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作者:蒋迅
看到科学网博主饶海谈“被淘汰了的”一些人,我知道自己就是其中一个。因为我自己就是学了数学毕业后干了几年学校工作后转行的。其实对个人来讲,“被淘汰”不一定是一件坏事;对一个学科来讲,也不必因为“被淘汰了的”的人担忧学科的未来。有人“被淘汰”是一个正常现象。饶海还列举了一些:“不入‘流’的博士后成大牛”的例子。我觉得大学有必要为学生们做好“被淘汰”的准备。拿数学专业来说,我看到一篇文章,说“数学系毕业生多改行”,发愁“中国数学大师断层”。科学网博主曹聪也感叹:“半数中国博士不在从事研发”。这似乎和钱学森的“最后问题”是同一类声音。从目前中国教育的情况看,这不是一个能快速解决的问题。不过也不必过多担忧。因为,任何时候都会有一些钟情于数学并愿意为其献身的人。我倒是认为大学里的数学系、数学学院应该注意培养学生,使其容易在改行后能够运用自己所学的数学知识于实际中。要知道,最佳职业都是需要数学的。如果在学校里接受的教育太“数学”了,没有与应用紧密挂钩,那么到工业界后就不能很快适应。我用了许多年注意留心美国工业界和政府部门征召数学系毕业生的广告 (共480条),整理后得到下面的数据。当然我的统计不很全面,而且分类也不尽科学。不过也许可以为我们的教育工作者提供一个参考。
数学分类 | 工作机会 | |||
纯粹数学 | 数论 | 0 | 25 | 5.2% |
组合数学 | 3 | |||
数理逻辑和形式计算 | 3 | |||
代数 | 5 | |||
几何 | 14 | |||
分析数学 | 数学分析 | 7 | 53 | 11.1% |
非线性 | 5 | |||
动力系统 | 7 | |||
力学 | 16 | |||
常微分和偏微分方程 | 18 | |||
数学教育 | 数学教育 | 13 | 13 | 2.7% |
统计数学 | 统计随机过程 | 162 | 162 | 33.8% |
应用数学 | 经济数学 | 67 | 146 | 30.4% |
模糊数学 | 2 | |||
生物数学 | 77 | |||
计算数学 | 控制 | 7 | 199 | 41.5% |
计算数学 | 80 | |||
优化运筹 | 112 |
先说明一下,有些工作同时对于几个分科适合,所以总和超过 480条。从表中我们看到,数理统计和运筹两个专业的学生在非教育机构最吃香。计算数学、生物数学及经济数学也还有不少机会。越是纯数学的就机会越少。他们大多必须找到教书的工作或者完全改行。这一结果与美国数学会“关于博士毕业生去向的统计” (第830页) 基本相符。
大家知道,美国数学系的大学生是与其他系的同学一起修微积分课程的。而中国则是让他们修专为本系开设的数学分析。美国这样做有不少好处。首先是便于系里安排课程。他们不必为数学系专门排教师和教室;第二,学生刚上大学,实际上对自己想学什么并不清楚。他们与其他系的同学一起上课便于比较,如果需要转系的话也 相对容易。若是仍钟情数学,他们会选修高等微积分。第三,微积分不象数学分析那样专,它照顾到了各行各业,使学生有宽阔的视野。当然中国的系统也有它的好出,课程安排有针对性。但这恰恰又是它的弊端:限制了那些将来不干本行的毕业生的潜力,而这些人有可能是大多数。按照“改行”一文提供的数据,“学生毕业 后真正从事基础研究的很少,可能比例还不到10%。”我能理解中国需要重点培养这10%的学生,因为他们代表了中国数学的未来。但不能因此牺牲大多数学生 的利益。
“改行”一文没有提供任何精确的数据。可能中国的教育部门从来就没有对毕业生的去向和受教育的满意程度做过跟踪调查。中国数学会应该担负起这一责任来,就象美国数学会那样。
按照笔者的经验,每个数学专业的学生都应该尽可能学得多,学的广。越是那个你学的不好的东西、越是你想这辈子都不会碰上的分支,就越是你可能在工作中碰上的 东西。我所说的东西不只是数学,还有物理、化学、生物、经济等等。如果一定要选出几个方向的话,我觉得第一是数理统计,第二是优化。有机会的时候,我可以再写自己的体会,如果有这个要求的话。
【后记】我发这篇文章后,看到了王永晖教授的评论:“这是不懂数学的人说出的糊涂话,数学系就是应该教数学的,这是一个很清楚的事情。至于因为教了深点的 数学,就会牺牲大多数数学系学生的利益,这个推理是需要严肃论证的,不能靠想当然,确实是可供中国数学会调查的一个好问题。”读了他的评论后我意识到我没有把意思说清楚,所以我想再补充几句:我承认自己是“失败者”,因为我没有留在数学界里。但是正是因为我的“失败”,使我可能看到了那些成功者们看不到的问题。我在中国受的教育是30年前的事情了。也许我对中国的数学教育现状的了解完全错了。我不反对数学系开设高深课程,那是培养精英的大事。我想提倡的是,同时为更多的非精英大学生开设一些在他们工作中能用上的数学。我所说的中国数学教育缺乏的是应用方面的课程设置。比如我在北京师大时,完全没有优化的课程,概率和统计合在一起只有一学期的课时 (统计部分更少),计算数学也几乎是空白。可能这种现象已经完全没有了。那算我白说。我记得有一次跟中国空间技术研究院的一位朋友聊天,我问他为什么不把一些项目给大学生去做。他说,大学生眼高手低,根本做不了。而在美国就不是这样。我写的一些NASA里的小故事就说明了这一点(我还在继续写这些小故事)。我觉得重要的是那些成功的人士们能认真思考“失败者”的意见。也许象我这样不懂数学的人也会说出一些不太糊涂的话呢。
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GMT+8, 2024-12-23 15:45
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