诺贝尔物理学奖获得者中师承效应量化研究，本文主要内容关键词为：诺贝尔论文,师承论文,获得者论文,效应论文,物理学奖论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
doi:10.3772/j.issn.1000-0135.2014.09.004 1 引言 《管子·权修》中说：“一年之计莫如树谷，十年之计莫如树木，百年之计莫如树人”。这句话强调了培养人才是长久之计，也形容培养人才十分不易。随着科技创新能力日益成为国家竞争力的重要组成部分，如何培养创造性的杰出科技人才，更是当今世界各国都十分关注的重大问题。 培养人才，教育为本。随着1809年柏林大学的创建，现代意义上的研究型博士培养教育模式诞生，促进了以科学研究为职业的社会群体的形成，为科学的制度化奠定了基础，对英国、美国等国家的大学研究生教育产生了深远影响。1956年时任英国首相艾登明确宣称教育制度建设的重要性：“胜利不属于人口最多的国家，而属于具有最佳教育制度的国家”。当今世界上国家之间的竞争，说到底是教育与科技发展的竞争，而教育与科技发展，核心是培养人才。 教育发展，教育制度是根本，师资队伍很关键。邓小平[1]曾指出：“一个学校能不能为社会主义建设培养合格的人才，培养德智体全面发展、有社会主义觉悟的有文化的劳动者，关键在教师”。2005年“钱学森之问”引起全国范围内关于杰出科技人才培养问题的深入讨论，大家认识到影响培养和造就杰出人才的因素固然有很多，但教师无疑是其中一个关键因素。名师出高徒！伟大的导师有利于培养杰出的优秀人才。因为伟大的导师在创新能力传递、创新知识扩散、赢得科研接力赛方面，具备天然的优势。历史上名师出高徒的事例不胜枚举！1978年诺贝尔物理奖获得者卡皮查说：“一位杰出科学家不一定是一位伟人，而一位伟大的导师则必定是位伟人。” 本文关于师徒关系的讨论，聚焦于研究生教育以上的知识创造型教育的师生关系，即高层次科技人才培养中学术导师与其研究型学生和研究助手的关系。本文以诺贝尔物理学奖获得者为例进行研究。从1901年开始授奖的诺贝尔物理学奖(简称物理学奖)是国际物理学界公认的、争议最少的国际公认的最重要基础科学奖项，其获奖者中存在不少师门聚集现象。这种现象背后是否有显著的“师承效应”？“名师”对“高徒”的影响究竟有多大？开展科学研究领域中学术型师承关系研究，可以为观察杰出科技人才的培养和成长提供一个独特视角，为创新型杰出人才的培养和管理提供有益的启示。 2 国内外相关研究现状 2005年以前，国内相关研究多集中在辨析绘画、诗歌、戏曲、书法、武术、哲学等的艺术流派，重在解释流派的继承和演变。继“钱学森之问”后，其逝世让这一问题再次成为舆论和教育研究的焦点。尤为明显的，学者们对诺贝尔奖获得者中“名师出高徒”的现象进行案例分析后认为“名师出高徒”与“钱学森之问”可能存在内在联系。有学者界定了“名师”的概念(名师即深谙事理、知识渊博、通达情势、远见卓识之师)[2，3]，认为科学领域中师从著名科学家的后起之秀将更易成功[4-6]。有研究用近百年物理学奖获得者师徒关系若干案例[7，8]和师徒关系中多代延续现象[9]论证“名师出高徒”这一科学人才培养规律。另外，通过诺奖师生效应的定性研究，认为研究生导师制是杰出人才培养以及获取显性和隐性知识的最佳渠道[10]；名师发现问题、解决问题的能力和习惯及科学精神、精神品格和名师的名望都使其学生受益匪浅[11]；优秀人才选拔、早期学术启蒙、独特治学方法及一流创新平台是名师出高徒的重要原因。但以上结论均建立在定性分析的基础上，鲜有较深入的定量分析或相关性分析。近年来，研究生招生规模的逐年扩大引起社会各界对研究生培养质量的担忧。