教育科学研究的基本步骤

12月25日，第八届中国南方教育高峰年会在广州召开。与会专家学者围绕“新时代教育科学研究：使命、任务与机制、举措”主题展开深入研讨。新时代教育改革发展对教育科研提出了新的更高要求。广东省教育厅主任督学李璧亮表示，教育科研领域应当力争成为教育新思想新理念新方法的策源地、教师队伍成长的孵化器、教学模式创新的试验田、教育全域要素变革的源动力。新时代，教育科研系统必须把握大局大势，明晰工作主题主线。要以宏观格局和前瞻视野，在充分认识世界格局深刻调整中、在切实贯彻国家战略部署中、在强力推进区域深层次变革中、在加快推进教育现代化中，系统推进教育科研工作。新时代教育科学研究必须准确把握目标定位。广东省教育研究院院长傅湘龙认为，打造特色新型教育智库、健全教育科研体系、建设高素质教研队伍，是新时代教育科学研究的三大目标。我们必须聚焦核心任务，对标国家所需，更加突出发展导向、问题导向、应用导向、政策导向；必须善于创新体制机制，切实提高教育科研工作质量和服务水平。回顾新中国教育学本土化历程，广州大学教育学院院长刘晖认为，教育学本土化路径一定要包容和多元借鉴。教育理论研究者应以更加开放包容的态度，积极吸收借鉴世界其他国家优秀的教育理论成果与实践经验，实现教育理论学习与借鉴的多元化。教育理论研究者要读懂他人，必须具备较高的研究能力和理论水平，真正理解国外的教育理论。同时，教育理论研究者要有本土情怀，关注我国教育实践，注重地方性知识积累。构建中国特色社会主义教育理论体系，教育理论工作者要真正扎根中国大地。广东省教育评估协会会长黄崴认为，做高水平的教育研究必须为中国教育现代化承续传统基因和理论基础，呼应中国教育现代化建设的迫切需求，融合、服务、支撑、引领教育改革发展。教育研究不仅要成为先进教育理论和实践的策源地，还要为教育改革发展提供理论和思想来源。会议由广东省教育厅指导，广东省教育研究院主办。来源：中国社会科学网-中国社会科学报　作者：李永杰欢迎关注中国社会科学网微信公众号 cssn_cn，获取更多学术资讯。

暑期学习孩子的学习问题暴露无遗注意力不集中作业拖拉，效率低马虎大意，错误率高……回顾给孩子制定的学习计划你是否发现除学习和娱乐外无别的安排？每个孩子都是家里的宝贝，出于疼爱父母不舍得让孩子做一点家务，除了学习以外其他事务都一一替孩子包办。大部分父母认为孩子的首要任务就是读书学习，不需要做琐碎的家务事。中国教育科学院曾经做过调查发现：在专门负责一两项家务活的家庭中，子女优秀的比例高达86.92%，而不做家务活的家庭中，子女的优秀比例才3.17%。由此可见，家务活不仅不会影响学习，还有利于学习。美国发展心理学家Richard Rende说：家长都想让孩子把时间花在能带来成功的事情上，讽刺的是，我们正在抛弃已被证明能够预言成功的事，就是让孩子从小做家务。很多家长忽略了，家务其实是家中隐形的『起跑线』。真正跟随孩子一生的，不是父母的呵护，而是自己所掌握的生存技能和良好生活习惯。英国纪录片《富哥哥穷弟弟》中，就完美揭示了一个普通家庭出生的兄弟俩天壤之别的人生。哥哥稳步跨越到上流阶层，成为金融精英和政要，掌握住财富，而弟弟却流离失所，过着得过且过的生活。兄弟俩的起点虽然一致，却早就在不同的分岔路口走向不同方向。哥哥曾说：成年后的生活其实就是他童年生活的翻版。因为父母要求严格，家长是长子，从8岁起就开始承担各种家务活和零工，而弟弟因为有父母和哥哥分担家务活，所以什么也不用做。虽然在相同的成长阶段，哥哥比弟弟要辛苦很多，但他凭借在劳动中学会的自食其力，有担当，大学毕业后凭自己的能力赚到了人生的第一桶金，而弟弟则早早放弃学业，在漂泊的路上越走越远。美国一项实验中，研究人员分析了9971名9岁左右学龄儿童的学习成绩和做家务的情况，发现常做家务的孩子的自信心、社交能力、生活满意度更强，数学、阅读、和科学测试得分更高。可见，做家务非但不会浪费时间，反而能激发出更大的学习潜能。做家务的孩子具有更强的人生掌控力、责任感和独立性，优秀也绝非偶然。正值暑期，孩子的学习时间被大大拉长，孩子很容易会出现注意力不集中、磨蹭、效率低的情况。家长不妨在制定孩子暑期学习计划表的时候，让孩子从小尝试做一些力所能及的家务，培养孩子的动手能力、理解能力以及对学习责任感。养孩子动手能力其实做家务就像幼儿园给孩子安排手工课的道理是一样的，其目的就是为了锻炼孩子的动手能力、思考力和反应力，而到了小学阶段，孩子开始学习应试教育课程，这项能力因缺乏锻炼反而慢慢退化了，其原因就是孩子动手实践少了。孩子之所以写作业拖拖拉拉，学习效率不高，可以试试让他做点家务，看看有没有变化。增加孩子自信心家长让孩子做一些力所能及的家务，孩子能够轻松完成，获得父母的肯定和鼓励，这对于孩子自信心和成就感的培养是非常有利的。虽然年纪还小，不能做得很完美，但在练习的过程中，孩子会发现自己有能力完成很多事，所以从中获得自信，提升孩子做事积极性。让孩子多动脑交给孩子一项家务，他比任何人都渴望能做好和做成功。在做的过程中，会充分发挥自己的主观能动性，孩子会想方法，想技巧把这件事做好，赢得父母的称赞。即使孩子最后没有做成，但至少在做的过程中孩子动脑筋去想了。比起让他去死记硬背某个知识点的效果来的好增强责任心俗话说：“穷人的孩子早当家”。受家庭条件影响，所以孩子早早地就承担起家务，减轻负担，做事责任心更强。其实，在学习中也是一样，孩子责任心更强，学习上更能积极进取，明白学习是自己的事情。不需要家长催促提醒，孩子也能集中注意力主动学习，学习效率更高。家长也不妨留言说说，孩子在做日常家务中的提升改变吧！你们还有什么更好的方式帮助孩子提升吗？

攀登科研高峰 视觉中国 供图党的十九届四中全会研究部署了坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化的若干重大问题。教育科研是教育决策科学化和教育治理现代化的重要支撑，《教育部关于加强新时代教育科学研究工作的意见》必将对全面深化教育综合改革、提升教育治理体系和治理能力的现代化水平产生重要影响。《教育部关于加强新时代教育科学研究工作的意见》（以下简称《意见》），10月30日印发。这是新中国成立以来教育部印发的首个教育科研规范性文件，对做好新时代教育科研工作具有重大开创性意义。《意见》有力回应了全国教育科研战线的殷切期盼，为加快推进教育现代化、建设教育强国、办好人民满意的教育注入了新动力。指导新时代教育科学研究工作的纲领性文件新中国成立70年来，我国教育发生了历史性变革，建成了世界上最大规模的教育体系，教育总体发展水平进入世界中上行列，为经济社会持续健康发展作出了基础性、全局性、先导性贡献。随着中国特色社会主义进入新时代，人民群众接受高质量、多样化、个性化教育的愿望越来越强烈，经济结构转型升级对人力资源的需求越来越多样，日趋激烈的国际竞争对提高教育质量的要求越来越迫切，教育改革发展进入转型期、攻坚期和关键期，迫切需要高水平教育科研支撑。《意见》的出台，有力回应了时代要求、工作需要和战线期待。出台《意见》是教育领域贯彻党的十九届四中全会精神、提升教育治理体系和治理能力现代化的具体行动。党的十九届四中全会研究部署了坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化的若干重大问题。教育科研是教育决策科学化和教育治理现代化的重要支撑，《意见》的出台必将对全面深化教育综合改革、提升教育治理体系和治理能力的现代化水平产生重要影响。出台《意见》是教育科研战线深入学习贯彻习近平总书记关于教育的重要论述和全国教育大会精神的重要举措。教育科研具有鲜明的意识形态属性。做好新时代教育科研工作，必须坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，运用马克思主义的立场、观点、方法研究和解决教育问题。《意见》是习近平总书记关于教育的重要论述和全国教育大会精神在教育科研领域的具体化，是教育科研战线坚持正确方向、把握意识形态主导权的实际行动。出台《意见》是加快推进教育现代化、建设教育强国、办好人民满意教育的重要抓手。教育科研作为教育事业的重要组成部分，是教育改革发展的重要支撑力、驱动力和引领力。