主动性不同条件下导师指导风格对研究生创新能力差异性影响研究——基于九所大学的数据调查

吴 杨，韦艳玲，施永孝，李明磊

（1.北京理工大学人文与社会科学学院，北京100081；2.百度时代网络技术（北京）有限公司，北京100085）

一、绪论

研究生群体是我国创新人才的重要组成部分，研究生教育是培养高层次人才的主要途径。2016年我国在校研究生人数为198.1万人，比2015年增长3.7%。[1]随着研究生在校生规模的不断扩大，研究生创新能力培养问题也引起广泛的关注。研究生教育发展理念从封闭系统走向开放系统，从独立空间走向公共空间；发展模式从静态环节体系走向动态主体体验，从学制-体制性知识学习研究走向个体-群体性学术交流创新；主导因素从外部力量转向内生性力量[2]。目前我国研究生群体创新能力不足，主要体现在闯拼精神不足、原创成果匮乏、实践能力较弱等几个方面[3]。我国研究生培养主要采用导师负责制，导师的指导过程贯穿研究生就读生涯的始终，其指导水平和指导风格是决定研究生培养质量的关键，导师如何有针对性地进行研究生创新能力的培养是当前研究生教育面临的重大挑战。本文旨在探究不同的导师指导风格对主动性不同的研究生群体创新能力的影响，以期为导师针对学习状态不同的研究生采取不同的指导策略和培养方式提供参考依据。

（一）导师指导风格对研究生培养的影响

国内外学者对于研究生导师的指导风格及其对研究生的影响从不同角度进行了研究。Joshua等人对教师特征和教师教育背景等进行分析，探讨不同导师指导风格和教育背景下的教学成果[4]。Marijke分析了导师的不同特征及其对学生的影响[5]。张永军认为，导师所提供的指导行为对研究生的学习、科研乃至思想道德的培养等均发挥着重要作用[6]。王蔚虹对我国五所研究型大学的博士生、博士生导师和研究生教育负责人进行抽样调查，发现“导师指导”在所有博士生质量影响因素中占37.9%，权重最大[7]。解志韬等人基于领导成员交换理论的视角，探索变革型导师风格对研究生创新行为的影响[8]。王茜等人采用实证研究探索导师支持型和控制型指导风格对研究生创造力的影响，并分析研究生个人主动性对上述关系的调节作用[9]。侯志军通过782份有效问卷，调查了研究生导师指导风格对研究生知识共享及创新的影响[10]。古继宝等人基于内部-外部动机理论，从理论层面分析和比较高支持高控制、高支持低控制、低支持高控制、低支持低控制四种导师指导模式下研究生创造力的高低[11]。通过文献分析可以发现，过往研究将导师指导风格主要分为两大类——控制型和支持型。

（二）研究生的创新能力

西方学者对创新能力的研究主要集中在探索创新思维的培养和创新行为的内涵方面。Byrne针对创新思维的影响进行分析[12]。Gregory等人针对如何在课堂中培养创新思维进行分析[13]。Amabile认为，创新行为是指产生创新想法并利用所掌握的知识和能力促成有价值的创新产出的过程，是组织实现可持续发展的重要推动力量[14]。George等人将其定义为新颖有用的想法、产品、流程、服务或方法，是个体和环境因素相互作用的结果[15]。Scott等人认为，创新行为是由个体产生、通过寻求援助和支持最终形成创新性成果的复杂过程[16]。我国学者从多个角度对研究生创新能力进行了界定。徐吉洪等人从心理学、经济学、教育学、社会学和文化学等学科视野构建了研究生创新能力评价指标体系，即创新思维、创新人格、知识结构、创新实践、创新成果[17]。季卫兵认为，研究生创新能力主要是指强烈的创新意识、敏锐的创新思维、扎实的创新知识、积极的创新行为[3]。尹振东等人认为，研究生的科研创新能力包含三个要素——系统性思维能力、创造性思维能力与实践能力[18]。史冬岩从创新知识、创新素质、创新思维以及创新实践等四个维度，构建了我国高校研究生创新能力框架[19]。可见，国内外学者对于研究生创新能力的研究主要集中在创新思维模式的训练和创新行为的培养两个方面。

