我可能还算比较适合回答这个问题

我自己学生及博后时代在不同风格的组待过，我经历过很有干劲(早6晚11一周六天半，唯一半天的娱乐活动是玩外语社团，但精力保持充沛并不感觉疲惫)的时期，也有很抑郁的时期（啥活没干但每天白天没精神，晚上又困又睡不着凌晨5点才能入睡）

现在也带过不同性格的学生，也见证过同一学生在不同阶段截然不同的精神状态

除了其他答主提到的诸多因素，我认为非常重要的一点：要有阶段性反馈

对大多数平凡的而言，最好你的研究是逐步有进展的，每年有些小论文发表，拿一些奖，参一些会推广自己的发现，形成乐在其中的状态。但相反，老想着十年磨一剑憋NS，很容易反馈周期太长影响精神状态，精神状态不良反过来耽误研究恶性循环。

那这里问题来了，如果导师接受发灌水小论文，那学生导师配合融洽固然好。但有些组导师只憋大成果，可是科研这东西不一定总能有重大突破，这种情况对学生的心态会形成考验，最好能多多跟导师沟通进展，梳理数据寻求突破口，发点够得着的次顶刊，给自己形成反馈。别害怕和导师想法矛盾就躲着憋着，大多数教授还是通情达理的。

作者：葛翔

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作者：丁钰洋
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为自己设置正反馈。

因为心理学研究发现人类在进行任务时的表现会由于缺乏正反馈而显著下降，而读博过程中恰好严重缺乏正反馈。

我自己做的研究内容是和决策相关的，之前读文献时读到过一篇发表在Psychological Science上的文章https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/0956797619835462?casa_token=IHtmgr5_xIQAAAAA%3AXvkDBbbMpYPEz5RPEU4J7uDHm2pGauS7NRPTXLmAo0jmeDP7sOOfgUbSr2z6rJdanG_4QOVXK3E8tQ" data-tooltip-richtext="1" data-tooltip-preset="white" data-tooltip-classname="ztext-reference-tooltip">[1]：

Information Processing Under Reward Versus Under Punishment - Timothy Ballard, David K. Sewell, Daniel Cosgrove, Andrew Neal, 2019​

journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/0956797619835462?casa_token=lKvSvAWYp3kAAAAA%3Aw-DoS2Sb_Rwsvp9nFnIMXmv98ul-x9a8-rgT1fsbonT0I-sL9Rw2X3iGJ_AQlKnbKSDUOZE77MPpWA

这篇文章使用Linear Ballistic Accumulator

（LBA，证据累积模型的一种）研究了人在不同环境下面对同样的刺激时处理信息的效率。

LBA认为人类决策过程是多个“决策器”分别线性积累证据的“竞赛”过程，每个决策器对应决策问题的一个选项，当任一决策器累积的证据达到决策阈值时（即该决策器在竞赛中胜出），决策者就会做出对应的决策。
LBA属于证据累积模型（Evidence Accumulation Model，也称作Sequential Sampling Model，序列采样模型）之一，这一类模型别中最出名的是Roger Ratcliff提出的漂移扩散模型Drfit Diffusion Model。
DDM同样认为人类决策过程是一个积累证据的过程，不同于LBA的是DDM认为决策过程是一个积累相对证据的过程，且证据服从带漂移的布朗运动而非线性累积，上下两个决策阈值分别对应两个选项，如果积累的证据达到了其中任意一个阈值，决策者就会做出对应的决策。

文章使用了非常经典的知觉决策任务：随机点动任务(Random Dot Motion Task

)。被试会在屏幕上看到一簇动点，其中有一部分动点是向同一方向运动的（例如：50%的点向左移动），但其余点则向其他方向运动（例如：其余50%的点向其他任意方向移动），被试的任务是通过观察动点指出多数动点运动的方向（在上例中正确答案为左）：

随机点动任务的示意图，这一任务中的核心参数是一致性(coherence)，即向同一方向运动的点占到所有点中多大比例。上图中给出的分别是一致性为0%，30%，和100%时的情形。可以看出，一致性越高任务越简单。图源: https://foundationsofvision.stanford.edu/chapter-10-motio

