在一篇名为《君子爱才，取之有道 - 集智俱乐部实验室蓝图》的文章中，我分析过，现代导师制度的一大弊端是研究生与导师捆绑得过于紧密，合作中双方投入大量的时间、精力和金钱资源，使得双方都“输不起”，为了避免失败，不敢大胆探索新想法，这样的科研制度对聪明的学生是一种折磨。此文无意再多费笔墨谈论旧制度的错误，而是直接描述我心目中好的大学制度应该是什么样的。

1. 大学的基本学习模式：网络公开课 + 科研项目小组

网络公开课用于应对基本知识的需要，例如微积分，哲学史等。这些课程，现在几乎每个大学中都浪费人力物力自己开设，甚至不少大学老师为了评职称，攒一些质量低劣的教材在自己学校的出版社出版，让自己学生购买。其实最好的基础课程，MOOC上几乎都已经有了，何必再开呢？

也不必担心消灭实体课程对知识多样性会有影响，因为MOOC上完全可以有主题相同，但思路非常不同的基础课程。每个学校重复开实体课，对知识的多样性并没有什么帮助，大量劣质老师和实体课的存在，其实是在耗散注意力，摧毁学生的兴趣。比如我曾就读的一个文科性大学，其高等数学老师的主要作用就是让我觉得数学非常枯燥无聊，引起我对数学工具的反感，结果在后来的科研里走了不少弯路。

网络课程的缺点是难以有高质量的课堂互动，而相互交流对促进理解是很重要的。这可以通过学习小组来完成。至于组内无法解决的疑难问题，网络课程的助教，或者已经上过这门课的志愿者，都可以协助。现在的StackOveflow，Quora等问答社区，实际上已经提供了良好的解决方案和实践。

我认为，在大学里的教学工作，取消掉了基础知识后，基本就没有了，剩下的就是科研的需要。从这个角度，在互联网时代，按照北美的大学两分法，为数众多的teaching university会比research university死得更快，出现寡头市场。比如我们城市只有一座楼的Phoenix University近年来就靠着网络课程，迅速扩大着影响，覆盖面积扩大到全美乃至全世界。他们甚至成立了自己的教育咨询公司，通过分析学生数据，建立统计模型，来预判学生的入学率，课程完成率，以及学费拖欠概率，从而实行更有针对性的招生和追偿贷款。从research university的角度看取消基础课，其结果就是大量科研人员的注意力被从繁琐的教学中解放出来，可以更好地专心科研。

大量科研活动的收益有两个，从导师的角度是前沿科研，就是对科学或者工程前沿问题的探索；从学生的角度除了探索前沿问题以外，还可以完成公开课无法覆盖的，更细节的知识。比如公开课学习了微积分，也许做了一些例题，但如何在自己的学科里使用这些数学工具，这种经验和知识靠公开课是不够的，需要在实际的科研项目里摸索。

那么科研小组的人员构成如何呢？我的设想是完全由学生自己组成，不区分专业和年级，和现在的大学社团类似，但基本单位的规模要小一些，6-7个人以内。因为根据我的经验，超过七个人的组会很难有高质量的互动讨论。为什么只由学生组成呢？因为这样既可以锻炼核心成员/小组领导者的组织管理能力，科研执行力，培养学术领袖，也可以保证那些只想混一个文凭，完成基本科学训练者的基本参与。

人人都当科学家是不现实的，同时即使是一个对科学最有热情的人，在不同的学科上，也必然有所偏好。我们应该保证最有天赋和兴趣的那些人在科研项目里充分发挥自己积极性的同时，为学渣提供一个随时进出的机制。而对于这种新陈代谢机制，鼓励学霸自组织，允许学渣搭便车，要比引入老师的直接生硬的管制好。

与社团和朋友圈不同的是，科研项目小组要围绕具体的科研项目形成，一个项目少则几周，多则几年，由学生的自发兴趣和组织成熟度决定。大学对学生要完成的公开课可以有最小数量规定，但对学生参与完成的科研项目不需要做任何硬性规定。只完成公开课，不参与项目的学生毕业后找不到工作，缺乏社会阶梯上升，自然会倒逼一部分人主动提高对科研项目的参与。这部分人，加上原本就有兴趣的，自我激励（self-motivated）的学生，构成的科研项目的主力。科研项目小组的建立，由学校核心科学家（这个群体在下一节中将展开讨论）里的若干（例如，三位）成员通过即可。核心科学家下设不参与审批的监管委员会，对教授滥用审批权，例如鼓励与自己实验室联系的科研小组吞并其他小组，进行辖制。

这里，需要再次强调一下，实际参与科研项目对学生知识的提升，与现在的大学课程，包括公开大课和小规模讨论课，对学生知识的提升，完全不是一个量级的。而这样培养出来的学生，也是产业界非常欢迎的，直接可以投入使用的生产力。

http://britishlibrary.typepad.co.uk/science/2014/02/beautiful-science-now-open.html

