我可能還算比較適合回答這個問題

我自己學生及博後時代在不同風格的組待過，我經歷過很有幹勁(早6晚11一周六天半，唯一半天的娛樂活動是玩外語社團，但精力保持充沛並不感覺疲憊)的時期，也有很抑鬱的時期（啥活沒幹但每天白天沒精神，晚上又困又睡不着凌晨5點才能入睡）

現在也帶過不同性格的學生，也見證過同一學生在不同階段截然不同的精神狀態

除了其他答主提到的諸多因素，我認為非常重要的一點：要有階段性反饋

對大多數平凡的而言，最好你的研究是逐步有進展的，每年有些小論文發表，拿一些獎，參一些會推廣自己的發現，形成樂在其中的狀態。但相反，老想着十年磨一劍憋NS，很容易反饋周期太長影響精神狀態，精神狀態不良反過來耽誤研究惡性循環。

那這裡問題來了，如果導師接受發灌水小論文，那學生導師配合融洽固然好。但有些組導師只憋大成果，可是科研這東西不一定總能有重大突破，這種情況對學生的心態會形成考驗，最好能多多跟導師溝通進展，梳理數據尋求突破口，發點夠得着的次頂刊，給自己形成反饋。別害怕和導師想法矛盾就躲着憋着，大多數教授還是通情達理的。

作者：葛翔

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作者：丁鈺洋
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為自己設置正反饋。

因為心理學研究發現人類在進行任務時的表現會由於缺乏正反饋而顯著下降，而讀博過程中恰好嚴重缺乏正反饋。

我自己做的研究內容是和決策相關的，之前讀文獻時讀到過一篇發表在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

這篇文章使用Linear Ballistic Accumulator

（LBA，證據累積模型的一種）研究了人在不同環境下面對同樣的刺激時處理信息的效率。

LBA認為人類決策過程是多個「決策器」分別線性積累證據的「競賽」過程，每個決策器對應決策問題的一個選項，當任一決策器累積的證據達到決策閾值時（即該決策器在競賽中勝出），決策者就會做出對應的決策。
LBA屬於證據累積模型（Evidence Accumulation Model，也稱作Sequential Sampling Model，序列採樣模型）之一，這一類模型別中最出名的是Roger Ratcliff提出的漂移擴散模型Drfit Diffusion Model。
DDM同樣認為人類決策過程是一個積累證據的過程，不同於LBA的是DDM認為決策過程是一個積累相對證據的過程，且證據服從帶漂移的布朗運動而非線性累積，上下兩個決策閾值分別對應兩個選項，如果積累的證據達到了其中任意一個閾值，決策者就會做出對應的決策。

文章使用了非常經典的知覺決策任務：隨機點動任務(Random Dot Motion Task

)。被試會在螢幕上看到一簇動點，其中有一部分動點是向同一方向運動的（例如：50%的點向左移動），但其餘點則向其他方向運動（例如：其餘50%的點向其他任意方向移動），被試的任務是通過觀察動點指出多數動點運動的方向（在上例中正確答案為左）：

隨機點動任務的示意圖，這一任務中的核心參數是一致性(coherence)，即向同一方向運動的點佔到所有點中多大比例。上圖中給出的分別是一致性為0%，30%，和100%時的情形。可以看出，一致性越高任務越簡單。圖源: https://foundationsofvision.stanford.edu/chapter-10-motio

作者設置了三種難度：簡單（一致性=80%），中等（60%）和困難（50%），同時額外針對任務的結果引入了三種不同的情景：

①獎勵情景：如果被試做出了正確的回應，則獲得分數，反之不得分；

②懲罰情景：如果被試做出了錯誤的回應，則失去分數，反之不得分；

③中立情景：無論被試給出的回答正確與否，被試都不會獲得任何獎勵

作者首先分析了行為結果，發現被試在懲罰情景下的表現顯著下降——被試響應時間變長，同時準確率下降

原文圖2，誤差棒為1倍標準誤差

結果顯示，中立情景與獎勵情景間沒有差異（作者的結論基於貝葉斯因子

，但BF這一方法的嚴謹性本身存在一定爭議，可以批判性地看待這一結果），但懲罰情景下，被試的準確率顯著下降、響應時間顯著延長。

隨後，作者使用LBA模型對數據進行計算建模。前面簡單介紹了，LBA假設有多個決策器在進行競賽，決策者最終做出的選擇由這場競賽的勝者決定。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]