作者设置了三种难度：简单（一致性=80%），中等（60%）和困难（50%），同时额外针对任务的结果引入了三种不同的情景：

①奖励情景：如果被试做出了正确的回应，则获得分数，反之不得分；

②惩罚情景：如果被试做出了错误的回应，则失去分数，反之不得分；

③中立情景：无论被试给出的回答正确与否，被试都不会获得任何奖励

作者首先分析了行为结果，发现被试在惩罚情景下的表现显著下降——被试响应时间变长，同时准确率下降

原文图2，误差棒为1倍标准误差

结果显示，中立情景与奖励情景间没有差异（作者的结论基于贝叶斯因子

，但BF这一方法的严谨性本身存在一定争议，可以批判性地看待这一结果），但惩罚情景下，被试的准确率显著下降、响应时间显著延长。

随后，作者使用LBA模型对数据进行计算建模。前面简单介绍了，LBA假设有多个决策器在进行竞赛，决策者最终做出的选择由这场竞赛的胜者决定。https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0010028507000722?casa_token=aHbQkRS1YmYAAAAA:OygG3uJMJqfPAJATq2mCtx3X3C_7z6BeTIcQns3rOD3Iy-rIS-E4CSzQL4mVq7uMP2z4ZeU7LJI#fig3" data-tooltip-richtext="1" data-tooltip-preset="white" data-tooltip-classname="ztext-reference-tooltip">[2]

其中每个决策器都以线性速率积累证据

基础的LBA模型中有以下关键参数：

μ,σ2" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">μ,σ2\mu,\sigma^2 : 正态分布的参数，每轮决策任务中，决策器积累证据的速率服从正态分布 N(μ,σ2)" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)，一般认为反映了被试处理信息的速率或刺激物的质量 ；
b" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">bb ：决策阈值，决定了每轮决策任务中需要积累的证据量，当积累的证据首次达到决策阈值时该决策器“胜出”，一般认为代表被试的谨慎程度；
k" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">kk ：连续均匀分布的上界，与决策阈值共同决定了需要积累的证据量，每轮决策任务中，决策器的起始点服从均匀分布 U(0,k)" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">U(0,k)U(0,k) ，一般认为代表被试对某一选项的偏好；
t0" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">t0t_0 ：非决策时间，用于表示响应时间中与决策过程无关的部分，比如被试移动手指按键盘的时间。

作者搭建了层次贝叶斯模型，模型设定如下：

假设参数 μ" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">μ\mu 的均值在不同情景（奖励/惩罚）下变化；
假设参数 b" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">bb 的均值在不同情景下变化；
假设参数 k,t0" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">k,t0k,t_0 在不同情景下相同；
参数 σ2" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">σ2\sigma^2 固定为1

作者在此处通过计算得到了两个额外指标——信息的质量和被处理的信息的数量，计算方式为：

信息质量由正确响应和错误响应的 μ" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">μ\mu 的均值的差给出；
信息数量由正确响应和错误响应的 μ" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">μ\mu 的均值的和给出；（关于这两个指标个人持保留态度，有过度解释模型的嫌疑，也并非常见的解释LBA模型参数的方式，关于相关结果的解释仅代表原作者观点）

原文图3，第一行为各指标的均值；第二行为各指标在被试层级的后验均值，其中蓝色线条代表在奖励情景下指标高于惩罚情景的被试

作者发现当被试在惩罚情景下时，信息处理的质和量均显著低于奖励和中立情景，同时被试的决策阈值也显著降低。

简单总结一下，作者的发现表明，相比于面对有正反馈的环境时，人类在面对只有负反馈的环境时，处理信息的能力会严重降低，并且在任务中的表现也会明显下降（速度变慢且准确率降低）。

作为一个博士生，读博过程中最让我痛苦的一点恰恰正是缺少正反馈。

所以，首先应该明白一点：

难以保持干劲是非常正常的，绝大多数博士生可能都或长或短面临过和你一样的困境。

至少根据这篇研究的结论，主动为自己设立正反馈或许能在一定程度上帮助你保持干劲。

这也与我之前参加系里PhD Student workshop时，一位临床心理学教授给出的建议不谋而合：

这位老师当时提到了一个她的学生喜欢使用的小窍门：比如写一篇论文时，可以把论文的每个章节涂成色块，比如把没写完的章节标为红色，然后自己写完的部分涂成绿色，这样就可以看到自己像“打怪升级”一样一点点把一篇稿子从“满江红”一点一点地涂成绿色。

这位老师提出的另外一个建议是：一定要多“庆祝”、要学会有“仪式感”，哪怕是再小的一点进展，比如今天解决了实验代码中的一个bug，那晚上也值得跟朋友一起喝一杯酒庆祝一下。

