Ph.D. डिग्री के लिए एक चित्रात्मक गाइड
(matt.might.net)- Ph.D. की प्रक्रिया को मानव ज्ञान की सीमा तक पहुंचकर, फिर एक बिंदु को लंबे समय तक धक्का देकर एक छोटा नया क्षेत्र बनाने की प्रक्रिया के रूप में समझाया गया है
- स्कूल शिक्षा और विषय में गहराई के साथ हम ज्ञान के वृत्त के भीतर धीरे-धीरे अधिक चौड़े और गहरे स्थानों तक पहुंचते हैं, और शोध पत्र पढ़ना हमें उसकी किनारी तक ले जाता है
- सीमा तक पहुंचने के बाद अगर कई वर्षों तक एक ही बिंदु पर ध्यान देकर आगे बढ़ते रहें, तो एक दिन जो छोटा उभार बनता है, वही Ph.D. होता है
- Ph.D. प्राप्त करने के बाद दुनिया अलग दिख सकती है, लेकिन वह उपलब्धि अब भी कहीं बड़े समग्र चित्र का एक छोटा हिस्सा ही रहती है
- प्रिंट संस्करण की आय का उपयोग आनुवंशिक रोग और cellular metabolism disorders पर काम करने वाले शोधकर्ताओं के समर्थन में किया जाता है, और यह रचना CC BY-NC 2.5 शर्तों के तहत साझा की जा सकती है
ज्ञान के वृत्त के रूप में Ph.D. की प्रक्रिया
- पूरे मानव ज्ञान की कल्पना एक बड़े वृत्त के रूप में की जा सकती है
- प्राथमिक और माध्यमिक शिक्षा के दौरान उस वृत्त के भीतर हमारी समझ का दायरा धीरे-धीरे बढ़ता है
- bachelor's degree में एक विशेषज्ञता का क्षेत्र मिलता है, और master's degree उसी क्षेत्र को और गहरा बनाती है
शोध ज्ञान की सीमा से शुरू होता है
- शोध पत्र पढ़ने पर हम मानव ज्ञान की सीमा तक पहुंच जाते हैं
- सीमा पर पहुंचने के बाद एक बिंदु पर ध्यान केंद्रित किया जाता है
- कई वर्षों तक उस सीमा को लगातार आगे धकेलते रहने पर, एक दिन वह सीमा आगे खिसकती है
- उस समय बना छोटा निशान ही Ph.D. है
Ph.D. के बाद भी बचा रहता है समग्र चित्र
- Ph.D. हासिल करने के बाद दुनिया अलग दिखाई दे सकती है
- फिर भी वह उभार मानव ज्ञान के पूरे वृत्त का बहुत छोटा हिस्सा ही होता है
- अंतिम संदेश है Keep pushing
प्रिंट संस्करण और शोध सहायता
- अनुरोध पर The Illustrated Guide to a Ph.D. का प्रिंट संस्करण बेचा जाता है
- बिक्री से होने वाली आय का उपयोग रोग अनुसंधान से जुड़े graduate students और postdoctoral researchers के समर्थन में किया जाता है
- ऐसा शोध जो आनुवंशिक रोगों की खोज, निदान और उपचार को प्रभावित कर सकता है
- ऐसा biological research जो cellular metabolism disorders के उपचार को प्रभावित कर सकता है
- प्रिंट संस्करण $6.50, 16 पेज, saddle-stitched binding, full color में उपलब्ध है
- इसे नए छात्रों, thesis defense पूरा कर चुके लोगों और उनके परिवारों के लिए उपहार के रूप में उपयुक्त बताया गया है
biological research का समर्थन करने का कारण
- genetics की दिशा में मानव ज्ञान की सीमा का विस्तार करने से हम उन क्षेत्रों के करीब जा सकते हैं जहां मानवता अभी तक नहीं पहुंची है
- Matt Might दंपति ने यह जानने के बाद graduate students का समर्थन शुरू किया कि उनके बेटे को एक दुर्लभ और घातक genetic disorder है
- बाद में exome sequencing नामक genetic diagnosis में वैज्ञानिक प्रगति के जरिए उनके बेटे के genome mutation को अलग किया गया, और यह पुष्टि हुई कि उनका बेटा N-glycanase deficiency नामक एक नई बीमारी का पहला documented case है
- संबंधित कहानी Hunting down my son's killer में संकलित है
लाइसेंस और पुन: उपयोग की शर्तें
- यह रचना Creative Commons Attribution-NonCommercial 2.5 License के तहत उपलब्ध है
- इसे साझा करना, कॉपी करना, संशोधित करना और पुनरुत्पादित करना संभव है, लेकिन मूल लेखक Matt Might और मूल पृष्ठ का उल्लेख करना होगा
- Matt Might के नाम पर भी उनकी होमपेज का लिंक देना होगा
- इसे बेचा नहीं जा सकता और न ही व्यावसायिक उद्देश्य से उपयोग किया जा सकता है; केवल मुफ्त वितरण ही संभव है
- जहां संभव हो, छवि को मूल सर्वर से सीधे लिंक न करने और उसे अपने सर्वर पर host करने का अनुरोध किया गया है
1 टिप्पणियां
Hacker News की रायें
मैं इस गाइड का मूल लेखक हूं। यह देखकर खुशी होती है कि ये छोटे-छोटे चित्र आज भी घूम रहे हैं, और मैंने इन्हें पहली बार 2010 में सार्वजनिक किया था
