作者｜马臻

每年都有很多研究生完成学业不顺。其实很多问题是自己不善于时间管理引起的。

图书市场上有很多关于时间管理的书籍，但研究生更要针对自己特定的生存环境，学习些实际的东西。

使用时间的“线条”要清晰

研究生需要对“什么时候要做什么事情、要实现什么指标”有清晰的认知。在每个阶段要有自己的主攻方向，而不是该做事情A的时候却做了事情B，也不要“眉毛胡子一把抓”地同时做好几件事。

我曾告诉一名准备跟我读研的大四学生：“有什么心愿未了，比如考托福、雅思，那就在本科期间完成。读研期间首先还得做好科研，确保自己能正常毕业。”入学后，她被我看到在复习大学英语六级。

我说：“你英语六级已经通过了，还‘刷分’干什么？如果执意这么做，请你转到别的课题组。”她“被迫”按照我的要求，按部就班地修读课程、做科研，研二时产出两篇科研论文，还提前写好了硕士论文，从而有大量时间实习、找工作。

她再也不要“刷”英语六级成绩了，因为一份“实打实”的实习经历完胜英语六级考高分。

不但不要把不同阶段的事情混起来，而且，在同一个阶段，也要“线条清晰”。

周末上午，我讲授一门“学术规范和科研技能”研究生课程。有位博士后经常过来旁听。

课后在食堂吃午饭时，他对我说：“觉得科研写作能力非常重要，因此来听听这门课。想不通课上有的学生拿着手提电脑干别的事情。如果没有听好课，之后还需要更多的时间来‘补课’，这不是本末倒置吗？”

的确，认真听两节课学到的东西，甚至超过学生在课后花两天学到的内容。

于是，我对选课的学生们说：“上课还是要认真听讲。”

想一想，拿捏好轻重缓急

不但要针对读研这几年进行规划，划分“板块”或者阶段，而且在解决日常问题之前，需要在脑子里“排兵布阵”，想出最佳解决方案。

有一次，我们的一篇论文投稿后，收到审稿意见。

我就对论文的第一作者说：“现在其他事情都不要做了，赶快把这篇文章搞定！我需要的不是别的东西，而是这篇文章！如果这篇文章退稿了，改投别的杂志还需要耽搁更多的时间。如果你从头开始做实验，出一篇新的文章，消耗的时间远比现在按照审稿人的要求补做实验需要的时间多。”

他马上把一批样品寄到A测试机构，让他们补测一组数据。然而，我发现他忘了把样品寄给B测试机构补测另一组数据。

他解释说：如果等到A测试机构测完样品，把回收的样品寄回我们这儿，然后他把两组样品一并寄到B机构测试，这样能节约一次快递的钱。

而且“反正也是最终得到所有的数据结果才一并回复审稿人”。

但我说：“我不在乎付出快递费，只求快点得到结果。你马上把第二组样品寄到B机构，排队等待测试。这样，我们至少有一些新的数据抓在手里。万一另外一组数据没有及时产出，而修改论文的截止日期快到了，我们可以把稿子投回去，还能‘抵挡一阵子’。但如果一直等在这儿，有可能到提交修改论文的截止日期都得不到两组数据！”

还有一次，这位学生在寒假之前完成了一篇科研论文，并由我投出去了。

然而，我发现他的论文漏了一组实验，无论出于发表的要求，还是出于毕业论文的要求，都得补上这一组实验。这时候，他说他的亲戚正准备开车和他一起回老家。

我说，一定要把样品合成出来，把样品寄给测试机构测试，然后才能回家。这样，他补做了实验并回家休息一阵后，审稿意见回来了，测试机构补测的数据也回来了，正好能用于修改论文。 

把握好“产出论文的节奏”

导师希望有阶段性的进展，而不是学生临到毕业突然交出一篇文稿。这就需要学生把握好节奏。

我有一位博士生在硕士毕业后，留在原先的组里做了一年科研助理，积累了一些实验数据。

她的原导师准许她离开后在我的课题组整理这些数据、补做实验、写论文，两个课题组一起合作发表论文。

她在这儿整理了好久，都没有交出论文稿。我发现她同时在整理两篇文稿的数据。

我说，应该先把第一篇论文稿整出来，然后再“集中火力”整理第二篇论文稿，除非两篇稿子的数据需要互相印证。

每个阶段都要有进展。一旦学生发表了英文论文，我就让他们把英文论文翻译成中文，作为学位论文的一章内容。

这样，他们能看得见进展，感到自己吃了两块香肠片（英文论文加上学位论文一章内容）。

一旦我感到学生的学位论文“够本了”，就让学生提前撰写学位论文的绪论章节。

整体写完后，如果还有时间，那就再做新的实验。这样，学生能看到希望，也不至于最后“临时抱佛脚”。

及时和导师沟通

有时候，导师把学生招进来只是为了“刷工分”，或者他自己忙着很多杂事，于是让学生“看文献”或者采取放羊式管理。

还有些学生自己做着一些科研，却不及时向导师汇报进展，看看这是不是导师感到有价值的研究课题和实验结果。

这都是大忌。这么做，有可能你花了很多时间，但是最终你的付出却无法“兑现”成为“管毕业”的科研论文和学位论文章节。

聪明的学生应该“利用导师”，就是阶段性地把实验数据发给导师，问问还需要做什么实验才能“结案”，而不是等到论文初稿写完了，才发现缺少重要的实验数据或者实验方法从一开始就搞错了。

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