作者:李锋亮 来源:中国科学报 发布时间:2015/12/10 0:00:00
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世界一流大学建设须借助客观指标与统一标准

 

■李锋亮

在上周刚刚结束的国家科技教育领导小组第二次全体会议上,李克强同志期望研究型大学在“十三五”期间取得新突破,他指出:“建设世界一流大学一定要在国际上有竞争力,不能‘自拉自唱’……我们不迷信‘大学排名’,但建设世界一流大学确实需要有一个标准……高等教育也可以提出一个具体标准和目标,分层次推进。”

通过跟踪一些英美等国历史比较悠久、影响较大的高等教育评估或者排名,比如美国的博士生教育评估、英国的科研评估等,笔者发现,随着时代的发展,这些评估都有从一开始依赖主观评估到根据客观数据、设置统一标准进行评估的发展趋势。之所以会有这种转变的趋势,就在于主观评价往往缺乏标准,随意性较大,甚至出现没有任何事实基础的极端现象。比如美国有研究者做实验,通过同行评议的办法让很多人对某些大学的某些学院进行打分,其中里面故意混杂了一些根本不存在的院系,结果却发现几乎所有的被调查对象(包括学科专家)根本没有觉察,仍然凭感觉进行了打分。比如某所顶尖大学A根本没有B学院,但是根据主观评价的打分结果是A大学的B学院得分排名颇高;某所一般大学C也没有B学院,但是根据主观评价的打分结果是C大学的B学院得分排名一般。

所以,尽管通过客观指标、设置统一标准进行评估或者排名存在很大的争议与诟病,尽管通过客观指标进行评估将导致不同程度的异化,甚至学术不端等,英美等高等教育强国依然还是不断推进客观指标与统一标准在评估与排名中的权重。比如,美国的博士生教育评估就开始尝试引进声誉统计模型——即用统一的指标与评价标准来评估主观性很强的“声誉”;英国的科研评估开始引入文献计量法——即用客观的指标、统一的计量方法来评估科研结果的质量。

那么,为什么英美的高等教育评估有朝客观指标与统一标准转变的趋势呢?笔者认为,有两个方面的原因。其一,随着时代的发展,高等教育机构和科研成果的数量可谓呈指数方式地增长,单纯靠某些专家进行同行评议来评估与打分,已经不可能再保证其信度与效度,而且还极有可能会造成“光圈效应”和“明星效应”的假象。其二,随着各种学术数据库、文献数据库的发展,随着搜索引擎不断强大,尤其是大数据相关技术的出现与应用,利用客观指标、构建标准的统计模型进行评估与打分变得越来越容易,其结果的精度也不断增加。

因此,李克强同志的话可谓一语中的。我国要建设世界一流大学,肯定也要依据一定的国际标准与目标,否则很有可能沦落为“自拉自唱”或者“自我感觉良好”的建设。因此,我们有必要借助目前英美高等教育界比较通行的客观指标与统一标准,来推动我国世界一流大学的建设。

笔者也知道,如果通过客观指标与统计标准来对高等教育进行评估与排名,并以此作为评估个体学者的绩效、是否续聘的重要依据将会带来一系列的问题,会有很多个案和这些客观指标与统一标准的结果不一致。但笔者认为,在人们没有更好的办法选拔出高水平的学者和学术机构的前提下,利用客观指标与统一标准的评估与排名推动学者与学术机构的竞争,进而将高水平的学者与学术机构挑选出来,是一个收益远远大于成本的合理手段。

笔者也知道,“很多大师科研成果并不多”,但笔者可以同样举出FC碰碰胡老虎机法典-提高赢钱机率的下注技巧的、拥有大量广为人知科研成果的大师例子作为反驳。笔者也知道,学科有自己的学科特色,但是这同样不能以此来反对用客观指标和统一标准对学科进行评估与排名。因为,如果没有自己的特色,这个学科就不会存在;同样,如果没有学术共性,那么学科同样不会称为学科,是不会被整个学术共同体接纳的。

华为公司的创始人和总裁任正非在谈论引进西方管理系统和管理技术时,并不是不知道这套系统和技术可能带来的负面效果,但是他依然认为:“要先僵化,再固化,最后再优化。”按照这个逻辑,我国的世界一流大学建设,同样要根据英美等高等教育强国的一些客观标准作为发展目标,“要先僵化,再固化,最后再优化”,这样才能建成有中国特色的世界一流大学,否则真的只能是“自拉自唱”。尽管在统一标准下,为了追求一些客观指标,可能会耗费一些潜在大师的时间与精力,降低他们的学术创新力。但这是这个机制必须付出的成本,况且这个机制还极有可能激励众多潜在大师的努力,促成他们成为真正的大师;还能帮助淘汰一些根本无法达到一定学术标准的个人与机构,提高社会资源的使用效率。

总之,随着高等教育机构、科研成果数量的迅猛增长,随着学科本身不断地分化与融合,单纯依靠主观评价、以学科特色为名排斥客观指标与统一标准的评价,已经越来越不可行。我国要建设世界一流大学,必须根据国际上通行的客观指标,设置统一标准与发展目标,然后朝着目标努力奋斗。尽管过程中会发生这样那样的问题,但是相信国人一定会有智慧最终实现这一建设机制的“优化”。

《中国科学报》 (2015-12-10 第5版 大学周刊)
 
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