|
最近阅读了迈克尔.吉本斯等合著的《知识生产的新模式》,原版在1994年出版,中文翻译版在2011年国内发行。我们必须感叹国外科学家的灵敏度,早在上个世纪末,他们就开始系统思考社会正在发生重大变革,对大学及知识体系产生重大冲击,并赋予一种社会广泛参与且具有社会弥散(social distribution,或者扩散)知识产生体系为Mode 2—模式2,并与传统模式1进行了系统比较。这本书的观点至今仍然有很多指导意义,经过了近30年,有些观点似乎被验证,而大部分却依然属于纸上谈兵的范畴。
整体而言,这本书虎头蛇尾。前面对知识产生模式2的总结和预测很有前瞻性,但是到最后解决模式1 和模式2的矛盾问题,把思想聚焦到管理层面,在管理者看来,其所提的建议就显得不那么专业。有点像理想国里的论断,要想建设一个理想国,就要有理想的建设者和管理者,各司其职,井井有条。要想化解模式1和2之间产生的合作与竞争问题,就需要管理者能灵活处理这个边界,游走于合作与竞争的边缘,建立和谐的政策。需要这么多理想的条件才能成行,这等于无法执行。
首先,我还得再次强调我的基本思维框架。在某种程度上,应该也是我的思维局限,但是,如果没有自己的思维观点,也就没办法去梳理和整合各种观点,也就无法逐步构建自己的认知体系。
我是中性思维模式,类比于骑自行车,通过左右调整,保持前行的方向。在我看来,任何单边主义都具有局限性,都会用新问题掩盖旧问题,而新问题带来的伤害可能更严重。
在讨论模式2之前,我们需要澄清几个传统概念。
首先,科学是封闭的吗?
这个问题是讨论知识生产模式2和创新教育新模式的基础。目前,创新者的论断是,科学进入了某种封闭状态,自成体系,学科之间有了明显的边界,阻碍了多学科之间的交流,因此也就无法适应当今日新月异的技术发展与时代需求,所以我们要打破知识壁垒,通过多学科融合,或者跨学科方式,重建新的知识生产与教育模式。比如,打破旧有的院系“僵化”格局,以问题为导向,提纲契领,尽量让多学科知识交叉融合。
科学与学科目前进入了封闭状态了吗?
科学的出现源于知识的积累。分科管理是一种高效的管理方式。科学的内涵当然不只是分科的学科,而是一整套思想与哲学体系,而且一直处于变化之中,逐渐把新兴的一些知识纳入,形成今天我们较为熟知的知识体系,概括一下为数理化文艺天地生农林医等,在这之上又派生出个多新兴的方向,诸如计算机、材料、通讯、自动化等。大学的知识体系构建其实一直处于动态演化之中,并且快速适应社会发展需求。从这一点上来讲,尤其是那些基础学科的知识,大学仍然是主要产出地。
科学与技术的边界明显吗?
科学从最初就和观察密切相关。科学仪器在科学演化中起到了重要推动作用。进入二十末期,重大科学的成果每每都有高端仪器相助,比如LIGOS发现引力波,冷冻电镜构建蛋白质结构等等。在目前的科学家语境中,不会有人把科学和仪器完全分开。尤其是著名的研究型大学,还会把大科学装置以及重点实验室当做重要的科学支撑平台。
学科的知识体系封闭了吗?
