院校研究:「理論」系列五——組織智能

院校研究（Institutional Research）是20世紀50-60年代在美國高校興起的。目前世界各國的大學普遍開展相關實踐研究。除了大學對院校研究的具體實踐外，也有很多學者對院校研究本身進行了廣泛的研究，其中也不乏對院校研究理論的探討，而且相關的研究成果已經非常豐富。這些研究成果是否能夠被稱之為院校研究「理論」，仍然需要時間驗證。但我覺得這個結論已經不重要，重要的是如果我們能夠釐清院校研究的文化氛圍（cultural climate）、組織結構（organizational structure）、職能與職責（role and responsibilities）、組織智能（organizational intelligences）、組織資源（organizationa resources）以及運行過程（operational process） 等方面的問題，就足夠為院校研究的發展和建設奠定基礎，也足夠為我們開展院校研究工作提供合理的緣由。我自己覺得，如果我們認為院校研究已經形成了比較基本的理論體系，那麼上面提到的這幾個方面應該是非常重要的組成部分。我在過去幾年對這幾個方面的內容陸續進行了調查研究和文獻梳理，有的文章也發表在國內的期刊和收錄在院校研究著作中，現分期通過我的公眾號推送，與從事院校研究的專家學者交流學習。

第一篇：文化氛圍（點擊題目閱讀）

第五篇：組織智能

第六篇：運行模式

第七篇：範式方法

Terenzini的院校研究三元組織智能理論是院校研究理論的重要組成部分，具體包括分析與技術智能（Technical/Analytical Intelligence）、院校事務智能（Issues Intelligence）和院校情景智能（Contextual Intelligence）。本文基於這個理論對中國院校研究人員的智能進行了調查研究。由於數據是2012年收集的，所以文章所反映的調查結果不一定與現在的情況相符，但Terenzini的三元智能理論對院校研究建設，尤其是院校研究人員的職業發展仍然有借鑑價值和意義。本文發表在《高校教育管理》2017年第2期。感謝馬雙雙編輯的支持和幫助。

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一、引言

院校研究自20世紀50年代在美國興起至今，已有60多年的歷史。在這半個多世紀以來，隨著美國高等教育的重大變化，如20世紀70年代中期完成的高等教育「大眾化」、20世紀80年代興起的評估運動等，院校研究也經過了成長、專業化和實踐功能的拓展過程。正如Peterson所總結的， 50－60年代初期是美國院校研究的成長與形成時期，60年代中期到70年代中期是院校研究向專業化過渡的時期，70年代中期至80年代中期院校研究的範圍已延伸到學習成果評估活動中。從上個世紀90年代開始，院校研究進入了一個新的發展時期。尤其是隨著研究技術和數據處理工具的革新和應用，如網際網路、資料庫、智能體系等，院校研究的專業化程度有了前所未有的提升，研究成果也為大學決策提供了更加有效的實證性依據。毫無疑問，美國院校研究為美國大學的決策程序從傳統的經驗型模式向「循證」（evidence-based）決策模式過渡奠定了良好的基礎，當然也為美國高等教育質量從評估的角度提供了保障。

