现在改还来得及！基金申请书自查11个问题

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来源丨科教小站 作者丨冯培忠
2023年国家自然科学基金项目指南即将发布。各位的基金本子都写得怎么样了？中国矿业大学冯培忠教授分享了基金申请书自查可以借鉴的11个问题，在这里分享给大家。

1. 题目俗套化——题目没有特色，没有创新。

例如，2020年支持了很多新冠相关项目，但是如果一个申请书的题目是“COVID-19的研究”，没有任何意义，除非是杰青一类的大项目。
对于一般申请者来说，具体的人做具体的事，细分到底要做什么？做深入了，做细致了，才有可能突出亮点。
例如，“COVID-19的病株变异机制”→“COVID-19的病株变异临界特征、机制与控制”→“COVID-19的Y型病株的存活和变异临界特征、机理与控制”，题目在不断地收敛，不断地在找具体问题，面向的对象更具体，研究的问题更有针对性。
以前的题目都可以查到，选择20个、甚至100个题目看看别人怎么写。千万不要以为中了的基金的题目都好，有些烂得很。
因此，要从上百个题目中分析、讨论、斗争、甄别、思考到底哪些题目好，学习、模仿、修改、提高，以形成自己题目的思想、套路和表达形式。
否则只是模仿，没有创造，难以体现题目的学术思想。

2. 摘要泛泛化——泛泛而谈，讲整体，没有具体的问题。

摘要仅仅400字，一般的规则都需要用满，至少380字以上。
申请书通常20页左右，把20页的内容浓缩到400字，如果就只写300字，显然不合适。不会讲故事，不会缩写之后再扩写，语言贫乏。
摘要通常的问题是什么呢？只讲了一堆大道理、大背景，却很少提课题面临的问题是什么。
针对问题有哪些创新思想、解决措施、如何执行、预期结果等内容都很少，尤其是缺少一些具体的办法，这样给人的感觉就是整体化大理论，换个题目换几个关键词用这个摘要也行，缺少针对性的看家本领。自然科学要有具体的方案。
试想，如果摘要覆盖了正文的所有内容，从立项依据到研究内容、研究目标、技术方案、预期结果，而且它们各自在摘要中的比重和在正文中的比重差不多，那这一定是一个成功的摘要。
有很多早期的项目摘要在科学网等平台都可以看到，值得学习模仿，但也千万不要以为成功的申请书的摘要都很好，也许有很多一般般。
但毕竟，熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。
申请人要多看不同的摘要，总结各自的优缺点，创造自己的摘要撰写思路和模式，形成摘要体现申请的学术架构与思想的方法。

3. 意义政策化——国际国内政策讲了一大堆，没有科学问题。

科学研究有其学术独立性、探索自由性，同时也有地球、人类、国家、地方等需求性，尤其是近年来提倡深入大地搞科研。
有人误以为国家政策就是科研的立项意义，从而找了很多国家甚至世界各国的政策来阐述科研的重要性。
政策是很重要，有政策说明或热点、或急迫、或疑难、或需求。但政策就是政策，政策和科学是两个维度的世界，不能简单把政策当作立项的依据。
政策可以有，但属于是画龙点睛、彰显重要，和一般物质的客观规律有界限。因而如果想写，三五行足矣。
自然科学基金，顾名思义，还是要从自然科学的角度凝练问题，提炼具体的科学意义。
如果能配上政策加以说明、相辅相成更好；如果没有，符合科学逻辑、反映客观规律的也十分合理。

4. 依据科普化——给专家做科普讲座，而不是科学讲座。

立项依据，通常大家都会说要通俗易懂，让外行看明白，内行看门道。这个真不好把握。
假设一份关于碳化硅的本子，如果申请人花很长的篇幅介绍碳化硅的结构、物理性能、化学性质等，则属于做科普，理论上申请人应该默认评审专家知道这些基本知识。
也许评审专家从来没做过碳化硅，但是家里有陶瓷的书，拿来翻一翻不用十分钟就能找到，用专利审查员的话讲，这些是“本领域的公众常识”。
或者有些通过简单的查询，甚至百度都可以搜到的知识，看着是科学，实际没深度，只能算作高级科普，对于科学问题本身的阐述没有任何意义。
所以一些概述的、基本的知识不能多写。那写什么？
尽快进入问题、进入主题，尽快说出碳化硅存在哪些问题，针对这些问题有什么进展，在这些进展的基础上有什么独辟蹊径的思考等，预期可以取得什么结果，一步一步、层层递进地讲好科学故事，论证明白自己的学术思想。

5. 文献罗列化——很多文献，只有罗列，没有评述。

国内外进展必然需要文献的支持。
曾经听人说过，把所有大佬的文献都拜一遍，列到参考文献里面，万一大佬评审，看到我的引用，微微一笑，大笔一挥，优先资助。
其实不然，大佬能成为大佬，都经历了艰苦的奋斗。大佬通常欣赏有思想的同行，一般不会因为引没引用而失去独立的判断力。
再加上目前期刊大爆发、文献大爆炸，引是引不完的，所以文献要有选择。
而且，在引用文献的过程中，一定要对文献有恰当的评论，就是有观点，而不是简单的罗列或堆砌。
简单的罗列堆砌只能给人凑篇幅的感觉，而不能展示申请人的科学思想，所以选择文献非常重要。
山不在高有仙则灵，引不在多评述则好。引用文献要处处为申请书的整体科学构想做铺垫，时刻想着这个文献如何支撑我的学术思想、如果替换成另一篇行不行。
在有限的篇幅内完成科学的故事。

