刚考上研究生,读不懂英文文献怎么办?

  来源:募格学术 作者:白国星

  读不懂英文文献的原因很多,但是对于刚考上硕士研究生的新生来说,英语水平差是一个令人羞于启齿但是又无可否认的原因。

  考研英语的国家线一般仅为30分到50分,也就是仅答对30%到50%的题目,就可以考上硕士研究生,这个门槛可谓是非常之低。而且考研英语还存在各种答题技巧,都会或多或少地提升答题的正确率,这也就导致考上硕士研究生的同学们中间,有相当一部分人的英语有点弱。

  不要慌,我也曾经是个弱鸡。时间过得太久,我已经记不起来考研时自己英语具体蒙了多少分,但是肯定不会超过60分,大概率是55分。这么弱鸡的英语水平,阅读日常的英文新闻都是一件难以完成的任务,还要妄想读懂发表在学术期刊上的英文文献?做梦吧。所以,本弱鸡刚入学时根本不会浪费时间去看英文文献,中文的学位论文和期刊文献才是本弱鸡当时的最爱。

  然而不得不承认一件事情,世界上绝大多数高水平的科研成果都是以英文为载体进行发表,所以我们还是得去阅读英文文献。那么,读不懂英文文献这个问题,也成为了困扰一部分研究生的一个难题。

  解决之道主要有二,其一是提升实力,其二是掌握技巧。

刚考上研究生,读不懂英文文献怎么办?
  1、提升实力

  现在,相当一部分经验帖对于提升实力嗤之以鼻,认为大家的英文水平已经足够使用,欠缺的只是阅读技巧。但是很显然这是扯淡,当你拿到一篇文献读不懂时,最大的原因还是语言障碍,这个无可否认,也不需要遮掩,老老实实提升英语水平,才是从根本上解决读不懂英文文献的途径。

  提升英语实力,目前也有很多渠道。

  首先是各种辅导班,这些辅导班在宣传时可谓无所不为,从师资方面的外教/海归教学,到效果上的速成/高端,恨不得让大家相信他们无所不能。其次是各种APP,这些APP在宣传时可谓无孔不入,从网页弹窗到邮件轰炸,从自动下载到强行安装,恨不得把大家的手机都装得满满当当。

  这些东西有用吗?不能说它们没用。但是以我的经验来看,工具的作用只是其次,关键还是学习的模式。我认为在科研方面提升英语水平,核心还是单词记忆和阅读输入,至于用什么途径去做单词记忆和阅读输入,我认为并不重要。我自己目前用某些APP学习,但是用单词书、BBC网站也可以学习。

  单词记忆的要点,是重复。每天记忆的单词不必太多,20个到50个较佳,视自己的学习能力和空余时间适当调整。在每天记忆新单词之前,可以复习一次前一天记忆的单词,然后在空余时间可以再对半个月或一个月内学习的单词进行浏览。

  如果每天记忆20个单词,一个月可以记忆600个单词,一年可以记忆7200个单词,加上之前的积累,一年之内词汇量差不多能破万。能有如此词汇量,阅读英文文献的语言障碍基本上能解决大半。

  阅读输入的要点,是大量。每天阅读的材料难度不宜太高,可以是日常的新闻,也可以是英美中学生的读物,以自己能看懂为宜,生词量太大的材料可以弃之不看。但是阅读的数量要大,每篇材料最好是300词以上,每天阅读两篇以上。这样在每个月差不多能有近两万词汇的输入,坚持几个月之后,再去阅读英文文献必然不会再感到生疏。

  2、掌握技巧

  阅读英文文献,需要掌握的技巧包括三个层面。

  第一个层面是寻找相关的中文文献,第二个层面是挑选精读的英文文献,第三个层面是阅读文中的数学语言。

  对于刚考上的硕士研究生而言,阅读英文文献难度太大而且效率极低,一周之内能够读明白一篇文献是正常水平,能够读明白两篇文献就能算天赋异禀。但是对于大多数硕士研究生而言,导师不会安排他们去搞最前沿的研究,被安排搞前沿研究的硕士研究生,其英语水平也不太弱。

  如果不是特别前沿的英文文献,那么我们一定可以通过关键词查找之类的手段找到相关的中文文献。阅读这些中文文献对于大多数硕士研究生来说不是什么难题,在读完之后再去阅读英文文献,也自然会事半功倍。

  选择需要精读的英文文献也很重要。除了一些小众到无人问津的专业,大多数的科研工作者都需要面对海量文献。一些刚入门的硕士研究生拿到一篇文献之后就希望把它读懂,以增加自己的知识。长知识这种想法并没有什么错误,但是如果这些知识与自己的研究方向不太相关,那么用九牛二虎之力去阅读英文文献无疑是一种低效的做法。

  在阅读英文文献时,可以通过阅读摘要、引言、结论等部分快速确定这篇文章是否与自己的研究工作密切相关,如果相关就继续精读,如果不相关就可以直接放弃。而如果只是想长知识,百科全书或者科普读物其实是更好的选择。

  在某一个行业具有一定基础之后,阅读英文文献就可以采用一种比较高效的阅读方法——阅读公式,当然这个方法可能只适合用于理工科。数学语言具有跨自然语言的特殊属性,即使我们完全不懂论文的语言文字,也可以通过公式读懂一篇外文文献。

  通过这种方式还能避免作者的刻意误导,在我的研究领域中,一些作者喜欢故意把他们的线性模型预测控制器叫做非线性模型预测控制器(在控制行业,非线性的“格调”更高),但是只要一看公式推导过程,就可以立刻揭穿他们。

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