जो लोग अभी PhD शुरू कर रहे हैं, उन्हें शुभकामनाएं। उम्मीद है कि आप ऐसा सवाल ढूंढेंगे जिसे आप मेरी तरह कई सालों तक प्यार कर सकें
जिन्होंने अभी-अभी पूरी की है, उन्हें बधाई। आगे धक्का देते रहना न भूलें
जो लोग बहुत पहले पूरी कर चुके हैं, उन्हें भी आगे धक्का देते रहना चाहिए, लेकिन बिल्कुल अलग दिशा में फिर से शुरुआत करने में भी बहुत बड़ी कीमत हो सकती है। दो क्षेत्रों की सीमाएं जहां मिलती हैं, वहां आप क्या खोज लेंगे, कोई नहीं जानता
यह वाकई बेहद प्रभावशाली और दिल को छूने वाला लेख था, और उम्मीद है कि इसका जिक्र करना तकलीफदेह नहीं होगा
आपने शायद बहुत से ऐसे छात्र देखे होंगे जिन्होंने PhD शुरू की लेकिन पूरी नहीं कर पाए; मैं जानना चाहता हूं कि आप उनसे क्या कहते रहे हैं। यह भी जानना चाहता हूं कि क्या आप उनके प्रयासों को भी मूल्यवान मानते हैं
वापस school लौटने को लेकर झिझक है, लेकिन quantum field तत्काल impact से ज्यादा curiosity और potential के लिहाज से संभावनाशील लगती है
आजकल कुछ क्षेत्रों में research को व्यावहारिक रूप से एक game माना जा सकता है। Data को तब तक परेशान करो जब तक वह unreproducible results न दे दे, publication की संभावना अधिकतम करने वाला journal चुनो, और कभी-कभी APC जैसी publication fees भी भरो
excellence, rigor और impact में कम दिलचस्पी है, और सही मेहनत किए बिना मशहूर संस्थान का “diploma” पाने की दौड़ भी है। और भी कह सकता हूं, लेकिन यहीं रुकता हूं
10 साल से ज्यादा समय से इंतजार कर रहा हूं कि यह कभी बदलेगा, लेकिन फिलहाल खराब system वैसे ही चलता जा रहा है
10 साल से पुराने papers cite नहीं करता, अपने papers को कोई cite नहीं करता फिर भी बेफिक्री से दावा करता है कि वे “important” हैं। ऐसे events में जाता है जहां field experts नहीं होते, बहुत सारी सुंदर तस्वीरें दिखाता है और awards ले आता है, लेकिन पहले से अच्छी तरह ज्ञात बातों से आगे कुछ नहीं होता
जब मैं उस field का expert होने के नाते research panel में कहता हूं कि novelty पैदा करनी चाहिए, तो मुझे गलत कहता है; और जब नकल किए हुए पुराने research की सूची दिखाता हूं, तो बिना explanation के कहता है कि फिर भी यह अलग है। Simulation data में बड़े artifacts दिखने जैसी साफ-साफ घटिया चीजों पर पूछा तो चिल्लाते हुए फट पड़ा
ऐसा घमंड मैंने पहली बार देखा और झटका लगा। Supervisors कहते हैं कि वे उस student को लगभग निकालने वाले थे, लेकिन साथ ही अधिक publications के लिए उसे बधाई भी देते हैं। समझ नहीं आता
मैंने बहुत से अच्छे researchers को system से निराश होकर अंततः publishability और performance pressure के आगे टूटते देखा है। अगर एक ही university में दो research groups अलग गति और quality से research निकालते हैं, तो वह group जिसकी quality ऊंची, frequency कम, और standards व ambition ऊंचे हैं, उसे भारी नुकसान होता है। मैंने सच में ऐसा देखा है
जाहिर है, bank या procedures संभालने वाली किसी दूसरी company के पास इस title को collateral के तौर पर रखना भी संभव होगा
वह weekly meetings में कहा करता था, “negative results journal जैसी कोई चीज नहीं होती।” अपना भविष्य सुरक्षित करने के लिए उसने हमारी lab के 5 PhD students के सपने जला दिए; सबने सिर्फ master's लेकर industry का रुख किया, और एक को severe OCD हो गया। Data massage किया गया, और bosses से झूठ भी बोला गया
लेकिन वह आज भी वहीं professor है, और lab अब भी संदिग्ध और unreproducible research publish करती है। University स्तर पर कोई राहत नहीं मिली; सभी PhD students department chair के पास गए, लेकिन हमें दफा हो जाने को कहा गया
बहुत से schools में academia death spiral में घुस गई लगती है, और चिंता है कि आगे research की लौ industry को ही जलाए रखनी पड़ेगी
कल से असल में मेरा PhD प्रोग्राम शुरू हो रहा है। यहाँ इतनी निराशा देखकर अफ़सोस है, लेकिन अब हैरानी भी नहीं होती
फिर भी मुझे परवाह नहीं। क्योंकि मैं वह इंसान हूँ जो वैसे भी, छोड़ देने पर भी, research करेगा। जितना हो सके विनम्रता से कहूँ तो: सब भाड़ में जाओ!