在美國院校研究的影響之下，世界各國紛紛成立相應機構。歐洲於1979年成立了類似於美國院校研究學會的歐洲高等教育研究、政策和實踐協會；澳大利亞於1988年成立澳大利亞院校研究學會；加拿大於1994年正式成立加拿大院校研究與規劃學會。中國學者對國外院校研究的關注起始於20世紀90年代初期。根據程星和周川的研究， 20世紀90年代初期，中國有了零星的院校研究介紹；90年代末期，開始大量翻譯美國院校研究資料；21世紀初，開始系統研究院校研究理論，並開始院校研究的實踐工作。華中科技大學2000年3月成立了院校發展研究中心。這是中國成立的首家院校研究機構，標誌著中國院校研究的正式開展；7年後於2007年成立了中國高等教育學會院校研究分會，標誌著院校研究在中國正式得到高等教育領域和主管行政部門的認可。最近幾年部分省市（如四川、陝西等）也陸續成立了省級院校研究學會，大力推動院校研究的發展。這些舉措進一步說明,中國高等教育發展對院校研究的需求以及高校和行政部門對院校研究的重視。另外，也可以肯定地說，許多學者通過「專題研究」、「理論研究與實踐研究相結合」、「自下而上與自上而下相結合」等研究形式，在這一領域已經取得了豐碩的成果，為中國制定高等教育戰略性發展規劃提供了科學的理論依據和實踐經驗。但與美國院校研究相比，中國高校還沒有形成濃厚的院校研究氛圍，如大學的職能部門對院校研究的需求和支持程度不夠，社會公眾對院校研究的認知程度還很低等；在描述大學情況、提供決策支持、對外展示大學發展情況、通過研究提供大學決策證據以及院校智能體系管理等方面所發揮的作用還很弱，特別是在增強大學透明度、構建和管理大學信息系統方面尤其需要改進。中國院校研究在這些方面存在的問題除了與大學決策模式的大環境有關外，是否與院校研究人員在院校研究方面缺少相應的知識和技能有關,也是值得大家思考和探討的問題。但無論是何種原因，我們有理由相信，中國政府在大力推動高校「雙一流」建設中，必須加強院校研究建設，這是高校通向科學化發展道路不可缺少的一項工作；而院校研究知識和能力是提升院校研究績效的基石，是院校研究職業的基本功。有鑑於此，有必要對院校研究人員的專業能力進行研究和探索，並以實證性研究結果為依據提出有針對性的改進建議。

二、理論基礎

由於院校研究興起於美國，所以院校研究理論基本上是建立在美國的研究和實踐經驗之上。從院校研究的界定來說，各國的院校研究學會的界定基本上沿用了美國院校研究學會的界定，即院校研究為大學領導和決策者提供戰略規劃、專業設置、財務管理等所有大學職責範圍內的實證性研究依據和科學決策支持；同時也利用收集到的數據完成政府部門的統計報表，並構建與「同伴」大學相互比較的「標杆」指標體系。當然，為了適應各國高等教育的發展現狀、決策模式、決策聚焦點、人事結構、數據資源等特徵，這個概念界定在各國大學可能略有不同，但從事數據分析是所有院校研究的核心工作。就院校研究的功能而言，Volkwein和Serban的研究發現不僅適應於美國院校研究，也在很大程度上反映了世界各國大學院校研究的功能。他們將院校研究功能歸納為：（1）利用數據向學校和社會展示大學現狀；（2）為大學提供有效的決策依據和備選方案；（3）向社會呈現大學辦學的成功案例；（4）為學校提供辦學績效證據和具有借鑑性的建議；（5）知識庫管理，即數據系統建設、信息產出、知識創造和應用。這些功能雖然是他們在大約20年前的研究成果，但根據筆者在美國院校研究領域近10多年的工作經驗，美國目前院校研究的功能實際上仍然可以從這五個方面予以闡述。從院校研究的功能，我們不難看到院校研究的工作與大學其它行政管理部門（如人事、學生、教務、財務等）的工作相比，是一項技術性和政策性含量都很高的工作。可以肯定地說，如果院校研究人員沒有技術是無法完成數據分析和信息管理工作的；如果院校研究人員沒有大學背景方面的知識是無法展示大學的成功案例；如果研究人員沒有大學政策及其實施方面的知識和經驗是無法為決策提出可行性實踐建議。

但如何能夠在提高院校研究人員技術技能的同時，也能加強他們在政策研究、分析和諮詢等方面的知識和經驗是院校研究組織所遇到的挑戰之一。事實上，相關研究從美國院校研究學會成立後不久就已經開始。Fincher於1978年就指出「院校研究是組織智能的一種形式。」他同時強調， Wilensky的組織智能理論對院校研究有重要借鑑意義。但非常遺憾的是，在之後的20多年，雖然組織智能理論在其它領域得到了廣泛應用和拓展，在院校研究組織的發展過程中並沒有得到足夠的重視和進一步的研究和應用。直到1999年，Terenzini才在Wilensky的組織智能理論和Fincher觀點的基礎上提出了院校研究的三元組織智能理論。Terenzini認為，院校研究組織智能包含院校數據的收集和分析，以及由數據到信息的轉化，再到對信息的詮釋和結果的利用。這個解釋實際上是對更加廣泛的「組織智能」界定在院校研究領域的具體闡述。例如，Halal對「組織智能」的界定是：組織智能是創造知識，並利用這種知識使組織戰略性地適應環境或者市場的一種能力。Veryard認為組織智能是創造、詮釋和分享組織知識和吸取經驗教訓的能力，是理解複雜形勢，並有效地提出應對策略的能力。

