感覺起來,在昨天的 Lab Meeting 裡,報告的學弟被項老師罵得很慘。
這位學弟的所做的研究,是處理「明清到近代台灣行政區域沿革」,希望能夠建立模型與系統,來幫助(例如,進行一些簡單的推理)使用者檢索相關文件,並提供閱讀上的參考連結。
他這幾天相當認真,因此應該也期望能夠得到正面的回饋。可惜,老師才看了幾張投影片,問了幾個學弟無法精確回答的問題,就開始發飆了。
我猜老師是希望,學弟先努力地想好資料模型,讓系統不但能夠提供合適的功能,還能減輕日後資料維護的困難。因為手頭擁有的歷史資料,本身可能並不完備(缺乏某些時期的資料)、也可能不一致(資料的訊息產生衝突),因而日後應該需要慢慢補齊與更正。如果缺乏良好的模型,每次處理就可能都需要「重頭來過」,那麼處理起來就很令人沮喪了。
不過,我覺得老師昨天的詰問,似乎失去了準頭。雖然他所強調的重點是正確的,但是學弟所做的,其實也沒有偏離那些原則太遠。
然而,當我嘗試替學弟說明,並提到「模型與實作的差異」時,老師卻說「你們不要用那種憐憫的眼光看著我,好像我什麼都不懂似的...」。
我很確定自己並沒有「用憐憫的眼光看老師」。那老師為什麼會這樣說呢?我猜想,或許是因為老師心底深處,對於理論與實作之間的鴻溝,有著矛盾與不安。老師對於理論很在行,但是實作方面的經驗卻不是很充分。他聽多了「實作上會有 ... 困難」這樣的話,卻又無法分辨提出困難的人是否只是在推託搪塞,最後乾脆一竿子打翻一船人。
於是,情況就是:即使遭遇困難的人努力溝通,但因缺乏實際的經驗,老師怎樣也無法感受困難之處究竟在那兒。溝通本來就不是一件容易事,學生們又很難用精確的話語描述那些是心裡想的、那些是實際上做到的,因而就惹得老師不耐煩了。
那麼,模型與實作之間,真的會有很大的差異嗎?有寶寶的人或許可以說,這就像是育兒書的內容,與實際帶小朋友長大之間,就是會不一樣、甚至「差很多」。
看育兒書,上相關網站看別人如何照顧寶寶、如何善用時間,這就類似於理解「模型、理論」。打理照顧大寶寶、到實驗室寫論文與修改程式、並抽空到月子中心陪太太,這就類似於「實作」。兩者之間的差異?因人因事因時因地而有不同。重點是,只看書了解理論,很容易低估「實際動手做」的困難處,而這或許就是所謂的「知易行難」吧。
3 則留言:
其實在這些題目上, 我逐漸傾向以metadata的近似搜尋為主要的方向, 並且跟竹榮也用眼科病歷在做一些實驗. 當然, 這是比歷史資料來做好一些, 因為醫學的metadata已經相對穩定, metadata的關鍵字之間的關係也有比較現成的整理(icd, lonic, ct...), 而"近似"我是很偷懶的用類神經網路去train, 雖然我常罵人家這樣做 ^^
嗯,利用 metadata 幫助搜尋,應該是很有趣的一項研究主題。
用牛肉網(Neural Networks)來做 training?聽起來也很有趣呢。阿尼加油啊~
其實他們可以去參考hl7 v3的做法, 其實在metadata這邊, 美國醫院已經走了很久, 也有一些"不只是定tag"的東西出來. 在hl7 v3裡, 它先有一個物件模型叫 rim, 然後在物件模型上定義描述一個東西的方法, 再定義metadata的架構(訊息, 文件, ...), 再跟據實際的業務定義範本(轉診, 病摘). 看起來很囉唆, 但就是因為在之前(v2.x), 建模只是在定一些欄位, 最後自己搞死自己, 才要弄成這樣子. 有機會應該跟項老大聊聊的^^
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