部分学者以提高研究生教学质量为目的对博士生及其导师进行研究。如从“名师出高徒”角度系统探究了博士生导师与博士生之间的内在联系，揭示名师出高徒的教育学特征[12]或采用整群调查和抽样相结合的方法对全国医学学科优秀博士学位论文进行分析[13]说明博士论文中凸显的名师效应。但相关研究还停留在简单的统计分析水平上。 国外研究可分为定性研究和定量研究。在定性研究方面，如科尔等[14]所言，在事业开始时，师从著名学者的年轻科学家不仅提升了研究技能，也扬名于有权分配研究费用和研究奖励的人。在定量研究方面，朱克曼[15]以师傅的身份(包括诺奖获得者和未获诺奖者)分组对比获奖人“进行获奖研究的平均年龄”、“实际获奖平均年龄”和师傅和徒弟之间的年龄差别、获奖顺序，认为存在师承效应的学徒主要受益于涵盖工作标准和思想方式在内的较广泛的科研基础。该定性分析虽然系统、深入，但仍以简单的统计为基础。为满足世界未来科学发展的要求，1991年Cole[16]等展开了一系列以“中小学学生学习技能(包括语言能力、数学能力和其他的基本学习技能)与中小学教师各方面特征的关系”为研究对象的定量研究，发现与种族、所在班级、以往学术记录和所在学校相比，教师的质量在更大程度上影响学生的学术水平[17]；教师的学历水平、职业认证水平[18]、经验[19]、性格[20]等在提高学生质量方面发挥重要作用[21]。但尚无学者对研究型师生关系展开更深入的定量研究。 另外，已有学者对诺奖获得者的“成果年龄”、“最高学位获得年龄”和“获奖年龄”进行了研究[22-25]，认为随着时间的推移上述三项指标呈逐渐增长趋势。但师承关系对该过程的影响尚无学者研究。由于诺贝尔奖获得者，尤其诺贝尔物理学奖获得者中师门聚集现象的显著性，本文将定量研究诺贝尔物理学奖获得者中师承效应及师门聚集现象对未来获奖者(一种相对称谓，指在跟随导师工作或学习过程中无论导师是否获奖，该获奖人尚未得奖)的影响。 3 数据来源与数据准备 论文数据在以下数据集基础上汇总和完善而来：①1901-2008年物理学奖获得者部分数据。由Jones和Weinberg[25]提供，包括获奖者获奖年龄、科研创造峰值年龄、研究工作属性等。②参考文献[23]中的原始数据。包括1901-2012年物理学获奖者获奖时间、成果时间、最高学位获得年龄等。③获奖者的师生关系。主要来自于诺奖官方网站和人物传记类材料[26，27]。经反复多次的比对和校正(主要依据诺贝尔官方网站)最终确定论文所用数据：1901-2012年194名①物理学奖获得者的姓名、生卒年、国籍、获奖时间及原因、博士(最高)学位获得时间、研究工作属性、成果时间及师生关系等。其中，“研究工作属性”指获奖者获奖工作的性质偏理论性研究(偏重于抽象或推论性的工作)还是实验性研究；“成果时间”指获奖成果的完成时间(成果发表时间)；“成果年龄”指“成果时间”对应的年龄。上述三项指标具体计算方法见文后参考文献[23]。 4 研究方法及数据处理 4.1 随机实验与非参数检验 诺奖委员会成员阿恩·提赛留斯曾指出：不可能发现谁是最好的，简单的原因是无法定义“最好”。人们只能尽力找到特别合适的候选人。但即使尽了最大努力也难免授奖不公平的指责；世界上很多科学家应该获得诺奖，但他们过去没有，将来也不会获得”[28]。普莱斯估计，截止到1960年，诺奖颁发的60年中科学家人数已经增加了大约30倍[29]。理性地估计，目前科学家的数量已远远超过20世纪60年代，即使科学家的增多并未带来知识的相应进步，但诺奖设立以来与诺奖获得者学术水平持平甚至超过获奖者的人数必然有了相当程度的增加[29]，每年从大量优秀科学家中选出1～3名诺奖获得者的难度进一步加大。