青少年科技創新后備人才培養：學理分析、模型構建與實踐策略

一、引言

教育、科技、人才是中國式現代化的基礎性、戰略性支撐[]，科技創新人才是推動中國式現代化和實現中華民族偉大復興的中堅力量。科技創新人才需要提前布局和長周期培育，基礎教育階段是培養青少年科技創新后備人才的關鍵時期[2]。我國在《全民科學素質行動規劃綱要（2021-2035年）》《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》等多個重要文件中多次強調要實施科技創新后備人才培養計劃，培養具有科學家潛質的青少年，也通過大學少年班、珠峰計劃、英才計劃、拔尖計劃、強基計劃等系列舉措，積極開展科技創新人才培養的本土化探索[3]。作為科技創新拔尖人才的“后備軍”，科技創新后備人才（后文或簡稱“后備人才”）培養是一項長期而艱巨的系統性工程，面臨諸多實踐挑戰，如資優學生識別不足、選拔受阻，基礎教育和高等教育的人才培養鏈條斷裂[4]，人才培養成效“均值高、方差小”導致原始創新產出乏力[5]等。我國學者從素養目標、價值意蘊、政策演化、實踐路徑、發展策略、國際經驗等角度紛紛開展研究，但對科技創新領域的人才發展模型構建關注不足。人才發展模型能夠系統表征人才成長的內在規律，并為后備人才培養提供實踐框架。國際學界關于人才發展模型的研究成果豐碩，基于變量、軌跡和時間變化的各類人才發展模型各具優勢[6，也在一些專門領域進行了驗證[7][8]。雖然真正聚焦科技創新人才發展的模型較少[9]，但是廣泛成就領域的人才發展模型能夠成為專門領域模型構建的起點[10]

“培養什么人，怎樣培養人和為誰培養人”是習近平總書記教育重要論述的思想主線，其“人才自主培養”重要論斷回答了“怎樣培養人”的方法與路徑問題，強調了要堅守人才培養的主體性和自主性[\"]。人才自主培養要求我國科技創新后備人才培養必須立足基本國情和時代需求，能夠體現中國特色和世界水平。培養公民核心素養已成為國際共識，我國新一輪課程改革也將培養學生核心素養作為發展目標，科技創新后備人才培養應主動對接這種育人導向，將核心素養發展目標納人人才發展的全過程。而現有人才發展模型尚缺乏這一關鍵維度。因此，本研究擬通過已有研究了解科技創新后備人才發展規律和核心素養結構，以此作為學理支撐來構建科技創新后備人才發展模型，并提出后備人才選拔、培育和評價的實踐策略，以期為新時代科技創新后備人才培養提供理論參照和實踐指導。

二、科技創新后備人才發展的學理分析

科技創新后備人才發展的學理基礎可從三個相互關聯的層面深入分析。首先，已有人才發展模型構成理論構建的起點，為理解人才發展提供基本框架；其次，人才發展規律構成理論構建的基本遵循，提供人才培養的科學證據；最后，基于核心素養的研究指明理論拓展與深化的方向。三個層面相互支撐，共同繪制后備人才發展的完整圖譜。

（一）以人才發展模型作為理論起點

國際拔尖人才培養的范式轉變肯定了“個體才能動態發展”的理論共識[12]，各種人才發展模型就此形成系統性見解。國際上人才發展模型大致可分為三類：廣泛成就領域人才發展模型、專業成就領域人才發展模型和創新人才發展模型。廣泛成就領域人才發展模型類別有很多代表性模型，如慕尼黑動態能力-成就模型（MDAAM）[13]、天賦發展擴展模型（EMTD）[14]、人才發展超級模型（MTD）和成就領域人才發展框架（TAD）[15]等。模型確立并非一蹴而就，而是經過迭代、整合或借鑒以不斷完善，如EMTD模型是對之前的天賦和才能差異模型（DMGT）和自然能力發展模型（DMNA）的集成和擴展[16]，TAD框架借鑒了MTD模型[17]。這些模型都體現了“才能動態累積發展”的觀點，可以通過干預調節促進人才發展，而且認為影響人才發展的因素主要包括認知能力、人格特質和社會環境，其中認知能力和人格特質作為個體內部要素，是個體學習和取得成就的先決條件，對人才發展的領域選擇和質量水平具有一定程度的預測能力，環境因素以及某些人格特質對個體潛質轉化為特定領域才能具有重要的調節作用[18]