这个问题是多方争论的焦点。不同的学者从不同角度看问题,得出了截然不同的结论。学科发展到今天,具有开放与封闭两种特征,不同的学科之间的这种双重属性差异更明显。比如,数学中的纯数学部分,在我看来就如同天书一般,根本无法交流。这种神秘感让我对数学家保持着天然的敬畏和尊重,我无法得知他们脑海中如何去构建数学的科学问题。但是,大部分学科其实是开放的,至少是部分开放的。如果还停留在中学对物理化学生物地理的科目理解,对大学的专业认知就显得肤浅了。实际上,这些科目在大学对应专业的很多研究方向早已经是交叉学科,而且和科学仪器测量密切联系在一起。比如生物医学工程系,就会涉及生物、医学、材料、化学等等知识。再比作者的海洋磁学方向,课题组所需的知识背景也涉及物理、化学、生物、计算机模拟、数据处理等。
大学学科的保守型取决于学科建设的规范性和可评价性。每一个专业在长期进化中,逐渐沉淀出本专业所需要的一些固定课程组合,称之为必修课。然后再配备一定的选修课,以满足新知识和新方向的扩张。学科交叉其实早已经在不同院系和学科组之间展开。但是总的来说,学科的保守性占主导。
在一些新型研究型大学和新型大学中,开设新的学科方向,很难满足教育部的标准课程要求而难以实现。因此,退而求其次的做法往往是用叠加法,先满足目前学科课程设置需求,然后通过增加选修课的学分,达到扩充知识体系的目的,或者用双学位的方式进行弥补。
知识并不是死板的和保守的,它自己本身具有活力。跳出大学区寻求社会合作,是知识内在的动力。
同时,由于大学培养出很多人才,一大部分人才溢流出大学,在社会的不同部门任职,并进行相应的科研工作。比如,大型公司开设的研究所等等。于是知识产生的模式2就自然而然地出现,以解决问题为导向而出现的大规模跨学科知识融合。随着时间的推移,在大学外部进行的知识生产变得不容小觑,不仅成为大学内部知识产生的模式1 的补充,也成为竞争和挑战者。
大学内部毕竟是小体量,资金规模小,无法支持日益增长的大型科技所需的环境和条件。科研院所除了不招收本科生,我们也可以把之归为模式1。ChatGPT的出现就是一个典型的例子。这种大型的软件工程只能是以公司和资本运行的模式长期进行支持,大学内部无法实现。
为了满足社会的新需求,模式2 的知识生产,也就是这种以问题为导向的真正跨学科的知识生产与教育模式逐渐有了市场,并开始在一些大学开始尝试。
模式2带来的冲击是显而易见的,若要问我对模式2的态度,我则倾向支持但偏保守。
之所以支持这种知识产生的革新,是因为它确实能够体现显示社会的需求。现今社会最大的特征就是变化速度增加,社会日新月异。旧有的模式1知识生产未必能跟得上时代需求。但是,知识除了生产,还需要评价与沉淀,从而被继承。如何让模式2中产生的知识科学化,是一个新问题。很多大型公司也在标榜自己发了多少篇高端SCI文章,想必也是一种让传统科学体系认可自己新型知识的捷径。
对应于模式2的知识生产,教育者相应地提出了多学科融合教育的教育模式,一种例子就是以问题为导向的教育模式。教授基础知识,还是教授学习应用能力,如果二者不可得兼,如何选择,是考验每一位教育者的难题。
一派学者认为,大学只是学习的一个阶段,需要持续学习能力和后续发展。所以,大学生应该以基础为准,只有打下坚实的基础才能适应将来复杂的工作。
另外一派学者认为,大学中无法习得全部知识,学习解决问题的能力才是关键。因此,借助于一些明确的问题,学习那些用得着,有用的知识。掌握了这个流程以后再螺旋式上升,不断提升自己。因此,这种学习方式并不完全看中基础知识的全面学习。以此,又派生出一个新问题,在教育中,学生们到底学多少基础知识?学到什么程度?
实际上,这种新学习方式对于老师和学生的要求更高。学生知道自己要学什么,而且要积极主动地去补自己的短板。为了提高学习效率,教育改革者进一步会提升课程教学模式。比如摒弃传统的授课模式,尽量压缩课程学分,增加实践课程。在团队讨论中深入交流。这种模式对于团队合作、分析问题和解决问题的能力会显著提升。
针对这种学习模式,传统的期末单一考试模式就不再匹配,课程的过程评价就显得尤为重要,这无疑也增加了老师的教学工作量。
为了进一步提高效率,传统课程的拆分就被提上日程。之前3学分的可成可以被拆分为模块,比如每个模块1学分。之前的3学分,要么整体过,要么整体不过。目前就变成,可以1分1分地过,免得学生因为一个知识模块的不足,影响整体的学分。
这些教学改革的基准点还是认为传统的教育模式存在效率低下的问题,无法快速地进行学科融合。反过来,我们再分析下,这种教育模式有无新问题?真的可以产生高质量的模式2知识吗?
