常 星，賈雪妍，朱東偉，羅林枝

(中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院 北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院 北京協(xié)和醫(yī)院 教育處， 北京 100730)

作為研究生的第一負(fù)責(zé)人，研究生導(dǎo)師(supervisor)學(xué)術(shù)能力的高低與研究生科學(xué)研究(簡稱科研)能力的培養(yǎng)質(zhì)量息息相關(guān)。因此，如何遴選有較強學(xué)術(shù)影響力(scientific impact)的導(dǎo)師至關(guān)重要。

目前，學(xué)術(shù)影響力的評價方式主要是同行評議(Peer Review)和文獻計量學(xué)(bibliometrics)方法。

同行評議法由從事相關(guān)研究的專家按照一定的要求和標(biāo)準(zhǔn)對該領(lǐng)域的科研活動及要素進行評價[1]。其特點是主觀性強，參與評價的專家對評價結(jié)果影響較大[2]。文獻計量學(xué)主要通過發(fā)文量、影響因子、 文章的被引次數(shù)等指標(biāo)進行評價[3-4]。盡管此方法能從一定程度上對導(dǎo)師的學(xué)術(shù)影響力進行客觀量化，但由于所有指標(biāo)來源于導(dǎo)師發(fā)表的論文，因此,它只能體現(xiàn)導(dǎo)師所發(fā)表的論文影響力，不能體現(xiàn)其他科研活動的影響力。此外，有部分學(xué)者在評價導(dǎo)師的科研影響力時，從論文、著作、科研項目、專利以及科研成果等方面進行評價[5-7]，這些評價指標(biāo)能夠較為全面地體現(xiàn)學(xué)術(shù)活動的全過程。但是，研究人員對于這些評價指標(biāo)的權(quán)重分配沒有進行科學(xué)校驗。

綜上，本課題組將以導(dǎo)師學(xué)術(shù)影響力的評價為出發(fā)點，遴選指標(biāo)并建立評價模型，為科學(xué)評價導(dǎo)師的學(xué)術(shù)影響力提供參考。

1 對象與方法

1.1 研究對象

本項目組選取了中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)院62位從事臨床醫(yī)學(xué)專業(yè)的博士生導(dǎo)師(簡稱博導(dǎo))，研究與評價導(dǎo)師的學(xué)術(shù)影響力。

1.2 研究方法

自行設(shè)計問卷，收集博導(dǎo)在2014年7月1日至2019年6月30日的主要學(xué)術(shù)指標(biāo)(表1)。

表1 反映博士生導(dǎo)師學(xué)術(shù)情況的指標(biāo)Table 1 Indicates for academic status of supervisors for doctor degree

1.3 統(tǒng)計學(xué)分析

利用EXCEL建立數(shù)據(jù)庫，使用統(tǒng)計軟件SPSS 23.0對62位博導(dǎo)的學(xué)術(shù)指標(biāo)進行因子分析(Factor Analysis)，確定因子數(shù)和因子權(quán)重，建立因子分析模型。

2 結(jié)果

2.1 適用性檢驗分析

Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)檢驗統(tǒng)計量大于0.5，同時巴特利特球形檢驗結(jié)果顯示具有顯著性(P<0.001)，說明此模型可以進行因子分析(表2)。

表2 Kaiser-Meyer-Olkin檢驗和巴特利特球形檢驗Table 2 Kaiser-Meyer-Olkin test and Bartlett’s test

2.2 確定因子

當(dāng)初始特征值取值為0.943時，前3個因子的方差貢獻率達(dá)到75.25%，可以用于描述整體的情況(表3)。

表3 總方差解釋Table 3 Total Variance Explained

第1因子在X3、X4、X5和X7等4個變量上都有較大載荷，主要表現(xiàn)為有關(guān)科研工作的產(chǎn)出指標(biāo)，確定為學(xué)術(shù)產(chǎn)出因子；第2因子在X1和X2等2個變量上有較大載荷，主要表現(xiàn)為科研工作的投入指標(biāo)，確定為學(xué)術(shù)投入因子；第3因子在X6變量上有較大載荷，主要表現(xiàn)為學(xué)術(shù)著作指標(biāo)，確定為學(xué)術(shù)著作因子(表4)。

表4 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣Table 4 Rotated Component Matrix