综上所述，通过量化方法探讨导师风格对研究生创新能力之影响的文献不多，大多数文献以定性研究为主；过往文献大多忽略研究生自身的学习主动性和参与科研训练的积极性，即投入程度对其创新能力提升的影响。因此，本文将深入剖析研究生导师指导风格，结合访谈结果和问卷数据，运用分位数回归模型，分析不同的导师指导风格对主动性不同的研究生群体创新思维和创新行为的影响。

二、研究设计

本研究在对研究生创新能力和导师指导风格等内涵进行梳理的基础上，与12位研究生导师、负责研究生管理的行政人员以及16位不同学科专业、年级、性别的研究生进行半结构化个体访谈。访谈发现：导师指导风格对研究生创造力有重要影响，研究生自身学习和参与科研训练的主动程度也影响这两者的关系。在此基础上，本研究初步提出主动性不同条件下导师指导风格对研究生创新能力差异性影响的研究框架，如图1所示。

（一）数据来源

本研究的数据来源由前期的深度访谈和后期的问卷调查两个阶段构成。在第一阶段，课题组对清华大学、北京理工大学、哈尔滨工业大学、中山大学四所高校进行实地调研，对包括研究生导师、研究生及负责研究生管理的行政人员在内的28人进行深度访谈。访谈目的有二：一是获得第一手资料，为后续问卷设计提供借鉴；二是确定研究生主动性、导师指导风格、研究生创新能力的内涵以及三者的关系。在第二阶段，课题组根据深度访谈的结果，结合国内外文献分析，完善调查问卷并确定本研究的因变量、自变量和条件变量。问卷发放时，对样本发放范围进行设计和布局。样本选择依据区域平衡、学科平衡以及类型平衡的原则。所选高校分布在东北、华北、华东、华南、西南等地区；高校类型包含综合大学和理工科类大学，也包括部属院校、省属院校和其他类型大学。课题组向清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学等9所高校共发放问卷500份，回收420份，其中有效问卷409份，有效回收率为82%。

图1 本文的研究框架

（二）研究变量的确定

1.自变量的选取

导师指导风格是影响研究生创新能力的关键因素，是指在研究生教育过程中学业方面和心理方面的指导行为特点[10]。根据以往文献研究[9][11][20]的相关成果以及对16位研究生进行深度访谈的结果，本研究将自变量导师指导风格划分为支持型指导风格和控制型指导风格，并对两种指导风格的特征进行分析。自变量的测量数据主要通过问卷获取，问卷以学生对导师具体指导事项的感受为标准，如表1所示。

支持型指导风格是指在研究生指导过程中，给予个体较大的自主性，以支持和讨论的方式指导研究生的科研工作。此类导师重视研究选题与研究生兴趣、能力特征的契合，鼓励研究生表达观点及参与决策，为研究生主动思考、积极参与制定各类计划和方案、进行严谨的逻辑思维训练提供重要的帮助。

控制型指导风格是指导师为研究生制定严格的科研计划、进度和期限以保证学术任务按时完成，能够使研究生明确自身的培养目标、完成基本的课程学习和科研训练。此类导师强调研究生指导过程中的目标导向，学生会被要求不断进行科研创新活动，进而创造力得到提高。由于知识储备是研究生取得创新性研究成果的必要前提[21]，导师的控制型指导风格有助于学生完成必要的知识积累和储备。

表1 因变量与自变量的描述性分析

2.因变量的选取

研究生创新能力的培养是研究生教育的重点，参照已有文献[3][13][17][18][19]以及导师、研究生访谈结果，本文将研究生创新能力分为创新思维和创新行为。研究生的创新能力是指研究生在理论学习与科研实践中，运用所学知识和发挥创造性的思维，识别问题、提出问题与解决问题的综合能力[18]。因变量的测量数据主要通过问卷和访谈获取，如表1所示。

