随着研究生教育规模的扩张，博士教育的多样性增加，很多博士毕业生不一定能够进入学术劳动力市场，博士毕业生的就业更加多元。然而，学术精神的培养依然是博士教育的根本，因为无论时代怎么变化，博士都是和学术密不可分的，而博士生学习阶段是培养其学术精神最重要的阶段。所以，尽管很多博士生的入学目标并非是学术导向或者学术兴趣，但是博士培养机构依然要高度重视博士生对学术的热情以及对学术的投入。
然而怎样保证在博士生规模扩大、其求学诉求多元多样的大背景下，提高博士生学术热情，增加博士生学术投入呢？
一. 研究设计与数据
基于文献综述可以得到结论：尽管有实证研究发现导师指导对博士生职业承诺没有显著影响，但是大多数研究都证实导师的指导或者导学关系会对学生的学术有促进作用。于是本文将提出导师指导有助于提升博士生学术热情与学术投入的研究假设。
假设１：导师对博士生的全方位指导有助于显著提升学生对学术的热情。
假设２：导师对博士生的全方位指导有助于显著提高学生对学术的投入。
本研究使用北京市委教育工作委员会、北京大学教育学院２０１６年５月对北京市高校的博士生实施的“首都高校学生发展研究”问卷调查。该调查依据分层抽样的原则，以“９８５工程”建设院校、“２１１工程”建设院校和一般本科院校为三大抽样框，根据不同科类的学生分布，同时兼顾各院校典型专业和代表性专业，以在校生１０％的比例确定抽样人数，总共获得２３１３个博士生有效样本。
这项调查对导师的指导情况进行了较为全面的收集，包括导师的榜样、导师在学术职业上的指导、导师在生活上的关心等。具体而言是博士生对如下问题的回答：
（１）总体上，我对导师的指导持满意态度；
（２）导师严谨的治学态度对我影响很大；
（３）在我遇到学习困难时，导师及时给予帮助与指导；
（４）导师对我的生活给予关怀和帮助；
（５）导师对我的学术工作给予充分的信任；
（６）导师会关注并合理接受我在学术、科研上的建议；
（７）导师能根据我的兴趣和职业规划，帮助确定研究方向；
（８）导师在我们开课题会的过程中会表现得果断；
（９）在学术沟通交流中，导师表述清晰明确；
（１０）针对我的研究不足，能含蓄委婉地提出改正建议；
（１１）导师在分配工作时，能充分考虑学生的能力和需求；
（１２）导师的学术研究反馈、建议令我信服。
根据被调查的博士生对于上述每一个问题的回答从“很不同意”到“很同意”赋值１－６分。本文将对１２道题的得分进行简单算术求和，得到一个新的变量“导师全方位指导”。由于有少数样本没有完全答完上述的１２道题，在去除这部分样本后，剩余２２１２个样本，这是本研究所用的总样本。
为了验证假设１，本文将提取博士生在读期间科研心态变化的信息来形成因变量。被调查的博士生在读期间科研心态变化总共有三种，分别是“学术研究热情减退”“无变化”和“增加了对学术研究的热情”。
本文对上述信息采取了两种处理方法。其一，建立一个“学术热情增加”的虚拟变量，如果样本回答“增加了对学术研究的热情”，则“学术热情增加”＝１，否则“学术热情增加”＝０。其二，建立一个“学术热情变化”的有序分类变量，如果样本回答“学术研究热情减退”，则“学术热情变化”＝１；如果回答“无变化”，则“学术热情变化”＝２；如果回答“学术研究热情增加”，则“学术热情变化”＝３。
对于“学术热情增加”这个虚拟变量作为因变量，本文准备用Ｐｒｏｂｉｔ模型来进行分析；对于“学术热情变化”这个有序分类变量作为因变量，本文准备用Ｏｒｄｅｒｅｄ Ｐｒｏｂｉｔ模型进行分析。显然核心自变量是“导师全方位指导”。
除了这个核心自变量外，本文还准备控制住其他相关变量，包括个人基本情况、个人家庭情况、博士教育情况、导师指导情况等。具体而言包括如下变量：
（１）个人情况：女性（虚拟变量，男性为基准）；汉族（虚拟变量，少数民族为基准）；年龄（连续变量）；中共党员（虚拟变量，非中共党员为基准）。
（２）个人家庭情况：家庭来自农村（虚拟变量，家庭来自非农村为基准）；父亲受教育年限（连续变量）；家庭年收入（连续变量）；已婚（虚拟变量，未婚为基准）；已育（虚拟变量，未育为基准）。
（３）博士教育情况：所在大学是“９８５”大学（虚拟变量，以非“９８５”大学为基准）；所在大学是“２１１”大学（虚拟变量，以非“２１１”大学为基准）；所学科类（１１个科类的虚拟变量，以“艺术学”为基准）；所在年级（５个年级的虚拟变量，以６年级为基准）；学术博士（虚拟变量，以专业博士为基准）；非全日制博士（虚拟变量，以全日制博士为基准）；各项收入（多个连续变量，分别为助教、助研、奖助学金、实习兼职收入、助学贷款的收入）。