2.3 建立因子分析模型

根據(jù)表5，可將3個公因子表示為7個變量的線性回歸形式，因子得分函數(shù)為：

表5 成分得分系數(shù)矩陣Table 5 Component Score Coefficient Matrix

F1=-0.219X1-0.136X2+0.325X3+0.364X4+0.451X5-0.129X6+0.222X7

F2=0.594X1+0.612X2+0.058X3-0.005X4-0.262X5-0.011X6-0.108X7

F3=0.160X1-0.189X2-0.030X3-0.042X4-0.146X5+0.810X6+0.382X7

最終，根據(jù)3個公因子對應(yīng)的特征根為權(quán)重計算綜合因子：F=3.213/(3.213+1.111+0.943)F1+1.111/(3.213+1.111+0.943)F2+0.943/(3.213+1.111+0.943)F3，即F=0.610F1+0.211F2+0.179F3。

2.4 導(dǎo)師學(xué)術(shù)影響力因子分析

62位博導(dǎo)的學(xué)術(shù)影響力得分差異顯著，得分最高的超過100分(2人，占4.0%)，最低的不足10分(18人，29.0%)，大多數(shù)導(dǎo)師的得分在10～40分。在每個導(dǎo)師的3個公因子中，一般學(xué)術(shù)投入因子(F1)的得分最高，學(xué)術(shù)著作因子(F3)的得分最低；學(xué)術(shù)產(chǎn)出因子(F2)得分高于學(xué)術(shù)投入因子得分的導(dǎo)師僅有2人(表6)。

表6 62位導(dǎo)師學(xué)術(shù)影響力評價得分Table 6 Supervisor’s academic Influence Evaluation Score for 62 supervisors

3 討論

通過分析導(dǎo)師的學(xué)術(shù)影響力，本課題組發(fā)現(xiàn)導(dǎo)師的學(xué)術(shù)水平差異顯著。得分高(即學(xué)術(shù)水平高)的博導(dǎo)在現(xiàn)實工作中，大多為學(xué)科帶頭人，管理部門可以對這些導(dǎo)師給予政策傾斜，比如分配招生計劃時增加名額，讓學(xué)科帶頭人更好地發(fā)揮自己的價值。得分排在中間位置的博導(dǎo)也承擔(dān)了大量的教學(xué)和科研工作，管理部門應(yīng)該建立相應(yīng)的激勵機制，進一步提高這部分人群的影響力。得分靠后的導(dǎo)師的學(xué)術(shù)影響力相對較弱，管理部門可以適當(dāng)采取優(yōu)勝劣汰的競爭機制，以激勵這些導(dǎo)師加強學(xué)術(shù)實力。

通過對62名博導(dǎo)進行學(xué)術(shù)影響力評價，課題研究人員還發(fā)現(xiàn)導(dǎo)師的學(xué)術(shù)投入得分遠(yuǎn)高于學(xué)術(shù)產(chǎn)出得分，這說明在國家級和省部級科研項目和經(jīng)費的支撐下， 導(dǎo)師還能進一步發(fā)揮其學(xué)術(shù)價值。

導(dǎo)師學(xué)術(shù)價值的體現(xiàn)不僅僅是發(fā)表幾篇學(xué)術(shù)論文，更需要進一步提升學(xué)術(shù)產(chǎn)出質(zhì)量。醫(yī)院科研管理部門可以幫助導(dǎo)師建立科學(xué)研究團隊，配備科研人員和科研助理，讓這些導(dǎo)師在完成科研項目的同時，也完成了科研團隊建設(shè)工作，使之科研效益最大化，學(xué)術(shù)產(chǎn)出最大化。

在教學(xué)管理工作中，導(dǎo)師的招生遴選工作與評價工作一直都是難點，尤其是如何將導(dǎo)師的學(xué)術(shù)與教學(xué)工作進行科學(xué)客觀的量化一直都是管理者不斷思考和力求改革與探索的重點內(nèi)容。因子分析模型的建立可以幫助教育管理者動態(tài)了解導(dǎo)師的學(xué)術(shù)水平，優(yōu)化導(dǎo)師評價工作，為科學(xué)管理打造良好的基礎(chǔ)。本研究用于學(xué)術(shù)影響力評價的指標(biāo)基本上都是復(fù)合指標(biāo)，比如承擔(dān)的省部級及以上項目的數(shù)量，該指標(biāo)即包含省部級項目數(shù)量也包括國家級項目的數(shù)量。在未來的導(dǎo)師評價工作中，管理者可以嘗試采用單一指標(biāo)建立評價模型，使管理工作更加細(xì)化。