改革开放特别是党的十八大以来，我国教育科研工作取得长足发展，学科体系日益完善，研究水平不断提升，服务能力明显增强，为推进教育改革发展发挥了不可替代的重要作用。《意见》的出台，进一步强化了教育科研对教育改革发展的重要作用，明确了新时代教育科研工作的发展方向、目标任务和思路举措，为加快推进教育现代化、建设教育强国、办好人民满意的教育提供了更有力的智力支持和知识贡献。出台《意见》是落实中央关于推进科研工作创新、构建中国特色哲学社会科学等重大战略部署的有力举措。近年来，中央就加强中国特色新型智库建设、加快构建中国特色哲学社会科学、赋予科研机构和人员更大自主权等作出一系列重大战略部署。《意见》从完善体系、健全机制、夯实队伍、提高质量等方面入手，搭建了新时代教育科研的“四梁八柱”，明确了建设教育科研强国的发展路径。明确了新时代教育科研工作的指导思想、目标任务和思路举措《意见》深入分析了我国教育科研工作面临的新形势、新任务，针对当前教育科研存在的原创性理论研究缺乏、重大现实问题研究能力不足、科研评价亟待完善等短板与问题，进一步明确了新时代教育科研的指导思想、基本原则和发展目标，并从提高质量、体制机制创新、科研队伍建设、提高保障水平等方面提出了一系列新理念、新思路和新举措。提出了新时代教育科研工作的总体要求。《意见》从指导思想、基本原则和发展目标等方面作出战略部署。在指导思想上，旗帜鲜明地提出要“以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的十九大精神，全面落实全国教育大会精神”。在基本原则上，提出了坚持正确方向、服务实践需求、激发创新活力、弘扬优良学风四条基本原则。“坚持正确方向”就是要坚持党对教育科研工作的全面领导，坚持马克思主义指导地位，牢牢把握意识形态领导权和话语权。“服务实践需求”就是要立足中国大地，面向基层一线，以重大教育战略问题和教育教学实践问题为主攻方向。“激发创新活力”就是要深化组织形式和体制机制改革，推进研究范式和方法创新，完善考核评价机制。“弘扬优良学风”就是要坚持实事求是、理论联系实际，推动形成求真务实、守正出新、严谨治学和担当作为的优良学风，营造风清气正、民主和谐、互学互鉴、积极向上的学术生态。在发展目标上，提出要“构建更加健全的中国特色教育科研体系”，力争用5年左右的时间，“重点打造一批新型教育智库和高水平教育教学研究机构，建设一支高素质创新型科研队伍，催生一批优秀教育科研成果。”明确提出“六位一体”的发展目标，即体制机制更加完善、科研机构和科研人员更有活力、组织形式和研究方法更加科学、科研成果评价更加合理、原创研究能力显著增强、社会贡献度大幅提升，共同致力于“推进建设教育科研强国”这一伟大目标。提出了“提高教育科研质量和服务水平”的重点任务要求。《意见》从重点任务的角度提出丰富完善中国特色社会主义教育理论体系、全面提高服务决策能力、推动解决教育实践问题、充分发挥专业引领作用、着力提升国际影响力、加强教育科研成果转化等六个方面的要求。一是围绕新时代教育发展需要，提出要“系统开展习近平总书记关于教育的重要论述、党的教育方针以及中国共产党领导教育工作的基本经验等研究”“构建中国特色教育科学学科体系、学术体系、话语体系、教材体系”。二是提高服务决策能力，强调要“瞄准国家重大战略和区域发展需求，把握国际教育竞争、人口结构变化、科技创新、社会变革等大形势、大趋势，强化预研预判，加强基础性、前瞻性、针对性、储备性教育政策研究”。三是推动解决教育实践问题，提出要“围绕中央关心、社会关注、人民关切的教育热点难点问题开展深入研究，推动重点领域和关键环节取得新突破”。四是发挥专业引领作用，提出要“积极开展重大教育政策阐释解读”“普及教育科学知识，提升全民教育素养”“准确研判社会舆情，引导人民群众合理预期”。五是适应教育对外开放新形势，提出要“注重加强与‘一带一路’沿线国家地区交流合作”“支持创办外文教育期刊，支持教育类优秀教材外译工作”“积极打造一批具有国际影响力的学术交流平台”。六是加强科研成果转化，提出要“增强科研成果转化意识，引导鼓励开展政策咨询类、舆论引导类、实践应用类研究，推动教育科研成果转化为教案、决策、制度和舆论”。提出了“推进教育科研体制机制创新”的改革要求。《意见》从激发活力的角度提出，要健全教育科研机构体系、完善协同创新机制、提升治理水平、创新科研范式和方法、改革教育科研评价等五个方面的举措。一是系统梳理了教育科研的六支队伍，明确了教育科学规划领导机构、教育科研专门机构、高等学校、中小学、教育学术团体和社会教育研究机构的职责定位。二是针对协同攻关能力不足的问题，提出搭建全国教育数据信息平台、全国教育调研平台、国外教育信息综合平台，完善全国教育科学规划管理平台，构建上下联动、横纵贯通、内外合作的协同创新体系。三是提升治理水平，提出要适应机构改革和教育改革发展需求，稳步推进教育科研组织形态创新，规范论坛、研讨会管理，有效防范教育科研战线“四风”问题。四是创新科研范式和方法，提出要“综合运用各种研究方法，创新教育科研范式，不断提升教育科研质量”，重点加强理论研究、实证研究、比较研究和跨学科研究。五是改革教育科研评价，提出要“根据理论研究、应用研究、决策咨询等不同研究类型，科学设置分类评价标准”“完善教育科研机构专业技术职务评审制度，适当提高高级专业技术职务人员比例，营造有利于学术创新和青年科研人员成长的宽松环境”。提出了“建设高素质创新型科研队伍”的队伍建设要求。《意见》提出要高度重视教育科研队伍建设、切实增强教育科研工作者的使命担当、促进教育科研人员专业发展。一是明确作出“教育科研队伍是教育科学研究的第一资源”的重要判断，提出要尊重信任、关心爱护科研人员，加大科研人员薪酬激励力度，创新高层次人才选聘和薪酬分配办法等具体要求。二是切实增强做好新时代教育科研工作的责任感和使命感，提出教育科研工作者应该具备信念坚定、学识广博、敢于创新、求真笃行等四种素养。三是针对教育科研人员专业发展特点，提出要“确保五年一周期不少于360学时的全员培训”，参考国外智库建设的经验做法提出要“建立持久良性的‘旋转门’机制”。为做好新时代教育科研工作提供强大的政策支持和制度保障《意见》从科研保障的角度，分别从党对教育科研工作的全面领导、教育科研经费和政策保障三个方面展开。在加强党对教育科研工作的全面领导方面，一是强调要用习近平新时代中国特色社会主义思想武装头脑、指导教育科研工作。二是强调要把教育科研纳入教育事业发展整体部署和总体规划。三是强调要合理配备教育科研人员力量，不得挤占挪用教育科研人员编制。四是强调要完善教育科研机构领导体制和党建工作机制。五是强调要加强教育科研机构党的基层组织建设，实现组织、工作两覆盖，党建、业务两融合，落实全面从严治党要求。六是强调要严格落实意识形态工作责任制。在加大教育科研经费支持力度方面，提出了三方面要求。一要加大财政投入力度，建立多元化、多渠道、多层次的投入体系。二要提高使用效益，对骨干团队和优秀青年科研人员给予重点支持。三要扩大自主权，落实放管服要求，简化项目预算编制要求，项目费用调剂权下放到承担单位等。在加强对教育科研工作的政策保障方面，从四个层面提出要求。一是重大教育规划和教育政策立项要科学论证、宣传发布要专家解读、贯彻落实要专业评估。二是建立政府购买教育咨询服务制度，支持教育科研机构开展调研和改革试点。三是加大数据信息共享力度，为教育科研提供数据信息保障。四是支持教育科研机构开展对外交流合作和教育培训，规范外事管理，并适当简化审批手续。《意见》绘就了新时代教育科研的宏伟蓝图，要把《意见》的贯彻落实作为深入学习贯彻党的十九届四中全会精神的重中之重，狠抓落实。要突出重点，循序渐进，分步落实；充分发动战线力量，协调落实；及时跟踪《意见》在各地落实情况，掌握落实过程中的新情况新问题，狠抓督办落实，确保《意见》精神真正落地见效。（作者分别系中国教育科学研究院院长 崔保师、党委书记 殷长春）来源：《中国教育报》2019年11月14日 第06版