研究生创新思维将创新意识的感性愿望提升到理性的探索上，实现创新活动由感性认识到理性思考的飞跃[22]。新观念的提出、新问题的解决，往往都表现为从“逻辑的中断”到“思维的飞跃”[23]。研究生创新行为指的是研究生提出原创性的创新想法并促成有价值的实用性创新产出的行动。

3.条件变量的设计

多次深度访谈的结果显示：大多数被访者认为研究生个人主动性不同，即研究生学习和参与科研训练的主动程度不同，导师指导风格对其创新能力的影响不同。因此，本研究将条件变量设定为研究生个人主动性。个人主动性指个体采取自发性、前瞻性的行为，通过克服困难，完成任务并实现目标的行为方式[18]。本文分析研究生主动性不同条件下，导师指导风格对研究生创新思维和创新行为影响的差异性。问卷调研采取被访者自我评价法测量研究生个人投入，该测试以被测试者自我的主观感受为标准，如表1所示。研究生个人投入包括时间和精力，由于投入精力无法量化，本研究只参考投入时间这一指标。本文将研究生个人一个学期平均每天投入科研训练和课堂学习的时间划分为四个区间：每天平均投入8小时以上（t≥8）、每天平均投入5-8小时（5≤t＜8）、每天平均投入2-5小时（2＜t＜5）、每天平均投入2小时以下（t≤2）。为了便于后续分析，本文将个人主动性分为主动性较高T1（t≥8，5≤t＜8）和主动性较低T2（2＜t＜5，t≤2）两个层次。

三、研究方法

本研究主要使用线性分位数回归分析法。此方法由凯恩克和巴西特在1978年提出，是计量经济学研究的前沿方向之一。它利用自变量的多个分位数来得到因变量的条件分布所对应的分位数方程。分位数回归的优势在于：首先，不仅能描述自变量对因变量局部变化的影响，还能精细描述自变量对因变量的变化以及条件分布形状的影响，能够有效地解决控制变量对因变量的干扰；其次，与传统的最小二乘回归只得到均值方程相比，可以更详细地描述变量的统计分布，具有独特的优势。

分位数回归模型可表述如下：

对于Y的一组随机样样本均值是的最优解，而样本中位数是最小化残差绝对值和的解，即

对于其他的第 分位数，我们可以求解下式：

本文旨在探寻研究生导师指导风格与研究生创新能力的关系。研究生自身主动性的强弱会影响导师对其创新能力培养和训练的效果和效率，分位数回归能够更加全面地描述学生学习态度和参与科研训练的主动性，即研究生个人投入程度的全貌。因此，本文通过线性分位数回归方法刻画学生投入程度变化范围和条件分布状态，通过SPSS软件的运算结果分别讨论研究生时间投入为T1（t≥8，5≤t＜8）和T2（2＜t＜5，t≤2）的情况下，导师指导风格对研究生创新思维和创新行为的影响。

四、实证研究结果与讨论

（一）导师指导风格与研究生创新能力的相关性分析

研究生创新能力（Y）主要包括两个方面：创新思维（y1）和创新行为（y2）。本文首先讨论自变量和因变量的相关性。表2描述了导师指导风格（X）与研究生创新能力（Y）的相关程度。可以看出，导师的支持型指导风格（x1）和控制型指导风格（x2）与研究生创新思维（y1）和创新行为（y2）均有较强的相关性。

（二）导师指导风格与研究生创新能力分位数回归模型结果分析

本文通过线性分位数回归方法，利用SPSS软件的分位数回归功能，基于面板数据模型计算变量在不同分位点水平上对应的参数估计量，以探讨在个人主动性（投入程度）不同条件下，导师不同的指导风格对研究生创新思维和创新行为的影响差异。回归结果如表3所示。