（４）导师指导情况：导师风格（两个虚拟变量“互补型的伙伴关系”和“平等型的合作关系”，以“权威型的指导关系”为基准）；参与导师课题数量（连续变量）；导师全方位指导（连续变量）。
因为控制变量众多，既有可能存在多重共线性（ｍｕｌｔｉ－ｃｏｌｌｉｎｅａｒｉｔｙ），也有可能有些变量并不显著，因此本研究除核心自变量“导师全方位指导”外，对其他控制变量采用逐步回归的方法进行筛选。
为了检验假设２，因变量要能衡量博士生对学术的投入。本文所用数据包含了博士生平均每周投入学术与学习的总时间（小时）、投入科研活动的时间（小时）、自主学习的时间（小时）以及课程学习（含实验课）的时间（小时）。
本文主要是检验“导师全方位指导”是否能够提高博士生“投入学术与学习的总时间”“投入科研活动时间”与“自主学习时间”，并且与“课程学习时间”进行比较分析。“投入学术与学习的总时间”“投入科研活动时间”“自主学习时间”以及“课程学习时间”这四个变量都是有最大值和最小值的连续变量，既可以用多元线性模型，也可以用Ｔｏｂｉｔ模型。
本文通过数据分析，发现无论是使用Ｔｏｂｉｔ模型还是多元线性回归，结果都没有实质性的差异，而且“投入学术与学习的总时间”和“自主学习时间”的分布都趋于正态分布。
为了有利于读者的阅读以及限于篇幅，本研究最终呈现的是多元线性回归模型的分析结果。同样在检验假设２时，也是采用除“导师全方位指导”这个核心自变量外，对其他控制变量采用逐步回归的方法进行分析。
简单描述统计结果显示，“导师全方位指导”的均值是５９，考虑到这一变量的理想最大值是７２（６＊１２），这说明样本对导师各方面的指导评价较高。“学术热情增加”的均值是０.５３７，这表明有超过半数的受访者认为自己在读期间对学术的热情得到了提高。“投入学术与学习的总时间”的均值为每周５２.２７８小时，也就是平均每天７个多小时；“投入科研活动时间”的均值为每周２６个小时，相当于每天平均接近３个小时；“自主学习时间”的均值为每周９.５个小时；“课程学习时间”的均值为每周１５.８６６个小时。“互补型的伙伴关系”的均值是０.１２１，“平等型的合作关系”的均值是０.３８２。由于这两个虚拟变量的基准是“权威型的指导关系”，可见大部分的博士生导师的指导方式是权威指导，少部分的博士生和其导师是互补的伙伴。“参与导师课题数量”的均值是１.９７，这说明平均而言样本参加自己导师的课题接近２个，课题是导师指导博士生的重要途径。
二. 实证结果及其讨论
首先，检验假设１，从表１两个变量的方差分析（ＡＮＯＶＡ）可以看到，导师全方位指导的均值随学术研究热情减退、无变化、增加而递增，这就初步支持了假设１。接下来看Ｐｒｏｂｉｔ模型和Ｏｒ－ｄｅｒｅｄ Ｐｒｏｂｉｔ模型的回归结果。
表２是导师全方位指导与博士生学术热情变化的Ｐｒｏｂｉｔ模型与Ｏｒｄｅｒｅｄ Ｐｒｏｂｉｔ模型的逐步回归结果。从表２可以看到，无论是二元选择模型还是多元有序选择模型，都显示，“导师全方位指导”的系数显著为正。这说明在控制了其他因素后，随着导师全方位指导强度的增加，博士生在读博期间学术热情增加的概率显著增加，学术热情降低的概率显著减少。这样假设１就得到了实证结果的支持，这支持了导师的“三全育人”在博士生培养过程中的重要性。表２的Ｐｒｏｂｉｔ模型中“参与导师课题数量”显著为正，但是在Ｏｒ－ｄｅｒｅｄ Ｐｒｏｂｉｔ模型中，该变量没有进入最终的回归模型。这说明参与导师的课题越多，博士生学术热情增加的概率显著增加，尽管其显著性水平是Ｐ＜０．１；但是参加导师课题较少，不会显著增加博士生学术热情减退的概率。
有研究显示，在基础教育阶段课堂管理方式、教学方式均会影响学生的学术兴趣；但是在表２中，导师风格的两个虚拟变量“互补型的伙伴关系”和“平等型的合作关系”都没有进入最终的回归模型，这表明只要导师全方位指导的强度足够大，导师无论是充当权威指导还是平等合作抑或互补伙伴，都不会显著增加或者拉低博士生对学术的热情。