你平时是怎么去写一篇文章的？是随性而写，想到什么就写什么，还是有计划有组织地写一篇文章？很多人在写作的时候经常会遇到这样的问题，写东西特别艰难，有时候坐在那儿半天都写不出什么东西，或者写着写着就不知道写到哪儿去了，非常容易跑题，还有的人写得时候很顺利，一气呵成，但是文章发出来之后却没有人看，就算发给朋友，阅读量也是少的可怜。究竟是为什么呢？其实，归根到底是因为你没有掌握好正确的写作步骤。虽然每个人的写作习惯不一样，但说到底，写作作为一门技能，流程基本上就那么几个，而且这些流程有可能在你写的时候也在用，只是你没有去留意而已。那么今天我们就来讲一讲写文章的五个基本步骤。首先，确定你的写作目标。劳拉布朗的《完全写作指南》里面曾提到过，当你坐下来要写点什么的时候，你要很明确地知道自己的目标是什么，你希望达到什么目的。努力思考你的写作目标是一个很好的写作起点，能帮你搞清楚你该说什么以及怎么说。一旦目标明确，你就知道你应该怎么做，怎么去实现你的目标。比如一封信，可能是为了交流情感，向对方问好，交流一下近况；一篇文案，可能是为了做广告买东西；一篇故事文，可能是你想要表达什么思想观念，不管你写什么文章，都要明确你的写作目标，这样才能更好地处理写作内容。第二，了解你的读者。在开始写作的时候，花几分钟想一想，你的读者想要什么，了解读者的需求，将会是你成功写作的关键。除了私人日记以外，任何的文章都是有读者的，你的文章需要指向特定的读者群体。写作其实就是和读者对话的过程，我们写作的时候就要站在读者的角度来思考问题。而站在读者角度进行思考，有两个关键的问题：信息和态度。你想要给读者传递哪些信息，你希望你的读者在看完你的文章之后，可以学到收获什么？很多时候，你要写什么内容取决于你的读者是谁。而筛选信息的黄金法则是，要用足量的有效信息，让你的读者行动起来。第二个就是了解读者的潜在态度。读者在看到你的文章之后会有什么样的反应，他们是同意你的观点还是反对？读完文章之后会不会跟你有共鸣，很大程度上都取决于你写了什么东西。在写作的时候，你都需要知道你的读者需要什么，有什么态度，以及会产生什么样反应，这些都能帮助你写得更好。第三，确定你写作的主题。这个就是我们常说的找选题。一篇文章最大的价值就是贯穿其中的主题思想，可以是你写作时的灵感，也可以是你长期思考之后的总结。那么如何来确定主题呢？我想头脑风暴是一个很好的方法。在进行头脑风暴的时候把握四点，可以让你事半功倍。一是想出的点子越多越好。把注意力放在数量而不是质量上，点子多多益善。二是不要审查，也不要评论。任由你的思维自由发散，不要着急去下结论也不要去评论，把所有想到的东西都写出来。三是接受不同寻常的想法。思想是没有界限也没有固定框架的，不要去考虑你的想法靠不靠谱，充分发挥你的想象力。四是思考改进你的点子。因为思维是自由发散的，有些观点可能会重合，所以就需要合并调整，修改到可以用的状态。头脑风暴的次数越多，结果就会越好。第四，组织内容。也就是做写作前的准备工作，找素材列大纲。找素材的方法无外乎这几个，一是微博、知乎、百度头条等内容网站里找，网络的信息包罗万象，基本上你需要的都能找到。二是电影、电视剧、娱乐节目等等。其中有些打动你的片段，都可以作为写作的素材，很多人就是看了电影写出影评，看了电视剧写出热点爆文。三是书籍，有输入才有输出，而且书籍都是经过时间、市场的考验，当你的文章中引用一些书上的内容作为佐证，将会增加文章的说服力。四是身边的人和事，艺术源于生活，有时候生活中的一些细节反应出一些现象问题，真实的故事往往比虚构的情节更能打动读者。至于列大纲，就是按照一定的行文逻辑将你的主题和素材整理成有序的文章，先写什么后写什么，一个观点需要什么素材来佐证，在列大纲的时候都可以清楚地安排好，这样写文章的时候就不容易跑偏，有很多人写着写着卡文了，就是因为没有列大纲的缘故。第五，写初稿。写初稿就是要你坐下来，把你想要表达的东西一次写出来。不要担心自己写得好不好，也不要去想写得对不对，只要写就够了，不要回头检查，一直写，写到你写不下去为止。如果你写到某个地方发现少了点什么，暂停一下，做个标记，然后继续写下去，等到你初稿写完之后再来添加或者修改。很多人在写作的时候，一边写一边改，然后写着写着就卡文了，不知道该怎么继续往下写。不要被这些带偏了，你只要告诉自己，写作是一件很简单的事情，你只是在诉说你的想法，所以不管好坏，写就是了，一口气写完，写完之后再改。以上便是写作的五个基本步骤，但是有一点要注意，这五个步骤并不是固定的顺序，不论从哪一步开始都能达到写作的目的。一篇好的文章都要经历这几个步骤，希望大家在写的时候能够融会贯通，不知不觉中完成这个流程，写出优秀的文章。

一、万物归数：大数据推动教育科学研究的理论视点基于大数据的教育科学研究以“大数据”作为研究活动的基本质料，以大数据记录和实时分析作为研究活动的基本形式，延续了经典科学研究范式的“数据依赖”，但大数据研究方法的数据论基础又不同于“小数据”，它蕴含着人们对数据应用认识的“肯定—批判—再肯定”的辩证发展过程，由此构成审视大数据方法的三个理论视点。（一）可数的世界：对世界的数字化观察用数据去探究世界万物无论是在东方还是西方都有悠久的历史。孟子说：“权，然后知轻重；度，然后知长短。物皆然，心为甚。”即无论是客观世界还是内心世界都需要用数字去衡量。毕达哥拉斯则提出了“万物皆数”的命题，确立了世界的本质即数据的哲学思想。随着近代自然科学的兴起与发展，数的思想开始从哲学世界观与方法论走进具体的实验科学，成为科学研究方法论的基石：“凡物的存在必有其数量”，“凡有数量的东西都可以被测量”。另外，数据不仅是现象的“证据”，而且是现象本身，数据还是建构理论和证伪理论的工具。数据也是科学共同体、共同体之间、共同体内外的通用语言。正是数的可通约性、可交流性、客观性、精确性，使得基于数据的科学研究成为一种信念、一种科学习惯、一种学术传统、一种成功的范例，从而构建了牢不可破的经典科学研究范式。因此，科学研究即“数字观察”，数字代表着世界的真实，凡不可数的也是不可靠的。科学实验之目的就是获得各种数据，用数据来解释现象、区别现象、干预现象、构造现象，用数据来揭示某种解决方案及方案的有效性、可行性。以至于“我思故我在”的“我思”也成了不完全可靠的东西，它必须接受数据的检验。如逻辑实证主义就以经验为根据、以逻辑为工具进行推理，然后用概率论来修正结论。由此，数字观察成了对认识活动进行审判的最终尺度。（二）不可数的世界：对世界数字化的质疑现代自然科学的发展进程即是数字化揭示世界的进程。在教育研究领域，2017年《教育实证研究华东师范大学行动宣言》便是对数字化方法的一次强化。“用自然科学研究方法进展重构教育研究范式”也成为当前教育研究领域的一种导向，但这并不能遮掩对“世界数字化表征”的质疑。这种质疑主要来自人文社会科学领域。首先，人文关乎心灵，而心灵的形式化、逻辑化充满挑战。如人工智能以自然科学研究为基础，以数字化方法为支撑，是对人“心灵”的形式化、逻辑化处理的一大尝试，并取得了巨大成功。但对人“心”的形式化处理存在着终极的认识论困惑，人并不存在一颗形式化的心，人只有一个完整的包含“文化”“生理”与“技术”三层结构的“身体”。人的任何思维和情绪都是“具身”的，它不可能抽身而去，等同于一连串数字。其次，在人文社会科学领域，对现象的数字化表征也存在方法论局限。社会环境不同于自然环境，各种影响因素复杂交织、互相影响，很难对社会条件进行控制取得理想数据。用自然科学方法研究社会问题时，往往是把总体分解成单项，然后再还原成总体，这种机械的取数方法与人文社会科学领域有机的世界观和方法论难以相容。另外是来自自然科学和科学哲学的挑战。在自然科学领域，量子力学的发展对自然现象的数字化表征提出了难题，如量子运动轨迹是无法被观察和测量的，量子通信的保密性正是建立在量子不可测量基础上的。科学哲学的挑战则牵涉休谟对数理逻辑中因果性命题的终极。休谟对经典科学研究范式的基石“因果关系”进行考察后发现：所谓的因果关系只不过是“心理习惯”“恒常联系”和“必然性”。上述挑战不仅使经典科学研究范式城堡可能被攻破，也使得镶嵌于其中的数据方法合法性受到质疑。（三）彻底可数的世界：对世界数字化的极致追求对数字化方法的质疑是科学研究范式的危机，也孕育着科学研究方法突破的契机，大数据科学研究方法正是在这一危机、契机中间应运而生的。