¿Cuál es la mejor manera de leer documentos de investigación de CS?

El siguiente es mi estilo de leer los documentos de investigación de CS.

1. Descargue los documentos relevantes relacionados con su trabajo (al menos 15 documentos en su área)
2. Lea solo el resumen en la primera etapa (escríbalo en viñetas). No lea nada más allá del resumen (en esta etapa)
3. Haga esto para los 15 documentos que tiene en esa área de dominio.
4. Una vez hecho esto, lea todos los puntos que anotó. (Definitivamente llegarás a una idea de lo que está hablando cada artículo). Puede obtener una nueva idea también de los puntos que ha anotado. (¡¡¡¡Realmente funciona!!!!)
5. Es posible que algunos de los puntos no tengan conectividad con los demás (descarte esos documentos). El resto de estos, puedes agarrar algunos.
6. Lea los documentos que llaman su atención y siga.
7. Lea la literatura de esos documentos (ya que esto lo ayudará a identificar los otros documentos que se perdió en ese dominio …)
8. Debe comprender las matemáticas detrás de cualquier modelo (sin conocer los modelos de Markov, no puede entender la cadena de Markov o el proceso de Markov, etc.). Lea un libro para conocer lo básico de estos modelos.
9. Tenga un cuaderno o un software para tomar notas con usted para anotar los puntos cuando entienda o lea. (Mientras lees el periódico, puedes entenderlo, pero después de un día o dos lo olvidarás … así que usa un bolígrafo y un papel para anotar los puntos) …

Mi trabajo requiere que no solo lea muchos documentos, sino que a menudo implemente de inmediato todo el algoritmo o ideas particulares. Solía ​​llevar mucho tiempo, pero aprendí varias reglas que te permiten entender las cosas más rápido.

1. Leer con un propósito
   Cuando comienzo a leer un periódico, sé exactamente lo que estoy buscando. Por ejemplo, quiero una respuesta a una pregunta en particular o una explicación de cierto fenómeno. Eso ayuda a enfocarse solo en las cosas que importan.
2. Explícalo tu mismo
   Es una buena idea sentarse con un cuaderno o un documento de texto abierto y reescribir los conceptos clave del papel con sus propias palabras. Cuando lo reescribe y todavía se ve desconcertante, identificará de inmediato el lugar problemático que le ahorra mucho tiempo.
3. Dibujar diagramas
   Soy muy visual, así que si tú también lo eres, puedes dibujar algoritmos para entenderlos. Como beneficio adicional, a veces obtengo ideas interesantes en el proceso.
4. Se bueno en matemáticas
   No soy bueno en matemáticas. Pero sé lo suficiente como para sentirme cómodo con el lenguaje utilizado en mi área. No seas como yo, sumérgete más y resuelve más problemas.
5. Obtener experiencia
   Mejoras con el tiempo. Tome un papel, léalo, lento o rápido, no importa, escriba el código. No apunte a la perfección, solo hágalo, revise y siga adelante. El segundo documento es dos veces más fácil que el primero.

A menudo me salto las presentaciones, el trabajo relacionado y otras cosas, pero siempre leo resúmenes, resumen las ideas y lo preparan para comprenderlo mejor.

Primero deberá leer los conceptos básicos. Esto se encuentra en la rama que estudias. Debería leer ramas similares, que comparten métodos o aplicaciones. Luego debe avanzar la rama en foco y mantenerse al día en ramas similares. Esta lectura performante practica un enfoque y apoyo, como un cuerpo de conocimiento. Luego, mientras lees el trabajo de investigación en tu sucursal, puedes abordarlo con algo de trabajo. Le ayuda a establecer conexiones y pensar con anticipación al papel, y su objetivo principal. Todo esto es una buena lectura y está hecho para mejores investigadores en su campo. Ayuda a todos los informáticos a leer mejor y comunicar sus hallazgos más fácilmente. No excluye y no debe sobreespecializar la lectura, a costa de la lectura general. Debes mejorar y acumular métodos de lectura generales, mientras enfocas la atención en tu rama. Le ayuda a mantener la amplitud sin una especialización excesiva.

Hay un muy buen artículo llamado ” Cómo leer un artículo ” [1] escrito en la Facultad de Informática de la Universidad de Waterloo. Tiene solo 2 páginas, pero definitivamente vale la pena leerlo.

Resumido, sugiere un enfoque de 3 pasos en diferentes niveles de detalle.

Notas al pie

[1] http://blizzard.cs.uwaterloo.ca/ …