“भाड़ में जाओ!” का मतलब यहाँ “नज़रअंदाज़ करो!” के ज़्यादा करीब होगा: https://stepsandleaps.wordpress.com/2017/10/17/feynmans-brea...
अगर आपके पास अच्छा advisor है, project के लिए जुनून है, और ठीक-ठाक funding है, तो आप दिलचस्प ideas explore करने और सक्षम researcher बनने में शानदार समय बिता सकते हैं
उम्मीद है आपको भी वैसा ही rewarding अनुभव मिले। अन्यायपूर्ण system और बेईमान लोगों से मिलकर झुंझलाहट हो सकती है, और data नरक की तरह उलझा हुआ होगा। मेरी एकमात्र सलाह है कि अपने आप के प्रति ईमानदार रहें
academia को सुधार सकने वाली नई धाराओं पर भी नज़र डालें। जैसे preregistration, public comment period वाला open access, reproducible code वगैरह। प्रेरणा चाहिए तो academia system को बचाने की कोशिश कर रहे Data Colada जैसे crusaders का समर्थन करें
मजबूत motivation, computer, मोटी financial safety net, और सही connections वाला college dropout सही समय पर बड़ा मौका पकड़ सकता है। लेकिन ज़्यादातर लोग उस स्थिति में नहीं होते, और कई high-impact technologies सिर्फ़ एक computer से किए जा सकने वाले दायरे से बाहर होती हैं
अहम बात यह है कि आपके पास इतनी self-awareness हो कि आप किस रास्ते पर हैं, कौन से रास्ते संभव हैं, और अपने connections व resources का maximum उपयोग कैसे करना है। जैसे ही आपको लगने लगे कि आप किसी एक field में फँस रहे हैं, उसे पूरा करके आगे बढ़ जाना चाहिए
मैंने PhD की, academia में position भी मिली, और बाद में startups और बड़ी कंपनियों समेत कई companies में काम किया। ये रास्ते एक-दूसरे के विरुद्ध नहीं हैं
PhD करना मुझे अच्छा लगा। कई दिलचस्प topics पर काम करने का समय मिला, जबकि company में आप हमेशा भागदौड़ में रहते हैं और जितना चाहें उतना सीखने का समय कम मिलता है। अगर graduation के बाद सीधे industry ही चला गया होता, तो शायद काफी अफ़सोस होता; मुझे कई तरह के careers अनुभव करने का मौका मिला
audience के सामने बोलना, scientific papers लिखना जैसी skills भी सीखीं, कई दिलचस्प लोगों से मिला और कई देशों में काम किया
हालांकि मैंने यह भी सीखा कि research मेरा रास्ता नहीं है, फिर भी PhD प्रोग्राम करना worthwhile था। अगर दोबारा करता, तो topic ज़्यादा सावधानी से चुनता और academia position pursue करने के बजाय सीधे industry में चला जाता। पैसा भी मुद्दा था; मैं materialistic नहीं हूँ, लेकिन pay इतना कम था कि गुज़ारा तो हो जाता था, पर future और retirement की तैयारी के लिए काफी नहीं था
मानव ज्ञान की सीमा को आगे बढ़ाने का विचार अच्छा है, लेकिन मुझे नहीं लगता कि अनंत progress सही model है
सारे evidence यह दिखाते हैं कि fields एक-दूसरे से पूरी तरह अनजान रहते हुए basic solutions को फिर से invent करती हैं। यह उस theory से भी मेल खाता है कि expert groups ऐसी expertise बनाते हैं जो transfer नहीं होती
machine learning को harmonic analysis को फिर से discover करते और उससे जुड़े लोगों को ढेरों PhD degrees मिलते देख लीजिए
rediscovery अपने आप में शानदार है। क्योंकि वह नए meanings और context लाती है। लेकिन वह “knowledge के circle को expand करना” नहीं है
असल में यह अधिक संभावना है कि आप अपने advisor के पसंदीदा trend की दिशा में और गहरा खोदेंगे। वह trend कुछ दशकों बाद भुला दिया जाएगा, और बाद में शायद उसका थोड़ा unexpected उपयोग निकल आए। वह contribution मुख्यतः व्यक्ति के जीवन में रह जाएगा
