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中办、国办发布《关于分类推进高校改革的意见》,对不同高校未来发展有什么影响?

学校≠教育≠技能;文凭溢价=80%信号传递+20%人力资本

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问题描述

近日,中共中央办公厅、国务院办公厅印发了‌《关于分类推进高校改革的意见》‌(以下简称《意见》),对高校分类评价及改革作出了系统部署。这一政策旨在改变过去“一把尺子量到底”的评价模式,构建多赛道、多主体的评价体系,引导高校科学定位、特色发展。‌‌

该《意见》对不同高校未来发展有哪些影响?对什么样的高校比较有利?


在国务院新闻办公室今天(23日)举行的“开局起步‘十五五’”系列主题新闻发布会上,教育部发展规划司司长郭鹏介绍,2025年,我国高等教育毛入学率达到61.3%,在学总规模达4873万人,已实现从精英化、大众化到普及化的历史性跨越。面对世界上规模最大的高等教育体系,不能只有一个赛道、一种模式,需要通过分类施策,更好地发挥各类高校功能,更好适应经济社会多样化需求。

分类推进高校改革,分类是方法,改革是动力,发展是目的。分类不是分层次,而是分赛道,大的方向是以研究型、应用型、技能型等基本办学定位,综合性、特色化基本方向,引导高校科学定位;通过完善差异化政策支持,推进理工农医、人文社科、艺术体育、师范等各类高校特色发展,从而优化高校布局结构和人才培养结构。这次改革在推动高校办出特色的同时,特别强调贡献导向,以此激发分类发展动能。

研究型高校重点要支撑好国家重大战略需求。在新一轮“双一流”建设中,将进一步强化国家使命引领、战略驱动的前瞻性布局,引导研究型高校加强与国家战略目标、战略任务的对接,凝练重大科技问题和研究领域,加强基础前沿探索和关键技术突破,打造服务国家重大战略支撑力量。

应用型高校重点要服务好区域高质量发展。教育部正在谋划“双优”建设计划,以办学能力优质、服务区域经济社会发展优秀为目标,“十五五”期间,将支持建设200所左右高水平应用型本科高校、若干优质特色学科专业,打造应用基础研究、技术创新和应用型创新人才培养高地,服务区域创新体系建设。

技能型高校重点要紧密对接好生产实践一线。推进“新双高”建设计划,引领带动技能型高校发展,建强市域产教联合体、行业产教融合共同体,紧密对接先进制造业、现代服务业中的重点领域,促进校地校企深度协同联动,为产业一线输送大批高技能人才。

下一步,将强化政策供给,加快建立分类管理、分类评价机制,健全资源配置激励机制,加快构建自强卓越的高等教育体系,更好地支撑和服务中国式现代化。

教育部:建立分类评价机制 推进各类高校特色发展_腾讯新闻


《教育的浪费》含金量还在上升。

先中译中一下文件:过去二十年高校盲目扩招,所有学校(哪怕是个二本、三本)都削尖了脑袋往「学术研究型」上靠,逼着老师发水文、逼着学生学一堆既听不懂也用不上的理论知识。

结果现在 60% 的应届生都上了大学,本科学历的信号价值彻底稀释(学历贬值),培养出来的几千万毕业生既搞不了科研,又没有直接上岗的实用技能(人力资本匮乏),导致就业市场出现严重的结构性错配,也就是我们常说的「毕业即失业」。

所以,上面终于意识到「一把尺子量到底」玩不下去了,试图通过行政力量把高校强行按进「研究型、应用型、技能型」三个赛道里。

本意的确是好的,但能不能执行好就难说了。

文件里强调:「分类不是分层次,而是分赛道。」 为什么官方要特意强调这句话?因为在大众眼里,分类实际上就是把学校分出三六九等。

我在之前的回答里就已经用经济学家布莱恩·卡普兰(Bryan Caplan)的教育信号传递模型推导过这个恶性循环了 [1]:

  1. 在高考这个单一维度的排位赛下,延续之前的报考惯性,高分学生必然去「研究型高校」,中等分数去「应用型」,低分去「技能型」。

  2. 这就导致三类高校的生源在「智力、尽责性、服从性」的核心信号上,从入学第一天起就拉开了差距。

  3. 就业市场上的 HR 并不傻,他们为了降低筛选成本、白嫖大学的信号,会直接进行学历歧视(简历筛选时直接卡死研究型/双一流)。

  4. 结果就是:对于个体而言,选择(或被迫进入)「应用型/技能型」赛道,就等同于在劳动力市场上被贴上「我是次品」的标签。

  5. 最终,所有学生和家长依然会拼命往「研究型」赛道里卷,没人愿意去「应用型/技能型」赛道。

所以,只要「研究型高校」依然垄断着最高的社会声望和最优质的信号溢价,而政府又继续用巨额财政去补贴这种学历通胀,那么所谓的「应用型、技能型」就永远摆脱不了被污名化的命运。

「洪堡悖论」:能搞好科研 ≠ 能搞好教学。

文件里说,研究型高校(双一流)要「加强基础前沿探索」,说白了就是让顶尖高校来承担科研任务。把本来就没能力搞科研的普通高校踢出这个赛道,确实能减少一点学术垃圾的产生。

但是,留在「研究型赛道」里的顶尖高校,能把学生培养好吗? 早在上世纪 60 年代,加州高等教育系统的缔造者 Clark Kerr 就在哈佛大学指出过一个残酷的悖论:「一流的教师队伍往往导致对本科教学的系统性忽视。」[2] 现代研究型大学沿袭的是 19 世纪普鲁士的洪堡模式,它错误地假设「搞科研厉害的教授,教学也一定厉害」。但现实是,研究型高校的教授聘任和晋升(非升即走)完全取决于发 Paper 和拿基金,至于给本科生上课?糊弄一下念念十年前的 PPT 就完事了,反正教得再好对评职称也没用,教得再烂也不会被开除。