專業成就領域人才發展模型的典型代表明顯少于廣泛成就領域人才發展模型，且以STEM領域模型居多。如Stoeger等人基于教育和學習資本框架（ELC）構建了一個以資源為導向的STEMM（科學、技術、工程、數學和醫學科學）人才發展模型[19]。還有一些研究基于廣泛成就領域人才發展模型進行專業領域擴展，如Pereira等人以MTD模型為起點開發了計算機科學人才發展模型（CSTDM），用于在K-12環境中尋找和培養計算機科學人才[20]；Mack 等人在TAD框架的基礎上細化了小學自然科學人才發展的預測因子[2I]。此類模型較少全方位關注人才發展的影響因素，更傾向于給出專業領域人才培養的實踐路徑。

不同于前面兩類模型從成就領域進行劃分，創新人才發展模型直接將關注點投向創新維度。心理學領域有創新、創造性、創造力等不同表達，但均指向人類的心智或智慧活動[22]，本文不做區分。國內外有很多代表性創新人才發展模型來描述創新人才的成長規律以及各要素間的相互關系。如斯滕伯格認為創造性工作需要應用和平衡三種智力能力一—創造性、分析性和實踐性，這些能力可以后天發展獲得[23]。蘭祖利提出的三環資優模型認為，創造性生產力的發展需要三個相互作用的特質群：高于平均水平的能力、任務承諾、創造力，其中任務承諾指對特定問題或特定表現領域的專注和投入，三者之間的相互作用構成了創造性成就的關鍵[24]。林崇德提出“創造性人才 創造性思維（智力因素） + 創造性人格（非智力因素）”[25]。從創新發展階段來看，以Kaufman和Beghetto提出的4C模型最為知名，其包括Mini-C、Little-C、Professional-C、Big-C四個創造力水平[26]，為學界理解創造力的多樣性、復雜性以及能力分層人才培養提供了理論指導。

（二）以人才發展規律作為基本遵循

以上人才發展模型分析體現了人才發展的三條基本規律：一是內外因素相互作用規律[27]，即認知能力和人格特質作為內因，社會環境作為外因，共同影響著后備人才的發展成長；二是能力動態累積規律，即后備人才能力從低水平向高水平發展，實現量變到質變的跨越；三是系統調控耦聯規律，即后備人才發展經過選拔、培育、評價等基本過程，這些過程不僅周期性出現，而且彼此關聯與影響。為進一步深化理解，下面從認知能力、人格特質、社會環境、能力發展軌跡和人才成長過程五個方面具體展開。

1.認知能力

個體認知能力以智力作為綜合反映，注意力、記憶力、語言能力、數理邏輯、空間感知、問題解決、創造力等認知能力構成智力的基礎。斯皮爾曼將人類智力分為一般智力和特殊智力，一般智力存在于所有認知任務中，是影響個體在各種認知測試中表現的基礎因素；特殊智力是某種領域范圍相對特定的智力，體現出較高的專業相關性。一般智力和特殊智力均構成預測科技創新后備人才未來發展的重要認知基礎。研究表明，在所有科目中，一般智力與學業成績的關系在理科和數學的組合中表現最強[28]。Project TALENT項目和 SMPY項目都證明了數學、語言推理以及空間能力對于STEM領域人才發展具有重要的預測作用[29]。科學中的創造性成就與一般智力存在顯著關系[30]，而且創造力對自然科學成就的重要性隨著年齡的增長而增加[31]。特殊智力需要特定領域知識為基礎，特定領域人才的性質和重要性也因學科而異[32]。Simonton 對科學天賦進行研究時指出，在給定專業知識水平之下，具有天賦的個體比其他個體展示出更高的科學產出或影響力[33]

