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第一百零三章 让王浩见识一下什么叫专业!

从大学讲师到首席院士正文卷第一百零三章让王浩见识一下什么叫专业!当真正投入到数据中的时候,王浩发现A级难度的实验分析确实很不一般。

上一次帮助夏教授给纳微实验室做数据分析,研发难度评级就只有‘C’,‘C’级难度的研究,做两堂相关课程的讲解,灵感就能积累到上百点。

只要认真投入到数据理解工作中,灵感值的上升速度也非常快,完全不亚于教学回馈的速度。

现在不一样了。

他花费一个多小时的时间去研究数据,发现数据量比上一次庞大的多,而且也要复杂的多,单单是实验相关的数据分类,就有二、三十种,细分有上百种之多,每一种都可以说是海量的内容。

如果一条条看过去,根本就看不完。

他只能试图去理解每一种数据分类,对数据包含的内容更了解,也对于实验有个整体的了解。

在消耗教学币专注模式下,效果还是很不错的,一个多小时涨了三点灵感值。

相对于A级任务难度来说,自己做研究,一个小时能获得3点灵感值,速度已经非常快了。

王浩看了一下时间,带着期待去上课了。

《概率论与数理统计》。

时间已经进入12月底,《概率论与数理统计》课程也进入到后期阶段,讲的都是二维离散变量的分布、随机变量的密度等内容。

这一部分和数据分析工作关联性很高。

王浩带着期待开始了课程,教室里的每个学生都听的很认真,有的学生看过来的眼神甚至有些敬畏。

这就是王浩连续完成大成果的影响了。

对于西海大学以外的人来说,王浩就是只存在于电视和报道中的数学天才,而对于教室里的学生来说,王浩是每周都能见到的老师。

当每周都能见到的老师,频频出现在报道中的时候,他们都有种不可思议的感觉。

所以有些学生都开始期待王浩的课程了,那些不爱学习的学生也都专注于课程,因为他们不学习反倒成了特殊人群。

有些其他专业的学生就会羡慕的说,“你们的课程老师是王浩教授,多好啊!”

“王浩教授可是顶尖的数学天才!”

“这种课一定要珍惜!”

当类似的说法多起来以后,他们都觉得不认真听课,会感到很惭愧、以后会很后悔。

等这个学期结束以后,再想听到王浩的课程就不容易了。

现在王浩的课程也很紧张了。

随着名气越来越大,学校里好多研究生和其他专业的学生都过来蹭课,有时候看到有学生不学习,问起来才知道是其他专业的。

这就有点尴尬了。

王浩很认真的强调,“我欢迎所有人来听课,但不是来听课的,就不要来。”

“我的课程里禁止玩手机,禁止睡觉,必须认真听,否则请你离开教室。”

他非常严厉的强调,就是想让那些过来上课,却拿着手机拍照的学生离开。

这种表态还是有效果的。

不会有来听课的学生,会希望被王浩指着鼻子驱赶出教室,也许被拍下来发到网上就出名了,上课的过程中,他们也不得不放下手机,和正常学生一样遵守纪律。

好在类似的学生并不多。

王浩并不禁止会拍照,甚至直接录像都可以,前提是上课之前或上课之后,课程进行中是不能有这种行为的。

他不是那种网红教师,教学过程相对有些沉闷,拍下来也没什么看点。

如果能够认真的听讲,那么理解效率就会很高。

反之,就没意义了。

……

课程很快结束了。

一节课,两个课时讲下来,连一个睡觉的学生都没有,让王浩感觉缺少成就感,他还是期待有学生不认真听,就能教育一番,也顺带增加一点儿课堂娱乐。

可惜啊……

这届学生都太听话了!

他甚至有点怀念上个学期的课堂,有学生去教务处举报,有的学生就故意上课玩手机、趴着,和学生斗智斗勇的过程,也能给课堂带来欢乐气息……多美好啊!

课程结束。

一大群学生围过来进行答疑,其中有一半儿都不是计算机专业的本科生,甚至有研究生拿着高难度的题目过来提问。

王浩还是先给自己班里的学生答疑,其他人都排在班里的学生后面,答疑持续了半个小时,他看着到时间也就结束了。

如果有学生再有问题,就很抱歉,只能等到下一次了。

现在他可是很忙的,能给出半个小时答疑已经很不错了,不可能满足所有学生的答疑需求,否则一天就什么都不用干了。

等抱着书本去了食堂的时候,他才发现课本加了一个心型的彩纸,翻开仔细一看,上面用浪漫的语调,表达了对自己的爱意?

“这是哪个学生呀?”

“师生恋可是要不得的,即便年龄相差不大,我也是老师啊。现在的学生真是太开放了!”

“人心不古啊!”

王浩感叹的说着打开纸条,仔细看了一眼下面的署名,然后就把纸条撕碎扔进了垃圾桶。

……

一直等回到综合楼办公室,王浩就没有心思想什么女学生的情书问题了。

他查看了一下任务系统,发现一节课下来‘任务一’只有一点灵感值增长。

一点……不可能吧!

王浩仔细看了又看,才确定自己没有看错。

整个课程进行过程中,系统只提示了一次灵感值增加,他仔细的想着课程中的收获,发现确实没什么提升,再看向数据感觉还是一样的。

虽然难度是A级别的研发,但只有可怜一点灵感的提升,都可以说是鼓励性质的增加。

为什么呢?

他仔细思考着有了答案,“首先要对数据有足够多的了解,灵感值才能长得快一些。”

“如果没有任何了解,即便上再多的课程,灵感值增加速度也会非常缓慢。”

这和数学研究完全不一样。

数学研究可以理解为‘针对解决一个问题’,而在研究的初始,他对问题就已经很了解了。

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