其中每個決策器都以線性速率積累證據

基礎的LBA模型中有以下關鍵參數：

μ,σ2" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">μ,σ2\mu,\sigma^2 : 常態分佈的參數，每輪決策任務中，決策器積累證據的速率服從常態分佈 N(μ,σ2)" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)，一般認為反映了被試處理信息的速率或刺激物的質量 ；
b" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">bb ：決策閾值，決定了每輪決策任務中需要積累的證據量，當積累的證據首次達到決策閾值時該決策器「勝出」，一般認為代表被試的謹慎程度；
k" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">kk ：連續均勻分佈的上界，與決策閾值共同決定了需要積累的證據量，每輪決策任務中，決策器的起始點服從均勻分佈 U(0,k)" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">U(0,k)U(0,k) ，一般認為代表被試對某一選項的偏好；
t0" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">t0t_0 ：非決策時間，用於表示響應時間中與決策過程無關的部分，比如被試移動手指按鍵盤的時間。

作者搭建了層次貝葉斯模型，模型設定如下：

假設參數 μ" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">μ\mu 的均值在不同情景（獎勵/懲罰）下變化；
假設參數 b" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">bb 的均值在不同情景下變化；
假設參數 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；
參數 σ2" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">σ2\sigma^2 固定為1

作者在此處通過計算得到了兩個額外指標——信息的質量和被處理的信息的數量，計算方式為：

信息質量由正確響應和錯誤響應的 μ" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">μ\mu 的均值的差給出；
信息數量由正確響應和錯誤響應的 μ" role="presentation" style="font-size: 16px; display: inline-block; position: relative;">μ\mu 的均值的和給出；（關於這兩個指標個人持保留態度，有過度解釋模型的嫌疑，也並非常見的解釋LBA模型參數的方式，關於相關結果的解釋僅代表原作者觀點）

原文圖3，第一行為各指標的均值；第二行為各指標在被試層級的後驗均值，其中藍色線條代表在獎勵情景下指標高於懲罰情景的被試

作者發現當被試在懲罰情景下時，信息處理的質和量均顯著低於獎勵和中立情景，同時被試的決策閾值也顯著降低。

簡單總結一下，作者的發現表明，相比於面對有正反饋的環境時，人類在面對只有負反饋的環境時，處理信息的能力會嚴重降低，並且在任務中的表現也會明顯下降（速度變慢且準確率降低）。

作為一個博士生，讀博過程中最讓我痛苦的一點恰恰正是缺少正反饋。

所以，首先應該明白一點：

難以保持幹勁是非常正常的，絕大多數博士生可能都或長或短面臨過和你一樣的困境。

至少根據這篇研究的結論，主動為自己設立正反饋或許能在一定程度上幫助你保持幹勁。

這也與我之前參加系裡PhD Student workshop時，一位臨床心理學教授給出的建議不謀而合：

這位老師當時提到了一個她的學生喜歡使用的小竅門：比如寫一篇論文時，可以把論文的每個章節塗成色塊，比如把沒寫完的章節標為紅色，然後自己寫完的部分塗成綠色，這樣就可以看到自己像「打怪升級」一樣一點點把一篇稿子從「滿江紅」一點一點地塗成綠色。

這位老師提出的另外一個建議是：一定要多「慶祝」、要學會有「儀式感」，哪怕是再小的一點進展，比如今天解決了實驗代碼中的一個bug，那晚上也值得跟朋友一起喝一杯酒慶祝一下。

當然，雖然我嘴上說的頭頭是道，我自己也還遠遠沒做到。

希望這篇回答能幫助到答主以及其他在科研道路上披荊斬棘的博士生吧。

以上。

參考

^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，我是數學系的博四學生，研究方向是視覺/機器學習等方向的理論部分。不知道你是什麼方向？

保持動力，我想只需專註在自己喜歡並受震撼的事情上就可以了。別帶太多目的，而是純粹從欣賞美的角度去學習和研究，往往會給人巨大熱情。

希望對你有幫助

作者：咕嚕咕嚕

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別擔心，這個世界上沒有什麼問題是無法通過一點小聰明和幽默感來解決的。

