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第3讲 · 科研方法

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从机理、解法到实现与证据

本讲承接第二讲形成的候选问题,完成一次缩小版研究闭环:界定问题、分析机理、提出可反驳假设、构思和估算方案、完成最小实现计划,再从研究主张反推实验和证据。

公开PPTX为课程完整版,包含授课备注、课堂任务和参考答案。课程示例用于教学,请根据具体研究方向重新判断其假设与证据边界。

学习目标

完成本讲后,学生应能够:

  1. 区分现象、研究问题、机理和解法;
  2. 使用第一性原理识别资源、约束、不变量和必要条件;
  3. 将机理转化为可检验、可反驳的研究假设;
  4. 形成多个候选方案,并说明方案如何作用于关键机理;
  5. 使用back-of-the-envelope calculation判断数量级与可行性;
  6. 用20/80原则设计最小可验证实现和快速迭代;
  7. 从Claim反推基线、变量、指标、统计量和预期反证;
  8. 识别相关当因果、不公平比较、选择性汇报等逻辑问题。

课堂结构

模块 脚手架任务 阶段产出
问题界定 现象/问题/方案分类 Problem Statement
机理分析 信息卡排序 Mechanism Chain
假设形成 条件—干预—预测—反证拼装 Research Hypothesis
方案构思 设计原则和备选方案比较 Solution Sketch
数量级估算 简单I/O耗时计算 Feasibility Estimate
最小实现 Baseline-first与单变量改动 MVP Plan
实验设计 Claim—Evidence Matrix Evaluation Plan
逻辑审查 实验与结论问题识别 Logic Audit

案例主线

课程继续使用MapReduce—RDD演进作为贯穿案例:

迭代任务延迟高
→ 跨轮工作集经稳定存储共享
→ 重复I/O和序列化累积
→ 跨操作内存复用成为设计原则
→ 不可变分区数据与lineage提供一种具体实现
→ 通过延迟、I/O、内存与故障恢复实验验证

课后建议

围绕自己的候选问题提交:

  • Solution Sketch;
  • Back-of-the-envelope估算;
  • MVP Plan;
  • Evaluation Plan;
  • Logic Audit与最大风险说明。