相对于“小数据”，大数据堪称数据领域的革命。如上所述，“小数据”在揭示人的心理和精神活动方面仍存欠缺，因而无法像发现自然科学规律那样发现人文规律。“小数据”在揭示社会科学规律时也远不如在自然科学领域的表现。据现有认识结论，其中原因乃是“小数据”的局部性、片面性，导致“小数据”对人文和社会复杂现象的揭示只能做到“管中窥豹”“盲人摸象”，无法实现总体性的描述。而大数据是小数据汇聚的结果，不同的数据互相流动、交融，形成了一张疏而不漏的数据之网，从而使从不同观测点把握人文社会现象成为可能。多点观测、综合分析使得人文社会科学规律的揭示成为可能。这便是技术乐观主义者的看法：并非数据不能揭示人文规律，乃是人文规律的复杂性需要用更丰富复杂的数据结构来解释。数据从“小数据”发展到大数据，进一步使人们坚信“世界本质的数字化构造”，卡尔·波普尔三个世界的划分也从未像今天那么正确。数字世界已不是一个人构世界，也不是一个镜像世界，它是一个“客观实在世界”。正是当今无处不在的数字化活动，以及由此产生的纵横交错的数字网络，使维克托·迈尔-舍恩伯格喊出“世界万物都有数据化的形式，都可以被数据化”，“无论是自然事件还是社会历史事件，都存在着数据的形式”。既然世界的本质是数字的，科学研究的使命便是挖掘数据，发现其中隐藏的数据规律。在当今技术条件下，这种数据挖掘方法或科学研究方法主要依靠一张布满了传感器和数据处理器的所谓“智慧网”“物联网”。这种技术构架不仅使触网的一切人和事迅速数字化，而且可以做到实时动态记录和分析。它对数据的搜集、传输、处理速度都是小数据方法无法比拟的。且大数据方法可不追究因果性而对事物特性进行描述，因而也可解决“小数据”无法描述的量子纠缠难题。因为，具体的量子传输内容纵然不可测量，但它们的总体活动特征却可通过更大范围数据变化进行描述。二、方法演变：大数据推动教育科学研究的范式转换托马斯·塞缪尔·库恩将科学研究的范式定义为科学共同体在科学活动中共同的信仰、价值，以及遵循的实践技术规范。根据经典科学方法，教育研究的科学范式至少具有四个要件：客观的研究对象、可靠的数据证据、可再现的研究情景、因果关系。正因为教育科学研究难以满足上述条件，严格意义上的教育科学研究范式并没有确立。教育领域的科学研究方法也一直与人文方法和社会科学方法互相掣肘，甚至对立。但大数据方法从一定程度上突破了经典科学方法的范式框架，形成了明显不同的科学研究结构，称得上是研究范式的革命，对进一步推进教育研究科学化进程具有重要意义。（一）研究对象设置：从具体客观到无须预设教育学研究文献对教育科学研究对象的表述大致可概括为三种：教育现象、教育活动、教育问题，但都难言客观性，难以满足经典科学对研究对象的要求。首先，教育现象领域主要是意义和价值系统，属于生活世界的组成部分，而生活世界又是感性直观、不言而喻的前科学世界，它是与科学世界相区分的领域。因此，教育作为生活世界的现象无法成为经典科学探索的对象。其次，教育活动也不同于自然科学领域的物质运动，甚至不同于社会治理领域的社会活动，教育是社会的人文活动，也是人文的社会活动。相对于社会治理领域的社会活动，更人文的教育活动具有更弱的“规律性”。最后，教育问题是价值问题而非客观问题，因为教育活动从目的看是求善而非求真。教育问题充满知识、权力和利益的冲突，但解决方案是求善的，而不一定是真实客观的。因此，教育科学领域实在难以找到科学、客观的研究对象，除非将教育领域中的师生主体排除在外，寻找一种抽象的教育结构。当“教育研究约定的对象只是虚幻”时，教育科学研究如何前进？大数据方法则开辟了一条道路。在大数据方法中“既没有设定的目标，也没有设定的问题；既没有设定的条件，也没有设定的理论模型”。因此大数据方法不需要预设所谓研究对象，它只需拥有数据就足够了。大数据方法要做的事情，就是在大数据海洋的某些地方设置合适的观测点，“通过特定算法对大量的数据进行自动分析，揭示数据之间隐藏的关系、模式和趋势”。（二）研究数据处理：从局部数据到全部数据教育现象能否数量化、如何被数量化、数量化的解释力等一直受到质疑，成为教育研究科学化进程的阻力。经典的自然科学研究范式具有典型的“还原论”特点，而教育现象则拒斥还原论。大数据范式从一定程度上克服了该难题，毋宁说是一种更好的还原论。问题解决的进路是：经典科学研究范式中产生和运用的数据是有限性、封闭性、条件性、简化性、单一性的，因而通过该科学方法获得的教育数据只是理想的、局部的、片面的，难以有效揭示教育领域的混沌、复杂现象，而大数据的“4V”特征使它能够更好地揭示教育现象。首先，大数据的数据结构更复杂，它不限于学习数据，而是囊括了生活数据，这是教育科学研究发现更多、更真实教育联系的前提。另外，大数据是自然原始数据，它主要来自各种观测和记录，不经过研究者的修剪和加工。这种数据的采集可以是人为的，也可以是机器自动生成、记录的。人为的数据只是大数据的小部分，当它汇入了大数据的海洋之后，也是原始数据，也要被重新置于更复杂、更广的数据系统中得到检验和发掘。当越来越多的各类数据混杂在一起，数据的间隙就会弥合，教育现象世界的本来面目就有可能真实地被数据化显现出来。这也说明，领域内数据的成熟度是大数据方法发挥效用的前提。（三）研究方法选择：从重复证明到概率说明研究情景的可再现性、证据的可重复性是经典科学研究方法的要件之一。但在教育科学研究领域，研究情景往往不可再现、证据也难以重复。比如，要证明一个上补习班学生的学习效果，事实上很难采用严格的实证方法。因为无法让一个学生既去上辅导班又不去上辅导班，从而对两者的效果进行对比。那么，能够找一个没上辅导班的学生对比吗？严格说也是行不通的，因为两个儿童的生活环境不可能完全相同。同理，既无法让一个学生同时上两所高中，以确定哪一所高中更好，也无法让学生上两次同一所高中。但在大数据方法中，不再追求当A出现时B是否一定作为A的逻辑结果出现，即A和B之间是否因果关联，也即A和B是否会反复伴随出现。而是记录A的类似事件和B的类似事件伴随出现的频率，比如，事件A出现时伴随着事件B；事件A’伴随着B’；A”伴随着B”；……；依此类推。其中，A、A’、A”为类似事件，B、B’、B”也是类似事件。大数据方法正是通过对每一样本（全样本）行为的记录，发现各种伴随事件出现的概率，进而发现关联。尽管事实上不可能真的全样本，但永远向全样本靠近，越靠近，结果就越可靠。总之，大数据方法不刻意追求逻辑因果关系，因此成功地将科学研究中的“重复证明”转化为“概率说明”。（四）研究结论表达：从因果逻辑到数据相关如上所述，追求逻辑因果关系是经典科学研究范式的主要旨趣。但事实上，逻辑因果关系一直受到科学哲学的质疑和挑战。波普尔认为，逻辑实证主义的“观察”环节渗透着观察者的种种主观偏见，而且从“有限的观察归纳出无限适用的结论，这种归纳过程是可疑的”。但波普尔本身主张的证伪主义，事实上从某种程度上挑战并抛弃了因果逻辑。当然，给因果关系造成最大冲击的当属休谟，他关于因果关系是“心理习惯”“恒常联系”和“必然性”的观点扭转了人们对因果联系的看法，因果联系并不是逻辑的，而是习惯的、恒常联系的、必然的。大数据方法能在一定意义上与这一新的因果观呼应：大数据基于概率论，不具有必然性，也不具有恒常联系的属性，它只是一种心理习惯意义上的定律，即休谟所谓心理习惯意义上的因果联系。在教育科学研究领域，一果多因、一因多果、多因多果等关系复杂交织，事物的运动变化就像一片飘落的羽毛，具有不确定性，加之教育属于意义价值系统的领域，教育规律更接近于人的文化心理习惯，大数据方法在这里恰恰能够发挥更好作用。不过，上述心理习惯定律，能否进一步发展到恒常联系和必然性的逻辑定律？这一点学界意见并不统一。尽管W·皮奇通过对大数据的计算机算法进行考察，发现诸如决策树和贝叶斯算法中有消除归纳法等因果逻辑方法，并认为大数据方法可以探索因果性，但这只是计算机的算法个例，并不能说明全部问题。但可以肯定的是，大数据方法拓展了对因果关系的理解，更广义的因果关系可以囊括和解释更多的教育现象，并在一定条件下探索教育活动中的恒常性、必然性联系。