久就取得了創新性成果,連著發表了幾篇高水平論文。

如果把年輕人比作小孩,導師就要像父母一樣,既要善于培養他們的創造力,又要注意幫助他們克服浮躁情緒。

對年輕人而言,寬容的成長環境十分重要。當學生的實驗方法與導師的方法不一致時,不要直接否定學生的想法,可以“拿結果說話”。有些項目的研究周期很長,一時半會出不了成果,在年終考核時,年輕人該有的福利要照發,甚至要向年輕人傾斜,讓他們不為生計發愁才能安心開展科學研究。

【對話】

武漢大學弘毅學堂本科生 李溪芮:作為一名對科研有興趣的本科生,學校鼓勵我們大一就進實驗室,接受科研導師的指導和師兄師姐的幫助。這是很好的外部條件,您認為,我自己該怎么做呢?

李德仁:讀書、思維、創新、實踐,要記住這8個字,并在平時的學習和科研活動中反復運用。讀書與思考是科學家的兩大特點。有了讀書和思考的功底,創新才有源頭。而創新可能是一個新概念、新理論、新觀點,所以創新之后就一定要勇于實踐。

武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室博士生 肖長江:作為博士生,面臨的論文壓力很大,而實驗又總是失敗,挺焦慮的。您有什么好的建議?

李德仁:研究過程中要反復實驗,并且要重視失敗的實驗。假如10次實驗中有2次數據很好,8次數據不好,千萬不能只拿好的2次數據去發文章,而將不好的8次數據給抹掉。一定要重視這8次失敗的實驗,找出失敗的原因并進行優化,也許會發現意想不到的新東西。(原標題:鼓勵年輕人去科研一線創新)

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