Terenzini的院校研究三元智能理論具體包括：分析與技術智能（Technical/Analytical Intelligence）、院校事務智能（Issues Intelligence）和院校背景智能（Contextual Intelligence）。分析與技術智能主要包括數據統計和分析能力以及相關的計算機知識和技能，例如統計學生、教師人數，計算經費開支、設施數量的規則和公式；資料庫結構、變量名稱命名規則、編碼習慣；院校研究的設計方法、抽樣方法、統計學方法、測量方法以及定性研究方法；院校研究人員的圖書查詢技能、問題綜述能力、口頭和書面交流能力等；熟悉大學的基本組織和行政結構；資料庫管理的能力、統計學軟體、圖表設計軟體等。院校事務智能是指掌握與院校事務相關知識的程度以及解決相關問題的能力，例如入學目標，教師工作量，資源分配，校園規劃，管理和維修，收費標準，工資福利政策，公平問題，專業和大學層面的規劃，專業評估，預算方案，管理人員遇到的問題，大學功能和決策程序，非正式的權力結構和獎賞制度等。院校背景智能是指掌握與高等教育以及本校發展背景相關的知識及解決相關問題的能力，例如高等教育體系，地方、州、國家以及國際環境，大學的校園文化，大學的歷史演變和理念，教師和組織文化，傳統習俗，大學的運行機制，主要人物的價值觀，處事態度，學生、教師、管理人員、董事會成員以及學生家長等的多元化理念等。毫無疑問，如果院校研究人員能夠掌握上面闡述的三元智能理論所要求的知識和技能，他們一定能夠很好地履行Volkwein和Serban所闡述的院校研究職責，也一定能很好的為大學決策服務。當然，不同的研究人員對這些知識和技能的掌握程度不一定完全相同。例如，管理數據系統建設的研究人員需要有很高的技術技能，而從事數據分析的研究人員需要更強的分析技能和院校事務方面的知識。另外，不同時期，院校研究對研究人員的三元組織智能的要求也會有差別。數據系統建設時期對研究人員技術和院校事務智能的要求較高，而數據系統建成之後，當工作重點轉向數據分析和決策支持上時，院校研究人員的院校背景智能就顯得更加重要。需要強調的是，為了有效地完成院校研究工作，具有不同智能的工作人員必須緊密配合、互相支持、取長補短。另外，由於受院校研究部門工作人員人數的限制，最理想的是院校研究部門僱用的人員能不同程度的具備這三個方面的智能。

三、研究方法

（一）研究目的與問題

本文依據Terenzini的院校研究組織智能理論開發調查問卷，對中國院校研究人員的組織智能進行調查研究，旨在為中國大學和相關部門加強院校研究建設，特別是為加強院校研究的專業化和職業化建設提供實證性研究依據。研究主要聚焦於兩個問題：1）中國院校研究的組織智能程度如何？2）在高教所/教育學院和行政部門從事院校研究的人員的院校研究組織智能是否存在差異？

（二）調查問卷和數據收集過程

此項研究採納問卷調查法。問卷設計的依據是第二部分闡述的院校研究組織智能理論。問卷預設三個部分：技術與分析、院校事務和院校背景。每個部分由預設的10個問題組成（見表1），共計30個問題。問題的回答採用李克特方式，即每一個問題有五項答案供被試選擇：分別是「絕對不同意」、「略不同意」、「同意」、「高度同意」和「完全同意」。除這30個與組織智能相關的問題外，問卷還包括8個收集被試所在大學以及被試個人相關信息的問題，例如，被調查對象所在大學的類型（「985」、「211」、其他本科院校、職業技術學院）、在校學生數、被調查對象所在部門的建制類別（行政、學術、行政/學術）以及被調查對象的職務、職稱等。

