从奥赛看人才成长的短程与长程激励

作者: 李侠 谷昭逸

来源: 中国科学报

发布日期: 2022-07-26 08:40:35

本文探讨了中国在国际数学奥林匹克竞赛中取得优异成绩的同时,为何在国际数学大奖如菲尔兹奖上没有相应的表现。文章分析了短程激励和长程激励在人才培养中的作用,指出中国当前的激励机制偏重短程激励,缺乏长程激励,导致学生在进入大学后逐渐失去对数学的兴趣和追求,最终未能达到预期的学术成就。文章呼吁建立多元化的激励机制,特别是长程激励,以培养学生的长期学术兴趣和理想,推动中国从数学大国向数学强国转变。

近日,第63届国际数学奥林匹克竞赛(IMO)成绩公布。中国队再次获得团体总分第一,6位参赛的选手全部获得满分,这是中国队第23次获得世界第一。热闹过后,我们需要考虑两个问题:第一,中国拥有如此众多的聪明孩子,不仅仅是在数学学科,还在其他任何领域,但他们后来的职业发展又是怎样的?第二,具有共性的话题是,如何从数学大国跃升为数学强国?

从历届数学奥赛成绩与我国数学在国际上的整体表现之间呈现的差距,让人深刻认识到这种不对称性断裂,那么问题到底出在哪儿?

为了从宏观层面体现中国数学奥赛团队取得的辉煌成绩,笔者做了一个简单的统计,自1985年中国首次参加奥赛以来,共获得了23次总分第一,在世界各国的排名中遥遥领先。这30余年间,我国参赛选手共获得174枚金牌,平均单次参赛可获金牌数为4.7枚,这些数据都是世界第一。这可以说明两个问题:第一,中国的基础数学人才很强大;第二,中国有数学天分的学生很多。

由于参加奥赛的都是中学生,我们不妨假定这些参赛者都为应届高中毕业生,按照中国的激励模式,这些获奖者大多被国内重点大学提前录取,由此走上职业化的数学道路。这些通过层层选拔、一路过关斩将的优胜者,随后又接受了最为优秀的职业化学术训练,应该在未来取得可喜的数学成绩。但遗憾的是,这个预期结果并没有出现。

众所周知,数学界有两个著名的国际大奖:菲尔兹奖(1936年设立,每四年颁奖一次)和沃尔夫数学奖(1976年设立,1978年开始颁奖),可以作为我们衡量杰出人才获得国际承认的指标,前者规定获奖者必须未满40周岁。我国从上个世纪80年代后期开始参加国际数学奥赛,涌现出的众多金牌选手并没能脱颖而出,即便按照菲尔兹奖设定的40周岁年龄限制,那么从获奥赛金牌的18岁到40岁仍有22年时间。

在学术产出峰值的这22年间,这些天之骄子是如何完成从精英向平庸转化的升腾与坠落之旅的?又是什么因素影响了他们展翅高飞?在笔者看来,造成这种只开小花不结大果的原因有很多,关键在于我们的激励机制出现了问题——只注重短程激励而缺乏有效的长程激励。

短程激励之所以被热捧,是因为它的结果符合绩效主义原则,对于政策制定者与政策受众而言,政策后果都是明确与可见的,从而在双方之间实现了共鸣:对于政策制定者而言,一旦学生获得金牌,将为整个学校带来巨大的声誉收益,进而影响学校未来的升级、招生与宣传,符合政绩考核要求;对于参与者而言,一旦获得金牌就获得了进入名牌大学的通行证。

如果说短程激励是基于短链的功利主义理念来设计政策靶标的话,那么长程激励的激励链条则是长链的,不仅具有短期的考量,更侧重于对个人爱好与理想的持续支持与尊重。问题是长程激励的目标是无法量化的,而且收益在短期内是不可见的。这就导致政策制定者与政策受众对于不确定性后果产生严重的风险厌恶,使个体的爱好与理想让位于实实在在可见的政策标的。

这些获奖者一旦进入大学,又回到了功利主义占主导的短程激励环境中,那些藏于内心的爱好与理想的长远目标,被周围强大的功利主义文化慢慢吞没与覆盖,选择又一次被短程激励牢牢掌控,乐此不疲地从一个小问题走向另一个小问题,在不知不觉中远离了深刻与长远的问题,甚至都不知道什么才是重要的问题了。学术上的长期价值主义恰恰需要长程激励机制。建设长程激励机制需要解决三个问题。

首先,政策的激励靶标设计要多元化,防止出现单一的短程指标。要给每一种学术偏好和理想以现实的存在空间,换言之,喜欢功利主义选项的人在这套激励政策下可以安身立命,同时那些喜欢理想主义选项的人也可以安然地生活。其次,基于折现原理,从短程激励到长程激励需要设计收益的补偿原则。即短期激励靶标的收益小,而长程激励靶标的收益高。再次,设立人才培养特区。

在资源有限的情况下,为了保证一种新型的长程激励机制能够在竞争中不被短程激励机制吞没,必须设立人才培养特区,只有这样才能让一种新型的激励机制在特区中逐渐完善并茁壮成长。

长程激励的宗旨在于在科技界培养一种耐心与执着,树立一种学术理想主义与英雄主义,不惜用长时间去挑战难题、大问题,甚至冒着此生失败的风险也要为人类的认知进步努力推进一点点。微观上个体的孤勇式坚持,在宏观上就是众人协力夯实科学基础,为科学界整体提供坚实的知识储备。今天的中国已经发展到这一阶段了。以往的短程激励模式已经无法带领中国在世界知识生产市场中实现知识迭代的整体跃升。

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