2.人格特質

個體人格特質或稱社會心理變量，包括成就動機、興趣、自我效能感、自我概念、責任心、創造力投資（開放性、靈活性等）、信念、韌性、自我調節等多種變量[34-36]一些學者將這些心理變量分類，以便理解各變量之間的關聯以及開展人才測評。TAD框架將其分為人格、動機、社會心理機能、自我調節技能等變量[37]，楊遠等人構建的科技后備人才測評模型將其分為動力系統、自我信念系統、人格傾向系統和潛能系統[38]；Lubinski等人從動機和信念兩個維度細化影響 STEM 領域人才發展的非認知變量[39]，林崇德認為獨立靈活的創新思維、內部驅動的積極動機、堅韌不拔的意志力、高尚穩定的道德品質構成不同領域拔尖創新人才的心智共性[40]。從獨立變量來看，一些研究認為動機是卓越成就的核心[41]，內在動機與自我效能感對數學和科學的學業成績具有很好的預測作用[42][43]，興趣與學業成績的關系隨著年級的升高而增加[44]。自我概念與學術成就互為因果，自我概念和學業成績不僅在特定學科存在關系，還能一定程度上揭示未來科學職業選擇[45]。自我調節能力與一般學業成績顯著相關，而且這種關系在科學類的學業成績上要高于語言類[46]。不同能力組合也會影響職業選擇，如數學和空間能力突出的人會傾向于選擇工程、物理學科[47]。李祖超等人對我國國家最高科學技術獎獲得者的非智力因素分析表明，強烈的動機、廣泛的興趣、頑強的意志、積極的情感、良好的性格是他們在科學研究中取得重大突破的重要因素[48]

3.社會環境

影響人才發展的社會環境因素包括學校教育、校外教育、家庭、同伴等，環境會影響個體的“自我感知”[49]個體科技創新能力或潛質在不同發展階段受不同環境因素調節的程度不同，如學前期家庭影響占主導，中小學期間學校教育占主導，而隨著年齡增長，受朋友和志同道合的同伴的影響逐漸增強[50][51]。人才發展對社會環境支持的需求具有多樣性。Mullet等人提出的“STEM中女性人才發展的概念模型”明確指出社會支持，如導師的支持、同伴和家庭的情感支持以及來自于他人的認可、支持性社區、性別平等的社會文化等對女性在STEM領域取得成果至關重要[52]。Stoeger等人認為要實現STEMM人才的卓越和創新，需要提供豐富的學習資源，外源性教育資源是重要內容[53]。富有創造性和激勵性的環境能夠通過提供行動自由和塑造創造力態度的條件來激發和培育創造性思維，例如好奇心、冒險精神、堅持不懈、毅力和內在動機[54]。一項對我國優秀理工科博士生產出創新成果的扎根分析表明，促進創新的人際環境包括導師高要求、高支持、榜樣示范和良好的團隊氛圍[55]

4.能力發展軌跡

科技創新后備人才的能力發展是內外因素相互作用的結果，個體素養得以不斷強化，實現質量的階段性整體提升，因此后備人才可以用若干關鍵能力水平來衡量。研究表明，資優人才的能力基本沿著“潛能-能力-專業知識-卓越成就”的軌跡發展，而且不同領域能力顯現時機和發展提速具有階段性差異[56]。能力發展軌跡變化同時體現了后備人才經歷新手學生-高級學生-專業人士-拔尖人才的角色變化[57]。從發展階段來看，以三階段至五階段居多，如布魯姆將其分為興趣發展、技能獲得、風格形成三個階段[58]，林崇德將其分為自我探索期、集中訓練期、才華展露與領域定向期、創造期和創造后期五個階段[59]