數據收集對象是參加中國杭州院校研究培訓班的全體學員。這次培訓班是由中國高等教育學會院校研究分會和海外華人院校研究會聯合舉辦，中國計量大學承辦。參加學員來自全國120所高校，其中「985」高校6所，參加人員31人；「211」高校12所，參加人員25人；其他高校16所。參加人員67人。為了避免培訓對被試回答問題可能造成的影響，如培訓內容可能幫助他們掌握相關分析、技術方面的知識，所以調查工作是在培訓會正式開始之前進行的。在開幕式之後，問卷調查管理人員將邀請函和問捲髮給學員，請他們自願完成問卷，並交給管理人員。另外，邀請函明確闡述了這次調查的目的，即更好地了解中國院校研究的現狀、促進海外華人院校研究人員與中國院校研究人員未來的合作和交流。為了避免參加人員在使用隱私信息方面的顧慮，邀請函明確陳述，參加人員調查數據的分析和研究報告將以整體為基礎，不涉及任何個人信息。綜合調查結果也不會被反饋到參加人員所在的學校，任何學校名稱亦不會出現在任何研究報告和論文中。

（三）問卷回收情況

調查共收回有效問卷73份，其中包括「985」高校16份，「211」高校10份，其他高校47份。總體回收率為59%，其中其他高校的回收率最高，大約70%；其次是「985」高校，大約為52%；「211」高校的回收率是40%。參加人員中有26人是在教育學院或者高教所工作，11人在規劃處工作，8人在校長辦公室工作，7人在教務處工作，其他人在評估辦公室、政策辦公室等部門工作。回答問卷的73人中將近一半人擁有碩士學位，40%的人為擁有博士學位，其他人擁有學士或其它學位。

（四）問卷的信度和效度檢驗

儘管調查問卷是依據院校研究組織智能理論開發的，也融入了筆者從事院校研究10多年的經驗，但由於調查問卷是初次使用，所以進一步檢驗調查問卷的效度和信度是非常必要的。為此，首先利用收集到的正式數據進行了因子分析，主要目的是對問卷的結構效度進行檢驗，併合理構建院校研究的組織智能因子；其次，利用收集到的正式數據計算每一個因子的克隆巴赫係數（Cronbach’s Alpha Coefficients），目的是檢驗各因子的內部一致性信度。

如表2所示，因子分析將問卷所包含的30個關於院校研究的智能問題重新組成了4個因子。「院校技術與分析」智能因子包含第1-10的10個問題，與預設的10個問題一致。「院校事務」智能因子包含第11-20、第30的11個問題。前10個問題與預設的問題一致，第30個問題是關於「高等教育生存的地方、國家及國際環境」，是預設以外的問題。「院校背景」智能包括第21-26的6個問題，這些問題也都是在預設問題之內。不同的是，因子分析將之前預設的屬於「院校背景」智能的與「價值觀」、「對本校的態度」以及「多元化觀點的態度」相關的三個問題重新構建成了一個單獨的因子。實施上，這樣的因子重建更加合理。因為，「院校背景」智能主要反映了院校研究人員對大學背景的事實狀況的了解，即「知識」，而院校研究人員對大學「價值觀」和「態度」的熟悉情況則在一定程度上反映了他們個人的判斷，甚至在一定程度上融入了個人的興趣和情感。因此，這三個問題重新組成一個因子是合理的，本文將其命名為院校研究組織的「院校價值觀認知」智能。最後需要說明的是，單項智能與其所屬的因子之間的相關性係數的分布是0.62-0.93，達到了統計學可以接受的最小相關性值，顯示問卷有很高的結構信度。四個因子的克隆巴赫係數都高於0.90，說明四個因子有很高的內部一致性效度。

四、調查結果分析與討論

如表3所示，所有參與調查問卷的73位院校研究人員在院校背景智能上的得分最高，均值為3.57，標準差為0.78；其次是院校價值觀認知智能，均值為3.33，標準差為0.88；排在第三位的是院校事務智能，均值為3.14，標準差為0.78；得分最低的是院校技術與分析智能，均值僅為2.77，低於中位值（3.00），標準差為0.77。因為問題的賦值是，「絕對不同意」得1分，「略不同意」 得2分，「同意」 得3分，「高度同意」 得4分，「完全同意」得5分。所以2.77的均值說明，參與調查的院校研究人員的院校技術與分析智能是非常差的。在其它幾個方方面的智能均值也僅僅略高於中位值，所以結果也是不容樂觀的。另外，方差分析結果也顯示院校研究人員的四種智能之間有顯著性的差異；他們的院校技術與分析智能顯著低於其它三種智能，院校事務智能也顯著低於院校背景智能。