2. 大学的核心成员： 核心科学家 + 行政秘书

核心科学家指的是一群对一个大学有认同感，忠诚度，并且愿意长期倾力进行组织建设的核心成员群体（core scientists）。没有了基础课的需要，也没有了专业区分的需要，大量的院系可以直接取消，大量的公共行政人员解散，只剩下研究生院，校长办公室等极少数公共行政组织。大学的主体架构是一堆核心教授彼此合作组成的一堆研究所和实验室。这些研究所和实验室通过科研项目获得社会资源（注意，在新体制下科研所需要的资源大大减少），一般来说有一个比较大的研究方向。如果科研项目的经费支持周期是一到三年，那么大的研究方向，也就是研究所的生存周期可能是五到十年。

与现有的研究所起码有两个不同，一个是研究所不挂在院系里，而是直接对校长负责，这就赋予了研究所高度灵活的各种权限；另一个是鼓励研究所之间的重组。这些核心教授的兴趣也是会不断转移和变化的，引入研究所的新陈代谢机制，使之常态化，有利科研。

已有的北美科研体制的宝贵经验证明，一个高效工作的行政秘书（Assistant to the director of xx institute）及其领导的2-3人小行政团队，足以应对研究所的日常事务。行政秘书跟着核心科学家走，一旦核心科学家之间形成新的合作关系，建立新的研究所，行政团队也随之融合重组。这种情况，在现在的科研体制里，实际也是常常出现的。

3. 乐高，乐高：学生与教授之间的自由组合

完成了基本设定后，最妙的地方来了，就是学生通过科研项目小组与教授的研究所或者实验室之间的挂钩。这个挂钩是自由的，少则几周，多则数年。具体来说，就是教授有科研的方向需求和指导的意愿，他可以选择匹配（match）的科研小组进入自己的实验室加以指导。需要强调的是，一个科研项目小组的成立虽然需要审批，但其存在却并不一定要找到“挂靠”的教授及实验室，这是为了保证学生的自主创造性。这样灵活的对接关系，就像乐高一样，可以跨学科地拼出各种有意思的东西。

有人可能要质疑，教授不用上课固然轻松，但没有办法用博士奖学金激励和约束学生搞科研，如何保证学生的参与呢？我的回答是，原来的体系博士需要奖学金，特别是学费——例如北美一个博士平均每年两万五千刀的学费——其实正是院系的存在和教学任务的存在造成的，没有了这些东西，上学其实完全可以做到接近免费。

反过来，这对科学家也是好处多多，一方面他们不用浪费时间填表格，写文书，申请费用养博士，另一方面没有了奖学金，吸引到的是更多真正对科研项目本身有兴趣的学生，而不是借着奖学金混日子的人。我们再也不会看到现在大量在生物实验室混日子，却一天到晚想着怎么跳槽到计算机或者统计系的这些自己痛苦，别人也痛苦的“伪”科研人员。

总结来说，彼此之间不用负担太过沉重的人生义务，可以使得教授和学生的相处更加纯粹，开心，也使得大家更有勇气探索科学的重大但容易失败的方向。

http://recode.net/2014/02/01/microsoft-adds-momentum-to-open-science/

4. 开源硬件，算法与数据：公共资源的有效利用

在现在的大学体系中，除了基础课程外，还有一个大量浪费的资源，这就是分布在各实验室中的硬件，算法与数据。因为各个实验室是竞争关系，要抢在对方之前发表结果，所以科研过程的这些投入都不能开放。而像生物，材料，电子，这些学科里有大量的软硬件是沉没成本，在科学家和学生摸索的过程中，犯错误的代价就是设备仪器和人力的浪费。

现有制度下，买回了错误的仪器或者仪器出了问题，一个研究生的项目一下子就搁置一年半载；对仪器使用不熟悉，或者需要添加个性化的设置或者开发特定程序，一个研究生一下子就浪费一两年，这种令人愁白头的沉没成本比比皆是。

这个现象的存在与现有的科学家晋升体制的局限有关，这个在下节再谈论，但我们在这节提出，人类社会的基础科学研究，硬件，算法与数据应该共享。一个大的计算集群，或者生物仪器中心，可以应付一大堆实验室的需要。而对集群或者中心的维护，可由大学之外的专业性团队人员进行-这也是学生毕业后的一个出口-不需要放在大学框架里，更不需要放在实验室和研究所框架里。由此自然会带来一些沟通和交通成本，但比起各自购置设备的成本，应该说是微乎其微的。

5. 再谈开源科学：职业科学家的晋升之路

在《开源科学：集智俱乐部与科学的未来》一文中，我引用了Michael Nielsen的想法，指出在科学的早期阶段，科学家由贵族豢养，不对公众负责，因此科学发现是封闭的。例如第谷发现了土星光环（因为望远镜分辨率不够，他以为是两个卫星），第一反应是通过字谜来隐藏自己的发现，以避免竞争对手知道自己的科研方向。