表２中，“２１１”大学的系数也都是显著为正。这说明相对于“９８５”大学和其他大学，“２１１”大学的博士生在就读期间学术热情增加的概率显著更高，学术热情减退的概率显著更低。而博士生的实习兼职收入越高，其学术热情增加的概率显著越低，其学术热情减退的概率显著越高。这说明过多参加实习和兼职会对学生的学术热情带来显著的负面效应，这在一定程度上说明学校应该给有志于学术的学生提供一定的资金支持，减少他们由于去实习兼职导致的学术热情减退。已有研究显示博士生学术志趣有明显的学科差异，本文的实证结果也证实了这种差异。
本文接着检验假设２，分析导师对博士生的全方位指导是否有助于显著提高学生对学术的投入。表３列出了导师对博士生的全方位指导与博士生学术与学习各项时间投入的相关系数。从表３可以看到，除了博士生的课程学习时间外，导师对博士生的全方位指导强度与博士生的其他学术与学习时间投入均呈现显著正相关。这就初步证实了假设２，也即导师对博士生的全方位指导有助于显著提高学生对学术的投入。
表４是博士生学习学术时间投入的多元线性回归结果。从表可以看到除了列４，其余列中“导师全方位指导”的系数都是显著为正，这就说明在控制了其他因素后，导师全方位指导会显著提升博士生投入学术与学习的总时间、投入科研活动的时间以及自主学习的时间。这样假设２也得到了实证结果的支持。
重点比较列２和列４，也即导师全方位指导对投入科研活动时间和课程学习时间的影响。在列２中“参与导师课题数量”和“助研收入”的系数都是显著为正，这说明博士生参与导师课题越多、通过助研收入越多，自己投入科研活动的时间显著越长。而一年级的博士新生科研活动显著更少，这是可以理解的，因为博士新生要将更多的时间用于课程学习。列４中“博士一年级”的变量为正，这说明的确博士新生用于课程学习的时间显著更多，而且参与更多导师课题不能显著提升课程学习时间。
表４还有两个有意思的发现：其一，列４中“９８５”大学系数显著为负，即“９８５”大学的博士生用于课程学习的时间显著更少，这或许说明“９８５”大学对博士生的课程要求更少，给博士生更多的自主安排时间。其二，列３中“互补型的伙伴关系”的系数显著为正。这说明导师和学生之间是一种互补的伙伴关系，那么博士生的自主学习时间将显著更高。
至此，两个研究假设都得到了实证结果的支持。基于实证结果可以发现导师对博士生的全方位的指导能够提高博士生的学术热情与时间投入。而且参加导师的课题也能在很大程度上提升博士生的学术热情与时间投入。然而，导师风格无论是权威指导型还是平等合作型抑或互补伙伴型，都不能显著改变博士生的学术热情，也不能显著改变博士生的科研活动时间。
三、结论与建议
随着我国研究生教育规模的扩大，研究生教育的多样性凸显，博士生的学术热情与投入引起了相关研究的高度关注，与此同时很多已有研究发现导学关系会影响到博士生的培养。本文在已有文献的基础上，通过２０１６年对北京市高校博士生的一项问卷调查数据，实证分析了导师全方位指导与博士生学术热情变化以及学术时间投入之间的关系，以检验导师是博士生培养的“第一责任人”、加强“三全育人”等政策的合理性。
实证结果显示导师全方位指导的强度越大，博士生的学术热情增加的概率显著提升，学术热情减退的概率显著下降，科研活动时间和自主学习时间都显著增加。这就很好地支持了导师指导在博士生培养过程中的重要性。实证结果还发现博士生的实习兼职会显著拉低自身对学术的热情。然而导师的风格不会对学生学术热情与投入有显著的影响。
基于上述实证发现，本研究提出如下三点建议：其一，学校与院系应该给导师充分的指导自由，而不能刻意规定导师在指导学生时扮演的角色，但是应该要有导学交流时间的要求，保证导师能够对学生有充分的指导。其二，博士生导师在指导自己学生时要做到“三全育人”，而不仅仅是关注学生的学术，因为对学生的全方位指导能够帮助学生提升学术热情以及科研活动的投入。其三，博士生自己要尽量少去外面兼职实习，因为这会分散学术精力，降低学术热情。本研究还发现，学科门类明显会影响到博士生的学术热情变化、学术时间的投入，尤其是工学、经济学、理学等规模较大的学科门类，要对这些学科门类的博士生学术热情与学术投入有更多专门的实证分析。
来源:江苏高教２０２０年第７期 原标题《导师指导与博士生的学术热情及投入》，由不发表就出局综合整理
作者：李锋亮，舒宜彬（清华大学教育研究院）
转自：“量化研究方法”微信公众号
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