上面闡述的這種院校研究組織智能的分布趨勢也基本上反映了分別在高教所/教育學院和規劃處、教務處等行政部門從事院校研究的工作人員的智能狀況，即無論是在哪個部門工作的院校研究人員，他們的院校背景智能都是最強的，而院校技術和分析智能都是最差的。但統計數據也顯示，高教所/教育學院工作的從事院校研究工作的人員在院校技術與分析智能上的得分均值是2.81，而在行政部門工作的院校研究人員在這項智能上的均值略低於在高教所/教育學院工作的人員的均值，是2.74。這個結果很可能是由於更多的在高教所或者在教育學院工作的從事院校研究的人員擁有博士學位，他們在就讀博士或者撰寫博士論文期間有機會學習統計學和數據分析的知識和技能；而在行政部門工作的人員大多數擁有學士或者碩士學位，他們在攻讀相應的學位時，學習和應用統計學知識的機會較少。但需要說明的是，二者在院校技術和分析智能上不存在顯著性差異。但在行政部門工作的院校研究人員在其他三種組織智能上的自我評價結果都高於在高教所或者教育學院工作的從事院校研究的人員的自我評價結果。行政部門工作人員在院校研究事務、背景和價值觀認知智能上的均值分別為3.30，3.58和3.41，而高教所/教育學院工作人員的均值分別為3.03，3.55和3.19。而且從統計學的角度來看，二者在院校事務智能和價值觀認知智能上的差異是顯著的。事實上，這個數據結果完全驗證了此項研究的假設結果。在規劃處、校長辦公室、教務處等部門工作的從事院校研究的人員有更多的機會與大學領導以及職能部門溝通和交流，因此對大學的制度、運營規則、生存環境、價值觀等都比較熟悉；相反，在高教所或者教育學院工作的人員雖然也會承擔一定的院校研究工作或者開展一些純學術性的院校研究，但他們同時還要擔任教學和專業領域的學術研究工作，很少或者沒有機會參與學校的決策過程，對學校的運營事務、規章制度可能會缺乏了解。

表4進一步展示了參與此項調查研究的院校研究人員在單項智能上面的自我評價結果，其中黑體數據分別顯示了五項最高和最低（斜體）的單項智能。顯然，最高的五項智能都是與院校背景有關的智能。在所有回覆問卷的參與者中，90%以上的人都至少同意他們了解學校的辦學理念、現狀、發展歷史、校園文化和大學環境。但在不同部門工作的人員在前五項單項智能方面還是存在一定差異。例如，在高教所/教育學院工作的人員中，100%的認為他們熟悉高等教育的總體發展文化和定性研究方法；而對於行政部門工作的人員來說，這兩項單項智能都沒有排在前五名。相反，有93%和91%的行政工作人員認為他們熟悉和了解學校的基本情況和大學的價值觀，但在高教所/教育學院工作的人員，分別只有72%和80%的人認為他們熟悉和了解學校的基本情況和大學的價值觀。這個結果再次證明由於工作性質和聚焦點不同，導致了院校研究人員在院校組織智能上存在差異。

表格的底部斜黑體數據顯示了參加人員自我評價最低的五項院校研究組織單項智能。在五項單項智能中，除了關於院校事務的非正式權力結構外，其它四項都是與院校技術與分析智能有關的智能。其中院校研究人員自我評價最差的智能是資料庫開發和管理，大多數回復問卷的人員缺乏這方面的智能（59%），在高教所或者教育學院工作的人員尤其缺乏（68%）。其次是大學資料庫應用方面的智能，在回復問卷的人員中有一半認為缺乏這方面的智能，同樣的在高教所或者教育學院工作的人員中有68%的人認為他們在這方面的智能是欠缺的。其它兩項智能分別是關於數據報告、統計應用軟體、學生、財務等的統計方法。在回復調查問卷的人員中，僅有一半左右的人員認為他們擁有這方面的智能，在高教所/教育學院和行政部門工作的人員在這兩項智能上的自我評價結果沒有太大差別。

