Как преодолеть разочарование при обнаружении серьезной ошибки в работе непосредственно перед сдачей работы?

Я думаю, что лучший выход из вашей ситуации — осознать, что ничего экстраординарного не произошло — человеку свойственно ошибаться . На мой взгляд, исследование – это открытие истины и обогащение знаний (в том числе и самих исследователей). А ошибки — естественная часть процесса. Я бы просто открыто обсуждал свою работу с советником и делал бы все возможное, чтобы извлечь из этого уроки.

Я не думаю, что вы зря потратили чье-то время. Я (вместе со многими другими людьми) считаю, что негативные результаты тоже ценны (см., например, эту статью , этот журнал и этот семинар ). То же самое относится и к другим результатам , таким как похожие на существующие результаты, не впечатляющие результаты и т. д.

Что касается стратегий недопущения ошибок, я не думаю, что есть какие-то, чтобы полностью предотвратить их, как я уже сказал, но вы можете уменьшить их вероятность, не продвигаясь слишком быстро в своем исследовании (то есть не торопясь с получением результатов или публикацией). а также запрашивать отзывы о своей работе у других людей, помимо вашего консультанта, или других людей, тесно вовлеченных в исследование (возможно, даже из других дисциплин, чтобы получить мнения, основанные на разных точках зрения ).

Недавно мы работали над новой идеей в области физики и техники.

Я так понимаю, под "мы" подразумеваются вы и ваш научный руководитель?

В конце (написав почти 6 черновиков и даже готовый сдать черновик) только я понял, что допустил глупую ошибку в расчетах и ​​какие-то ошибки вылезли из численного моделирования.

Хорошо, что вы поймали это до отправки, и здорово, что вы поймали это до публикации.

Так что это изменило один главный результат, который был сутью статьи. Теперь новый результат тоже не впечатляет.

Вы имеете в виду, что это не так привлекательно, как результат, который, как вы думали, вы получили, или что в дополнение к необходимости изменить формулировку основного результата новый основной результат не является привлекательным? Во всяком случае, «привлекательность» здесь не является стандартом. Вы остались с романом, опубликованным результатом или нет? Это то, о чем нужно поговорить с вашим консультантом.

Я объяснил ситуацию своему советнику по электронной почте, и я еще не встретился с ним.

Хорошо. Конечно, вам обязательно нужно с ним встретиться. Теперь по вашим вопросам:

1) Я чувствую себя таким безнадежным и неуверенным в работе. Кто-нибудь еще сталкивался с подобной ситуацией? Как вы преодолели?

Да, насколько я знаю, большинство работающих ученых сталкивались с ситуациями, подобными вашей (я, будучи аспирантом, потратил значительное время на работу, которая оказалась ошибочной). Как преодолеть это личное, но очень широкое: сначала вы диагностируете ситуацию, чтобы увидеть, что можно спасти: очень часто это что-то, и вы должны преодолеть психологический барьер, что то, что у вас есть на самом деле, «не так привлекательно», как то, что вы имеете. вы думали, что у вас есть. Но почти все опубликованные академические результаты — это не то, что на самом деле хотели сделать ученые: так работают исследования. Если вы думали, что у вас что-то есть, а вы уверены, что это не так (но сначала убедитесь,: очень часто ошибка оказывается поправимой, а глупые ошибки могут быть исправимы так же, как и "умные ошибки", а иногда и в большей степени), тогда, после подходящего периода траура, поцелуй ее на прощание: нет смысла сравнивать свое настоящее ситуация к прекрасной ситуации, которая оказывается контрфактической. Потом ты собираешься и возвращаешься к работе. Хорошо попытаться определить конкретную мораль. Если вы сможете чему-то научиться на своих ошибках, то в целом вы добьетесь явного прогресса.

2) Мы потратили на это в среднем около 4 месяцев. Как вы думаете, я потратил много времени своего советника на это и как мне постараться не совершать ошибок в будущем?

Вы не описали характер участия вашего советника. Если он вообще не участвовал, то я не понимаю, как вы могли тратить его время впустую. Если он был замешан, то вы в этом вместе, и это его проблема и его ошибка так же, как и ваша. Каждый научный руководитель знает, что все исследователи подвержены ошибкам, а начинающие исследователи в среднем ошибаются больше, чем ветераны. Преподаватель, который пишет работу со студентом и просто предполагает, что работа студента верна, знает, что он рискует.

Я думаю, что это хорошая возможность поразмышлять над своим исследовательским процессом, как индивидуально, так и вместе с вашим консультантом. Предполагал ли каждый из вас, что другой человек перепроверял работу? Это то, о чем нужно говорить и избегать в будущем. Больше подробностей о том, как добиться большего успеха в будущем — если есть какие-то существенные улучшения; возможно, вам просто не повезло - именно с этим вам должен помочь ваш консультант. Это стоит хотя бы одного продолжительного разговора. Если то, что вы надеетесь улучшить в ближайшем будущем, неясно для вас, возможно, стоит несколько раз поговорить и несколько раз проверить свою будущую работу с течением времени.

Удачи.