三、理性审慎：大数据推动教育科学研究的实践规范总体看，大数据方法构建了有别于“小数据”方法的教育科学研究范式，但在超越中也存在着新的数据方法危机，需要加以甄别并恰当应对。（一）大数据方法需其他研究方法补充大数据方法的物质基础在于“一个布满传感器”的世界，可随时随地记录人类个体极其复杂和细微的行为，从而对任何触网的物体和个体实现数字化描述。技术的如此进步造就了新的数据功能论，即大数据的庞杂性、混沌性、跨界性使得大数据具有描述和揭示复杂社会现象的可能与潜力。但现代技术条件下的数据化过程仍存在一些问题。首先，尽管在数字化时代，世界可以看成是由连续数字构成的，但技术工具记录的数据仍然是“有限数据”，仍难以实现付诸对象的无缝数据化。其次，现代智能机器对人类个体的数字化描述主要基于“行为数据”而不是“思维数据”。人的思维涉及情绪、情感，涉及生活史、生命史，也涉及理性和非理性，变化莫测、难以捉摸，因此思维的彻底数据化仍存在极大困难。完全的数据化方法仍是以大数据为表现形式的“行为主义”科学方法。在教育研究中，学生的内部思维过程才是研究重点。对内部思维的研究也不是分析被现代人工智能借用的“形式化、数字化认知程序”，而是理解充满生命气息、人文气息的文化心理认知过程。在这方面，标榜超越人类智能的人工智能仍相形见绌，大数据尚不能记录并呈现人类个体昨夜的美梦，这说明教育研究作为人文的研究，不能仅靠数据化方法，教育研究仍需人文研究方法作为补充，并把它置于数据分析的基座之上，且使它成为整个数据分析过程的灵魂。最后，大数据方法与“小数据”方法应互相补充。数据的增加，意味着数据结构更复杂以及数据资源量的增加，但价值密度降低，这需要“小数据”方法来弥补。由此也可看出从“小数据”方法到大数据方法并非彻底的范式转换，还涉及范式融合。（二）大数据方法应融入教育价值原则与经典科学研究方法不同，大数据方法取得的结果并非必然的逻辑因果说明，而是关联性说明。因果性是事物之间明确的、确定的逻辑关联，代表着必然性；相关性则是事物之间非明确的联系，代表着盖然性。必然性，是教育活动中必须遵从的价值原则，因为“违背规律必然得到规律的惩罚”。盖然性说明的是概率性事件，包括大概率事件和小概率事件。大概率事件和小概率事件对教育活动来说具有同等重要的意义。大概率事件使得我们在教育活动中要面向大多数、面向一般问题、共性问题，小概率事件则使我们重视教育活动中的个别事件、偶发事件。而教育活动领域正是个别事件和偶发事件集中的场所。甚至在很多情况下，个别事件和偶发事件正是教育追求的东西，因为它们往往代表着学生发展的可能性。而大数据方法，从根本上看主要聚焦大概率事件，它反映的是数据的聚类、分类和趋势。“小数据”方法寻找的则是异常数据和小概率事件，如传统数理统计学中的P值正是追踪小概率事件的重要指标。因此，不妨说大数据方法能更好反映大数据的优势，因为在数据海洋里“小数据”往往被湮没。这也是由大数据的本质特点决定的，大数据由于其价值密度低，不可能筛查数据中的所有异常现象。因此，大数据方法对教育活动中的小概率事件及其价值并不够敏感。这说明，大数据方法在教育研究中的应用要重视两点：一是在研究设计中应当注重对“小数据”、异常数据的检测，另外是给予反映小概率事件的数据以足够重视。（三）大数据方法需权衡具体适用情景大数据并不是万能数据，大数据的数据来源、数据特征、数据功能决定了大数据有相对优势的使用领域。大数据的解释力和预测力还需要具体领域进行具体分析。一般认为，社会科学（包括教育科学）是具有低解释力和低可预测性的科学领域，从大数据本身的功能看，则具有低解释力和相对高的预测力。虽然“社会学很少做预测，即便预测了也很少成功”，但大数据还是可能帮助其提高预测力的。而大数据的低解释力则会加剧社会科学的低解释力。由于教育学相对其他社会科学具有更浓厚的人文性、更弱的规律性，因此大数据对教育现象的解释力进一步降低。不过，大数据方法在教育科学领域内部的适用性可以进一步细分。其一，从宏观教育现象与微观教育现象的对比看，大数据显然对宏观问题具有更好的解释力和预测力，这是由大数据之大形成的“宏观视野”决定的。比如，国家根据地方的经济数据对各地进行动态教育财政拨款。但运用国家宏观数据指导具体教学则不合理。其二，围绕微观个体的大数据仍远远没有形成，说明大数据在微观教学领域有比较低的解释力和预测力。其三，大数据在教育理论、教育实践、教育评价等领域的解释力和功用也有差异。大数据在教育评价领域的解释力好于教学实践领域，因为评价本身就是数据化过程，而在实践领域的应用效果则好于理论研究领域，因为教育实践领域是关系复杂的混沌领域，契合大数据的特点，而大数据分析没有确定的理论模型，也不指向理论因果，说明其理论性较弱。最后，大数据对外生性因素的解释力好于内生性因素。由于大数据善于对学生行为进行记录，因此，大数据分析学生学习外生性因素的效果要好于内生性因素。（四）大数据方法应考量相关数据积累大数据方法应用不能只从理想视角分析，而应对理想大数据和现实大数据进行区分，以免造成认识上和实践上的混乱。其一，从理想大数据看，大数据基于对世界万物的感知和记录。在技术基础上，可穿戴设备等传感器无处不在，世界的每个角落、物的样态和人的一举一动都在智慧网络的观测记录之内，数据在信息公路上自由流通。然而，大数据的现实是：传感器没有无所不在，智慧网络远未无孔不入，大数据仍是一张稀疏的数据网络。大数据只是相对的大数据、局部的大数据。另外，大数据方法产生于商业领域，在商业领域应用广泛，在教育领域发展滞后。其二，从大数据的挖掘和分析看，大数据的算法有限，诸如贝叶斯算法和决策树等有限种类。很难想象大数据无限的可能会被有限的算法捕捉到。因此，舍恩伯格和克里斯·安德森所宣称的“相关关系代替因果关系”的豪言壮语仍然缺乏物质技术基础。其三，数据伦理问题，包括数据隐私、数据开放、数据共享等。由于种种人为的、技术的和伦理的障碍，数据没有汇聚成大数据的海洋，而是被分割成了无数的数据湖泊，许多关于大数据方法的理想功用仍无法实现。因此，着眼于教育科学研究的发展，应重视教育领域内的大数据库建设，开发针对教育科学研究和教育活动监测的数据搜集处理软件。同时，尽量消除教育领域内各部门之间的数据壁垒，并通过合适的方式与学校外部数据实现对接。在方法论上，把领域内大数据的成熟度作为大数据方法应用及对其结果进行解释的重要依据。

帮助孩子成长不仅靠意识和态度，更应讲求科学方法，彰显教育的智慧少年儿童代表着希望和未来;关爱孩子成长，体现着社会的温度。现实中，很多事情都强调“从娃娃抓起”，着眼的是为孩子们拓展教育资源、创造更好环境，让孩子们从小就养成良好习惯。但也有一些地方机械理解了“从娃娃抓起”的良苦用心，丁点儿的事都讲“进校园”,凡事都要求“大手拉小手”，将此当作重视某项工作的标配，这就有点过犹不及了。学校是孩子成长的园地。近年来，从传统文化进校园，到救护知识进校园，再到禁毒进校园，不少活动主动走进学校，既反映出对孩子们的关心呵护，也丰富了校园文化、拓展了学生视野。一些走进校园的活动策划精心、实施细心，能对学生起到实实在在的帮助作用。比如，针对交通安全教育，有的学校与当地交管部门合作，把大卡车开进了校园，请交警将卡车四周划分出不同区域，让孩子们在驾驶位观察后视镜。如此，驾驶盲区便一目了然。这种注重实物展示和亲身体验的做法，远胜于从书本到作业本的传统教学。应当看到，也存在一些“进校园”项目，只重形式不看效果。据不完全统计，近年来有100多项相关工作进校园。在有些地方，各类部门甚至采取下任务、定指标、搞检查等形式推动工作“进校园”。类似活动如果过多过滥、不加分别、缺乏统筹，反而容易给学生增添负担。长此以往，不仅让老师和学生疲于应对，也违背了关爱孩子的初衷。类似活动一旦陷入形式主义的窠臼，也影响了一个地方或部门的工作作风。正因此，我们应当警惕相关工作中存在着的“四风”新表现，有针对性地防范并加以破解。多年来的实践告诉我们，尊重教育规律，一切从有利于孩子身心健康成长的角度出发，“从娃娃抓起”就能很好促进孩子们成长成才。帮助孩子成长不仅靠意识和态度，更应讲求科学方法，彰显教育的智慧。关注孩子们真正的兴趣和天赋，同时注重循序渐进，根据不同年龄段的孩子的兴趣、爱好、需求以及接受程度因材施教，这样才能让每个孩子都获得成长成才的机会。办好教育事业，是家庭、学校、政府、社会的共同责任。其实，只要开展合理、针对性强，进校园活动大有裨益。类似将大货车“搬上”课堂的活动，就有很强的针对性。人的成长成才需要经历必要的过程、遵循一定的规律，离不开时间和耐心的考验，对正处于成长期的孩子们来说，并不是任何事情简单一“抓”就都灵。不务虚功、注重实效，真诚与孩子沟通，悉心呵护孩子成长，只有这样，我们才能切实担负起青少年成长成才的责任。