当资产阶级和民族国家崛起后，形成了现代科学的逻辑，政府从公众手中收集资金资助科研，科研的成果要第一时间经科学共同体过滤，对工业界和大众公开，回馈社会。这种体制下，科学家的职业升迁与科研发现的公开数量和质量挂钩，大家抢着第一时间公开结果，希望提升自己的SCI引用率，H值等。有时候还经常闹笑话，比如宣布发现超光速中微子，实际是通信光缆出了问题；宣布发现外星人信号，实际是隔壁实验室微波炉在热饭。

在现有体制下，科研想法和数据，还基本是封闭的，这是为了抢在对手前公开发现。但如果我们不单以科研发现的引用率衡量科学家产出，而是可以同时考虑数据和科学思路的引用率，这样，也许就能鼓励科学家抢着在社交媒体上公开自己的想法，公开有价值的实验结果和数据。

也许有人会质疑，这样会导致大量的灌水，不成熟的想法过早公布，想法之间的知识产权竞争等等问题。我认为，这些问题肯定会有，但比起人类科学由此获得的收益，仍然是值得尝试的。需要再次强调，在新体制下，实验室的成本非常低，科学家和科研团队所需要的资源非常少，所以围绕物质资源进行的争夺会大大减少。可能会有一些科学家，靠着贡献原始想法获得的credit，就可以养活自己，这对许多科学家来说是梦寐以求的，但在现有的体制下的确就是做梦而已。

同时有趣的是，因为科学家和学生之间关系没有那么密切，所以也乐于公开想法，促进讨论，而不会神神秘秘地把想法留给自己学生做。这样其实反过来有利于科研资源的配置，好的想法，全世界抢着做，糟糕的想法，自然就被淘汰了。好的想法从提出到实现，整个链条上所有环节的人都得到credit – 整个过程，类似比特币的广播机制，都是公开的，有利于科学共同体评价每个参与者的贡献度，有益于科学思想的良币驱逐劣币。以前苏联的分子生物学为典型，当今世界范围内也大量存在的，利用自己的科研权力迫使学生投入到很挫的科研想法里面的糟糕例子也会大量减少。

那么，我们是否还需要保留现在北美主流的助理教授-副教授（tenure）-教授的体制？答案是否定的。我们也不需要像现在中国大陆的做法一样，给教授还划分个三六九等。一个大学里只有核心科学家（core member）和非核心科学家（non-core member）之分，实际上，后者也是非常少的，多由访问教授（visiting scientist），研究助理（research associate）之类的人组成。

核心科学家和非核心科学家主要区别不在于科研水平，而是对大学机构建设的忠诚度和精力贡献。但是，好的大学和差的大学仍然是有区分的，因为要进入最精英的大学成为核心科学家，为其他核心科学家接受，光有机构建设的贡献意愿显然是不够的，还需要在学识和人品上得到原有核心科学家共同体的认同。

在这种体制下，核心科学家比非核心科学家多获得的金钱报酬和影响力分配，实际是对其社区服务（community service）的一种认可。这就能够鼓励科学家承担行政职能，对社区进行贡献。但是，没有这个意愿和能力的科学家也不用担心，因为通过科研想法，数据，和发现的被引用，可以在全社会范围内获得资源回馈，例如，众筹得到的电子货币打赏，这种资源回馈的额度，对于一个真正有科学创造力，又不擅长行政事务的科学家来说，可能会远远超过核心科学家的收入。

我把现有体制下的科学家分成三类，struggling/surviving in the community, changing the knowledge landscape, thinking bigger things. 第三类人是真正的科学家，喜欢考虑重大的科学问题；第二类人是科学家，但同时也是良好的科研管理人才，有余力贡献社区服务，也善于重新组织各类科学资源，形成新的学科分支和探索方向；第一类中的大多数人还在publish or perish 问题上纠结，努力在体系内生存的科研工作者。根据我的粗糙观察，这三类人比例大概是7:2:2。加起来不是10，因为第三类和第二类人有一定比例的重合。开源体制的形成，可以大大减少第一类科学家的比例，增加后两类科学家的比例。这实际上是双赢的，因为在目前的科研体系下，生存最艰难，最痛苦，最多抱怨的实际是第一类人。

http://opensource.com/business/10/8/barriers-open-science-big-business-watson-and-crick

6. 小结

本文讨论和展望了开源科学慢慢普及后，带来的大学教育制度和科学家职业体系的改变。这里面的一些想法，例如取消基础公开课，取消院系，实验室使用公开资源，看似不可思议，其实已经在传统的大学体系里慢慢发生。

在北美的一些高校里，院系的力量正在被削弱，取而代之，越来越活跃的是各类中心，例如复杂系统，跨学科中心，计算中心等机构。基础公开课的教学需求也在下降，表现为网络大学，以及传统大学的网络课程的招生数量在上升，以及tenure track位置的减少，而数据公开，现在已经成为Plos ONE等来源杂志文章接受和发表的基本要求。我们有理由相信，这一切改变，都将促成乐高式大学的最终出现。给一个乐观估计的话，小规模的实验性乐高大学会在20年内出现，而在50年内，现在的主流大学模式将在世界范围内土崩瓦解，乐高大学成为新的主流模式。经济学的后发优势理论在这里也适用，印度，中国，巴西这些国家，可能会更多地从乐高大学中受益。