6. 内容方法化——写的是怎么研究，而不是研究什么。

有很多高人讲过这个问题，但每年仍然能看到少量的申请书不知道研究内容是什么，经常会把怎么研究写成研究内容，从而导致研究内容方法化。
研究内容是要写研究什么，回到what的问题，而不是method的问题。
要研究什么，仔细思考，写细了，再细化。例如：面条的色香味养，色包括哪些色，香包括哪些香，味包括哪些味，养包括哪些营养。
每一个都关联哪些问题，揭示哪些科学道理，从数学、物理、化学等基础科学的角度阐述。

7. 科学问题技术化——写的是技术问题，未能理解科学原理。

例如，我的学生写开题报告，课题难点说是实验操作称量的误差。
这是个困难，但只能说明实验条件不具备，或者比较艰苦，而不是客观规律的难点。无论是理论还是实际，称量的误差都可以避免，不是不可避免的科学问题。
此外，面向大地开展科学研究必然有一些现场问题，但是现场问题一定有其科学的道理和内涵，而不是仅仅是简单的现场难题。
通过思考、思索、试错，问题解决了，产品性能提高了，出口海内外了，但是解决问题的科学道理是什么？不知道。
问题可以通过试错的方式解决，但是解决问题的科学道理、物理化学数学本质是什么，要阐述。
自然科学基金追寻的是问题背后的科学原理，也就是客观规律，而不是简单的为了解决问题而问题，那是工程项目应该做的事，而不是基金应该干的事。
因此，一定要探索工程背后的基本原理和客观规律。
借用任正非的话，基金也应该是“向上捅破天”。即使向下扎到根，但最终也要像钻天的杨树一样，向上捅破天。

8. 图片网络化——比较随意地从网上找图片。

写申请书，特别是工程技术，必然和现场、实验、数据密切相关，不可避免地会引入一些图片。
在立项依据部分，有时候会看到申请人从网上或书上下载的一些例如分子结构、晶体结构、应用场景的图片，评审人一看就能看出来：哦，网上下载的图，不是自己做的。
简单的、科普化的图，以及和科学问题没有关系的图，都会拉低评分。
所以，如果用图，至少用自己拍的图或者自己画的图。如果自己不会画，可以画个草图，请学生同事帮忙美化。
用图需要体现科学的思想和内容，要展现研究背景、科学问题、解决方法等。

9. 创意跟踪化——没有自己独特的想法。

自然科学基金32字方针：鼓励探索、突出原创；聚焦前沿，独辟蹊径；需求牵引，突破瓶颈；共性导向，交叉融通。其核心还是原始创新。
独辟蹊径也是原始创新，开辟一条特别的路径，因而基金必须原创。
经常我们会问，感觉每一个想法，都有很多人在做，都有很多发表的记录，找不到创新的地方；或者不管前人做过没做过，就说是我创造的，首创、首次等等。
其实创新也不是太难，细化课题的思想是一种方式。科学研究讲究的是深和尖，就是理解的越深越好。
不怕小，怕的是你的创意不够。所以一定要寻找自己的独特之处、不同之处，抛开旧的地方，建立新的东西，发表独到见解。
当然，这种寻找是基于自然科学的角度来思考，而不是工程的角度。如果基于工程应用，发明了低成本的工艺方法，那解释清楚其中的基本原理就是创意，而不是关注降低了多少成本。
具体成本多少和基金没关系，成本的原理和基金有关。

10. 基础人才化——讲获得什么帽子，完成了哪些项目，却缺少科学的研究。

经常看到一些本子，在研究基础部分，总是在讲获得了哪些荣誉，从学校到省里到国家完成了哪些项目。这些确实很重要，但是在我看来，基础就是基础，是针对本申请的基础。
获得哪些帽子、完成哪些项目很重要，但是这些帽子项目和所申请项目的科学关系是什么？
需要准确把握、理解和表达，不能用帽子项目替代有针对性的科学基础。
基金讲的是发现客观规律。帽子不是规律，项目也不是规律，帽子和项目的结果或科学发现是规律。
所以，基础讲的是针对研究背景、针对申请本身，做了哪些试探性的工作，观察到哪些初步的现象，取得哪些初步数据。
这些工作、现象、数据对未来项目起到哪些支撑作用，或者前期帽子项目有哪些客观规律的发现，在这些基础上有哪些更进一步的思考，从而保证申请的顺利完成。
而不是故左右而言他，说的和科学规律没关系。

11. 整体工程化——面向工程，没有提炼出科学问题。

尽管有需求导向的科学研究，但是工程技术就是工程，自然科学就是科学，工程和科学的区别无论汉字还是英文都不一样（工程：土木建设或其他生产、制造部门用比较大而复杂的设备来进行的工作，例如土木工程、采矿工程、化学工程等，P379；科学：反映自然、社会、思维等的客观规律的分科的知识体系；合乎科学的，P639，现代汉语词典，商务印书馆，1992）。
因此，工程和科学的区别非常明显。
自然科学基金是反映自然客观规律的基金，就算是面向工程问题，也需要反映工程问题的客观规律，而不是要解决工程问题，更不是简单的提升指标。

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