姓名：杨润勇职务：教育部教育法制与教育标准研究所所长单位：中国教育科学研究院杨润勇，教育学博士，中国教科院研究员，现任教育法治与标准研究所所长，国内高级访学及博士后导师，曾任中国教科院科研处长。重点研究领域：政策分析，课题研究，教师专业发展等。长期致力于“课题研究”，有着丰富的各级各类科研管理经历。曾主持、参与多项国家级课题、重大项目，有着丰富的课题研究经验；形成了“基于研究，基于案例，基于问题”的课题研究及演讲思路；梳理了课题研究中的“关键点”，调研了教师普遍存在的“问题点”，分析了问题解决的“基本点”；总结历练了各地经验，构建了中小学校提升研究效益的有效科研体系。与此同时，抽取、整合了具有典型意义的若干真实申报案例，分析了问题，展示了样板。近10年来，在全国各级课题研究的培训交流活动中多次担任主讲，多次深入各地与大中小学教师、科研人员等“面对面”交流。在课题研究过程中，反思凝练了做好课题研究的100个策略性观点，构建了做好课题设计的50个“测试点”，提出了做好真正科研的36计，总结提出了科研兴校、科研强师的针对性策略。近年来，共出版《新时期教育科研的范式与方法》等专著5部，在《教育研究》、《中国教育报》等期刊（报）公开发表论文90余篇，其中《新华文摘》全文转载3篇，人大复印资料全文转载20余篇。主持各级各类课题近百项，主笔2篇研究报告分别得到国家领导人、教育部主要负责同志的重要批示。

第一章 教育基础知识与基本原理教育学的概念&教育学的发展（重点）1、教育学的概念：以教育现象、教育问题为研究对象，不断探究并揭示教育规律的科学。（简答）2、教育学的发展三阶段（高频单选考点）萌芽时期：东方：《学记》孔子（中国古代、人类历史、世界上最早论述教育问题的专著）“化民成俗，其必由学”-教育的重要性“建国君民，教学为先”-教育与政治“道而弗牵，强而弗抑，开而弗达”-启发式教学*“学不lie躐（超越）等”-循序渐进*“教学相长”-教与学的关系孔子《论语》教育的社会功能：庶、富、教“性相近，习相远”-教育的地位和作用“有教无类”-教育的对象“学而优则仕”-教育的目的（诗 书 礼 易 乐 春秋）其核心为“礼”和“乐”。关于教学方法：“因材施教”“不愤不启，不悱不发”（世界最早启发，比《学记》早） “学而不思则罔，思而不学则殆”西方：一本书一个人教育学的萌芽阶段：古希腊：古希腊三贤苏格拉底：产婆术（问答法）西方最早启发教育过程： 讥讽-助产术-归纳-定义柏拉图：《理想国》寓学习于游戏亚里士多德：古希腊百科全书式的哲学家，首次提出“教育遵循自然”的原则。昆体良：《论演说家的教育》又名《雄辩术原理》西方最早的教育著作，世界上第一部研究教学法的书。教育学的发展阶段：（级智夸大独立）培根：科学归纳法第一人，首次提出“教育学”作为一门独立的学科。夸美纽斯：教育学之父，《大教学论》（1632），教育学独立标志。系统论述班级授课制方法和实施内容。泛智教育-把广泛的自然知识传授给普通人。（级智夸大独立）康德：最早在大学讲授这门课程的人。赫尔巴特：现代教育学之父 科学教育学奠基人 传统教育代表人《普通教育学》标志教育学进一步规范（科学）一原则：教育性教学原则二基础：伦理学和心理学作为教育学的理论基础三中心：教师中心、教材中心、课堂中心（教师在课堂讲教材）四阶段：明了（清楚）、联想（联合）、系统和（旧）方法四个阶段杜威：现代教育代表人 进步教育代表人 实用主义哲学创始人《民主主义与教育》三中心：儿童中心 经验中心 活动中心（新三中心 儿童在活动中学经验）四个即：教育即生活、教育即生长、 教育即经验的改组或改造、学校即社会五步教学法：困难、问题、假设、验证、结论教育学的创立阶段-其他派（人物-著作-观点）卢梭：《爱弥儿》“自然主义”教育思想（反对人的过多干预），最早“发现儿童”的教育家洛克：《教育漫话》 提出“白板说”（注重后天环境的影响） 倡导“绅士教育”（精英教育）（绅士洛克在白板上画漫话）。裴斯泰洛齐：慈爱的儿童之父 最早提出“教育心理学化”的主张 西方教育史上第一位将“教育与生产劳动相结合”这一思想付诸实践的教育家。斯宾塞：科学知识最有价值 最早将课程作为专门术语提出 教育预备生活说教育学的发展阶段-马克思主义教育学马卡连柯：集体主义教育凯洛夫：《教育学》世界第一部马克思主义的教育学著作杨贤江：《新教育大纲》我国第一部马克思主义的教育学著作教育学的发展阶段-现代教育理论布鲁纳：《教育过程》发现学习 结构主义教学理论布鲁纳：《教学目标分类学》认知、情感、动作技能、掌握学习理论巴班斯基：教学过程最优化赞科夫：《教学与发展》发展性教学理论瓦根舍因：范例教学法苏霍姆林斯基：《给教师的建议》《把整个心灵献给孩子》（活的教育）全面和谐教育思想口诀：姆有掌握 纳来发现结构 瓦根找范例 高度赞发展 巴班最优化 全面和谐好斯基教育名言积累千教万教教人求真，千学万学学做真人。——陶行知

对于科研工作者来说，在刚刚踏上自己的科学研究之路时，一定是对未来充满了美好的憧憬，也同时有一点点恐慌和不安，因为你们无法预测未来的科学研究是否会一帆风顺。以下是施一公教授基于自己的切身经历所提出的对学术品味、学术道德、学术道路的一些看法。一、做一个优秀的研究生，时间的付出是必须的所有成功的科学家有一个共同的特点，那就是他们必须付出大量的时间和心血。实际上，一个人无论从事哪一种职业，要想成为本行业中的佼佼者，都必须付出比常人多的时间和心力。有时，个别优秀科学家在回答学生或媒体的问题时，轻描淡写地说自己的成功凭借的是运气，不是苦干。这种客气的回答避重就轻，只是强调成功过程中的一个偶然因素，常常对年轻学生造成很大的误导；一些幼稚的学生甚至会因此开始投机取巧、不全力进取而是等待所谓的运气。说极端一点：如果真有这样主要凭运气而非时间付出取得成功的科学家，那么他的成功很可能是攫取别人的成果，而自己十有八九不具备真正在领域内领先的学术水平。神经生物学家蒲慕明先生在多个神经科学领域做出了重要贡献。十几年前，身处加州大学伯克利分校的蒲先生曾经有一封电子邮件在网上广为流传，这封邮件是蒲先生写给自己实验室所有博士生和博士后的，其中的一段翻译过来是这样说的：“我认为最重要的事情就是在实验室里的工作时间，当今一个成功的年轻科学家平均每周要有60小时左右的时间投入到实验室的研究工作......我建议每个人每天至少有6小时的紧张实验操作和两小时以上的与科研直接有关的阅读等。文献和书籍的阅读应该在这些工作时间之外进行。”这封邮件写得语重心长，用心良苦。其中的观点我完全赞同，无论是在普林斯顿还是在清华大学我都把这封邮件的内容转告实验室的所有学生，让他们体会。我从小就特别贪玩，不喜欢学习。但来自学校和父母的教育与压力迫使自己尽量刻苦读书，保送进了清华。尝到了甜头以后，我在大学阶段机械地保持了刻苦的传统，综合成绩全班第一、提前一年毕业。当然，这种应试和灌输教育的结果就是我很少真正独立思考、对专业也提不起兴趣。大学毕业后我去美国留学。博士一年级，因为对科研和专业没有兴趣，我内心浮躁而迷茫，无法继续刻苦，而是花了很多时间在中餐馆打工、选修计算机课程。第二年，我开始逐渐适应科研的“枯燥”，对科学研究有了一点儿兴趣，并开始有了一点儿自己的体会，有时领会了一些精妙之处后会得意地产生“原来不过如此”的想法，逐渐对自己的科研能力有了一点儿自信。这时，博士学位要求的课程已经全部修完，我每周五天从上午9点做实验到晚上7、8点，周末也会去半天。到了第三年，我已经开始领会到科研的逻辑和奥妙，有点儿跃跃欲试的感觉，在组会上常常提问，而这种“入门”的感觉又让我对研究增加了更多兴趣，晚上常常干到11点多。1993年我曾经在自己的实验记录本的日期旁标注“这是我连续第21天在实验室工作。”，以激励自己。