当然，虽然我嘴上说的头头是道，我自己也还远远没做到。

希望这篇回答能帮助到答主以及其他在科研道路上披荆斩棘的博士生吧。

以上。

参考

^Information Processing Under Reward Versus Under Punishment https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/0956797619835462?casa_token=IHtmgr5_xIQAAAAA%3AXvkDBbbMpYPEz5RPEU4J7uDHm2pGauS7NRPTXLmAo0jmeDP7sOOfgUbSr2z6rJdanG_4QOVXK3E8tQ
^The simplest complete model of choice response time: Linear ballistic accumulation https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0010028507000722?casa_token=aHbQkRS1YmYAAAAA:OygG3uJMJqfPAJATq2mCtx3X3C_7z6BeTIcQns3rOD3Iy-rIS-E4CSzQL4mVq7uMP2z4ZeU7LJI#fig3

迷茫：

hi，我是数学系的博四学生，研究方向是视觉/机器学习等方向的理论部分。不知道你是什么方向？

保持动力，我想只需专注在自己喜欢并受震撼的事情上就可以了。别带太多目的，而是纯粹从欣赏美的角度去学习和研究，往往会给人巨大热情。

希望对你有帮助

作者：咕噜咕噜

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别担心，这个世界上没有什么问题是无法通过一点小聪明和幽默感来解决的。

1. 既然你擅长“抱佛脚”，那何不把这项技能发挥到极致？把每个任务拆成多个小任务，每个都设一个“”。这样你可以经常有那种紧张的刺激感——就像高考前最后一天背书那种感觉，但不至于让你彻底崩溃。而且，每次完成一个小任务，立刻给自己一个奖励，打局游戏、吃顿好吃的，生活和科研两手抓，皆大欢喜。

2. 你可能觉得时间管理是那些早上五点起床，跑完10公里后再喝杯无糖黑咖啡的人才干的事。那就反其道而行之——把那些令人窒息的“专注力”练习统统丢掉，取而代之的是“混乱的专注”。比如，你可以尝试一种“反时间管理法”：设定一个“娱乐时间块”，比如每天晚上8点到9点，然后你会发现，在这个时间块以外，你的科研动力会大增。毕竟，没人想在工作时间打扰你的娱乐，不是吗？

3. 既然你这么容易被身边的人和事吸引，那就干脆利用起来！设立一些“社交激励机制”：比如每完成一个重要任务，就奖励自己和朋友们来一场桌游大战或者组个饭局。让朋友们知道，他们的娱乐时间实际上是在帮你推动科研进展，大家一起开心，你的效率还提高了，何乐而不为呢？

4. 适当的压力可以让你爆发出超常的战斗力，但也别把自己逼得太紧。偶尔放自己一马，就像吃火锅偶尔加点冰水降降温。记住，你不是“24小时待命型博士生”，而是“快乐博士”，研究重要，保持愉悦更重要。

5. 你的家人、朋友显然对你有着致命的吸引力，这一点完全可以成为你的优势。定期安排和他们的活动，不但可以“正当合理”地逃避科研，还能帮助你恢复精力，避免burn out。

说到底，博士这条路既是马拉松，也是障碍赛。与其一味模仿那些“铁人”博士生，不如根据自己的节奏，找到一种既能开心娱乐，又能稳步推进研究的生活方式。谁说混乱的生活不能有条不紊？

本人是帝都某2字头在读博士生研究生，针对题主描述的非典型不自律博士建议有些切身实际的看法。

我们课题组是属于典型的导师半放养型，组内同时存在三种学生。

1. 未来想进高校的卷王，特别努力且科研与生活两不误，能力强，成果多且家境较好。

2. 未来没有特别清晰的职业规划，活在当下且注重自身体验。无敌佛系且爱好任何与科研、学术不沾边的兴趣活动，正如题主所说的健身，旅游，玩耍都不误的学生，但科研水平也在平均线，此外家境较好。

