在职博士生的培养是高等教育体系中重要的一环，其对决策能力有着独特的要求。这不仅关乎学术研究的走向，更与在职博士生未来在各领域发挥的作用息息相关。

一、学术研究决策能力

在职博士生在学术研究方面的决策能力至关重要。在研究选题上，需要有精准的决策。研究选题如同建筑的基石，一个好的选题是成功的一半。在职博士生由于其在职的特殊身份，需要结合自身工作实际与学术前沿进行选题决策。例如，在工程领域的在职博士生，如果能结合工作中的项目难点与当下的新兴技术发展趋势进行选题，如研究如何将人工智能算法应用于工程结构的优化设计，这需要权衡自身在人工智能知识储备、工程数据获取等多方面的能力。一方面，不能选择过于宽泛的题目，不然会导致研究难以深入，如单纯选择“人工智能在工程中的应用”这样大而空的题目，很难聚焦研究内容；也不能选择过于狭窄的题目，像仅研究某一特定工程在某一特定年份的人工智能应用情况，这样可能缺乏普遍意义和研究价值。

在研究方法的决策上也有要求。在职博士生要根据研究课题的性质选择合适的研究方法。如果是探索性研究，可能定性研究方法更为合适，如案例分析、深度访谈等。例如在研究企业创新管理模式时，通过对不同创新型企业的深度访谈，可以挖掘出其创新管理的内在逻辑。但如果是验证性研究，定量研究方法可能更为关键，像建立数学模型进行数据分析等。在职博士生需要考虑自身的能力、可获取的数据资源等因素来决定采用何种研究方法。如果对数据分析能力较弱，却选择复杂的定量模型研究，可能会导致研究无法顺利进行。

二、职业发展决策能力

从职业发展的角度来看，在职博士生的决策能力体现在多个方面。一方面，是职业方向的决策。在职博士生往往在攻读学位期间面临着职业转型或者晋升的机遇。他们需要根据自己的博士研究方向和自身的职业规划进行决策。例如，一位在企业从事市场营销工作的在职博士生，在学习过程中发现自己对数据分析方向有浓厚的兴趣并且在这方面有一定的研究成果，那么他需要决策是继续在市场营销领域深耕并融入数据分析元素，还是转向纯粹的数据分析相关职业领域。这需要综合考虑市场需求、自身竞争力等因素。如果盲目转型到数据分析领域，可能会面临缺乏相关工作经验的困境；而如果不转型，可能会错过新的职业发展机会。

是在职博士生在职业发展中的合作决策。在职博士生在工作中可能会涉及到各种合作项目，包括与企业内部不同部门、外部企业或者科研机构的合作。在这些合作决策中，要权衡合作的利弊。例如，与外部科研机构合作可能会带来前沿的研究成果和技术支持，但可能也存在知识产权分配、合作协调难度大等问题。在职博士生要能够根据自己的职业目标和项目需求，准确判断是否参与合作以及如何参与合作。如果是为了提升自己的学术影响力和技术水平，可能与高水平科研机构合作的收益大于风险；但如果是为了短期内完成企业内部的一个实用型项目，可能与企业内部其他部门合作更为高效。

三、社会角色决策能力

在职博士生在社会中扮演着多种角色，这也对其决策能力提出了要求。在知识传播方面，在职博士生需要决策如何将自己的专业知识传递给社会大众。例如，在一些新兴技术领域，如区块链技术，在职博士生可以选择通过撰写科普文章、举办讲座等方式进行知识传播。他们需要决策传播的内容深度和广度。如果传播内容过于专业，可能会导致普通大众难以理解；而如果过于浅显，又无法体现在职博士生的专业价值。他们还需要决策传播的渠道，是利用社交媒体平台、专业论坛还是与传统媒体合作等。

在社会服务决策方面，在职博士生可以利用自己的知识和技能为社会提供服务。例如，在环保领域的在职博士生，可以参与到一些环保公益项目中。在这个过程中，他们需要决策自己在项目中的角色和贡献方式。是作为项目的技术顾问，提供专业的技术支持；还是作为项目的组织者，协调各方资源。这需要考虑自己的时间、能力以及项目的实际需求等因素。如果自身时间有限，却担任组织者角色，可能会导致项目进展受阻；而如果有足够的技术能力却仅仅作为一个普通参与者，可能无法充分发挥在职博士生的价值。

在职博士生招生简章中对决策能力的要求体现在学术研究、职业发展和社会角色等多个方面。在职博士生需要在各个方面不断提升自己的决策能力，以便更好地完成学业、发展职业并履行社会角色。未来，随着社会的不断发展和在职博士生群体的不断壮大，对于决策能力的研究可以更加深入，例如如何建立一套适合在职博士生决策能力培养的教育体系等。