杨立坚的随笔:学术,社会,文化分享 http://blog.sciencenet.cn/u/sudayanglijian 美国统计协会会士,国际数理统计学会会士,国际统计学会当选会员

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培养高水平博士生人才2:提升导师队伍水平 精选

已有 4685 次阅读 2020-8-23 11:11 |系统分类:观点评述

提升博士生导师队伍水平,涵盖了导师的专业水平和师德师风,大致有从外部引进和从内部培养两条途径。

从外部引进学术造诣高,有长期培养高层次人才经历的资深教授无疑是见效快的方法。我的老师一辈中多有被引进的,如David Ruppert教授加盟康奈尔大学(1987),Raymond J. Carroll教授加盟德州农工大学(1987),Wolfgang K. Härdle教授加盟洪堡大学(1992),范剑青教授加盟普林斯顿大学(2003)等等,引进他们的学校都极大地提升了自身的统计学博士科研水平。这些成功例子都值得学习借鉴。

内部培养,需要帮助和鼓励每个青年博士生导师,完成好从自己导师的科研助手到自己学生的导师这一角色转变。我有三条具体建议

1.青年博士生导师可以从自身科研经历凝练出最核心的,值得传承的专长和能力,开设高年级博士生课。

以本人为例,2001年一个优秀的博士生提出做我的学生,被我婉拒了。当时我刚获得终身教职,还没总结出自己的学术三板斧,指导这名立志学术研究的学生,感觉力不从心。到了2004年我第一次给高年级博士生开课讲非参数统计,几个学生用课上学到的关键技术发表了一系列高质量论文(见文献1-6),我才感觉自己在密西根州立大学任教7年后,终于完成了从科研助手到博士生导师的角色转变。从那时开始,我在新加坡国立大学,密西根州立大学,苏州大学和清华大学已经为高年级博士生讲过十几个学期的非参数统计,启动他们的首次科研能力。

2. 在培养博士生的过程中,多考虑学生利益,少考虑个人得失。

多考虑:可以教博士生掌握哪些重要技术,助其有能力,有自信,有成就感地独立开展科研,乃至终身从事学术研究;

少考虑:怎样用博士生服务于自己的利益在导师没能力指导的全新领域,让学生替导师打头阵,尝试解决科研难题占用学生过多的时间做技术含量较低,无助于提高其科研能力的服务类项目,等等。

3. 减少各类社会活动和任职,特别是技术含量低的。

我2006年成为正教授后担任了Statistica Sinica副编审,之前已经卸任了Computational Statistics副编审,一年后担任Journal of Nonparametric Statistics副编审,此外2007-10年还担任过密西根州立大学统计与概率系的研究生主任。这就是当选美国统计协会会士(ASA Fellow)之前,我担任过的全部职务了。那些年我每年出差不超过4次,包括参加学术会议和访问其它大学。正是由于我任职少,参加活动少,才有大量的时间和每个博士生一对一地讨论问题,修改论文。

有人或许不解,多参加学术活动,多在各类学术组织中任职,不是可以开阔思路,提高自己的知名度和影响力吗?事实上大多数重要的研究是导师和博士生一起凝神聚气做出来的,主要靠的是自身的硬实力不是从别人那里获得的想法更不是靠知名度和影响力。另一方面,超前于硬实力的积累形成,急于追求知名度和影响力,一般会使青年导师心浮气躁,不利于提升其指导博士生的水平和能力。

后记:

1. 我在工作7年后才成为合格的博士生导师这件事,不具普适性。原因有二:一是我本科读的是数学,读统计比较晚,二是我个性愚钝;

2. 强调学生利益,并不是总要牺牲导师的利益。多数情况下两者的利益是一致的;博士生毕业后就是本专业的同事了,有些会成为导师的长期合作伙伴。

文献:

  1. Wang, J. and Yang, L. (2009) Efficient and fast spline-backfitted kernel smoothing of additive regression model. Annals of the Institute of Statistical Mathematics 61, 663-690

  2. Wang, J. and Yang, L. (2009) Polynomial spline confidence bands for regression curves.Statistica Sinica 19, 325-342

  3. Xue, L. (2009) Variable selection in additive models. Statistica Sinica 19, 1281-1296

  4. Wang, L. and Yang, L. (2007) Spline-backfitted kernel smoothing of nonlinear additive autoregression model. Annals of Statistics 35, 2474-2503

  5. Xue, L. and Yang, L. (2006) Additive coefficient modeling via polynomial spline. Statistica Sinica 16, 1423-1446

  6. Xue, L. and Yang, L. (2006) Estimation of semiparametric additive coefficient model. Journal of Statistical Planning and Inference 136, 2506-2534



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