1. 既然你擅長「抱佛腳」，那何不把這項技能發揮到極致？把每個任務拆成多個小任務，每個都設一個「」。這樣你可以經常有那種緊張的刺激感——就像高考前最後一天背書那種感覺，但不至於讓你徹底崩潰。而且，每次完成一個小任務，立刻給自己一個獎勵，打局遊戲、吃頓好吃的，生活和科研兩手抓，皆大歡喜。

2. 你可能覺得時間管理是那些早上五點起床，跑完10公里後再喝杯無糖黑咖啡的人才幹的事。那就反其道而行之——把那些令人窒息的「專註力」練習統統丟掉，取而代之的是「混亂的專註」。比如，你可以嘗試一種「反時間管理法」：設定一個「娛樂時間塊」，比如每天晚上8點到9點，然後你會發現，在這個時間塊以外，你的科研動力會大增。畢竟，沒人想在工作時間打擾你的娛樂，不是嗎？

3. 既然你這麼容易被身邊的人和事吸引，那就乾脆利用起來！設立一些「社交激勵機制」：比如每完成一個重要任務，就獎勵自己和朋友們來一場桌游大戰或者組個飯局。讓朋友們知道，他們的娛樂時間實際上是在幫你推動科研進展，大家一起開心，你的效率還提高了，何樂而不為呢？

4. 適當的壓力可以讓你爆發出超常的戰鬥力，但也別把自己逼得太緊。偶爾放自己一馬，就像吃火鍋偶爾加點冰水降降溫。記住，你不是「24小時待命型博士生」，而是「快樂博士」，研究重要，保持愉悅更重要。

5. 你的家人、朋友顯然對你有着致命的吸引力，這一點完全可以成為你的優勢。定期安排和他們的活動，不但可以「正當合理」地逃避科研，還能幫助你恢復精力，避免burn out。

說到底，博士這條路既是馬拉松，也是障礙賽。與其一味模仿那些「鐵人」博士生，不如根據自己的節奏，找到一種既能開心娛樂，又能穩步推進研究的生活方式。誰說混亂的生活不能有條不紊？

本人是帝都某2字頭在讀博士生研究生，針對題主描述的非典型不自律博士建議有些切身實際的看法。

我們課題組是屬於典型的導師半放養型，組內同時存在三種學生。

1. 未來想進高校的卷王，特別努力且科研與生活兩不誤，能力強，成果多且家境較好。

2. 未來沒有特別清晰的職業規劃，活在當下且注重自身體驗。無敵佛系且愛好任何與科研、學術不沾邊的興趣活動，正如題主所說的健身，旅遊，玩耍都不誤的學生，但科研水平也在平均線，此外家境較好。

3.未來不想進高校，以畢業為目的，不以paper為導向的科研。每天工作6-10小時不等，較規律作息，經常鍛煉身體，也會玩，但沒有2一般會玩，家境一般。

綜上，題主可以看一下三種學生的共同之處。

1自身情況（家境，自身性格與課題組情況）

2自我規劃（未來想幹什麼，職業規劃）

總之只要找到自己的節奏，要做的事都做了，管他自不自律呢，自律是對自我的要求，不是心中的他人對自我的要求。

我是第3種學生，目前已經想畢業，進非高校系統。賺錢當做第一要義，趁着博士這隻「股票」還沒有低破預期趕緊尋覓機會go了。

沒啥焦慮的，大家都是普通人，真正的牛人咱們也接觸不到太多，享受當下，找自己的節奏即可。

作者：讀一百本書
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卡夫卡：

就上午9點到12點有用，下午和晚上是垃圾時間，能早起保證了高效工作這3個小時那就沒有問題，下午和晚上摸摸魚也沒有大的問題！

作者：一台電視機

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碩士在國內南方某211的臨床科研組待過，導師兼任行政崗和臨床，肉眼可見的操勞，對我們比較強調muti-task同時做好幾件事，也告誡我們踏實做事的時候不忘抬頭看路，幾年下來還是做了很多事，利用自己的人脈給予了我們很大的科研幫助，身邊人多一起忙項目，就不會覺得特別心累。