五、結論與啟示

調查結果顯示參加院校研究人員的院校研究組織智能還比較欠缺，在院校技術和分析和院校事務兩個方面的組織智能尤其薄弱；在高教所/教育學院和行政部門工作的院校研究人員在院校研究組織智能上存在顯著性差異，行政部門人員的院校事務和院校價值觀智能顯著強於在高教所/教育學院工作的人員。當然，這項調查是在2012年杭州培訓期間進行的。在過去幾年，中國高教學會院校研究分會以及大學先後組織了多次院校研究培訓活動，相信院校研究人員的組織智能應該有所提升。但2016年5月在參加同濟大學舉辦的「院校研究、學科建設規劃與教育質量評估研討會」期間，筆者在與參會者的交談中了解到，他們在技術與分析方面的技能仍然處於劣勢；一些曾參加過2012年培訓的人員也感覺到，在2012年參加培訓後，他們在實際工作中從事院校研究的機會並沒有明顯增加，因此在院校研究組織智能方面似乎沒有得到明顯的提升。因此，筆者認為2012年的調查結果對提升中國院校研究人員的組織智能仍然有一定啟示，至少有借鑑價值。

首先，改革高等教育專業課程設置，增加實踐性強的課程，為高等教育專業畢業的學生提升院校研究組織智能打好知識和思維基礎。院校研究智能理論的創始人Terenzini認為，技術與分析智能主要是通過課程學習獲取。中國高等教育碩士和博士的課程開設偏重理論，而輕視實踐性課程的特點不利於培養從事實踐性強的院校研究人員，這也是造成中國當前缺乏院校研究人員的主要原因之一。美國就讀高等教育管理專業研究生都要根據要求修習大學組織結構、預算與財務管理、大學生發展、高等教育評估以及大量的統計學課程。例如，全美高等教育管理專業排名第七位的賓州州立大學（Pennsylvania State University）的課程設置就非常具有代表性，包括高等教育管理、大學生發展、大學教學、大學課程設置、學習成果和專業評估、教師工作量分析、績效和福利分析、入學管理研究、組織理論與高等教育等課程。碩士專業的學習方向包括學生輔導、管理、發展、入學管理、院校研究、學生事務、教學等七個領域。高等教育博士除了專業領域的必修課外，還必須完成１２個學分的多變量統計學、定性研究方法和研究設計課程，同時還必須完成９個學分的高級研究技能課程。需要說明的是，要修習多變量分析統計學，必須掌握基本的統計學原理，在美國這些課程都屬於本科的通識課程。當然，賓州州立大學的高等教育專業並非專門培養院校研究人員，但這些課程的共同特點是非常重視培養學生的實踐能力，包括大學事務性方面的知識和技術與分析方面的技能。顯然，許多內容與前面闡述的院校研究智能是直接對應的，對畢業生未來從事院校研究工作非常助益。中國的高等教育學專業（其它人文社科專業存在同樣的問題）一方面開設的課程較少，選擇性不大；另一方面實踐性不強，專業課聚焦於理論和政策分析，研究方法聚焦於定性研究，統計學和定量研究方法等課程所佔比例都非常小，所以畢業後要從事院校研究都需要大量的補課。