प्रस्तुत model में ambition भी कम है। ऐतिहासिक रूप से PhD degree का अर्थ कहीं ज़्यादा महत्वपूर्ण था
मैं इस समय अपने undergraduate thesis पर साथ काम कर रहे professor के तहत PL क्षेत्र में master's या PhD करने पर विचार कर रहा/रही हूँ। मुझे लगा है कि सामान्य company job path, कुछ दुर्लभ exceptions छोड़कर, आप जो असर बना सकते हैं उसे निष्प्रभावी कर देने की प्रवृत्ति रखता है
इसके बाद मैं नौकरी कर सकता/सकती हूँ, professor बन सकता/सकती हूँ, या research को startup में बदल सकता/सकती हूँ
फायदे ये हैं कि मैं professor को पहले से जानता/जानती हूँ और वे अच्छे इंसान हैं, pay भी बुरा नहीं है इसलिए पैसों की चिंता बड़ी नहीं है, research करते हुए पैसे मिलते हैं और university startup में बदलने पर अच्छा-खासा grant support देती है
नुकसान ये हैं कि academia में competition और master's/PhD stage में भी publishing pressure बहुत ज्यादा होने की बातें बहुत सुनता/सुनती हूँ; एक paper को किसी तरह journal में डालना शायद हो जाए, लेकिन तय program timeline के भीतर सचमुच impactful चीज़ “मांग के हिसाब से” बना पाऊँगा/पाऊँगी या नहीं, यह बड़ा सवाल है
impact बढ़ाने के लिए अगर कोई heuristics, methods या approaches हों तो जानना चाहूँगा/चाहूँगी
advisor के साथ रिश्ता बहुत अहम है, और वह हिस्सा पहले से ठीक दिख रहा है
computer science में सफल PhD अक्सर advisor द्वारा सुझाए गए किसी अपेक्षाकृत छोटे और आसान project को शुरुआत में लेने, फिर उससे expand और iterate करने के रूप में होती है। किसी एक topic पर progress हो जाए तो अगली direction आसानी से दिखती है
productivity बढ़ाने के सबसे आसान तरीकों में से एक है दूसरों के साथ काम करना। अच्छे groups में बहुत collaboration होता था। “library में बंद अकेला scholar” वाली stereotype में नहीं फँसना चाहिए
बुरे लोगों से बचें, और अपने ही दिमाग में कैद न रहें। PhD program भी कई दूसरे projects की तरह बस एक project है, यह आपको define नहीं करता। शुरू करें, लगातार करते रहें, और finish कर दें
research master's अक्सर समय की बर्बादी होता है, और coursework-focused master's काफी मजेदार हो सकता है लेकिन PhD program से बिल्कुल अलग चीज़ है
मेरे मामले में, मैंने ज्यादा famous या attractive लगने वाले topics को optimize करने के बजाय वह करने की कोशिश की जो मुझे interesting लगता था और जिसमें मैं अच्छा कर सकता/सकती था/थी या जिसे सीखना चाहता/चाहती था/थी। यह universal advice नहीं है, लेकिन कम से कम मैंने हमेशा अपने किए काम का आनंद लिया
एक सुस्त Sunday morning पर थोड़ा चिढ़ने का मौका देने के लिए धन्यवाद। अगर “overall impact” बढ़ाना चाहते हैं, तो https://80000hours.org/ पढ़ने और उसकी सलाह follow करने की सिफारिश करूँगा/करूँगी। अगर “इस संकरे field में, जिसमें मेरी सचमुच रुचि है, impact” बढ़ाना चाहते हैं, तो अपने claim का scope और सीमित करने से शुरुआत करें
अच्छे ideas किसी के मांगने से तुरंत नहीं आ जाते। academic career बनती है तो theory में ideas आने की speed बढ़ती है। इसलिए advisor की जरूरत होती है, क्योंकि वह students के लिए पर्याप्त speed से ideas निकाल सकता है
यह slogan motivate जरूर करता है, लेकिन जैसे ही आप महसूस करते हैं कि company हो या research/PhD environment, toxic colleagues, bureaucracy, ignorance जैसी barriers कितनी ज्यादा हैं, यह disappointment में बदल सकता है
