Написание Кандидатской Диссертации

Данный пост может быть полезен аспирантам (и магистрам) при написании научных работ, так как содержит некоторые наблюдения и выводы, сделанные автором в ходе работы над кандидатской диссертацией.



Выбор темы

Наверное, самый важный момент и одновременно самый сложный.

Причин может быть много – от организационных, таких как смена вуза, кафедры, директора, до вполне обычных – текущее направление не интересно, а новое еще не придумано.

Но, как правило, возникает только одна проблема – какую тему выбрать для кандидатской диссертации? Несколько советов:

  • Если вы не можете определиться, а вас уже просят назвать тему, то сначала выберите нейтральную, например «Моделирование сложных объектов в условиях неопределенности», которая охватывает 80% современных объектов и т. д. Через некоторое время вы сможет сменить тему, добавить конкретики, но формально изменения не будут кардинальными и проблем по идее возникнуть не должно;
  • Убедите своего руководителя, что не нужно выбирать тему, в которой хорошо разбирается он, а не вы.

    Хотя он должен понимать тему, которую вы ему предлагаете;

  • Ну и, наверное, самое главное: если вы не знаете, что выбрать, задайте себе простой вопрос: «Что я знаю лучше всегоЭ» или «Если бы мне дали много денег на исследования, чем бы я захотел заниматьсяЭ» Думаю, ответ вы найдете быстро (если нет, то, может, и не стоит идти в аспирантуру?).



План работы

Мне всегда говорили и убеждали, что план всегда должен быть в самом начале работы, чтобы понимать, где мы сейчас находимся.

Честно говоря, от первоначального плана осталось только название «План».

Многие здесь могут не согласиться, мол, если даже план составить не можешь, то что делать? Спорить не буду, может у кого-то по-другому, но на практике я такого не заметил.

Поэтому лучше составить общий план, в который затем будут вноситься изменения согласно вашим исследованиям и результатам.



Давайте начнем исследование

Многие люди перед поступлением в аспирантуру (и даже после) впадают в состояние, близкое к страху и тревоге.

Всех мучают вопросы: «В моей области уже сделано так много, что я могу внести нового и уникальногоЭ», «А и Б сделали это еще в 60-х годах и написали по 10 книг каждый, как я могу конкурировать с ними? Прежде всего, нужно понять, что не все в этом мире придумано и не все придумано оптимально.

Поэтому садитесь за компьютер и действуйте по принципу:

  • проблема -> она решена? -> да -> новая проблема ->
  • проблема -> она решена? -> нет или плохо -> варианты решения -> исследование -> результаты
  • проблема -> она решена? -> да -> оптимальные решения -> нет -> улучшенные решения -> исследования -> результаты
Признаки того, что ваша тема актуальна:
  • о вашей теме говорят так, как будто это будущее завтрашнего дня
  • литература по вашей теме находится в зачаточном состоянии
  • Русскоязычная/украиноязычная литература, научных статей нет.
  • над вашей темой работают научные лаборатории ведущих компаний
  • ваша тема относится к быстро меняющейся области (поиск информации, распознавание объектов)
Хотелось бы сразу отметить, что отсутствие каких-либо упоминаний (работ, исследований, статей) по вашей теме не означает, что ваша тема актуальна, а означает, что она никому не нужна, так как ее никто и нигде не поднимал.



Научная новизна

Что можно считать научной новизной? Так что это:
  • в идеале: новая модель, новый метод
  • усовершенствование модели, метода
  • применение (адаптация) известного метода, модели к новым областям
  • повышение качества, точности, скорости, количества операций и т.п.

    (необходимо указать и обосновать критерии качества)

  • новая или улучшенная техника или подход.
Важный! Алгоритм не считается научной новинкой, а представляет собой лишь практическую реализацию вашей модели или метода.



Одно целое

Ваша работа должна быть единым целым, т. е.

все ваши результаты должны быть логически связаны.

Это кажется очевидным, но на практике все сложнее.

Как правило, получаешь разные результаты, используешь разные методы из разных областей и тогда очень сложно (я не говорю невозможно) связать все это в одну цепочку.

Например, мне пришлось соединить методы получения ассоциативных правил, методы кластеризации, классические статистические методы, теорию информации и семантику.

Еще сложнее, когда в магистратуре вы изучали одну тему, а потом перешли на другую.

В этом случае все ваши старые научные публикации могут не вписаться в новую тему.

А если у вас дефицит работы и вы хотите их завязать, сделать это будет сложно.



Научные публикации, патенты, акты внедрения

Ну а на самом деле все просто — они нужны и как можно больше :) Важным фактом является то, что у вас должны быть опубликованы статьи по всем вопросам научной новизны.

Это важное требование и, как правило, приносит свои неприятности по окончании работы.

На этом пока все, надеюсь эта тема кому-то поможет. Если у вас есть уточняющие вопросы или интересуют конкретные вопросы (например, акты внедрения или научные статьи), пишите, постараюсь помочь.

Теги: #аспирантура #GTD

Вместе с данным постом часто просматривают:

Автор Статьи


Зарегистрирован: 2019-12-10 15:07:06
Баллов опыта: 0
Всего постов на сайте: 0
Всего комментарий на сайте: 0
Dima Manisha

Dima Manisha

Эксперт Wmlog. Профессиональный веб-мастер, SEO-специалист, дизайнер, маркетолог и интернет-предприниматель.