第二，為從事院校研究的人員提供有效的培訓機會，幫助他們提升院校研究組織智能。如前所述，最近幾年，中國院校研究學會以及高校也確實舉辦了一些培訓班，但數量還是很有限，培訓模式和質量也有待於繼續改進。筆者協助舉辦了兩次培訓班，深感效果不是很理想。參加人員多，培訓時間短，學員在培訓期間沒有機會動手實踐，如果培訓後沒有機會應用所學技能，培訓基本上就沒有太大價值。所以從培訓的角度來說，培訓組織機構需要加強實踐性強的培訓內容，需要政府、大學、社會團體共同承擔這樣的培訓任務。美國大學、院校研究學會及其分會、非盈利研究部門、大學認證部門、軟體公司等各種機構為院校研究人員提供許許多多的培訓機會。目前佛羅裡達州立大學、賓州州立大學等多所大學開設院校研究專業證書的課程。例如，佛羅裡達州立大學開設的課程包括院校研究介紹、院校研究實踐、「數據驅動型決策」模式、數據挖掘、本科教育成果、大學生的成功、院校研究數據分析等。這些課程都是非學位課程，而且很多都是網絡課程，所有感興趣的人員都可以註冊修習。院校研究學會及其各州和地區分會在每年年會之前也都舉辦各種培訓班。如2016年美國院校研究年會之前的培訓專題分布在院校技術和分析智能以及院校事務智能兩個領域。其中院校技術和分析智能的培訓包括數據挖掘技術、圖表設計原理與實踐、數據倉儲建設基礎、預測統計模型的構建等；院校事務智能培訓包括學校績效測量辦法、專業層面的學生學習成果評估、營造真實的評估文化等。院校研究學會也舉辦專門的夏季短期培訓，培訓內容包括院校研究基礎知識和技能、學習成果評估以及統計學基礎等。他們還聯合國家教育部數據中心在華盛頓特區舉辦國家教育數據使用培訓班。許多軟體公司為了推銷軟體也經常舉辦軟體使用技能培訓班，如SAS公司夏季為教育工作者開設的培訓班就是其中之一。筆者也參加過多次類似的培訓，都是小班教學，參會人員有機會交流、實踐，效果非常好。

第三，營造院校研究專業化發展氛圍，明確院校研究人員的職業化發展方向，為院校研究人員提升院校研究組織智能排除職業發展困惑。前面已經談到，院校研究是一項技術性和政策性雙高的工作，其要求的組織智能的積累和提升非短期內能實現。即便是在美國這樣具有強密度院校研究實踐活動的大學，院校研究人員沒有5到10年的學習和經驗積累，特別是在政策制定和實施過程中的參與和歷練，也可能只是一個「數據人」（data person），很難成為一個多面手、全方位的院校研究員（institutional researcher）。好在美國大學有非常明確的院校研究專業化和職業化發展方向，你可以在這個領域工作5年、10年甚至到退休；你可以從院校研究分析員（有的學校有1-5個級別）、高級分析員、協理員、副主任、主任、助理副校長一直升職到副校長，只要努力，就有可能競聘高層次的崗位。而且同一級別院校研究分析員(institutional research analyst)的待遇可能要高於政策分析員（policy analyst）和管理分析員(administrative analyst)的待遇。類似的專業化發展氛圍和職業化發展路逕自然有助於院校研究人員專注於自己的工作，排除職業發展困惑，並努力積累經驗，提升其組織智能。當然，中國大學行政人員專業化和職業化建設問題不僅僅是院校研究領域的問題，是整個高校管理體制的問題，特別是「輪崗」制度對培養組織智能有很大負面影響，要改變這種現狀，需要大動作。

第四，構建大學院校研究協同體，幫助院校研究人員提升組織事務和背景智能。從組織結構來說，中國的院校研究還沒有形成自己的特色。目前從事相關工作的高教所也好，規劃處也好似乎都不能完全等同於美國的「分散型」或者「集中型」的院校研究組織機構。因此，大學並沒有明確僱用院校研究人員。從事院校研究工作也只有當工作人員完成職能部門分屬工作需要時才進行，而不是工作人員的職責使然。這種組織結構幾乎不可能培養真正的具有院校研究組織智能的專業人員。為了在當前由於種種原應，還不能建立類似於美國大學的院校研究機構的情況下，要克服這種不利因素，建立院校研究協同體或許是一種辦法。也就是從事院校研究的工作人員和職能部門的人員共同協作，互通信息，取長補短，將院校研究人員的技術與分析智能與職能部門工作人員的院校事務智能相結合，提升院校研究績效，這種協作也一定會有助於院校研究人員學習大學的運行規則和決策程序，最終提升他們的院校研究智能。當然，這種協作仍然需要大學一個非正式的協作組織來牽頭，如院校研究協作委員會等。

(註：請查閱《高校教育管理》刊發的原文參看參考文獻。）

來源 | 對話中美高教

作者 | 常桐善

編輯 | lynn