但直到现在，更多抱怨和怀疑的不是授奖给谁，而是没有授奖给谁[30，31]。另外，获奖从来不是一个自动程序，不是达到某学术水平就能获得的必然回报；即使在诺贝尔所定义的“科学”范畴之内，也有许多杰出成就由于僧多粥少而难免挂一漏万[32]。由于各国政治体制、文化环境、科技发展及科技政策的不同，不同时期内优秀科研产出、科技人才密度因时而异。在优秀候选人与实际获奖人比例足够高时，可以将获奖人的选定过程看作一个自然进行的随机实验。赵红洲[33]也认为，一般来说，诺贝尔人才及其获奖是有相当大的随机性的。世界上有不少的“第四十一席者”，虽然学术水平不在获奖者水平之下，却没能获奖，如爱因斯坦的狭义相对论至今未能获奖。但诺贝尔人才在获奖以前有不少特征可以区别于一般科学人，且其后的发展证明了这些征兆的意义，如少年早慧，成名较早；进入科学前沿较早；经典型文献数量大等。 若将同一时期内所有杰出科学家看作总体，诺奖获奖者可看作总体的一个样本，根据样本特性可以对总体进行估计和推测。据此，我们做以下假设：①将包括诺奖候选人在内的杰出物理学家作为总体，实际获奖者为总体的一个样本；②实际获奖者从与之具有相同或相似学术实力的杰出科学家中随机产生。虽然假设了样本总体，但无法对其分布形态做简单的推定和假设，因此文章采用非参数检验法进行定量分析。另外，非参数检验的主要目的不在于估计总体参数的精准度，而是比较不同分组间是否存在显著差异，对相关系数的精准度要求较低。需要说明的是，相关系数是衡量观测数据之间相关程度的一个指标，一般情况下，相关系数越大表明相关程度越高。但是，相关系数只是相对意义，0.99并不代表相关程度一定高，0.1也不代表相关程度一定低，这与样本空间大小有关。因此，在实际工作中，只要相关关系显著，不必刻意追求高的相关系数。 4.2 同期群分析 同期群分析(Cohort Analysis)是一种明确的宏观分析。在进行分析时，研究对象是某个特定时段内共享相似生活经历的人。研究的焦点不是某个特殊的人，也不需确实追踪并找到完全相同的一群人，只需确定研究的对象具有共同的生活经历即可[34]。简言之，同期群分析是指根据某一生活经历对研究对象进行分组，并对不同分组的数据进行对比分析的一种统计方法。进行同期群研究的主要效应有：①因为同期出生群成员的影响所带来的出生群效应；②因为特定时期的影响所带来的时期效应；③因为老龄化的影响所带来的年龄效应。严格地说，本文中的数据(诺贝尔奖获得者)为重复截面数据，即在不同时间出现的多个具有相似经历的不同个体。但在考察这一特殊群体中存在的师生关系时可以将他们看作相互独立、随机发生的自然实验和处于不同师生关系的群组；而“闻道有先后”，经分析文中90%以上的未来获奖者取得获奖成果的时间晚于其导师取得获奖成果的时间。因此，可以认为师生关系隐含了时间变量，这符合同期群效应中的时期效应。综上，本文可使用该方法对诺贝尔物理学奖获奖者进行研究。 4.3 数据预处理 首先对3个定性指标进行量化，具体方法如表1所示。①“研究工作属性”为二值变量，依据获奖成果的研究性质取值：若为理论性研究，其值为1，否则为0。②“师承效应”为二值变量，依据是否师从诺奖获得者取值。若有诺奖获得者指导，其值为1，否则为0。在导师之前获得诺奖但师生关系始于相关研究前或研究中的，师承效应取值方法与上同。③“师生关系步长”(简记为Length(T-S))，指在师生关系链中某获奖者与师生链源头间的延续代数(其值为整数)，具体取值依据获奖者在师生关系链中的位置而定。为显著化Length(T-S)对未来获奖者的影响，“一徒从多师”现象中师生关系链取最长的一条，师生的“师承效应”和“师生关系步长”取值与上同。图1列举了部分诺奖获得者的师承效应及其师生关系步长。