博士第一個組在德國馬普所，學籍註冊在圖賓根大學，德國7所研究型精英大學，老闆是德國人，AP副教授，同樣有非升即走的壓力，組裡招了不少中國人，為了捲成果發論文，不過上班時間相對彈性，疫情期間可以homeoffice，定期組會，每個人都有自己的項目，burnout是因為某個項目走到了死胡同出不來，想做的實驗老闆不認可。平時我和老闆經常下班之後聊聊天，他跟我們一起辦公，博學多識對很多事都有一些「政治不正確」但深刻的洞見。

後來在這位圖賓根教授的推薦下，我換了一個組，去到了平台更好的慕尼黑大學，導師是一位年輕的終身教授，她對自己專業領域的細節和前景非常熟悉，也是她領域裡的大牛，無論是我的實驗細節還是常規的文獻報告，她都能找到一些角度特別的點。實驗室並不大，除了我一個外國人，其他博士博後全都是德國人，我在的時候大家討論都會用英語，感覺受到了基本的尊重。每周除了組會，還會有我單獨和導師的討論，但burnout在我讀了2年多之後還是出現了，究其原因，還是我有別的職業目標，想做的實驗這個實驗室也滿足不了，也逐漸對德國慕尼黑本身的生活也開始厭倦。

慕尼黑的導師給我了很多支持，雖然我burnout的時候科研產出慘不忍睹，實驗結果的分析一拖再拖，原來一天的工作量躺平了就是不想做，但導師念在我之前的產出和動力，最後允許我退出那個項目，只是我之前的成果只能作為共同作者而不是一作，但這也是我反覆思考後做出的最優選擇，我曾注入心血的這個項目註定成為這個實驗室漫長的接力。

可能這就是做科研，特別是基礎科研，長時間坐冷板凳真的很磨人，而且太多無法被我們左右的事會發生，未知領域的探索沒有多少先例可循，因此也不會因為一段時間的努力就能獲得什麼成果。

burnout大概就像一根繃緊又望不到頭的流水線，突然停擺了吧，這個現象很常見，跟導師開誠布公的把話說開，他會理解君並跟你一起想辦法的。

最後，有自己的興趣，鍛煉身體，多出去戶外運動真的很有用，我那段時間就給自己放假出去玩各種戶外運動（對，在德國讀博有年假），幫朋友搬家也算是健身，跟身邊的人說說話，會好很多！

作者：瀟瀟雨歇

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自律真的很難，尤其是對博士，這種戰線特別長的工作，至少三四年，動輒五六年，我覺得還是需要有一個大的時間規劃的，有具體的節點。

比如國內常規博士應該是四年制，開題大約在1-1.5年之間，中期大約是3年，常規畢業4年。我見到的很多博士，都是執行力很強的人，如果給他安排一個工作，他可以很快很高效的完成，甚至是不分晝夜，然後在ddl上有一個漂亮的展示，這說明這些博士都有很強的素養和能力，可以完成博士工作，但不代表這會是一個好博士，換言之，一個可以順利畢業的博士。

為什麼這麼說，首先，博士的戰線太長，需要自己去掌握節奏，尤其是導師不是特別pua或者導師放養的時候，這時候要靠自己去完成自己的工作，包括前期文獻閱讀，領域知識的收集，框架的搭建；中期的實驗和論文書寫，以及最後的大論文完成。這些工作要自己去明確時間點，上述的博士往往存在一種情況，比如花了一年去看論文，什麼實驗沒有做，開題的時候抱佛腳去應付一下，然後匆匆忙忙開始做實驗，最後博士三年或者四年的時候，發現自己的實驗沒有成體系，然後開始硬湊自己的實驗，把他們串起來，或者嚴重的就是延畢。這說明了什麼，博士很容易荒廢自己的時間，尤其是還不自知。

所以，博士一方面要有自己的節奏，劃分開自己的時間，比如大的以學期為界限，制定一些節點，比如博一完成框架搭建和實驗準備，開始一些實驗；博二、博三實驗為主導，發論文；博四完成自己的大論文，順利畢業，找工作或其他一些考慮。另一方面，要利用ddl，比如開題、中期，不要以其為任務來要求自己，而以一個終點來要求自己，把這些點真的內化為自己整體博士生活的節點，來提高效率。再者，不要一直沉迷於一項工作，比如你看論文就一直再看，做實驗就一直在做，要穿插進行，博士的工作是枯燥的，很容易失去興趣，儘可能的增加自己科研生活的多樣性，來避免過於厭惡導致的效率低下。