Оба предыдущих ответа превосходны. Во-первых, вы должны быть очень довольны, что обнаружили ошибку ДО публикации. Ошибки случаются, но вы также должны признать тот факт, что, вероятно, в вашем рабочем процессе была ошибка. Говоря с точки зрения CS, для любой новой проблемы, представленной в статье, необходимо четко описать, каковы ожидаемые результаты при решении этой конкретной проблемы. ПОСЛЕ четкого определения проблемы и ее ожидаемых результатов вы должны попытаться найти метод, который ее решает.

По этой причине во многих статьях по CS предлагается наивный метод тестирования для любой новой задачи, который может быть очень медленным, но на 100% гарантирует получение правильных результатов. Затем в тех же документах предлагается «оптимизированная» версия, которая делает то же самое, но гораздо лучше оптимизированным способом. Хотя в статье главным преимуществом будет быстрый метод (и насколько он быстрее по сравнению с наивной версией), на этапе «отладки» наивная версия очень важна, поскольку она всегда дает правильные результаты. Это означает, что каждый раз, когда вы выполняете оптимизацию, распараллеливание или что-то похожее на предложенный вами метод, вы всегда должны проверять, что вы получаете точно такие же результаты с наивным методом. Это гарантирует отсутствие ошибок на любом этапе реализации, что приводит к улучшению документа.

Говоря с личной точки зрения, даже после публикации более чем нескольких статей и написания кода в большинстве из них (и к настоящему времени зная, что обычно работает, а что нет), каждый раз, когда я добавляю новую крупную оптимизацию, которая делает «оптимизированный» версии, например, на 10% лучше, я почти всегда получаю тонкую ошибку в результатах (которая может дать неверные результаты в 3 из 1000 экспериментов). Опять же, эти ошибки легко обнаружить, потому что после любого серьезного изменения кода я всегда сравниваю результаты с наивным методом. Затем я исправляю «незаметную» ошибку, получаю правильные результаты во всех случаях и перехожу к следующей оптимизации. Смыть, повторить.

Что касается вашего случая, чтобы ошибка оставалась незамеченной в течение 6 месяцев, очевидно, что у вас, вероятно, не было «наивного» метода, который давал бы вам правильные результаты для сравнения ваших результатов. Это большая ошибка, которую в основном совершают неопытные исследователи. Мы все должны быть уверены в своих способностях придумать лучший метод для решения проблем в нашей области знаний, но думать о правильной идее и на самом деле правильно реализовать ее — это две разные вещи.. Вы всегда должны иметь наивный метод, который на 100% дает правильные результаты, прежде чем начинать работать над своим «оптимизированным» методом. Это замедляет эксперименты (поскольку наивный метод может потребовать несколько часов для выполнения всех ваших тестовых случаев), но это ваш ремень безопасности, когда вы стремитесь к лучшему решению. Таким образом, ошибки легко обнаруживаются в течение нескольких дней или недель и легко исправляются за много недель до начала работы над бумагой. Более того, он заранее показывает, имеет ли метод, о котором вы думали, реальный потенциал, прежде чем потерять еще шесть месяцев, чтобы улучшить его. Кроме того, это дает вам уверенность в том, что то, что вы пишете в своей статье, верно, и не произойдет неприятных сюрпризов, когда другие люди попытаются воссоздать ваши результаты. Таким образом, в следующий раз, когда вы будете работать над другой проблемой и новую статью, всегда пишите медленно, пуленепробиваемый метод, который дает правильные результаты (проверяются вручную один за другим) перед написанием новой оптимизированной версии. Это защитит вас от потери еще шести месяцев или публикации статьи, основанной на неверных предположениях.

Вы будете поражены количеством времени, которое можно спустить в унитаз во время получения докторской степени. Однако вы должны помнить кое-что важное: это и есть исследование. У людей возникает какое-то странное представление о том, что мы всегда заранее знаем, чем закончится эксперимент. Ерунда, конечно. Если бы мы знали заранее, что произойдет, это не было бы экспериментом, не так ли? И каждый раз, когда выходит из строя один из этих инструментов за миллион долларов, вы оказываетесь на коленях, по локоть в петлях случайных, немаркированных проводов, иногда на месяцы.

Ваша докторская степень не для того, чтобы вы хвастались сообществу, насколько вы удивительны. У некоторых людей все идет как надо. Другие этого не делают. Это не делает человека, у которого все шло как надо, более действительным кандидатом наук, чем другого. В конечном счете, ваша кандидатская диссертация заключается в том, чтобы заявить, что вы являетесь мастером в определенной области и признаны таковыми вашими коллегами. Это не всегда означает успех. Иногда это означает решить проблему таким образом, чтобы облегчить ее решение следующему человеку.

Мы все хотим быть теми, кто изобретает сверхсветовой двигатель, лечит рак и все такое. Нас мало будет. Немногие станут богатыми, знаменитыми или особенно успешными в результате наших исследований. Так оно и есть, и со временем (обычно после докторской степени) вы учитесь это принимать.

