【学术相关】对号入座:最让人讨厌的10种研究生导师!

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来源 | 中国教育报(作者:杨卫院士),编辑:IEEE论文那些事儿

今天我主要谈谈作为导师所不应做或不能做的十件事,可称之为“十戒”,作为导师应遵守的要则。研究生培养是高等教育的一项重要任务。研究生导师责任重大。导师不只是要向学生传授知识和方法,还负有传承精神、文化的重任。所谓带学生,就是和学生一起探求、开发,不是说有学问、学术地位高就能带好学生。导师要时刻牢记重任在肩,如何当好导师是大学教师的一个重要话题。今天我主要谈谈作为导师所不应做或不能做的十件事,可称之为“十戒”,作为导师应遵守的要则。

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01.“光当老板”

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上个世纪七十年代末八十年代初我读研究生的时候,我们都称导师为老师,很亲切。八十年代我在美国读书的时候,同学之间提到导师时亦有称“boss”。时下研究生在网络文化等等影响下经常称呼自己的导师为“老板”。“老板”这个称呼有几重涵义,可以是爱称,导师给学生提供科研资助,指导研究方向;可能是憎称,学生觉得导师让自己做各种事情;也可以是戏称,是导师不在场时同学之间互相调侃。但是,导师自己不应以老板自居。

导师地位建立在三个权威基础之上,学术权威、道德楷模和经济资助的争取者。导师在学术上站得高、看得远,能够为学生争取到各种各样的资助,支持学生的研究,成为学生的楷模,这样才能确实建立起权威来。

导师指导研究生的过程并不完全是一个“我教你学”的过程。研究生做论文应该有创新,其中的创新点有些是学生自己悟出来的,有些是在导师指导下悟出来的。但是不管怎么样,学术面前人人平等,导师和学生应该是互相探讨,互相促进的关系。

中国有句古话:“一日为师、终生为父”。我认为“一日为师、终生为友”更为贴切。作为导师的最高境界不应该是“门徒遍天下”,而应该是“桃李满天下”。个人学术上很有成就、得到学界的尊敬,这都是比较高的荣誉,但是最高的荣誉应该是“桃李满天下”,这是导师自己内心世界能够得到最大满足的境界。

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02.“尽做监工”

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导师们应该做到帮助学生在学术方面尽快成长,而不是整天监督学生每天做了什么事情,这样无益于学生的发展,也无助于学生做出高水平的创新性成果。所以导师要把学生当学生,不能视学生为劳动力、下属。在学术上应该和学生互相探讨,要尊重学生的人格。导师进行指导也应该是以激励为主,督促为辅。在导师和一群学生所形成的团队中,需要有和谐的学术生态,让大家都能自主表达自己的想法。

导师应该鼓励学生自主创新,不能要求学生过于循规蹈矩。完全循规蹈矩的学生可能成就也不高,而且要求学生完全循规蹈矩,可能会引起学生反感,引发师生关系紧张。

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03.“漠不关心”

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导师对学生漠不关心是一种极端情况,但是这种情况目前有发展。现在全国高校每个导师平均指导在读研究生8人左右,这个数量在全世界是相当高的。美国是2-3人,欧洲更少,台湾地区、韩国和我们的情况差不多。

中国民间有句老话“师傅领进门,修行看个人”,这在一个导师指导学生数量不多的情况下或许可行,但人数多了以后就有一个规模化培养的问题。导师人均指导研究生的数量增加,容易导致精力分散,导师对每个研究生不可能都关注到。对学生关心不够很容易产生负效应,即个别学生或一批学生表现不是很好,影响到导师、学科甚至整个学校的品牌,这就是个人发展与集体品牌的关系。所以应该给学生足够的关心。导师对学生的关注往往影响到学生很长一段时间的发展。

再谈一下结构梯队化的喜与忧。目前存在一种比较普遍的情况,就是导师下面有老师团队、博士后帮助带学生,博士后下面又有博士,博士带硕士,形成了一个梯队结构。这种结构有好处,就是可以带很多学生,梯队的成果看起来很大。但是这种情况也有负面效果,就是导师跟学生的指导过程已经关系不密切了,极端例子也有,答辩时导师竟然不认识自己的学生。部分学生因没有得到导师及时的教导,尚未养成遵守学术规范的习惯,为了达到毕业要求,可能出现论文抄袭等问题,到这时候学生和导师就要遗憾终身了。

每个导师在整个学术生涯中可能培养很多名学生,每个学生对你来说是诸多学生之一,但是对每个学生而言,他的几年研究生生涯是他的一段重要人生经历,而导师就是这段人生经历中最重要的人,是领路者。

在这里我还要强调一下分类型关注与全过程关注的问题。导师要区分不同的学生,有的学生自主性很强,只要给予一些指导和指点就可以融会贯通;有的学生自主能力没有完全培养好,这就需要全过程关注。导师要体会每个学生不同的特点,针对不同特点进行关注。

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04.“呵护过紧”

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导师对学生关心的频次也需要把握。对一个学生,导师一个月关心一次和半个月关心一次,差别可能会很大。但关心的次数过多过频也未必合适。创新需要空间,学习研究需要时间,所以导师要留给学生必要的时间和空间。

培养研究生的目的何在?是为了完成某篇论文或者某个项目吗?不是,是为了培养他的研究能力。所以“呵护过紧”对培养能力不利。导师要在“呵护过紧”和“漠不关心”之间找一个平衡点,这也是做导师的艺术。