3.未来不想进高校，以毕业为目的，不以paper为导向的科研。每天工作6-10小时不等，较规律作息，经常锻炼身体，也会玩，但没有2一般会玩，家境一般。

综上，题主可以看一下三种学生的共同之处。

1自身情况（家境，自身性格与课题组情况）

2自我规划（未来想干什么，职业规划）

总之只要找到自己的节奏，要做的事都做了，管他自不自律呢，自律是对自我的要求，不是心中的他人对自我的要求。

我是第3种学生，目前已经想毕业，进非高校系统。赚钱当做第一要义，趁着博士这只「股票」还没有低破预期赶紧寻觅机会go了。

没啥焦虑的，大家都是普通人，真正的牛人咱们也接触不到太多，享受当下，找自己的节奏即可。

作者：读一百本书
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卡夫卡：

就上午9点到12点有用，下午和晚上是垃圾时间，能早起保证了高效工作这3个小时那就没有问题，下午和晚上摸摸鱼也没有大的问题！

作者：一台电视机

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硕士在国内南方某211的临床科研组待过，导师兼任行政岗和临床，肉眼可见的操劳，对我们比较强调muti-task同时做好几件事，也告诫我们踏实做事的时候不忘抬头看路，几年下来还是做了很多事，利用自己的人脉给予了我们很大的科研帮助，身边人多一起忙项目，就不会觉得特别心累。

博士第一个组在德国马普所，学籍注册在图宾根大学，德国7所研究型精英大学，老板是德国人，AP副教授，同样有非升即走的压力，组里招了不少中国人，为了卷成果发论文，不过上班时间相对弹性，疫情期间可以homeoffice，定期组会，每个人都有自己的项目，burnout是因为某个项目走到了死胡同出不来，想做的实验老板不认可。平时我和老板经常下班之后聊聊天，他跟我们一起办公，博学多识对很多事都有一些“政治不正确”但深刻的洞见。

后来在这位图宾根教授的推荐下，我换了一个组，去到了平台更好的慕尼黑大学，导师是一位年轻的终身教授，她对自己专业领域的细节和前景非常熟悉，也是她领域里的大牛，无论是我的实验细节还是常规的文献报告，她都能找到一些角度特别的点。实验室并不大，除了我一个外国人，其他博士博后全都是德国人，我在的时候大家讨论都会用英语，感觉受到了基本的尊重。每周除了组会，还会有我单独和导师的讨论，但burnout在我读了2年多之后还是出现了，究其原因，还是我有别的职业目标，想做的实验这个实验室也满足不了，也逐渐对德国慕尼黑本身的生活也开始厌倦。

慕尼黑的导师给我了很多支持，虽然我burnout的时候科研产出惨不忍睹，实验结果的分析一拖再拖，原来一天的工作量躺平了就是不想做，但导师念在我之前的产出和动力，最后允许我退出那个项目，只是我之前的成果只能作为共同作者而不是一作，但这也是我反复思考后做出的最优选择，我曾注入心血的这个项目注定成为这个实验室漫长的接力。

可能这就是做科研，特别是基础科研，长时间坐冷板凳真的很磨人，而且太多无法被我们左右的事会发生，未知领域的探索没有多少先例可循，因此也不会因为一段时间的努力就能获得什么成果。

burnout大概就像一根绷紧又望不到头的流水线，突然停摆了吧，这个现象很常见，跟导师开诚布公的把话说开，他会理解君并跟你一起想办法的。

最后，有自己的兴趣，锻炼身体，多出去户外运动真的很有用，我那段时间就给自己放假出去玩各种户外运动（对，在德国读博有年假），帮朋友搬家也算是健身，跟身边的人说说话，会好很多！

作者：潇潇雨歇

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自律真的很难，尤其是对博士，这种战线特别长的工作，至少三四年，动辄五六年，我觉得还是需要有一个大的时间规划的，有具体的节点。

比如国内常规博士应该是四年制，开题大约在1-1.5年之间，中期大约是3年，常规毕业4年。我见到的很多博士，都是执行力很强的人，如果给他安排一个工作，他可以很快很高效的完成，甚至是不分昼夜，然后在ddl上有一个漂亮的展示，这说明这些博士都有很强的素养和能力，可以完成博士工作，但不代表这会是一个好博士，换言之，一个可以顺利毕业的博士。

为什么这么说，首先，博士的战线太长，需要自己去掌握节奏，尤其是导师不是特别pua或者导师放养的时候，这时候要靠自己去完成自己的工作，包括前期文献阅读，领域知识的收集，框架的搭建；中期的实验和论文书写，以及最后的大论文完成。这些工作要自己去明确时间点，上述的博士往往存在一种情况，比如花了一年去看论文，什么实验没有做，开题的时候抱佛脚去应付一下，然后匆匆忙忙开始做实验，最后博士三年或者四年的时候，发现自己的实验没有成体系，然后开始硬凑自己的实验，把他们串起来，或者严重的就是延毕。这说明了什么，博士很容易荒废自己的时间，尤其是还不自知。