5.人才成長過程

從培養過程看，進人后備人才池的科技創新后備人才都會經歷人才選拔、培育、評價的基本過程。后備人才選拔有三種主要的傳統模式：測評、競賽-篩選、培養-篩選[]，后來有研究指出，識別學生的潛質比傳統智力、能力、成就測試等能揭示的能力更多[61]。人才培養以個性化（或差異化）培養為關鍵策略，可以從內容、過程、產品和學習環境的個性化設計與實施進行[62]，同時還要加強多主體協同的培養模式。后備人才培養質量評價機制從內容上體現多維度，從過程上體現動態性，從發展上體現增值性，而且要以實踐表現為重要評價內容[63]。以上三個環節并非一次性和線性的，環環相扣，以終為始[64]，需要根據人才的成長階段和外部環境的變化進行動態調整和持續優化[65]，而且為后備人才提供適當的外部支持和連貫培養非常必要[6]。然而，受人才選拔的篩選效應影響，人選者的成才過程呈現漏斗特征，僅有少數個體能最終成長為金字塔頂端的領軍人才。

（三）以人才核心素養作為理論生長點

核心素養是關鍵能力、必備品格和價值觀念的整合[6]，是實現立德樹人教育目標的重要抓手。本研究認為，科技創新后備人才核心素養主要包括科學素養、創新素養、跨學科素養和數字素養四個維度，各維度既具有一般性特征，又能夠在特定科技領域進行拓展與深化。

1.科學素養

科學素養是科技創新后備人才從事科學領域探究實踐的必備專業素養。雖然科學教育和公民教育都對科學素養提出發展要求，但科技創新人才在知識深度、應用能力、探究實踐、社會影響等方面具有更優異表現。義務教育科學課程標準指出科學素養包括科學觀念、科學思維、探究實踐和態度責任四個方面[68]，構成科技創新后備人才發展“知行合一”的基本支撐。國外對學生科學素養的培養均側重科學實踐維度和科學認識維度[9]，國內學者也強調學生主動獲得知識并在運用與遷移中發展科學素養[70]。綜合科學課程和分科科學課程的核心素養內涵為中小學科技創新后備人才培養提供了具體可操作的目標[71]

2.創新素養

創新素養是科技創新后備人才取得卓越成就所必需的源動力[72][73]。創新人格、創新思維和創新實踐共同構成創新素養的核心要素[74]，創新人格側重情意因素，當前心理學界廣泛使用的五大人格理論中的五種基本人格維度都與創造力具有相關性[75]；創新思維是人類最高級的認知活動，表現為發散思維、輻合思維和重塑思維等形式[7]；創新實踐則指向參與并投人旨在產生新穎而有價值的成果的實踐活動，能夠拆解為更具體的行為表現。前兩者具有一般性價值，而后者更能體現領域特殊性[7]。創新素養可以在不同學科具體化，以科學為例，胡衛平認為科學創造力以創造性問題解決為主要內容，青少年的科學創造力具有與成年科學家相同的心理結構，只是表現形式不同[78]

3.跨學科素養

跨學科素養是科技創新后備人才實現創新突破的催化劑。如今科技創新已突破單一學科界限，體現出鮮明的學科交叉與融合屬性，同時真實生活復雜問題的解決也需要多學科知識綜合應用。跨學科知識與實踐整合能力成為拔尖創新人才必備能力[9]，跨學科人才培養成為世界各國推動科技創新、提升綜合國力的重要舉措[80]。跨學科素養是指圍繞特定問題情境，整合多學科、多領域知識、能力與情意，以解決真實生活中復雜問題的能力[81]，是一種超越學科的、具有通用性質的核心素養[82]。新一輪課程改革已經將跨學科學習嵌入到各學科課程標準中，以加強學科間的相互關聯，強化課程協同育人功能。

4.數字素養

數字素養是科技創新后備人才適應信息社會技術變革的必備技術素養。當前我國正處于數字化轉型的關鍵時期，科技創新后備人才必須具備高水平數字素養，才能為新質生產力發展提供新動能。數字素養是關于數字獲取、制作、使用、交互、創新、安全保障、倫理道德等一系列能力的集合[83]，包含了技術、認知、價值觀等內容。數字素養在人工智能時代進行內涵拓展與深化，人工智能素養隨之產生。如今科學技術領域普遍面臨AI技術的強烈沖擊，創新人才必須具備人工智能素養，正確認識AI，有效且負責任地使用AI技術，基于問題和場景與AI協同開展創新，才能夠在數字浪潮中保持認知主體性，在守正中實現創新發展[84]