答案也未必完全尽人意。
首先,目前最缺乏的是教育模式成效评价机制和体系。可评估是一种科学的思维方式,只有被评估,才能找到不足,才能提升。只有被评估,才能有成长的方向和目标。
比如,一种不完美但可以凑合着用的评估方式就是看毕业学生的表现和走向。这需要深入去研究。样本太小,结果可能会出现评估偏差。比如,南科大第一期学生面临的就是一种全新的教育模式,课程和学科建设都不完备。学生和老师一起建设实验室,一起构建课程,去其他学校蹭课,弥补不足。可是,这些学生有视野,有能力,在这种情况下,几乎所有人都去国外留学,算是培养成功。
可是,这种评价结果也不完全科学。这和学生的质量来源以及学习的意志力有很大关系。这些学生没有高中毕业,直接来大学就读。如果大学不能毕业,其实他们只有初中文凭,也就是背水一战,没有退路。这种背景和教育模式能够被后期复制吗?显然不能。
退其次,目前的一些新模式培养出来的学生,确实在面试方面占优优势,很多又顺利地回归本专业进行研究生学习。这算是新模式培养的成功吗?从逻辑上来讲,这里面的逻辑较为复杂,其实无法真正回答新模式回答是否成功。
此外,我们讨论一种教学模式,还要考虑其运行成本、可复制性和稳定性。
模式2的知识产生过程和教育培养过程,注重学科交叉,这需要不同学科之间的自由和及时组合,因为问题总是在变,所需的组合排列也会随之而变。因此,模式2是一种相对不稳定结构,这和传统的教育模式形成了鲜明的对比。
因为这种不稳定性,其教学模式也就无法大规模进行复制。于是,就会进行小规模教学试验,目前在很多大学已经开始了这种新模式的试验。其面临的困难也会可想而知。我个人很赞赏这些教育改革的先驱者,这种改革在长远角度上看是有意义的。如果不走出一步,也无法去思考其质量评估模式,鸡生蛋,蛋生鸡,一个死循环。
尝试总是有积极意义的。在进行尝试过程中,一定要有保底思维。也就是参与者的个人能力一定要强。也就是说,无论哪种模式培养,他们都不会差哪里去。即使用新模式培养,这些人通过自学能力,也会保持较高的基础知识体系。同时借助能力培养,反而更容易成才。
所以,好马配好鞍,高质量生源就会成为这种新模式教育的保障。小规模,大资源配置就成为其成功的铺路石。
我这里明确提出这种新教育的本质—大资源投入。教育其实非常耗费资源,教育模式要对应到资源配置,包括师资、学校声望、以及学生教育和基础科研实验室投入等等。旧模式最大的优势就在于可以在有限资源下,让更多学生受益。标准课程的设立,可以快速复制转移以及被利用。这不但符合大工业时代的特征,在中国也基本符合我们的国情。也就是说,在很长一段时间内,中国的教育模式主流一定还是传统的模式,因为受到资源限制。
在一些发达地区,或者资源配置较为充足的地区和大学,进行这种新教育模式改革和知识生产模式的创新,我也得还是可行的。但是,这些改革者头脑一定要清楚,不能把模式1 和2 进行对立。为了改革而无限放大模式1的缺点。当模式2 遇到规模,明确一些就是当参与者增加的时候,复杂度和资源消耗就会被放大,这种缺点和低效率会明显抵消教育改革本身带来的优势。
所以,保持小规模,维持大的资源与人员比值,是目前让新改革呈现欣欣向荣的肺腑良方。但是,一所大学或者一个学科,如何才能说服社会和投资者,以大资源培养有限的学生?这个压力会一直陪伴着改革者。
在老师端,一样存在着很大的问题。
目前大学的整体评价依然是科研占主导。单纯靠教育来维持大学声望,其实很难。而且,建立以整体教师评价标准,也不是一件容易的事情。在已有的研究型大学内部,是否为教育改革而付出的老师提供绿色上升通道,好像也没有完全有共识。当情怀遇到实际生存,教育改革能够维持多久?
综合说来,跨学科教育只是教育模式的一种,跨学科背景下的新型知识生产模式也只是知识产生的一种。严格说来,在大学早起发展的很长一段时间内,知识都不是大学来主导产生的。很多学术大师未必想进入大学。这种模式2的提法,反倒是一种返璞归真的现象。让大学来垄断知识生产不现实,也浪费广大的社会资源。
未来的大学一定是开放的,教育模式也是多类型的。真正实现教育的理想模式,量体裁衣定做适合自己的教育,这取决于社会资源的丰富程度。
但是无论如何,重视基础与提倡创新都要坚持,哪怕再难,也要努力融合出一种兼容的新模式。通过持续学习,甚至终生学习的能力,不断完善自己的知识体系。在实践过程中,不断融合不同类型的知识与思想,社会与大学共同创造新知识。
我们正处于一个盲人摸象的时代,各种思想和教育模式相互尊重,相互支持,而不要相互对立。有时候,步子慢一点并不是坏事情。至少从迈克尔.吉本斯等提出模式2的几十年后,大学的基本模式依旧坚挺。
时代创造英雄,有仁人志士投入模式2的知识生产和教育模式的思考与探索中,我怀着良好的祝愿,希望这种模式能够更为系统稳妥地推进。
Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )
GMT+8, 2024-12-24 10:48
Powered by ScienceNet.cn
Copyright © 2007- 中国科学报社