और अगर impact का मतलब यही है, तो company work भी काफी बड़ा impact बना सकता है
online यह चर्चा करते समय कि PhD करनी चाहिए या नहीं, अक्सर लगता है कि दो बातें मान ली जाती हैं। student किसी बहुत narrow और रोजगार-अयोग्य abstruse area में फँस जाएगा और दशकों तक postdoc treadmill पर दौड़ता रहेगा, और PI एक control freak होगा जिसे सिर्फ publications की चिंता होगी और जो graduation के बाद industry में जाने वाले student को failure मानेगा
इन stereotypes में थोड़ी सच्चाई हो सकती है, लेकिन discourse में जितना दिखता है उससे कहीं ज्यादा PhD programs और PIs interdisciplinary और commercializable research की value समझते हैं
हर कोई ज्ञान की सुई की नोक ही नहीं खोद रहा, और program व PI समझदारी से चुनें तो undergraduate background भर से जिन चीज़ों तक पहुंच नहीं थी, उससे कहीं ज्यादा काम कर सकते हैं
academic career या ऐसे highly regulated environment की तैयारी, जहां education को entry barrier बनाया गया है, के अलावा मुझे यह सोचने में मुश्किल होती है कि PhD holders के लिए खुली और non-PhD वालों के लिए बंद “कहीं ज्यादा चीज़ें” कौन-सी हैं
boundary push करने के लिए PhD की जरूरत नहीं है। दूसरों को यह यकीन दिलाने के लिए कि आपने boundary push की है, PhD की जरूरत है
दुर्भाग्य से PhD की value काफी गिर गई है। PhD graduates की भरमार है, लेकिन postdoc और tenure-track positions पर्याप्त नहीं हैं
plagiarism scandals के कारण public की नजर में PhD की perception भी लगभग authority-विहीन जैसी गिर गई है
illustrated guide progress पर focus करती है, लेकिन बहुत narrow progress पर। असली PhD student की जिंदगी आमतौर पर progress से ज्यादा frustration, disillusionment, depression के इर्द-गिर्द घूमती है
अगर किसी और चीज़ से तुलना करें, तो यह बहुत मेहनत से कोई नया artwork बनाने और अपनी identity को उससे बांधने जैसा हो सकता है। लेकिन successful होने पर भी contemporaries से recognition मिलने की संभावना कम होती है
इसलिए मुझे Dave Pritchard की “The Lord of the Rings: an allegory of the PhD?” जैसी narrative-style PhD guides ज्यादा पसंद हैं: http://danny.oz.au/danny/humour/phd_lotr.html
जो भी लोग PhD को कमतर बताते हैं, बस उम्मीद है कि वे मानवता में उससे बड़ा योगदान दे रहे हों
समस्या यह है कि अकादमिक जगत की meat grinder जैसी व्यवस्था उन्हें हफ्ते में 80 घंटे निरर्थक प्रोजेक्ट्स और निरर्थक papers में पीसती रहती है, और वे papers फिर और अकादमिक नौकरियां बनाने में इस्तेमाल होते हैं। उस प्रतिभा से वे कहीं ज़्यादा काम कर सकते हैं, लेकिन अफसोस कि barista बनना भी शायद ज़्यादा उपयोगी हो सकता है।
मैं humanities PhD सिस्टम की बात अलग से नहीं कर रहा, बल्कि STEM PhD सिस्टम की आलोचना कर रहा हूं। असली सलाह यह है कि PhD तभी करें जब आपको लगे कि जिस lab में आप जा रहे हैं वह वाकई अच्छा काम करती है। Lab ही सब कुछ है, और अगर आपने उसे verify नहीं किया है या अपनी मनचाही lab में नहीं जा पाए हैं, तो बेहतर है शुरू ही न करें।
PhD आपकी अपनी जिंदगी, और आपके व आपके परिवार के लिए आने वाले अवसरों में बड़ा योगदान दे सकती है। लेकिन युवाओं को यह कहकर बेचना कि वे “मानव प्रगति की कहानी को आगे बढ़ा रहे हैं”, लगभग झूठा marketing है।