習近平總書記強調“科學成就離不開精神支撐”。科技創新人才需要厚植科學家精神，提升自身“軟實力”。2019年中辦國辦印發的《關于進一步弘揚科學家精神加強作風和學風建設的意見》系統闡釋了科學家精神，包含胸懷祖國、服務人民的愛國精神，勇攀高峰、敢為人先的創新精神等[85]，成為引領和激勵科學家和科技工作者創新實踐的重要指導思想和強大精神動力。

三、科技創新后備人才發展的模型構建

綜上所述，構建科技創新后備人才發展模型可以參考已有的人才發展模型框架，以后備人才發展規律為根本遵循，將后備人才核心素養發展目標作為實踐參照，同時滿足后備人才系統化培養的要求。因此，本文構建了“三維度·三階段·三環節”的一體化科技創新后備人才發展模型（后文簡稱“一體化模型”），如下頁圖1所示，將“因素預測—目標設定—能力發展”整合到后備人才選、育、評的全流程，在連續能力進階中實現貫通式發展。此外，該立體模型通過“寬底高頂”且分層收斂的階梯狀結構，系統呈現后備人才在經歷各階段選拔、培育、評價過程中優質存留的現象。

（一）模型框架

一體化模型的三個維度綜合體現內外因相互作用規律。X軸為預測因素，作為人才選拔的基礎和依據，包含認知能力和人格特質兩項內容，認知能力涵蓋傳統多元智力范疇和與科技創新密切相關的特殊智力；人格特質重點關注與科技創新相關的動機、信念、人格傾向、自我調節、社會心理機能基本內容。Y軸為核心素養目標，作為后備人才培養的質量標準，包含科學素養、創新素養、跨學科素養、數字素養四項內容。Z軸為能力發展軌跡，參考TAD模型人才發展軌跡，分為潛質、勝任、精專和卓越四個水平。

根據能力發展水平的進階，科技創新后備人才發展可劃分為三個階段，以此體現能力動態累積規律。第一階段即人才發展早期，以興趣激發為關鍵任務，實現從潛質到勝任力的首次能力突破；第二階段即人才發展中期，以素養強化為關鍵任務，實現從勝任力到專業能力的二次能力跨越；第三階段即人才發展后期，以創新突破為關鍵任務，實現從專業能力到卓越成就的終極躍遷。

模型以構面的形式嵌入后備人才選育評三個環節，以體現系統調控耦聯規律。預測因素與能力發展軌跡約束的面為“選才”，不同能力發展水平的預測因素及其作用強度存在差異，需設置多元靈活的評估機制；核心素養目標與能力發展軌跡約束的面為“育才”，不同階段的核心素養發展目標也不同，需實施差異化支持策略；預測因素與核心素養目標約束的面為“評價”，以階段性的發展性評價貫通人才培養的全過程。

（二）內涵闡釋

1.以“認知-動機-信念-人格傾向-自我調節-社會心理機能\"拓展預測因素結構

本模型中預測因素參考了TAD框架和楊遠等人構建的科技后備人才測評模型，形成“認知-動機-信念-人格傾向-自我調節-社會心理機能”的多維預測結構。認知有一般智力和特殊智力之分，包括空間認知、數理邏輯、信息加工、問題解決能力、高階思維能力、數字化創新以及專業科學知識與技能等內容；動機包括科學好奇心、探究興趣、成就動機、科學志趣等，信念包括自我效能感、科學身份認同、成長型思維等，人格傾向包括開放性、責任心、情緒等，自我調節包括心理韌性、目標設定、元認知等，社會心理機能包括社會認知、人際關系等。這些因素不僅具有相關性，而且在人才選拔和培養的不同時期發揮作用的強度存在差異。如人才培養早期對科學的好奇心和興趣是學生參與科學活動的內驅力；隨著學習難度和復雜性的增加，成就動機和自我效能感的影響作用更為突出；當面臨問題攻堅時，是否具備成長型思維和較好的心理韌性成為影響其克服困難、永攀科學高峰的重要因素。認知能力一直是科技創新后備人才選拔重要的預測因素，雖然進一步提升人才專業性需要基于更多科技領域認知能力，但一般認知能力仍然是績效表現的重要預測因素[86]。因此，人才選拔應當建立多維動態評估框架，重視個體認知能力與人格特質的協同預測功能，既考慮后備人才與當前發展目標的適配性，也要兼顧其長遠發展的成長潛質。

