作者:吴怡 来源:澎湃新闻 发布时间:2024/6/18 10:43:36
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清华学者阎琨谈偏才怪才的培养:重在个体甄别选拔

 

数学高手与中专生的强烈反差,让姜萍近日成为了舆论场的“网红”。公众在关注她所取得的成绩之余,也在不断追问:未来像姜萍这样的“偏才”和“怪才”应该何去何从?  

“建议我国对拔尖人才的遴选从群体筛查向个体选拔过渡,对拔尖创新人才进行更为精确的鉴别和筛选。”清华大学教育研究院长聘副教授、博士生导师阎琨接受澎湃新闻(www.thepaper.cn)采访时表示。    

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阎琨

阎琨是拔尖人才培养领域的权威专家,毕业于美国Arizona State University,获政策分析和管理学博士;曾就职于美国知名智库Goldwater Institute;2023年和2024年连续入选爱思唯尔(Elsevier)“中国高被引学者”。她的主要研究方向为宏观和微观教育政策与管理研究、拔尖人才培养的理论和实证研究。其研究成果多次获得中央和省部级领导批示,为拔尖人才选育的国家标准的制定和研究提供重要决策参考。

谈及拔尖人才的培养模式,阎琨及其研究团队在《构建中国拔尖人才培养体系:现状、方向和路径》的论文中指出,拔尖人才培养中人本主义的教育逻辑有待加强。为了将学生的天赋转化为能够直接为经济发展服务的特定学科领域的能力,有些拔尖人才培养项目没有按照以学生为中心的理念设计制度,而是基于成功导向,以期使用最有助于快速集中培养人才的方式进行顶层设计。这种拔尖人才培养模式可被称为“攻关式”,即根据国家经济社会发展的目标批量选拔和产出相应的人才。   

阎琨的研究团队进一步阐述,然而,教育的对象是鲜活且千差万别的人。理想的拔尖人才教育应当将有天赋个体的先天禀赋充分激发出来,帮助他们为取得未来的成功做好准备。“攻关式”人才培养显然与此相悖且存在明显风险,一方面,教育的特殊性从根本上决定了其是不可全盘计划之事;另一方面,因为其在人才的选拔上主要采用一刀切的方法,分割标准是依据当下的、即时的静态状态,而不是动态的、发展的潜质,前者侧重于“掐尖”,而后者侧重于“培育”和“增值”。因此,一些原本通过恰适的教育能够激发出潜力的拔尖人才被排除在了拔尖项目之外,而另一些受利益驱动或当下学业绩优者可能被选拔进入拔尖项目,造成优质稀缺资源的浪费。  

上述研究发现,从拔尖人才教育发展的经验看,成熟的拔尖人才培养体系应当与政策法规、理论研究和学校实践相互促进。以美国为例,从20世纪开始,大批教育研究者自发对拔尖人才开展持续的研究,建立了一套科学而完善的拔尖人才鉴别和选拔方法,抽象出完整的拔尖人才培养模型,并在不同国别情境中被广泛采用;形成了包括约翰斯·霍普金斯大学天才少年中心、杜克大学人才识别计划、西北大学人才发展中心和丹佛大学落基山人才搜索为中心的拔尖人才选拔培养组织,为拔尖人才提供个性化的鉴别和培养服务的同时,开展理论研究和跟踪调查。

针对“偏才”和“怪才”未来的培养路径,阎琨向澎湃新闻讲述了自己的看法,以下是对话内容:  

澎湃新闻:您怎么看待像姜萍这类“偏才”和“怪才”?

阎琨:对于“偏才”和“怪才”,建议相关专业领域内专家对其进行专业评估和测量,不要错失任何有潜力的人才,让他们找到一个适配的学习环境,使其专长得以充分发挥。

澎湃新闻:对于这样的特殊人才,目前国内有没有相对应的破格录取政策?

阎琨:目前除了一些高校如清华大学求真书院对于数学超常学生和一些“少年班”,采用特殊招生政策之外,大部分国内的选拔都以高考成绩或者竞赛成绩作为录取主要选拔指标。

针对特殊人才,建议我国对拔尖人才的遴选从群体筛查向个体选拔过渡。群体筛查,其重点是对候选人进行一般性调查,初步搜集潜在培养对象的智力因素和个体非认知特质相关信息。群体筛查阶段设置的标准相对宽松。而个体选拔,采用标准化工具,对拔尖创新人才进行更为精确的鉴别和筛选。对于“偏才”和“怪才”,应该重点在群体筛查后的个体甄别和选拔。

澎湃新闻:国外高校有哪些吸纳特殊人才的做法值得我们借鉴?

阎琨:英国国家资优青年学院在9岁、13岁和18岁三个阶段设立超常生国际水平测试。法国2019年发布《高潜力学生入学指南》规定从幼儿园起对有拔尖创新潜质的学生进行日常鉴别;这些国家对于拔尖人才的日常鉴别和贯通式培养做法值得我们借鉴,当前我国拔尖创新人才选拔集中在高中、大学衔接阶段,这意味着大部分学生在基础阶段接受无差别教育,并且中高考综合性的考核标准可能筛选掉部分“偏才”“怪才”。

澎湃新闻:国内应该如何完善人才选拔机制和顶尖人才培养模式?

阎琨:我国应当构建国家-地方-学校三级联动、基础教育-高等教育两级贯通的网格化拔尖创新人才选拔体系,将拔尖创新人才甄别和选拔下沉到基础教育学段,每个学校作为一个网格纳入整体的拔尖创新人才选拔体系中,实现拔尖创新人才早期甄别覆盖每个原子化的个体。

 
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