所以，博士一方面要有自己的节奏，划分开自己的时间，比如大的以学期为界限，制定一些节点，比如博一完成框架搭建和实验准备，开始一些实验；博二、博三实验为主导，发论文；博四完成自己的大论文，顺利毕业，找工作或其他一些考虑。另一方面，要利用ddl，比如开题、中期，不要以其为任务来要求自己，而以一个终点来要求自己，把这些点真的内化为自己整体博士生活的节点，来提高效率。再者，不要一直沉迷于一项工作，比如你看论文就一直再看，做实验就一直在做，要穿插进行，博士的工作是枯燥的，很容易失去兴趣，尽可能的增加自己科研生活的多样性，来避免过于厌恶导致的效率低下。

作者：越过高山

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题主有没有测测自己的MBTI，看看自己是哪种性格。不管怎么说，最好的方法就是让自己内心保持快乐的那种方法。读博（还有博士后，博士后后后）是一场马拉松，你不快乐，你根本没动力搞研究。

研究人员的性格也不是都是自律的那种。1983年，一位名叫凯利·穆利斯的男人和女同学约会的时候磕了些迷幻剂，嗑药后驾车在高速公路飞驰时（危险动作切勿模仿），路边的两排路灯在他眼前幻化作DNA双链，在他眼前不断离合、延伸……穆利斯意识到，他发现了扩增DNA的方法！然后他发明了PCR，还拿了诺贝尔奖。没错，就是疫情期间核酸检测用到的技术。

施一公对自己读博时的经历是这么说的。”留学的第一年，我情绪波动很大，内心浮躁而迷茫，根本无心念书、做研究，而是花了很多时间在中餐馆打工、选修计算机课程。第二年，我开始逐渐适应科研的“枯燥”，并开始有了一点自己的体会，有时领会了一些精妙之处后会洋洋得意，也会产生“原来不过如此”的想法，逐渐对自己的科研能力有了一点自信。这期间，博士研究生的课程全部修完，我每周五天、每天从上午9点做实验到晚上7、8点，周末也会去两个半天。到了第三年，我已经开始领会到科研的逻辑，有点儿跃跃欲试的感觉，在组会上常常提问，而这种“入门”的感觉又让我对研究增加了很多兴趣，晚上常常干到11点多，赶最后一班校车从霍普金斯医学院回Homewood campus（我住在附近）。“（大佬第一年完全废了，第三年才入门）

另外物理界的小作文男主之一德布罗意，是个花花公子贵族，本科是历史学专业，后来实在闲着无聊去读了 5 年博士，最后交的博士论文是一页纸，还涉嫌“抄袭”。答辩委员会气的都不想让他再答辩。他的导师、著名物理学家朗之万感到很没面子，自己学生毕业不了真是耻辱，遂致信另一大神爱因斯坦，曰：“……请对他的论文作出您的评价。另外顺便向您提及，该研究生的父亲是敝国伯爵，现任内阁部长，若您……，将来您来法国定会受到隆重的接待。” 总结：不给他过，以后你不用来法国了。谁料爱因斯坦读完后，马上予以了高度评价，称德布罗意“揭开了大幕的一角”。整个物理学界在听到爱因斯坦的评论后大吃一惊，这才开始全面关注德布罗意的工作。德布罗意顺利毕业…… 稍后，另一物理巨神薛定谔，见此论文后，闭关一年，悟出传说中的顶级绝学——《波动力学》。德布罗意因这篇论文所阐述的观点获得了诺贝尔物理学奖。（当然这个故事是假的，德布罗意很认真，博士毕业前发表了多篇波动力学的论文）

每个人在读博期间都要进行一次能力和心智上的蜕变。博士期间需不需要进行严格的训练？答案肯定是需要，要会读、会写、会说，会想。但是谁说科研生活就一定是枯燥的，可怕的。真正的创新恰恰来源你快乐后的沉思，令人新潮澎湃的事情恰恰可能是你偶然想到一个新颖的想法以及对这个想法进行验证的过程（可能不断地失败再失败，一定要坚强）。所以，不要强迫自己一定要去学习某些大佬那种特别规律的生活。找到自己的兴趣和自己的节奏是你走下去的关键。

