ひどい論文を書く技術？ - 化学者のつぶやき -Chem-Station-
優れた論文を書くためのノウハウ文は、世の中に多数存在しています。しかし「ひどい論文を書く技術」を述べた文はというと、そうそうお目にかかれはしないでしょう。 Analytical Chemistry最新号のEditorial（doi:10.1021/ac2000169）は、まさにそんな内容となっています。 その栄えあるタイトルは“Skillful writing of an awful research paper” (笑) ここでは「退屈で、紛らわしく、誤解を招き、情報価値のない論文を書く技術」が、ご丁寧に7つの法則としてまとめられています。 かいつまんでみますと、 法則1. 研究目的を一番最初に説明しない 法則2. 実験結果をはじめに書かず、ミステリー小説のように小出しにしていく 法則3. 簡潔な論文を書くべく、図に説明文やラベルを全く書かない 法則4. 複雑な概念には短い略語を、単純な
大学院での勉強、研究のしかたなど。tsugorouさんから学ぶ。
つごつごさん✨ @tsugorou アメリカの大学院の最初の１年間は、もんのすごい詰め込み教育ですが、世界から集まってくる学生さんのレベルを無理矢理ある水準まで引き上げるように出来てます。あれはマジすげえ。なので、２年目からぼくは大分楽になりました。 2011-01-22 00:58:02 つごつごさん✨ @tsugorou ぼくのばあいは、院からいきなり機械工学に移行したのでスゲー大変でしたが、今いきなり電気工学をやってもあんまり苦にならないので、やっぱりある決まった期間、大量にどかっと入力をすると、分野云々よりも「工学」の素地とか体力がつくような気がします。 2011-01-22 00:59:59 つごつごさん✨ @tsugorou ぼくのいたBUの大学院課程では、必ず数学を１つ、他学科の単位を１つ取らなきゃいけないので、機械工学の人が 統計学の科目を取ったり、いきなり量子力学やったり
HowToMakeAlmostAnything2010
How to Make (Almost) Anything (ほぼ何でもつくる方法) 2010年度 体験記 田中浩也 /慶應義塾大学環境情報学部准教授・マサチューセッツ工科大学客員研究員・ファブラボジャパン MITメディアラボでは、ニール・ガーシェンフェルド教授による人気講座「How to Make (Almost) Anything (ほぼ何でもつくる方法)」が毎年秋学期に開講されている。 ニール・ガーシェンフェルドは、当初このクラスを、ごくごく少数の大学院生に、研究に使うための３次元プリンタ、カッティングマシン、ミリングマシン等、 機材の利用方法を教えるための演習として考案したという。しかしながら、初年度、初回授業の教室に行って彼は驚いた。MITの内外から１００名を越える人 々が押し寄せ、「こういう授業をずっと待っていたんだ」「お願いだから受講させてください」と口々に嘆願されたというの
Kenji Rikitake: PhD Course Tips, Rants and Raves (in Japanese)
となっていた．単純に計算すると，3年で200万円は軽く吹っ飛ぶ計算になる． 2005年度からは阪大は授業料を上げているのでこの価格では済まないだろう．私 が学士あるいは修士を目指していたころ(1980年代後半)に比べると，約 2.5倍の 値上げである． 2003年度までは国立大学の学費はどこも同じだったので，東大 と阪大も同じ学費であったと仮定している． 学会費も計算するとかなりの額である．割引できない社会人の場合，日本の学会 は年間2万円弱，海外の学会はUSD250程度かかる．電子情報通信学会，情報処理 学会，ACM，IEEE-CSに全部入っておこうと思うと，年間約10万円かかる計算になる． 私の場合はIEEE-CSには(昔会誌のIEEE Computerがあまりおもしろくなかったの で)入らずに，日本テレワーク学会に年1万円払っているので，年間8万円と算出 した． その他の費用も交通費
大学院が育てるべきは研究者か、技術者か、その両方か - 発声練習
この資料からはじまるやりとり。 文部科学省：キャノン株式会社の新卒採用活動及び大学院教育に関する見解について 4．大学院教育に関する受入企業側としての見解 現状では受入企業側の期待に対して不足する部分があると考えています。具体的には、多くの大学院生が企業への就職を選択する中で、多くのものづくり企業で期待されている「製品開発・設計といった企業活動における実務の担い手として必要なものづくりの基礎能力」が体系的・組織的に教育されている事例が十分では無いことが挙げられます。 また、企業側が求める「高度な専門知識を有する人材」とは「博士号取得者」レベルとなります。加えて、入社の段階で高度な専門知識を必要とする研究職は、日々の企業活動を担う製品開発職に比べて需要は多くありません。したがって、大学院教育に関しては、専門知識を基にした研究職志向の学生だけではなく、学部・修士課程を通じて企業活動の実務に必要
