作为当代研究生,科研工作三部曲----读文献、开组会、数据分析。无论哪一个,都令研究生们倍感头疼,简直就是梦魇。每当看到导师发来的消息,都令人胆战心惊,好怕导师突然来一句:“下午开组会。”我相信各位研究生们都深有体味。
自己能力平平,无人指导;导师又不用心教,只想学生快速出成果,典型的既要马儿跑又要马儿不吃草。这让研究生们怎么办?可不就是每天愁眉苦脸,时刻担心导师问科研进度,表面上没事人,心里慌的一匹。
如果你也是上面说的那种状态,别着急,ChatGPT来拯救你来了,只要学会使用ChatGPT,帮助研究生们做日常科研工作还是很不错的,可以说是得心应手,直接把科研工作效率拉满,真正做到:“妈妈再也不用担心我的学习了”。
三部曲之读文献
读文献是研究生们的必备技能。所有的研究,都是在站在巨人的肩膀上进行的,所以必须熟读大量文献,看看别人在研究什么,有哪些问题还没研究,或者已经研究的问题还存在什么缺陷,等等,只有通过阅读大量文献,才能找到自己的idea,才能使科研进行下去。否则你不看文献,做了一个东西,发现人家都做过了,你这等于白做,所以看文献是一个合格的研究生必备技能。
当看文献的时候,很多时候,即使是中文文献,看了也不知道人家在讲什么,每一个字都认识,组在一起就不认识了,大家是不是有这种感觉。那就更别说英语文献了,单词量不够,看外文文献简直要命,看一行查一行单词,简直令人崩溃。
这个时候我们就可以利用ChatGPT来帮我们阅读文献了,用上AI工具,再也不用担心以上说的问题了。我在此举个例子:
你把你要看的文献直接发送给ChatGPT,然后告诉它,叫他总结一下这个文献解决了什么问题,它的贡献以及优缺点。如下所示:
不到几秒钟,ChatGPT就精准的回答了我们问他的问题。给大家看一下结果:
他的回答里,包含了我们刚刚想问的问题。这个文献解决了什么问题,有什么创新点,他的方法有什么好处和缺点,写的很清楚很详细。我有时候觉得他不可信,觉得是瞎编的,然后我自己去读文献,发现ChatGPT总结的就是跟文献里写的一模一样,确实是对的。
自从那次之后,我基本上都是用ChatGPT阅读文献,以前是一篇看N天,现在一天看N篇,效率直接拉满,而且ChatGPT总结的很好,导师都挑不出什么毛病。
通过利用ChatGPT看文献,我都找到了很多不错的idea,以后写文章就有的写了,再也不怕没有idea了。所以大家赶紧用起来吧,用完之后,你会发现,简直不要太爽了。
三部曲之开组会
阅读文献是研究生的日常工作,那么开组会就是研究生的周期性固定会议了。开组会的目的在于和导师进行汇报近期科研进展情况,是导师了解学生科研进度的重要手段之一。
在开会的时候,一般都要提前做好PPT,有的人,做的PPT那就一个惨不忍睹,让导师看了血压直接飙升。明明自己科研进度挺好,但就毁在了一个PPT上;有的人没啥科研进度,那也是要被导师训斥一顿。
所以做好一次组会汇报,还是很有困难的。所以这时候ChatGPT就可以派上用场了。如果你近期做了很多工作,你可以一一列举出来,然后告诉ChatGPT,叫他帮你生成一个PPT,几分钟就能搞定,并把你近期的工作详细的展示出来。
如果你近期没有做什么工作,那就可以汇报你看的文献。这里就以我刚刚那个文献为例,叫他帮我做一个PPT。结果如下:
ChatGPT就几分钟生成了我想要的PPT,点他给的链接就可以下载下来,我打开一下,它把前面他总结的东西放进去了,给你做了进一步的总结,然后用要点的形式给你罗列,给我们省不少心,直接就可以拿来用,太爽了。
三部曲之数据分析
当我们读完文献和开完组会之后,得到的idea就要付诸行动了,进行做实验,做完实验就要对实验结果进行分析,面对毫无里头的数据,该怎么分析?这些数据杂乱无章,毫无规律可言,这些数据该怎么用,简直令人头大。所以做好数据分析是重中之重,是决定以后能不能发好文章的关键所在,因为能不能发表一篇好的文章,就看这些数据分析的结果了。
如果有个好的导师,手把手教你进行数据分析,那么对数据进行分析也不是什么难事,毕竟导师有经验,可以从一堆杂乱无章的数据里找到关键点进行抽丝剥茧,找到其中的规律。
但是你的导师是放养你,或者导师水平也就一般,不教你怎么进行数据分析,那么让你一个人独自面对,在这茫茫的数据里,如何找到自己有用的,并进行数据分析和规律总结,那真是难于上青天,全靠自己摸石头过河。看着满屏的数据,两眼发呆,这数据该怎么分析,我相信很多读研的人都经历过,真是愁死了。
在这个时候,我们依然可以让ChatGPT辅助我们进行数据分析,它可是经过亿千级别的数据进行训练的,经验可谓是太丰富了,比一般导师的经验都丰富,所以你导师不指导的时候,赶紧用ChatGPT来指导我们,他不指导,我们自有方法。
比如,我上次做了一个Ripple网络分析的实验,得到了一堆数据,可是不知道这些数据能揭示什么想象,这些数据表达了什么意思,我都一脸懵逼,于是我就把我的数据发给ChatGPT,然后问他这些数据表明什么意思。ChatGPT给我的回答如下:
ChatGPT很快就给我了回答,对我的数据进行了分析,然后给了总结。例如:RDPNmax表示在连接方面更加分散的网络,具有更大的模块化社区和更加本地化的聚类。RCPNmax更加互联互通、更加密集,社区结构更少,全球结构更加集中、更具凝聚力。这些子网络的行为可能表明 Ripple 网络中的不同角色,其中 RDPNmax 可能代表更多社区驱动的交互,而 RCPNmax 则显示更密集、更具交易性或基于服务的子网络。
这分析结果,真是惊到我了,分析的太到位了,把我的这些数据表示了什么意思,揭示了什么新的现象,总结的比导师还好,以后有了这,你还担心不会数据分析吗?
以上科研三部曲,ChatGPT都可以帮到我们,让我快快乐乐搞科研,直接把工作效率拉满,你还在等什么,快快把ChatGPT用起来吧~