圖1科技創新后備人才發展模型

2.以“科學素養、創新素養、跨學科素養、數字素養”繪制人才發展質量藍圖

以科學家精神為價值引領，以核心素養為發展目標，構建科技創新后備人才培養質量標準的實踐框架。科學素養、創新素養、跨學科素養和數字素養構成“認知奠基-創新驅動-思維破壁-技術賦能”的人才培養實踐進路，

適用于每個發展階段，但階段性發展要求不同。科學素養培養可以以科學課程標準為參照，隨著學習的深入，逐漸分化并變得更加系統化和專業化[87]。創新素養發展貫穿人才培養全過程，但不同階段發展的創新要素有側重[88]，前期以創新思維訓練和創新人格塑造為主，輔以基礎的創新實踐技能學習，后期則主要開展專業領域創新實踐。跨學科素養同樣貫穿人才培養全過程，在不同發展階段待解決問題的真實程度和復雜性不同。數字素養培養早期通過學習簡單的技術工具形成基礎的數字認知能力；中期以技術與專業的整合形成專業數字能力；后期則注重發展數字變革領導力。科學家精神在人才培養過程中經歷萌芽、塑造、內化于心和外化于行的發展階段。因此，人才培養要著眼于不同階段的核心素養目標需求，結合專業領域特征和個體特征，設計差異化培養策略，促進后備人才素養結構的逐步優化和能力水平的階梯式發展。

3.以能力發展的四水平三階段彰顯“內驅力-專業力-創造力”內在發展邏輯

能力發展的四個水平是核心素養漸進性發展產生質變的結果，能力進階產生的三個發展階段彰顯了“內驅力-專業力-創新力”的后備人才發展內在邏輯。潛質指隱藏在個體內部、未來可能展示出來的與科技創新相關的才能、天賦；勝任能力指具備了與科技創新實踐相關的基礎性素養，能夠支持個體在解決一般性問題時運用科技手段和創新思維有效采取行動；精專能力指具備了特定科技領域內較高水平專業知識與技能，使個體能夠為該領域重要問題提供良好的解決方案；卓越能力是指個體在特定科技領域取得超越現有專業知識的成就，能夠對科技發展和社會進步產生重大推動作用。從潛質到勝任的發展階段以興趣激發為關鍵任務，以喚醒內驅力為核心目標，通過積極的情感驅動吸引后備人才持續參與，致力于達到Little-C的創造力水平，并逐漸形成自我定向。從勝任到精專的發展階段以素養強化為關鍵任務，以錘煉專業力為核心目標，系統拓展和深化專業領域知識與技能，致力于達到Professional-C的創造力水平，并實現自我建構。從精專到卓越的發展階段以創新突破為關鍵任務，以釋放Big-C的創造力為核心目標，通過取得卓越成就而實現自我價值。

4.以“過去-現在-未來”的時序變化揭示人才選拔、培育和評價的耦聯關系

通過發展階段視角不斷審視人才發展的預測因素、核心素養目標和能力發展水平的交互作用，能夠更好地理解人才培養過程中選-育-評的系統耦聯關系。具體來說，能力發展水平不能直接測量，需要依據素養發展目標轉化為具體可測的衡量指標或績效表現。而核心素養目標與預測因素同樣也具有相關性，甚至能發現二者在一些成分上存在重疊，這是因為個體已具備的核心素養原本就可以作為預測其未來發展的基礎，或者對某些人格特質產生影響。可以借用“時態”思想進一步解釋預測因素、素養發展目標和能力發展水平的關系。預測因素表示完成時態的先決變量，對現在的人才選拔和培養工作具有一定的預測能力；素養發展目標為后備人才培養提供實踐藍圖，指向人才培育的進行時過程；能力發展水平表征后備人才“即將達到”的狀態。隨著時間的流逝，進行時態的核心素養經過持續塑造，轉變為完成時態的預測因素或影響之前的預測因素，繼而用于評估個體能力所處的發展階段，以及較低能力向較高能力發展的準備條件。這一思想也體現了“以終為始”的貫通式人才培養理念。