作者：越過高山

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題主有沒有測測自己的MBTI，看看自己是哪種性格。不管怎麼說，最好的方法就是讓自己內心保持快樂的那種方法。讀博（還有博士後，博士後後後）是一場馬拉松，你不快樂，你根本沒動力搞研究。

研究人員的性格也不是都是自律的那種。1983年，一位名叫凱利·穆利斯的男人和女同學約會的時候磕了些迷幻劑，嗑藥後駕車在高速公路飛馳時（危險動作切勿模仿），路邊的兩排路燈在他眼前幻化作DNA雙鏈，在他眼前不斷離合、延伸……穆利斯意識到，他發現了擴增DNA的方法！然後他發明了PCR，還拿了諾貝爾獎。沒錯，就是疫情期間核酸檢測用到的技術。

施一公對自己讀博時的經歷是這麼說的。」留學的第一年，我情緒波動很大，內心浮躁而迷茫，根本無心念書、做研究，而是花了很多時間在中餐館打工、選修計算機課程。第二年，我開始逐漸適應科研的「枯燥」，並開始有了一點自己的體會，有時領會了一些精妙之處後會洋洋得意，也會產生「原來不過如此」的想法，逐漸對自己的科研能力有了一點自信。這期間，博士研究生的課程全部修完，我每周五天、每天從上午9點做實驗到晚上7、8點，周末也會去兩個半天。到了第三年，我已經開始領會到科研的邏輯，有點兒躍躍欲試的感覺，在組會上常常提問，而這種「入門」的感覺又讓我對研究增加了很多興趣，晚上常常干到11點多，趕最後一班校車從霍普金斯醫學院回Homewood campus（我住在附近）。「（大佬第一年完全廢了，第三年才入門）

另外物理界的小作文男主之一德布羅意，是個花花公子貴族，本科是歷史學專業，後來實在閒着無聊去讀了 5 年博士，最後交的博士論文是一頁紙，還涉嫌「抄襲」。答辯委員會氣的都不想讓他再答辯。他的導師、著名物理學家朗之萬感到很沒面子，自己學生畢業不了真是恥辱，遂致信另一大神愛因斯坦，曰：「……請對他的論文作出您的評價。另外順便向您提及，該研究生的父親是敝國伯爵，現任內閣部長，若您……，將來您來法國定會受到隆重的接待。」 總結：不給他過，以後你不用來法國了。誰料愛因斯坦讀完後，馬上予以了高度評價，稱德布羅意「揭開了大幕的一角」。整個物理學界在聽到愛因斯坦的評論後大吃一驚，這才開始全面關注德布羅意的工作。德布羅意順利畢業…… 稍後，另一物理巨神薛定諤，見此論文後，閉關一年，悟出傳說中的頂級絕學——《波動力學》。德布羅意因這篇論文所闡述的觀點獲得了諾貝爾物理學獎。（當然這個故事是假的，德布羅意很認真，博士畢業前發表了多篇波動力學的論文）

每個人在讀博期間都要進行一次能力和心智上的蛻變。博士期間需不需要進行嚴格的訓練？答案肯定是需要，要會讀、會寫、會說，會想。但是誰說科研生活就一定是枯燥的，可怕的。真正的創新恰恰來源你快樂後的沉思，令人新潮澎湃的事情恰恰可能是你偶然想到一個新穎的想法以及對這個想法進行驗證的過程（可能不斷地失敗再失敗，一定要堅強）。所以，不要強迫自己一定要去學習某些大佬那種特別規律的生活。找到自己的興趣和自己的節奏是你走下去的關鍵。

我是越過高山，一位醫療器械材料學專家。如果想聽其他醫用材料的故事或者諮詢相關醫用材料的問題可以給我留言。下面是之前發佈過的一些文章供大家學習參考

越過高山：醫用材料專刊（一）：膨體聚四氟乙烯（ePTFE）9 贊同 · 3 評論文章

越過高山：醫用材料專刊（二）：聚氨酯（Polyurethane，PU）13 贊同 · 3 評論文章

越過高山：醫用材料專刊（三）：硅橡膠（Silicone rubber）6 贊同 · 5 評論文章

越過高山：醫用材料專刊（四）：聚氯乙烯（Polyvinyl chloride，PVC）6 贊同 · 6 評論文章

越過高山：醫用材料專刊（五）：聚乳酸（Polylactic Acid，PLA）6 贊同 · 5 評論文章

越過高山：醫用材料專刊（六）：聚（甲基丙烯酸2-羥乙酯）（Poly(2-Hydroxyethyl Methacrylate)，PHEMA）4 贊同 · 2 評論文章