更讽刺的是,现有的教育选拔机制筛选出来的往往是「高尽责性、高服从性」的做题家,而真正能做出「基础前沿探索和关键技术突破」的革命性科学家,往往有着较高的「精神质」,即特立独行、反叛权威、不合群。[3]

研究型高校一边用绩点(GPA)和考勤把学生规训得服服帖帖,一边指望他们搞出颠覆性创新,这无异于缘木求鱼。

那既然研究型高校搞不好教学,应用型与技能型高校能搞好吗?

难说。

因为学校根本教不会「隐性知识」。

那我们来看看《意见》里最看重的「应用型(200 所双优)」和「技能型(新双高)」,政策希望它们对接产业一线,培养高技能人才。对这类高校来说,未来几年肯定会有一大波政策倾斜和资金注入。

但我对它们能否真正教出产业一线需要的能力,持高度怀疑态度。原因很简单:

真正有价值的工程能力和职业技能,绝大部分属于「隐性知识(Tacit Knowledge)」,而传统的学校环境在传授隐性知识上几乎是完全无效的。[4]

什么是隐性知识?就是那种「无法用文字写进教材、无法通过听讲座学会、更无法用一张试卷考出来」的直觉和手艺。比如怎么在几十万行屎山代码里快速定位 Bug,怎么在需求变动时设计出高扩展性的架构。

现身说法:我在哈工大深圳读计算机的时候,学校的课程已经算是很硬核了,但我大二之后去字节和墨墨实习时发现,我工作中用到的 99% 的工程能力和算法知识,全是我翘课在网课、开源社区和实际项目里自学的[5]。[1]

为什么学校教不会这些?

首先是因为课标的滞后(Curriculum Lag)[6]。产业界的先进技术(尤其是 AI、先进制造)是以月为单位迭代的,而高校编教材、批培养方案是以五年、十年为单位的。等学校把某个技术写进课本,这技术早就被市场淘汰了。

另外,英语里有句俗话,「有本事的人去实践,没本事的人去教书。」(Those who can, do; those who can't, teach)。在应用型和技能型高校里教书的老师,有多少自己真正在产业一线打拼过?一群从校门到校门,只会写八股文申课题的老师,怎么教学生「对接一线生产实践」?

近现代的「学校」作为一种激进的社会实验,很大程度上失败了。

纵观人类历史,「学徒制」的学习才是主流。学徒们生活在他们未来需要适应的真实环境中,直接观察和模仿那些已经驾轻就熟的大师。[7]

然而,从 18 世纪开始,为了扩大知识的传播范围,各国逐渐采用了专门化的学习环境,也就是「学校」,一个将学习者与他们试图掌握的实际生产环境隔离开来的封闭场所。

正如 Lave 和 Wenger 在《情境学习》[8]中所指出的:一旦将学习从真实的「实践共同体」中剥离出来,塞进人造的教室里,学习的本质就发生了异化。学生不再是为了「把事情做成」而学习,而是为了「向老师展示自己学会了以换取分数」而学习。

MIT 计算机学院教授 Philip Greenspun 更是早在二十年前就痛批过这种脱离实际的大学教育[2]:

研究普遍认为,被动的讲座效果极差,故美国联邦航空管理局规定,飞行学校的授课时间应控制在 20 分钟左右。
工程师的学习是通过逐步承担更大规模的真实项目来实现的,而非仅仅完成每周的课后习题。
大多数计算机科学毕业生习惯于在解决老师给出的、明确定义的问题并获得好成绩时感到满足。他们没有认识到,只有当第一个最终用户成功使用你构建的系统完成任务时,才真正创造了价值。

那么,作为学生,该如何应对这些呢?

这次的《意见》说明上面已经深刻意识到了「全员搞学术、全员卷文凭」带来的巨大社会资源浪费,试图把走偏的独木桥重新修成多车道。那些有地方产业绑定的理工科应用型高校(那 200 所「双优」苗子)未来也确实会迎来一波经费和校企合作的红利。

但作为身处其中的大学生,你千万不要天真地以为,学校换了个「应用型」的牌子,你就能在课堂上自动学会安身立命的本事了。

无论你的学校被划分在哪个赛道,「大学教育本质上是 DIY(自己教育自己)」这一铁律永远不会变。往大了说,一切学习本质上都是自学。

如果你在研究型高校,别被保研和 GPA 绑架了全部时间,尽早找个真正有产出的实验室或者去业界实习,寻找「研究与真实情境的匹配点」,从而培养自己的学术品味和商业嗅觉。别做只会刷分的科研民工。

如果你在应用型/技能型高校,更不要指望听老师念 PPT 能学到真本事。大学的课,应逃尽逃[9]。以计算机系为例,要利用一切课余时间去互联网上找世界顶级的开源课程(比如 MIT Missing Semester),去 GitHub 上看真实的工业级代码,有啥不懂的就问 ChatGPT 和 Claude。另外还要主动去做项目,去想尽办法找实习(哪怕学校不批假,懂的都懂[10])。

文凭只是你向社会发出的一个信号,但能不能在这个时代活得好,最终取决于你能不能帮别人解决问题,也就是「人力资本」。

如果学校培养不好,那就自己培养自己。

cantcatchme@thoughtsmemo

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