雖然我前篇文章在數落過多碩士班學生在拖垮研究品質, 我並沒有一概否定掉所有碩士班學生. 昨天實驗室的第一個碩士班學生口試答辯, 表現很不錯. 每個口試委員都給他他們會給的最高分, 他做的結果, 我們也正準備投領域內最好的期刊. 我覺得自己很幸運, 收到的第一個學生是他, 我從他身上也學到不少東西. 看他的求學背景, 你不會將他歸類在最優秀學生那一群, 叫他念書或者念 paper, 他的理解甚至有時會錯誤. 但動起手來, 拿 data 的能力很好. 他動機非常強烈, 非常認真, 一但跟他討論完要做那些實驗, 他發狠起來, 不睡覺, 24 小時就拿了一堆 data. 也愛思考解釋自己看到的實驗結果, 常常連走在路上都在想自己的結果. 我們常常討論他看的結果, 一爭論起來, 他常常對. :) 他也很能接受我這種一天到晚 challenge 他的指導方式.

他進步的速度, 常常在我意料之外. 例如他第一次準備練習他口試的演講, 那個演講爛到讓我很生氣. 把這麼好的研究講的那麼雜亂無章, 真是浪費. 整個 group 沒幾個人聽的懂. 後來大家給他建議, 批評, 他虛心接受. 我跟他說, 我可以給他一些我的 slides, 或者講一遍我的版本給他聽, 他很硬脾氣, 他還是自己來. 一週後, 他演講進步很多, 在學校的畢業生研究報告, 他還拿了第一名.

以前我博士班老闆常跟人討論的一個問題是, 你要收一個最聰明但不用功的學生, 還是一個很用功但不是最聰明的學生? 我以前都覺得要聰明的, 我總覺得要聰明才能想出答案, 我是個沒耐性的人, 我受不了反應慢, 無法跟他理論, 然後得到理解的人. 我老闆說他寧可選擇用功的. 我現在自己當老闆了, 我開始同意我老闆的觀點, 我實驗室內表現最好的往往是最認真, 付出時間最多的學生, 最聰明的學生如果沒有付出相當的時間, 沒有 data, 連第一步都跨不出去. 當然拿到 data 後, 還是要有足夠的智力與背景知識, 如果一些基本的定律的理解都不夠, 是很難將 data 分析或做聯想, 找出裡面的規則與想出機制. 但在這一步, 還是要有足夠的耐性與毅力, 我和這個學生為了了解我們看到的 data, 做了很多模型, 一直挑戰自己的的解釋, 我們隨時都在辯倒對方, 一直到我們兩個都無法辯倒對方的觀點, 東西才越來越開朗, 得到一致的解釋.

有時我覺得這學生的牛脾氣還蠻適合念博士, 也跟他提過這個可能性, 受挫力很強, 很能堅持. 有時他也會思考這個可能性, 當然要做到 PI, 還有很多條件. 之後你要有足夠的創意, 想題目, 做出與眾不同的研究. 而當你手下開始有人時, 這裡就有管理的層面. 有的人可以自己做的很好, 但是不是很會帶領一個研究團隊. 這些在博士養成都不是必要條件. 當然啦, 最後還是看他的興趣, 如果對研究沒有很大的熱情, 有再多的條件, 也不足提供你夠多的燃料, 讓你跑很遠. 因為走這條路很累, 並且是越做越累. 有時我很懷念博士班的生活, 只要單純的做研究, 其它的事情都不用去掛心, 非常悠閒. 現在要做的事情一大堆 -- 教書, 找錢, 找資源, 演講, .. 還要有效率的把其它事做完, 才能去實驗室做一點點事...

不管他最後選擇做什麼, 我想以他這麼能堅持的個性, 都可以有不錯的未來.