越過高山：醫用材料專刊（七）：聚甲基丙烯酸甲酯（Polymethyl Methacrylate，PMMA）8 贊同 · 2 評論文章

越過高山：醫用材料專刊（八）：尼龍（Nylon，聚醯胺Polyamides）6 贊同 · 2 評論文章

越過高山：醫用材料專刊（九）：殼聚糖（Chitosan）12 贊同 · 9 評論文章

越過高山：醫用材料專刊（十）：纖維素（Cellulose）5 贊同 · 2 評論文章

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作者：正畸博士吳周強
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對於非典型不自律的博士來說，在 PhD

 期間保持科研幹勁

並避免 burnout

 確實具有一定挑戰，但仍然可以通過一些方法來改善。
首先，設定小而具體的目標是很重要的。由於自律性較差，大的目標可能會讓人感到壓力過大而失去動力。將研究任務分解為每天或每周可以完成的小目標，這樣每次完成一個小目標都會有成就感，從而逐步積累前進的動力。
找到自己研究中的興趣點也至關重要。如果對研究的某個方面充滿熱情，那麼就更容易投入其中。可以嘗試從不同角度探索研究課題，發現那個能真正激發自己積極性的點。
與他人合作是另一個有效的策略。與同學組成學習小組，或者與導師保持密切的溝通和合作。他人的監督和鼓勵可以在一定程度上彌補自身自律性的不足。
改變環境有時也能帶來意想不到的效果。如果在一個地方工作久了感到疲憊或缺乏動力，可以嘗試去圖書館、咖啡館等新的環境工作。或者調整工作時間，比如嘗試在晚上或清晨工作，找到最適合自己效率最高的時間段。
最後，不要忘記獎勵自己。每當完成一個重要的階段或任務時，給自己一個小獎勵，比如看一場電影、吃一頓美食或者買一件心儀的物品。這可以讓自己更有動力去完成下一個任務。

上面都太泛泛之談了，

談下，我醫學博士期間所做的事吧。首先，你得明確你需要畢業，畢業需要文章和論文。這些都得越快準備好越好，這些都是硬性指標由不得你不做，你只有做好了這些才可以開始有資格談論所謂的科研幹勁。也就是說，為了畢業，不管你有沒有幹勁，這文章和論文的科研任務你就也得每天必須按量完成。

當然，也不是說為了畢業做科研就很壓抑。這種壓抑完全可以在論文的開題

中解決掉。在開題時就從這萬千題目中找一個你認為你可以做下去的題目，當然，如果題目是你自己想出來然後老闆潤色的最好。如果不行就聽從老闆安排，這樣可能你會做的不是那麼開心。不要覺得老闆都給你想好題目了，你又要自己提一個不好之類的。（老闆巴不得你一起做，做出成果帶老闆上院士）

然後，就是科研環境。如果你旁邊均是一堆混成的朋友，那麼你就去找一些有科研幹勁並且在和你做着比較類似科研的人，最好就如同我一樣進一個有科研幹勁的實驗組

（找老闆幫忙，如果老闆人脈不佳，那就盡量在你搞科研的時候先不聯繫影響你的任何人）。

最後，我覺得所有搞科研的博士應當看清楚自己所處環境的科研水平以及自己當前所做科研的質量和價值。如果沒有價值，那你應該想辦法給它上價值，博士需要有自我創新能力而不是天天等着老闆撈你。那真的如果自己真不是做這方面的料，周圍也都是天坑——這種糊的不能再糊的局面，其實安安穩穩地完成科研工作量（沒功勞也有苦勞），平平淡淡度過畢業季也不失是一種態度。

總之，即使不是非常自律，通過這些方法也能夠在 PhD 期間保持一定的科研幹勁，減少 burnout 的風險。