四、科技創新后備人才發展的實踐策略

為保持科技創新后備人才發展軌跡的完整性，一體化模型保留了拔尖人才獨有的卓越能力水平以及對應的創新突破培養階段。在應用該模型進行實踐指導時，本研究重點考慮后備人才強基固本的關鍵時期一青少年時期，這一時期也是學校教育發揮主導作用，同時便于自上而下整體推進的關鍵時期。基于該模型，本研究提出動態適配人才選拔、生態賦能人才培養和效能增值人才評價三個實踐策略。

（一）建立“潛質識別-成就預測”的動態適配人才選拔機制

科技創新后備人才發展過程中，由于個體發展存在階段性、差異性特征，或者受到內外部因素影響而表現不佳，經常出現人才流入流出的現象[89]，因此人才選拔要采用動態適配的持續評估機制，通過階段性的潛質識別和成就預測，從后備人才池中選拔出拔尖創新人才。潛質識別和成就預測兼顧了后備人才當前的能力表現和未來的發展潛力，通過特定的測量標準和工具，來評估個體重要的人格特質和天賦才能，預測未來在特定科技領域取得成果的可能性。人才選拔可以借助一些國際上成熟的測評工具，但要進行本土化改造，最常采用的測評工具包括能力測試題目與社會心理評估問卷。能力測試包括一般智力測試和具體學科知識測試，社會心理評估作為能力測試的補充，對重要的非認知因素進行測量，以確保識別出的學生不僅在科技領域具有發展潛力，而且在心理社會層面也具備成功所需的特質。還可以利用數字化技術開發在線甄別平臺以提高人才選拔的科學性和效率[90]

動態人才選拔不僅發生在特定階段，也要貫穿在人才培養的整個過程中，并通過建立長期考察機制和有效反饋機制予以保障實施[91]。如人才早期選拔從廣泛的初篩開始，通過標準化測試和評估，篩選出初步具備特定認知能力和創新潛質的候選人。在進一步人才選拔過時，增加現學現考、小組合作學習、科學實驗、匯報宣講等多元考查方式，綜合評估學生的心理特質和能力水平，破除因刻意練習而形成的高學業表現的遮蔽性。在更高水平的人才選拔中，要更加關注高階認知、深度思維、復雜問題解決等方面的能力。此外，廣泛收集學習者、評委以及家長的反饋，發現選拔過程中的不足之處，及時調整和完善選拔流程，從而提高選拔的科學性和有效性。

（二）打造\"素養導航-多元協同”的生態賦能人才培育模式

優化育人生態系統，以核心素養為導航，以多元協同為實踐路徑，通過精準供給的支持服務，激活科技創新后備人才培養新動能。以核心素養為導航能夠為后備人才培養提供實踐著力點。按照學段或者能力發展階段，將科學素養、創新素養、跨學科素養和數字素養的培養目標融人到學習過程中，以此具體描述學生的學業質量要求。傳統多元協同實踐路徑以學校為主體，包括家校協同、家校社協同、館校合作、大學/科研院所-中小學合作等多種形式，涵蓋了學校教育、家庭教育和社會教育三種教育形態。在人工智能時代，多元協同增加了一個“新成員”，即人機協同。