到第四年以后，我完全适应了实验室的科研环境，再也不会感到枯燥，时间安排则完全服从实验的需要。其实，这段时期的工作时间远多于刚刚进实验室的时候，但感觉上好多了。研究生阶段后期，我的刻苦在实验室是出了名的。在纽约做博士后时期则是我这辈子最刻苦的两年，每天晚上做实验到半夜三点左右，回到住处躺下来睡觉时常常已是四点以后；但每天早晨八点都会被窗外街道上的汽车喧闹声吵醒，九点左右又回到实验室开始了新的一天。每天三餐都在实验室，分别在上午9点、下午3点和晚上9点。这样的生活节奏持续11天，从周一到第二周的周五，周五晚上乘坐灰狗长途汽车回到巴尔地摩的家里，周末两天每天睡上近十个小时，弥补过去11天严重缺失的睡眠。周一早晨再开始下一个11天的奋斗。虽然很苦，但我心里很骄傲，我知道自己在用行动打造未来、在创业。有时我也会在日记里鼓励自己。我住在纽约市曼哈顿区65街与第一大道路口附近，离纽约著名的中心公园很近，那里也常常有文化娱乐活动，但在纽约工作整整两年，我从未迈进中心公园一步。我常常把自己的这段经历告诉我实验室的学生，新生常常问我：“老师，您觉得自己苦吗？”我回答，“只有自己没有兴趣的时候觉得很苦。有兴趣以后一点也不觉得苦。” 是啊，一个精彩的实验带给我的享受比看一部美国大片强多了。现在回想起当时的刻苦，感觉仍很骄傲、很振奋！我在博士生和博士后阶段那七年半的努力进取，为我独立科研生涯的成功奠定了坚实基础。二、做一个优秀的研究生，必须具备批判性的思维要想在科学研究上取得突破和成功，只有时间的付出和刻苦，是不够的。批判性分析（critical analysis）是必须具备的一种素质。 研究生与本科生最大的区别是：本科生以学习人类长期以来积累的知识为主、兼顾科学研究和技能训练；而博士生的本质是通过科学研究来发掘创造新的知识，而探索新知识必须依靠批判性的思维逻辑。其实，整个大学和研究生阶段教育的很重要一部分就是培养critical analysis的能力，养成能够进行创新科研的方法论。这里的例子非常多，覆盖的范围也非常广，在此举几个让我难忘的例子。1.正确分析负面结果（negative results）是成功的关键作为一名博士生，如果每一个实验都很顺利、能得到预期的结果，除个别研究领域外，可能一般只需要6至24个月就可以获得博士学位所需要的所有结果了。然而，在美国，生命学科的一个博士研究生，平均需要6年左右的时间才能得到PhD学位。这一分析说明：绝大多数实验结果会与预料不符，或者是负面结果。很多低年级的博士生一看到负面结果就很沮丧，甚至不愿意仔细分析原因。 其实，对负面结果的分析是养成批判性思维的最直接途径之一；只要有合适的对照实验、判断无误的负面实验结果往往是通往成功的必经之路。一般来说，任何一个探索型研究课题的每一步进展都有几种、甚至十几种可能的途径，取得进展的过程就是排除不正确、找到正确方向的过程，很多情况下也就是将这几种、甚至十几种可能的途径一一予以尝试、排除，直到找到一条可行之路的过程。在这个过程中，一个可靠的负面结果往往可以让我们信心饱满地放弃目前这一途径；如果运用得当，这种排除法会确保我们最终走上正确的实验途径。 非常遗憾的是，大多数学生的负面实验结果并不可靠，经不起逻辑的推敲！而这一点往往是阻碍科研课题进展的最大阻碍。比如，对照实验没有预期结果，或者缺乏相应的对照实验，或者是在实验结果的分析和判断上产生了失误，从而做出“负面结果”或“不确定”的结论，这种结论对整个课题进展的伤害非常大，常常让学生在今后的实验中不知所措、苦恼不堪。因此，我告诫并鼓励我所有的学生：只要你不断取得可靠的负面结果，你的课题很快就会走上正路；而在不断分析负面结果的过程中所掌握的强大的批判性分析能力也会使你很快成熟，逐渐成长为一名优秀的科学家。 我对一帆风顺、很少取得负面结果的学生总是很担心，因为他们没有真正经历过科研上批判性思维的训练。在我的实验室，偶尔会有这样的学生只用很短的时间（两年以内，有时甚至一年）就完成了博士论文所需要的结果；对这些学生，我一定会让他们继续承担一个富有挑战性的新课题，让他们经受负面结果的磨练。没有这些磨练，他们不仅很难真正具备批判性思维的能力，将来也很难成为可以独立领导一个实验室的优秀科学家。2.耗费大量时间的完美主义阻碍创新进取Nikola Pavletich是我的博士后导师，对我影响非常大，他做出了一系列里程碑式的研究工作，享誉世界结构生物学界，31岁时即升任正教授。1996年4月，我刚到Nikola实验室不久，纯化一个表达量相当高的蛋白Smad4，两天下来，蛋白虽然纯化了，但结果很不理想：得到的产量可能只有预期的20%左右。见到Nikola，我不好意思地说：“产率很低，我计划继续优化蛋白的纯化方法，提高产率。”他反问我：“你为什么想提高产率？已有的蛋白不够你做初步的结晶实验吗？”我回敬道：“我虽然已有足够的蛋白做结晶筛选，但我需要优化产率以得到更多的蛋白。”他毫不客气地打断我：“不对。产率够高了，你的时间比产率重要。请尽快开始结晶。”实践证明了Nikola建议的价值。我用仅有的几毫克蛋白进行结晶实验，很快意识到这个蛋白的溶液生化性质并不理想，不适合结晶。我通过遗传工程除去其N端较柔性的几十个氨基酸之后，蛋白不仅表达量高、而且生化性质稳定，很快得到了有衍射能力的晶体。 在大刀阔斧进行创新实验的初期阶段，对每一步实验的设计当然要尽量仔细，但一旦按计划开始后对其中间步骤的实验结果不必追求完美，而是应该义无反顾地把实验一步步推到终点，看看可否得到大致与假设相符的总体结果。如果大体上相符，你才应该回过头去仔细改进每一步的实验设计。如果大体不符，而总体实验设计和操作都没有错误，那你的假设很可能是有大问题的。这样一个来自批判性思维的方法论在每一天的实验中都会用到。 过去二十年，我一直告诉实验室所有学生：切忌一味追求完美主义。我把这个方法论推到极限：只要一个实验还能往前走，一定要做到终点，尽量看到每一步的结果，之后需要时再回头看，逐一解决中间遇到的问题。3.科研文献（literature）与学术讲座（seminar） 的取与舍在我的博士生阶段，我的导师Jeremy Berg非常重视相关科研文献的阅读，有每周一次的实验室文献讨论，讨论重要的相关科研进展及研究方法，作为学生我受益匪浅。作为学生，我以为所有的科学家在任何时期都需要博学多读。 刚到Nikola实验室，我试图表现一下自己读文献的功底、也想与Nikola讨论以得到他的真传。1996年春季的一天，我精读了一篇《自然》周刊上发表的文章，午饭前遇到Nikola，向他描述这篇文章的精妙，同时期待着他的评述。Nikola面色尴尬地对我说：“对不起，我还没看过这篇文章”。我想：也许这篇文章太新，他还没有来得及读。过了几天，我精读了一篇几个月前发表于《科学》周刊的文章，又去找Nikola讨论，没想到他又说没看过。几次碰壁之后，我不解地问他：“你知识如此渊博，一定是广泛阅读了大量文献。你为什么没有读我提到的这几篇论文呢？”Nikola看着我说：“我阅读不广泛。”我反问：“如果你不广泛阅读，你的科研怎么会这么好？你怎么能在自己的论文里引用这么多文献？”他的回答让我彻底意外，大意是“我只读与我的研究兴趣有直接关系的论文。并且只有在写论文时我才会大量阅读。” 我做博士后的单位Memorial Sloan-Kettering Cancer Center有一个优秀的系列学术讲座，常常会请来各个生命科学领域的著名科学家来演讲。有一次，一个诺贝尔奖得主来讲，并且点名要与Nikola交谈。在绝大多数人看来，这可是一个不可多得的好机会去接近大人物、取得好印象。Nikola告诉他的秘书：请你替我转达我的歉意，讲座那天我已有安排。我们也为Nikola遗憾。让我万万想不到的是，诺贝尔奖得主讲座的那天，Nikola把自己关在办公室里，早晨来了以后直到傍晚一直没有出门，当然也没有去听讲座。以我们对他的了解，十有八九他是在写paper或者解结构。后来，我意识到，Nikola常常如此。 在我离开Nikola实验室前，我带着始终没有完全解开的谜，问他：如果你不怎么读文献，又不怎么去听讲座，你怎么还能做一个如此出色的科学家？