結果と考察の違い - 発声練習
卒論指導やレポートの採点をしていたらだんだん不安になってきたので研究室にある論文執筆系の本でどう説明されているかを調べた。まとめると以下のとおり。 結果には、実験方法の概略と実験結果、そして、その実験結果を簡単にまとめた説明を書く 考察には、結果の概略と結果に基づいた主張を書く。 以下、引用。 データが持つ情報を短い言葉にまとめることまでを結果の章で行って、以降の論理展開は考察の章で行う。 （これから論文を書く若者のために, p.84） 考察の章でかくべきこと 結果の章で示したデータに基づいて、こういうことを明らかにしたという主張を展開する。 イントロダクションで提起した問題の解決に向けてどう貢献をしたのかを述べる 考察の最後（あるいは結論の章）で論文の結論を述べる （これから論文を書く若者のために, p.89 表8） 考察の章でかくべきこと 1) 結果の章で示したデータに基づいて、こうい
社会人の大学院留学の機会費用とリスク１（機会費用） - 統計学＋ε: 米国留学・研究生活
ブログを付けていると大学院留学を目指す社会人というのは結構いるものだと思う。 今回は、その機会費用とリスクについて考えてみたい。 主に、サラリーマンを辞めてMS/MA/PhDといった学問的なプログラムに留学する場合を想定しているが、 日本の大学から直接留学する場合や、職業系大学院(法律/ビジネス/医薬系等)についても、 共通して論じられる点は考慮していきたい。 機会費用とは何か？ 辞書的には機会費用とは、「選択されなかった選択肢のうちで最善の価値」 であり、法律用語では「逸失利益」のことである(wikipedia)。 つまり、年収６００万円の人が仕事を辞め 年間４００万円の費用をかけて２年間大学院に留学した場合(*1)、 直接的にかかる費用は： ４００(万円／年)×２（年）＝８００（万円） であるが、機会費用を含めると ４００(万円／年)×２（年）＋６００（万円／年）×２（年）＝２０００（
修士論文の構成
修士論文の執筆もいよいよ後半戦。毎週修士論文工房をおこなっているが、そろそろ終了に向かっていく作業を始めよう。 僕のところで修士論文を書いている学生の多くはコラボレーションでいままで研究を行ってきた。プロジェクトのメンバーとして活動してきた状態から、個人の作品として修士論文を書くことになって混乱している。都市メディアのチーム、医療システムのチーム、新しいメディア開発のチームなどがあるが、すべてにおいて、共通する特徴がある。それは、人間と携帯端末とそれが繋がるネットワーク、そしてその先のデータの世界のインタラクションという非常に複雑な現象を扱っているというところだ。クラウドコンピューティングとWebサービスの登場によってこうした複雑なシステムを学生プロジェクトでも作ることができるようになったのだ。そしてなかなか面白い結果を出しているが、これを論文の形で説明することは非常に難しい。また全体に
英語論文・新聞・ケースの速読法 - My Life After MIT Sloan
ちょっと観光系の記事が続いたので、閑話休題ってことで。 MBAに来ると、授業の準備のために大量に英語のケースだの本を読まないとならないが、 これに相当の時間を取られてる人が多いようなので、私の方法が役に立てばと思って書いてみることに。 MBA開始直後から、100Kビジネスコンテスト運営など課外活動が多かった私は、授業のケース準備なんて短時間しかかけられなかった。 もともと日本語を読むのは速いので、その方法を生かしつつ、その間に身につけた方法だ。 一応私ドメドメ（MBA前に留学経験などは一切無し）だから、英語力がないと使えない方法、では無いと思う。 ここではビジネスケースの速読法を書いてみます。 （英語論文（文系）も基本的には同じ。新聞の場合は「何が書いてあるか」で論点、みたいな面倒なことは考えなくてよい） 例えばハーバードで出してるビジネスケース。 A4サイズで文章部分が7-15ページある
Leo's Chronicle: ぜひ押さえておきたいデータベースの教科書
先日のエントリで少し話したのですが、僕が在学していたときの東大にはデータベースを学ぶためのコースというものがありませんでした（DB関係の授業は年に１つか２つある程度。現在はどうなんだろう？）。そんなときに役だったのは、やはり教科書。読みやすいものから順に紹介していきます。（とはいってもすべて英語の本です。あしからず） 一番のお薦めは、Raghu Ramakrishnan先生 (現在は、Yahoo! Research) の「Database Management Systems (3rd Edition)」。初学者から研究者まで幅広く使えます。データベース管理システム（DBMS）の基本概念から、問い合わせ最適化、トランザクション管理など、これらを実装・評価するために必要な、「DBの世界での常識」が、丁寧な語り口でふんだんに盛り込まれています。この1冊を読んでおけば、DBの世界で議論するための