我们希望培养的学生具有多样性,造就品格,促进创新。这有点类似规定动作与自选动作。规定动作与自选动作的比例是需要掌握的。规定动作是基本的方法、学识,自选动作是学生的发挥。

对研究生的培养要有一个过程。有的工作是熟练性工作,做一段时间就会了;还有的工作是挑战性工作,要求高,要做的准备多。培养学生的过程就是逐渐从熟练性工作转为进行挑战性工作的过程。

怎样判断对学生是不是呵护过紧呢?有多种迹象可供观察,如在组会时学生不会讨论;学生不会提批评性、建设性意见;或者是导师在与不在大不一样,导师在场学生不肯交流,导师不在场学生可以交流得很好,等等。

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05.“批评不停”

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导师不要总是批评学生。自信是学生很重要的品质,千万不要剥夺学生的自信。屡屡的心理挫折会使学生无措手足。偶尔一次严厉的批评是必须的,但是经常的批评是会产生负面效应的。

导师和学生在学识上可能没有站在同一高度,但师生在学识上的高下不应演化为滥用话语权。这会引起创新意识的泯灭,会引起学生的逆反心理与师生关系紧张。

实际上研究生、导师、培养环境的损益是一致的。学生有好的创新性成果,导师有荣誉感;同样导师的学术地位提高,学生也会有荣誉感。对学校来说也一样,学生培养得好、科研成果丰富,便充分赢得了学校的利益。

过度批评还会造成过度批判的学风与文风。蔑视权威的目的不是为了与权威作对,不是为了单纯批判,或者依靠批评成名。批判是为了对新领域、新问题进行深入思考。

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06.“处事不公”

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导师处事不公的问题应引起我们的充分注意。导师断错一事便会挫伤一个学生的积极性。比如研究生培养机制改革以来,导师可以给学生一定资助,但是切忌将学生待遇过度细化、量化,导致学生之间的不平衡。

导师也不要把学生分成不同的亲疏远近,这样容易造成学生或不信任导师,或奉承之风盛行。如果在学生中出现这样的风气,就和大学精神背道而驰,就很难出成果了。

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07.“用心不专”

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导师在其学术生涯的开始阶段往往是比较专注的。随着其学术地位的上升,就容易受到庞杂事务的干扰,从而分散精力。我想提醒年轻导师不要丧失“学术前行”的精神支柱。在逐鹿学术前沿时不要盲目跟风。导师自己如果不够了解,又没有足够的精力去研究,对学生的指导就不会很中肯。

研究中还要注意干与枝的关系、磨刀与砍柴的关系。导师要时刻把握研究方向,准确区分研究中的主要问题和次要问题。对年轻的导师而言,年轻时要打好学术底子,待阅历深厚后再做战略科学家。

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08.“治学不实”

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前段时间,美国NSF(National Science Foundation)的项目不命中率接近90%,评审通过的只有极少项目。申请项目基金产生了“博彩”效应。因此有些申请人尽量将申请书写得令人印象深刻,提出一个个“good story”,制造一些新概念,而对实现的可能性却缺乏重视。当然,大多数科学家在申请书中用的是略为夸张的语言,在实际治学中保持了一个清醒的头脑。

20多年前就有人提出了“硬”科学与“软”科学的概念。“硬”科学是指可以完全被验证的科学理论,而其他无法完全验证的都是“软”科学。现在的科学很大一部分已经是“软”科学了。我这里并不是说“软”科学就不好,但治学需要尽可能的“实”,但又不可能完全“实”,需要从一个学者的良心上说:我已经尽可能地做到“实”了。

人脑具有“造概念”与“逻辑批判”两重功能。“造概念”功能太强会变成空想者,“逻辑批判”功能太强则没有创新,这需要一个平衡。借用胡适先生的话就是“大胆假设,小心求证”。

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09.“逐末忘本”

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学生在研究中容易犯的一个错误是Tangent Off,走死胡同(或者说是刀不快,光砍枝蔓)。研究中遇上问题后,就容易沿着细梢末节走入歧路,把原来的研究目的丢开了。过度追求细节会导致丧失研究方向,容易做的东西先做,不太重要的东西做了很多,而忘记了真正重要的研究内容。

这与导师的判断力、价值观有关。导师需要帮助学生建立“什么是重要的”这一价值观,认准方向以后往下走,不要过多理会细节。当然也有可能出来一个细节是重要的、可以出成果的,这就需要导师的判断力,也要让学生具有这样的判断力:做大事,顶天立地,原始创新。

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10.“快速扩张”

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年轻导师往往“心有余而力不足”,和其他研究组攀比学生数,喜欢多招学生。这样加速度过快、惯性过大,结果无力驾驭。因为年轻导师在初始阶段往往还不知道如何指导这么多的学生,也往往不知道如何获得科研项目来支持这些学生的研究;同时年轻导师还没有足够的吸引力招到最好的学生。年轻导师在自己的学术道路上还处在攻坚阶段,过早分散精力会导致成就不高。

所以我建议年轻导师在起步阶段指导三四名学生就足够了,等到自己视野比较开阔、可以触类旁通、科研经费也比较充足的时候,再来指导更多的学生。

注:本文仅作为学术分享,如有侵权,请联系本公众号,我们会及时修改与删除,谢谢。

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Wang_AI
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