从大学讲师到首席院士 第111节（第5 / 5页）
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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。
比如，梅森素数的研究。他当然非常了解梅森数、梅森素数，同时也知道很多的数学方法，计算机方法。
“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。
在有足够多基础的情况下，上课的过程中，有教学的回馈增加想法，灵感值提升速度自然很快。
现在是针对一个项目的实验数据进行分析，因为对于实验本身缺乏了解，对于数据本身同时缺乏了解，首先做的应该是了解实验和数据，再然后才能够在回馈的内容中找到灵感。
之前做纳微实验室的实验数据分析时，他并没有意识到这个问题，主要是因为研究的难度很低，教学回馈的灵感值很多。
即便是那个时候，他也发现研究数据以及观看实验、让夏国斌帮忙讲解，对于灵感提升非常帮助。
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？