他回答说：（大意）我的时间有限，每天只有10小时左右在实验室，权衡利弊之后，我只能把我的有限时间用在我认为最重要的事情上，如解析结构、分析结构、与学生讨论课题、写文章。如果没有足够的时间，我只能少读文章、少听讲座了。 Nikola的回答表述了一个简单的道理：一个人必须对他做的事情做些取舍，不可能面面俱到。无论是科研文献的阅读还是学术讲座的听取，都是为了借鉴相关经验、更好地服务于自己的科研课题。 在博士生阶段，尤其是前两年，我认为必须花足够的时间去听各相关领域的学术讲座、并进行科研文献的广泛阅读，打好批判性思维的基础；但随着科研课题的深入，对于文献阅读和学术讲座就需要有一定的针对性，也要开始权衡时间的分配了。4.挑战传统思维从我懂事开始，就受到教育：但凡失败都有其隐藏的道理，应该找到失败的原因后再重新开始尝试。直到1996年，我在实验上也遵循这一原则。但在Nikola 的实验室，这一基本原则也受到有理有据的挑战。 有一次，一个比较复杂的实验失败了。我很沮丧，准备花几天时间多做一些对照实验找到问题所在。没想到，Nikola阻止了我，他皱着眉头问我，“告诉我你为什么要搞明白实验为何失败？”我觉得这个问题太没道理，理直气壮地回答：“我得分析明白哪里错了才能保证下一次可以成功。”Nikola马上评论道：（大意）“不需要。你真正要做的是把实验重复一遍，但愿下次可以做成。与其花大把时间搞清楚一个实验为何失败，不如先重复一遍。面对一个失败了的复杂的一次性实验，最好的办法就是认认真真重新做一次。”后来，Nikola又把他的观点升华: （大意）“是否需要找到实验失败的原因是一个哲学决定。找到每一个不完美实验结果原因的传统做法未必是最佳做法”仔细想想，这些话很有道理。并不是所有失败的实验都一定要找到其原因，尤其是生命科学的实验，过程繁琐复杂；大部分失败的实验是由简单的操作错误引起的，比如PCR忘记加某种成分了，可以仔细重新做一遍；这样往往可以解决问题。只有那些关键的、不找到失败原因就无法前行的实验才需要刨根究源。 我选择的这些例子多少有点“极端”，但只有这样才能更好地起到震荡大家思维的作用。其实，在我自己的实验室里，这几个例子早已经给所有学生反复讲过多次了，而且每次讲完之后，我都会告诉大家打破迷信、怀疑成规，而关键的关键是：Follow the logic跟着逻辑走！这句话，我每天在实验室里注定会对不同的学生重复讲上几遍。严密的逻辑是批判性思维的根本。三、科学家往往需要独立人格和一点点脾气对社会人而言，科学研究是个苦差事；对真正的科学家而言，科学研究实在是牵肠挂肚、茶饭不思、情有独钟、妙不可言。靠别人的劝说和宣讲来从事科学研究不太可行，真正自己从心里感兴趣直至着迷、一心一意持之以恒地探奇解惑，才有可能成为一流的科学家，正所谓“不疯魔、不成活”。在这个过程中，独立人格和脾气显得格外重要。所谓独立人格，就是对世界上的事物有自己独立的看法。恰恰是一些有脾气的人不会轻易随波逐流，可以保持自己的独立人格。因为时间关系，这里就不举例了。四、不可触碰的学术道德底线做学问的诚实反映在两方面。首先是有一说一，实事求是，尊重原始实验数据的真实性。在诚实做研究的前提下，对具体实验结果的分析、理解有偏差甚至错误是很常见的，这是科学发展的正常过程。可以说，绝大多数学术论文的分析、结论和讨论都存在不同程度的瑕疵或偏差，这种学术问题的争论往往是科学发展的重要动力之一。越是前沿的科学研究，越容易出现错误理解和错误结论。 比较有名的例子是著名物理学家费米1938年获得诺贝尔奖，获奖的重要原因之一是他发现了第93号元素。实际上，尽管费米在1934年曾报道用中子轰击第92号元素铀可以产生第93号元素，德国的化学家哈恩在1939年1月发表论文，证明产生的元素根本不是93号元素，而是56号元素钡！但这个错误并没有改变费米是杰出的物理学家的事实，也没有影响他继续在学术上的进取。费米很快提出后来用于制造原子弹的链式反应理论并于1941年在芝加哥大学主持建成世界上第一座原子反应堆。 再举一个生命科学领域的例子，Edmond Fischer和Edwin Krebs因为发现蛋白质的磷酸化于1992年获得了诺贝尔生理学或医学奖，但如果仔细阅读他们发表于二十世纪五十年代的几篇关键学术论文，你会发现他们当时对不少具体实验现象的理解和分析与我们现在的理解有一定差距，用今天的标准可以说不完全正确；但瑕不掩瑜，这些文章代表了当时最优秀最有创意的突破。 举这两个例子是希望大家区分error与misconct的区别。比如一个实验由于条件有限，做出了一个结论，后来别人用更高级的实验手段、更丰富的实验数据推翻这个结论，那么第一篇只要详实地报道了当时的实验条件，更重要的是基于这些描述其他实验室都可以重复出其报道的实验结果，就情有可原，无须撤稿。但如果明知实验证据不足，为了支持某个结论而编造实验条件或实验证据，这就是造假了，视为学术不端。 但诚实的学问还有另外一层重要含义：只有自己对具体实验课题做出了相应的贡献(intellectual contribution)后，才应该在相关学术论文中署名。这一点，很多人做不到。大老板强势署名的事情屡见不鲜；更有甚者，利用其学术地位和影响力，使一些年轻学者不得不在文章里挂上自己的名字，有时还以许诺未来的科研基金来换取论文署名。这种做法不仅有失学术道德，更是会严重阻碍创新，对整个学术界风气的长远恶劣影响更甚于一般的造假。五、你不习惯的常识1.我们有限的认知不足以支撑一成不变的真理你们在课堂里学到的所有定律、公理等等，都是前人对自然现象的归纳总结，是现状下最好的归纳总结，可以有效解释这些现象、甚至预测一些还未发现的现象。也许这些定律和公理可以非常接近真理；但是，这些定律和公理仅仅是对现实的近似描述，都不是永恒的真理；随着人类对周围环境和宇宙认识的加深，这些定律和公理都会有失效的时候。这里最有代表性的例子应当是强大的牛顿万有引力定律；它可以解释太阳系行星围绕太阳的公转，但它无法完美解释水星近日点进动的问题，而需要引入爱因斯坦的广义相对论。所以，请同学们牢记：科学研究中没有绝对的真理，只有不断改进的人类对自然的认识！ 2.科学和民主是两个概念科学研究是探寻未知，其结果是科学发现和规律定理；而民主通常是指在决策过程中每个人都有发言权的现象和过程。很遗憾，但也许是很幸运，在科学研究的过程中，从来没有“少数服从多数”这一原则。实际上，在前沿和尖端的科学研究领域，常常是极少数人孤独地探索，做出一些有违常规的意外发现，这些发现也常常被大多数人排斥甚至攻击。但最终，极少数的这些科学探索者的发现还是会被学界和社会所接受。从苏格拉底到布鲁诺、哥白尼，这里的例子不胜枚举。虽然科学真理最初往往被极少数人发现的道理人人知晓，但到了日常科学研究中，在各种噪音中，真正能够全力探索、冷静辨别真伪的又有多少人能真正做到呢？ 其实，真正优秀的科学评价也不是简单的一人一票。我从霍普金斯大学读博士到普林斯顿大学做教授的这18年间，常常看到一个有趣的现象，那就是在一场激烈的学术讨论过程中，初始阶段大多数人坚持的观点逐渐被少数几个人的观点说服，成了实实在在的多数服从少数。这些少数人制胜的法宝就是精准的学术判断力和严密的逻辑。这种现象，在基金评审、科学奖项评审、重大科研课题讨论及评审等等过程中也常常出现。3.科学是高尚的，但科学家未必高尚走上科研的道路，每个人的动力都不同。有人可能是基于兴趣，有人可能是因为成就感，也有人就是把科研当成#科学#了追求名利、甚至仅仅是谋生的手段。所以，大家没有必要盲目崇拜所谓学术权威、盲目崇拜教授专家。 然而，在科学评价中，却是“论迹不论心”。也许以名利为手段的会最终心想事成，做出重大科学成果名利双收；也有清高淡泊醉心学术却因为种种原因一事无成的。这都是实实在在会发生的。但不论每一个个体是以什么目的、什么动力在做科研，科学的本质就是求真，科研的目标是不断拓展人类知识的边界、推动技术进步。而哪怕你的初衷只是把科研当成一份普通的工作、当成谋生的手段，如果你坚持走下去了，我也祝福你能够慢慢从日复一日的重复、无路可走的焦灼，到柳暗花明、灵光乍现的起伏中逐渐体会到从事科研的幸福感、满足感和成就感。真正的科研动力来自于内心的认同！真正的学术道德在完善科研管理体制之外，也有赖于每一个个体对于科研之道的认同而实现的自律。