Трудно сказать, что лучше: написать больше статей с меньшим содержанием или меньше статей, которые были бы более мощными. Второе казалось бы очевидным, но это не так. Я знал женщину, которая за это время получила докторскую степень, написав около 23 работ. Что звучит потрясающе, и вы могли бы подумать, что она быстро достигнет величия. И вы были бы правы, ее карьера продолжается в Ivys, насколько я слышал. Но другие люди насмехались, поскольку ее статьи состояли из «Я изменил pH на 6 и написал статью» и «Я изменил pH на 7 и написал статью», и вы поняли суть. Но, несмотря на такие насмешки, ей это удается. Так что лучше? Ясно, что ее успех был примером степени, в которой многие вещи шли «правильно». Ну и что?

Ваша валидность как ученого никогда не была и никогда не будет зависеть от ваших результатов. Доктор философии не означает, что вы умнее кого-либо. Это означает, что у вас была роскошь посвятить время какой-то степени. Предполагается , что степень доктора философии означает, что вы показали себя обученным определенному способу мышления. Что вы не просто подставляете числа и читаете результат. Ваша работа как кандидата наук состоит в том, чтобы быть человеком, который щурится на цифры, бормочет себе под нос и рвет работу, даже если она ваша собственная и говорит вам в клочья именно то, что вы хотите услышать.

Так что, чего бы это ни стоило, радуйтесь! Ваш пост не убеждает меня ни в чем, кроме того, что вы находитесь в хорошем месте. Конечно, это сделать непросто — столкнуться с консультантом, который облажался, столкнуться с этим, это страшно, унизительно, больно. Но именно это и значит быть доктором философии, иметь способность делать все это и пройти через этот огонь, иметь честность, чтобы видеть, что правда, а что нет, иметь смелость выбрать свой курс и иметь силы, чтобы пройти через все пращи и стрелы, которые обрушатся на вас, когда вы пойдете по этому пути.

У меня был такой же опыт: в ночь перед защитой магистерской диссертации я обнаружил ошибку в своем статистическом анализе, которая полностью изменила результат статьи. Хуже того, он изменил результат с чего-то «интересного» на что-то, что было лишь подтверждением того, что мы, возможно, уже подозревали. Я провел всю ночь, исправляя ошибку и перепечатывая все раздаточные экземпляры газеты, и вышел на защиту, поспав всего пару часов.

Я редко чувствовал себя более обескураженным и разочарованным в себе, особенно потому, что ошибка была такой простой.

Преподаватели заранее ознакомились с моими предыдущими неверными черновиками, поэтому в самом начале защиты я указал на ошибку в предыдущем варианте и на то, как она изменила результаты. В дополнение к профессорам, которых я знал с моего факультета, они также пригласили статистика с математического факультета, и, когда я описал свою ошибку, я увидел, как он кивал.

Во время QA в конце защиты один из моих профессоров, который всегда меня несколько пугал, сказал (перефразируя по памяти): «Ты легко мог просто проигнорировать эту ошибку, зайти сюда и защитить противоположный результат, и никто из нас знали бы лучше. Я ценю вашу честность. Невозможно узнать, правда ли то, что она сказала, — насколько мне известно, профессор статистики пришел, заметив ошибку и готовый разорвать результаты на части, — но ее отношение к этому вопросу, безусловно, помогло мне успокоиться. это.

Они присвоили степень.

Вы не зря потратили время своего консультанта. Если ваш результат верен, то все равно важно, нравится он вам или нет. Что касается избегания ошибок: вы никогда не избежите всех ошибок, но мой собственный опыт оставил мне важный инструмент, который помог мне находить ошибки раньше, а не позже в последующие годы. Всякий раз, когда я начинаю чувствовать, что результат или объяснение «достаточно хороши», но я еще не доказал это, хотя мне хочется двигаться дальше и опираться на этот результат, я просто должен вспомнить ту ночь, проведенную всю ночь, и защита на следующий день, чтобы собрать мотивацию, чтобы проверить мои входные данные, предположения и выводы еще раз.

Вот мои уроки, извлеченные из фирмы, где сильна культура «охоты за ошибками». Вы можете сэкономить много времени и иметь ясный ум для более важных вещей, если просто будете знать или следовать этим простым правилам:

• Ошибки человеческие. Чем больше вы работаете, тем больше вы делаете ошибок. Еще более тревожно: чем ты умнее, тем больше ты будешь делать ошибок.
• Эргономичность, структура и хорошая практика помогут вам избежать ошибок. Например, используя соответствующий редактор кода, пишите комментарии и т. д. Не стесняйтесь писать план для своего кода, как если бы вы делали это для документа, это поможет сохранить обзор.
• Большинство ошибок обнаруживается при первой проверке, меньше — при второй проверке и т. д. Так что неэффективно проверять снова и снова, просто делайте работу как можно более чистой с самого начала, и одну-две тщательные проверки.
• Систематически и структурированно проверяйте свои методы и результаты: список стратегических вещей, которые нужно проверить, что ожидается, что получается.
• Если возможно, покажите свою работу кому-нибудь еще (или даже попросите кого-нибудь самостоятельно провести тест). Удивительно, как быстро можно найти собственные ошибки, просто объясняя, потому что для этого нужно настроить ум по-другому.