論文を書く前に知ってほしい「言葉」の大切さ
以前のエントリ「知性が失われてはじめて言語が「亡びる」」では敢えて「知性」とは何かを定義しないで話をしています。「丁寧な文体」が「知性」と同一だとは言っておりませんので、あしからず。それゆえ、リンク先での「知性」とは何かという議論に反論する理由はなくて、実際、そのとおりだと思います。 少なくとも、僕ら研究者は「知性」を育て「知性」を見出す仕事をしています。つまりは現場の人間です。言葉がつたなくても、対話的にその人の持っている可能性などの「知性」を見出すのが大学という場であり教師の仕事なら、「知性」を持っていることを自らが外に伝えるのが論文です。論文の場合、表現やプレゼンテーションなど、「知性」を伝える力も含めて「知性」と考えます。 もちろん、中身がからっぽでいいかげんなら、きれいな文章でいくら取り繕ってもだめです。 論文を書くということは、自分の知性を他に認めてもらう行為です。but, b
一匹狼のための一人Ｑ＆Ａ大会 - 発声練習
どうやったら卒研を失敗できるか：他人の話を聞くのをやめるとか、卒業研究・修士研究時の悪循環を防ごうとか、怖い先生に質問をしにいくコツなどで、「遠慮なく質問しよう」、「先生をうまく使おう」とアピールしてきたわけなのですが、効率が良くて、安全な方法だけが良い方法では決してありません。 人には向き、不向きというものがあるので、どうしても一匹狼の方が気が楽な人も絶対にいます。どちらが良いとかどちらが悪いとかの問題ではないので、一匹狼気質の方は諦めましょう。 それで、あなたが一匹狼気質の場合、どうやって、多様な視点を確保するのかというのが一番の課題だと思います。 そこで、おすすめなのが一人Ｑ＆Ａ大会です。典型的な質問フォーマットを自分で用意し、自分自身に徹底的に質問してみるのです。みなさんがどうだかわかりませんが、私はものを考えるときイメージではなく、言葉でものを考えます。質問とそれへの回答という形
大学院教育で何が出来ると人が育ったと言えるのか - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
Contax T2 @Sterling Hall of Medicine, Yale University この間の「人を育てるラボの特徴」というエントリについて、ブクマコメントで頂いたこと、 >大学院教育において、どうなったら「人が育った」と評価できるのか、その基準も合わせて教えていただけると嬉しいかも。「研究を進めるための実務的な能力」が身についたということでO.K.？(pollyannaさん） について少し考えてみたいと思う。 これって「大学院教育って（受け手側からすると）何のためにあるのか」という極めて重要な課題そのもの。深遠かどうかはこのエントリの後で考えて頂くとしても、大事なテーマであることは間違いない。 で、ここでは日本の大学院と米国の大学院をちょっと分けて考えてみたい。前エントリにも少し書きましたが、私個人として、某旧帝大と某Ivy schoolの間で、ラボがどうというより
圧倒的に生産性の高い人（サイエンティスト）の研究スタイル - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Being between Neuroscience and Marketing
Leica M7, 90mm Tele-Elmarit F2.8, PN400N @Santa Monica, CA アメリカで研究するようになって最も驚いたことの一つは、日本では考えられないほど生産性の高い研究者が存在することだ。 たとえば僕がローテーションして、最後までそこでdissertation work（博士論文のための研究、活動）をすることにするか迷っていたあるラボ。そこはポスドク、テクニシャンを含めて（註：undergraduate=学部生は殆どアメリカの研究室には居ない）たった5人でやっているにもかかわらず、毎年5-6本ぐらいはペーパーを出し、ほぼ全て一流紙。多いときは年に2本ネイチャーに出し，一本は表紙になったりしていた(#)。 しかも良く日本では見かける深夜も土日も働いて、朝はどちらかというと崩れ気味、みたいな重労働系の生活ではなく、普通に朝来て、「うーん今日は狂ったよ
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