Estoy haciendo mi doctorado en minería de datos/inteligencia artificial y estoy al comienzo de mi segundo año. He tenido tres estudiantes de maestría hasta ahora, cuyo rendimiento varía bastante. El peor (ya terminó) obtuvo una tarea muy clara, precisa y seca para su tesis y aun así no logró hacerlo como se esperaba. El mejor hasta ahora (cerca del final de su tesis) tenía una tarea muy vaga y aun así obtuvo resultados bastante buenos. El tercero está en medio de su tesis.
En cada caso, las ideas realmente creativas, la innovación si se quiere, siempre vinieron de mí. Actualmente tengo este tercer estudiante en medio de su tesis que tiene bastantes ideas sobre cómo usar las técnicas existentes, pero tengo la impresión de que no es capaz de inventar las suyas propias. ¿Posiblemente no estoy creando un buen ambiente?
Mis alumnos parecen carecer bastante de conocimientos técnicos (aspectos pragmáticos de la programación), comprensión matemática y conocimiento de los métodos de aprendizaje automático existentes. Esto es comprensible: el final de su maestría no es el final del aprendizaje y estoy feliz de ayudarlos explicándoles esas cosas. Aún así, lucho un poco con eso, ya que esto es un obstáculo. Esto es solo aprender, y aún no crear.
Ahora tengo una nueva tarea que me gustaría haber resuelto y que sería un excelente tema de tesis de maestría. Sin embargo, todavía no existe una solución para el problema y es bastante desafiante y requiere bastante creatividad. Se requiere un algoritmo más o menos completamente nuevo.
Mis preguntas son:
Clasifico los posibles temas de tesis en de alto y bajo riesgo:
Para temas de bajo riesgo, tengo un plan claro de lo que se debe hacer y en qué orden, a menos que ocurra algún obstáculo inesperado o se encuentre algo nuevo y emocionante. El estudiante aún necesita aplicar sus habilidades y conocimientos para resolver problemas más pequeños en el camino, pero no espero ningún obstáculo que no pueda resolver con un día de pensamiento por mí mismo. Por lo tanto, siempre puedo evitar que el trabajo de tesis se estanque por este motivo.
Tal tesis puede producir un resultado publicable, generalmente si el estudiante trabaja de manera eficiente y completa.
Los temas de alto riesgo (como el desarrollo de un nuevo método) implican una cantidad considerable de prueba y error o un salto creativo considerable. En particular, no tengo en mente una buena solución para el problema (de lo contrario, no sería un tema de alto riesgo). Sin embargo, tengo al menos algunos enfoques en mente para asegurar que el estudiante tenga suficiente trabajo por hacer.
Puede suceder que el estudiante pase toda su tesis persiguiendo callejones sin salida y su tesis será un catálogo de lo que intentó y lo que no funcionó. El estudiante aún puede obtener la mejor calificación por su tesis, pero puede ser una experiencia muy frustrante, y es probable que no haya más subproductos útiles de esta tesis, como una publicación. Por otro lado, si el estudiante tiene éxito, esto generalmente significa que su trabajo es realmente útil o interesante y probablemente se pueda publicar.
Nunca le daría un tema así a un estudiante sin informarle sobre el riesgo anterior (siempre hay algunos temas de bajo riesgo por ahí, por lo que siempre tienen una opción). Además, solo ofrecería ese tema a un estudiante que muestre al menos alguna promesa en términos de entusiasmo, disciplina, historia, conocimiento e inteligencia (aunque a menudo no es posible evaluar todos estos factores).
Tenga en cuenta que, si bien técnicamente hay un área gris entre los dos, pocos temas de tesis caen realmente en ella (al menos en mi campo).
Ahora, ¿por qué te cuento todo esto? Si desea provocar la creatividad de sus alumnos, debe brindarles temas de alto riesgo que los obliguen a meditar sobre ellos durante algún tiempo. Sin embargo, esto no funciona para todos los estudiantes, y los estudiantes no deben exponerse a tales temas solo con una advertencia previa. Esto último no es solo para permitirles tomar una decisión informada, sino también para prepararlos para lo que está por venir, en caso de que acepten el desafío.
Algunas notas adicionales y respuesta a sus preguntas específicas:
¿Tiene sentido darle esta tarea a un estudiante o debo olvidarla y resolverla yo mismo?
Nunca confíes en una tesis para producir nada. Incluso los estudiantes prometedores pueden volverse demasiado confiados, carecer de disciplina o energía. Simplemente, no existe una forma factible de juzgar las perspectivas de un estudiante para una tesis. Si esto es importante o prometedor, hágalo usted mismo.
Más general: ¿Qué creatividad puedo esperar de los estudiantes de maestría para crear nuevos métodos? ¿Estoy esperando demasiado?
Eso es difícil de responder, ya que depende de lo que sea un nuevo método en su campo. En general, lo mejor que esperaría es combinar los métodos existentes y adaptarlos, no desarrollar algo nuevo desde cero.
¿Cómo puedo fomentar la creatividad en mis alumnos?
En mi experiencia, para ser creativo sobre un problema científico dado se requiere:
Familiaridad: dé tiempo a sus alumnos y anímelos a familiarizarse con el problema, investigar por qué fallan los métodos establecidos, etc. Al menos en mi campo, esto representa una parte considerable del tiempo de la tesis. Simplemente escribir el problema y pensar rara vez funciona.
Inspiración: hable con ellos sobre el problema con frecuencia; hacerles preguntas sobre sus enfoques; anímelos a hojear la literatura.
Estar abierto al fracaso: aliente a su estudiante a practicar mucho ensayo y error, y tenga claro que no es vergonzoso explorar callejones sin salida.
Libertad y tiempo: no exija resultados regulares de sus alumnos en una fase en la que pueden necesitar reflejar sus resultados, fallas, la literatura, etc. Deje en claro a sus alumnos que sus problemas requieren tales fases.
Algunas personas son capaces de generar nuevos algoritmos e ideas, y otras simplemente no podrán hacerlo. No significa que no sean capaces de ser buenos investigadores, es solo que desarrollar un nuevo método desde cero no es lo que se les da bien.
No creo que haya una manera de "hacer" que los estudiantes sean creativos en el desarrollo de algoritmos y métodos. Puede tratar de "examinarlo" (asígneles una tarea y vea qué hacen para resolverla), pero tratar de obligar a un estudiante que no tiene la habilidad suficiente para desarrollar métodos a que lo haga es buscar problemas.
Massimo Ortolano
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