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大家来看看,你是否能在世界1%大学评上教授
喻海良,2014/3/26
现在国内在加快高水平大学建设,力争把一批大学建设成为国际优秀大学。然而,什么是国际优秀大学水平,个人认为应该是大学里面拥有一批国际水准(top1%大学)的大学教授。
国际水准的教授,这个似乎是非常难定义的。最近几天,卧龙岗大学在谈论人事改革情况,在将来教师晋升时都要依照国际1%大学的教授水准进行评价,当然,这个评价是按照该申请人的具体研究领域进行参考的。在国外大学,和国内相差很大。国内的大学教师职称评价要求有科研论文、科研基金、科研获奖、教学获奖、教学课程。而且,要求每一项都达到一定的量。比如某些学校规定科研论文必须以第一作者发表SCI论文几篇,有的还要求一区、二区论文;另外必须以负责人承担多少科研基金,科研经费总额必须超过多少数量;至于获奖,还必须是省部奖前几名,或者国家奖;当然,教学也是必须的,几年内,必须承担过几门以上的本科生课程。在这些条条框框下,看似合理的评价体系,其实选拔出来的教授水平在澳大利亚连一个助理讲师位置都拿不到(当然,他们这里也有很多学术水平一般的老师,但是这些人的教学水平非常高)。
另外,国内很多大学在引进人才,但凡看见申请人论文一大把,他引非常多,就当人才予以引进。然而,对于那些论文数量有限,他引有限,看似“不是优秀人才”的人拒之门外。对于人事处的人员而言,他们看数字还是很懂得。然而,很多情况下,他们都忽略了学科的不一样。有些学科容易发表学术论文,而且论文的他引都非常高,因为,国际上对他们发表高水平论文看做是理所当然的事情。而有一些学科由于有应用背景,他们发表的论文数量相对会少一些,而且他引次数也会少很多,但是,不能排除这些人在该领域内的地位。利用今天一个网友写给我的告诫“内行看门道,外行看热闹”。
科学网上有不少人对我的学术水准还是持怀疑态度的。确实,很多人认为:如果真的特别优秀,或者是领域内的小牛人,也不会选择去二本大学当一个教授。我在当年选择把人事关系落回沈阳时,我的合作导师很不理解。他也认为,即使不留在清华工作,也应该在北京找一所好一点的大学。我相信,如果我再努力一点,这并非难事。然而,在二本大学工作,就一定是二本大学的水准吗?至少,当年沈阳大学的老校长也是工程院院士,他可是好些985大学的兼职教授。另外,沈阳大学建设有省部联合教育部重点实验室,这个在985大学里面数量也是极其有限的。
也因此,我个人认为,在哪里工作不重要,特别是如果你知道自己和国际1%大学教授水平相当时,你应该很高兴,特别是那些在二本大学工作的老师,你属于学校的精英了。如果你自己身在国内一流大学,而且也已经是教授了,发现自己的水平和国际1%大学教授平均水平差一点点的话,那就要努力了,因为你已经拖学校的后腿了。而且,在这里特别告诉那些大学人事处,引进人才一定要参照国际标准,否则,十年后,你们的学校依然落后,或者更加落后。
在国际1%优秀大学中,物理、化学、生命科学领域的教授的平均H因子在31-32之间,而工程学科的教授的平均H因子在10-19之间,至于数学学科就可能要更低一些了,他们的平均H因子在12左右。当然,这些教授发表的论文数量好像都差不多。下一段文字直接从论文中拷贝:“Figure 1 illustrates that biology, physics and chemistry researchers achieved the highest median h-index values (31 or 32); all substantially higher than mathematics professors (12). The field of engineering also possesses a unique set of citation characteristics, with all engineering disciplines falling within a median h-index range of 10–19. Each engineering discipline is unique from one another, with chemical engineering researchers achieving the highest h-index median value, followed consecutively by electrical, mechanical, and civil engineering researchers.”
好吧,下面大家一起来看看,自己在国际1%大学中是否也能够评上教授,另外希望这些对我国大学人事处决策人员有一定的参考。
世界1%大学各学科H因子与大学教授比率对照图
参考文献:
Lillquist E., Green S. (2010) The discipline dependence of citation statistics, Scientometrics, 84: 749.
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