1.总体数据统计分析

导师的支持型指导风格对主动性较高（t≥8，5≤t＜8）的研究生群体创新思维的影响很大，而对主动性较低（2＜t＜5，t≤2）的研究生群体创新思维的影响较小；对于主动性较高（t≥8，5≤t＜8）和主动性较低（2＜t＜5，t≤2）的研究生群体而言，导师的控制型指导风格对两个群体创新思维的影响都很大，差异并不明显。导师的支持型指导风格对主动性较高（t≥8，5≤t＜8）的研究生群体创新行为的影响较大，而对主动性较低（2＜t＜5，t≤2）的研究生群体影响较小。

2.结合访谈结果综合分析

对于学习和参与科研训练主动性较高（T≥5）的研究生群体而言，导师的支持型指导风格（x1）和控制型指导风格（x2）对其创新思维（y1）和创新行为（y2）的影响都很大。此类学生每学期平均每天投入学习和科研训练的时间超过5小时。该群体属于自我驱动型，以个人的成功和价值实现为目标。心理学的“九型人格”学说指出，自我驱动型人格群体具有较高的自我效能和追求。以自我超越为目标的学生群体更关注导师准许其自行制定学习计划和设计研究方案的自我控制程度。在访谈过程中发现，个人时间投入为5≤T＜8的学生群体经常为自己制定不同阶段的目标和任务，需要导师与其进行实时的沟通与指导。此类学生对导师的指导风格和培养方式比较关注，也比较关注导师对自己的态度和评价，导师对学生的学习、成长甚至人格特征都有较大的影响，因此师生感情比较深厚。访谈中也发现，个人时间投入超过8小时的研究生属于少数群体。一部分学生是为了实现自身的特殊目标而进行高强度的学习和科研训练；还有一部分学生是各方面的任务都比较重，某段时期需要加大努力程度才进行繁重的学习和科研训练。此类学生能高效地完成导师为其制定的各类学习方案和科研训练目标，科研产出也较高，创新能力的提高也较为显著。

表2 研究生导师指导风格（X）与研究生创新能力（Y）相关性分析

表3 导师指导风格对研究生创新能力的分位数回归结果

对于学习和参与科研训练主动性较低（2＜t＜5或t≤2）的研究生群体而言，导师的控制型指导风格（x2）对其创新思维（y1）和创新行为（y2）影响较大。学习主动性较低的研究生群体往往自我控制能力较差。该群体属于任务驱动型，需要导师为其明确培养目标并制定严格的科研计划，以确保基本课程学习和科研训练的有效完成。访谈结论与回归结果相似：个人时间投入为t≤2的学生群体往往以获得毕业证书为目的，因此对学习基本课程和完成导师交付的科研任务最为关注；个人时间投入为2＜T＜5的学生群体更加关注导师准许其参与学习计划和研究方案，认为导师的实时督促和指导以及课程学习和科研训练方案的严格程度对其影响较大。

五、结论

第一，研究生个人主动性不同条件下，导师指导风格对其创新能力的影响存在一定的差异性。导师的支持型指导风格对个人主动性较高的研究生群体创新思维和创新行为的影响都很大。这类研究生会主动思考，积极表达观点，制定阶段性目标，参与学习计划和研究方案的制定。导师的支持型指导风格对学生的逻辑思维训练和创新行为有着重要的帮助。导师的控制型指导风格对个人主动性较低的研究生群体创新思维和创新行为的影响相对较大。这类研究生需要导师制定严格的学习计划和科研训练方案，增加知识积累和储备，以促进其创新能力的提升。

第二，导师指导风格对主动性不同的研究生群体创新思维和创新行为的影响差异性不同。支持型指导风格对主动性不同的研究生群体创新行为的影响差异较为明显：对主动性较高的研究生群体，影响系数为0.523；对主动性较低的研究生群体，影响系数为0.281。由此可见，相同的指导风格对于主动性不同的学生群体创新行为的影响差异性较大。而控制型指导风格对主动性不同的研究生群体创新思维的影响差异不明显：对主动性较高的学生群体，影响系数为0.495；对主动性较低的学生群体，影响系数为0.405。由此可见，相同的指导风格对于主动性不同的研究生群体创新思维的影响差异并不明显。

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