我是越过高山，一位医疗器械材料学专家。如果想听其他医用材料的故事或者咨询相关医用材料的问题可以给我留言。下面是之前发布过的一些文章供大家学习参考

越过高山：医用材料专刊（一）：膨体聚四氟乙烯（ePTFE）9 赞同 · 3 评论文章

越过高山：医用材料专刊（二）：聚氨酯（Polyurethane，PU）13 赞同 · 3 评论文章

越过高山：医用材料专刊（三）：硅橡胶（Silicone rubber）6 赞同 · 5 评论文章

越过高山：医用材料专刊（四）：聚氯乙烯（Polyvinyl chloride，PVC）6 赞同 · 6 评论文章

越过高山：医用材料专刊（五）：聚乳酸（Polylactic Acid，PLA）6 赞同 · 5 评论文章

越过高山：医用材料专刊（六）：聚（甲基丙烯酸2-羟乙酯）（Poly(2-Hydroxyethyl Methacrylate)，PHEMA）4 赞同 · 2 评论文章

越过高山：医用材料专刊（七）：聚甲基丙烯酸甲酯（Polymethyl Methacrylate，PMMA）8 赞同 · 2 评论文章

越过高山：医用材料专刊（八）：尼龙（Nylon，聚酰胺Polyamides）6 赞同 · 2 评论文章

越过高山：医用材料专刊（九）：壳聚糖（Chitosan）12 赞同 · 9 评论文章

越过高山：医用材料专刊（十）：纤维素（Cellulose）5 赞同 · 2 评论文章

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作者：正畸博士吴周强
链接：https://www.zhihu.com/question/658848345/answer/3530784935
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对于非典型不自律的博士来说，在 PhD

 期间保持科研干劲

并避免 burnout

 确实具有一定挑战，但仍然可以通过一些方法来改善。
首先，设定小而具体的目标是很重要的。由于自律性较差，大的目标可能会让人感到压力过大而失去动力。将研究任务分解为每天或每周可以完成的小目标，这样每次完成一个小目标都会有成就感，从而逐步积累前进的动力。
找到自己研究中的兴趣点也至关重要。如果对研究的某个方面充满热情，那么就更容易投入其中。可以尝试从不同角度探索研究课题，发现那个能真正激发自己积极性的点。
与他人合作是另一个有效的策略。与同学组成学习小组，或者与导师保持密切的沟通和合作。他人的监督和鼓励可以在一定程度上弥补自身自律性的不足。
改变环境有时也能带来意想不到的效果。如果在一个地方工作久了感到疲惫或缺乏动力，可以尝试去图书馆、咖啡馆等新的环境工作。或者调整工作时间，比如尝试在晚上或清晨工作，找到最适合自己效率最高的时间段。
最后，不要忘记奖励自己。每当完成一个重要的阶段或任务时，给自己一个小奖励，比如看一场电影、吃一顿美食或者买一件心仪的物品。这可以让自己更有动力去完成下一个任务。

上面都太泛泛之谈了，

谈下，我医学博士期间所做的事吧。首先，你得明确你需要毕业，毕业需要文章和论文。这些都得越快准备好越好，这些都是硬性指标由不得你不做，你只有做好了这些才可以开始有资格谈论所谓的科研干劲。也就是说，为了毕业，不管你有没有干劲，这文章和论文的科研任务你就也得每天必须按量完成。

当然，也不是说为了毕业做科研就很压抑。这种压抑完全可以在论文的开题

中解决掉。在开题时就从这万千题目中找一个你认为你可以做下去的题目，当然，如果题目是你自己想出来然后老板润色的最好。如果不行就听从老板安排，这样可能你会做的不是那么开心。不要觉得老板都给你想好题目了，你又要自己提一个不好之类的。（老板巴不得你一起做，做出成果带老板上院士）

然后，就是科研环境。如果你旁边均是一堆混成的朋友，那么你就去找一些有科研干劲并且在和你做着比较类似科研的人，最好就如同我一样进一个有科研干劲的实验组

（找老板帮忙，如果老板人脉不佳，那就尽量在你搞科研的时候先不联系影响你的任何人）。

最后，我觉得所有搞科研的博士应当看清楚自己所处环境的科研水平以及自己当前所做科研的质量和价值。如果没有价值，那你应该想办法给它上价值，博士需要有自我创新能力而不是天天等着老板捞你。那真的如果自己真不是做这方面的料，周围也都是天坑——这种糊的不能再糊的局面，其实安安稳稳地完成科研工作量（没功劳也有苦劳），平平淡淡度过毕业季也不失是一种态度。

总之，即使不是非常自律，通过这些方法也能够在 PhD 期间保持一定的科研干劲，减少 burnout 的风险。