具體來講，學校教育是人才培養的主要通道，教師是人才培養的關鍵所在。培養科技創新后備人才對教師勝任力提出更高要求，需要加強對此類教師的專門培養。教師可通過充實課程材料、加速教學進度和創新教學模式來開展人才培養工作。具體措施包括引人和設計進階課程，在兼顧趣味性的同時體現基礎性、挑戰性、跨學科性的進階，優化并深化知識體系，激發學生的興趣與探索；根據學生水平靈活調整教學進度，為資優學生提供加速學習的機會，使他們能更快接觸和掌握更高層次的知識與技能；創新教學模式與策略，能夠采用跨學科學習、游戲化學習、項目式學習、探究式學習等適切的方式，提高教學質量，促進學生學習。人機協同在科技創新后備人才發展中的核心目標在于數智賦能。數智技術不僅能夠通過大數據測評提高人才選拔的精準度與效率，還可以提供個性化培養方案、資源生成與推薦、智能輔助教學以及自適應反饋等多種服務，從而減輕教師壓力，為后備人才的自主學習和自我提升提供可能。同時，數智技術能夠優化教育資源配置，打造開放性生態系統，對后備人才培養擴大規模和提高質量具有重要作用。其他參與協同的角色包括科學家、教育專家、科技企業、科技場館、科研場所等，要充分利用各協同主體的特色與優勢為后備人才成長提供充分的支持與發展機會。

（三）構建“數據驅動-成果導向”的效能增值人才評價體系

創新人才評價方式要綜合考慮后備人才當前的發展水平以及較之從前的進步程度，這種效能增值導向的評價建立在長周期證據鏈的基礎上，構建“數據驅動-成果導向”的發展性評價體系能夠為此提供可行性方案。數據驅動的后備人才發展評價指通過收集、整理和分析人才選拔、培育、評價一系列過程中的相關數據，對后備人才的整體發展情況進行更加客觀、公正的評價。評價結果不僅有助于了解后備人才的培養質量，還能為后續培養方案的調整和優化提供依據。成果導向的評價方式能夠降低能力水平評定的復雜性，在核心素養發展目標框架之下，對后備人才產出的各種形式的成果進行綜合評價，以此表征其能力與成就水平。進一步講，“數據驅動-成果導向”的發展性評價能夠將整合“因素預測一目標設定一能力發展”的評價構想轉化為具體可操作行為。

構建該評價體系需重點考慮以下幾點。首先，評價的科學性和全面性。綜合使用標準化量表、調查問卷、自編試題、課堂觀察表等定量與定性工具系統收集數據，通過自我評價、教師評價、同伴評價以及家長等其他協同主體的評價反饋，對后備人才培養質量進行全面分析與評價。其次，評價的過程性與增值性。不僅在人才培養選育評的關鍵節點收集評價數據，而且注重日常教學與培養工作中的過程性數據收集，為識別發展速度、拐點、增量等提供詳實資料。然后，成果評估的可觀測性。將核心素養發展目標拆解為可觀測的行為表現或可量化的績效指標，如課程成績、科技發明、科技制作、科學實驗、科學表演等表現形式和質量、數量、效率、創新性、影響力等量化指標，形成分層評價和綜合評價方案。最后，人才發展數據的可追蹤性。設立科技創新后備人才庫，建立健全動態人才檔案和人才流轉機制，掌握學生在不同階段的發展軌跡，考察人才培養的階段性和全周期發展質量，為其真實性發展提供循證依據。

五、總結與展望

“三維度·三階段·三環節”的一體化科技創新后備人才發展模型是一個多要素耦合的人才發展模型，其創新之處在于遵循科技創新后備人才發展的內在機理，將科學家精神引領下的核心素養作為理論生長點，以預測因素（認知能力、人格特質）、核心素養目標（科學素養、創新素養、跨學科素養、數字素養）、能力發展軌跡（潛質、勝任、精專、卓越）三個維度作為后備人才培養的學理支撐，全面覆蓋選才、育才和評價三個環節，并通過興趣激發、素養強化和創新突破三個發展階段，構建后備人才發展的貫通式通道。

當前，該模型已成功搭起三維度、三階段和三環節相互關系的思想框架，為后備人才培養提供了一種啟發性思路，具有重要的理論與實踐價值。然而，同其他經典模型是多次迭代成果一樣，該模型仍有進一步完善的空間。在對各維度內涵和外延的界定、預測因素與核心素養目標的階段性具體描述、選-育-評各環節對各種調節因素的依賴關系，以及在各發展階段提供有效的干預策略和適切的評價機制等方面，該模型還存在很多有待探索的內容，暫時無法給予全面且詳盡的解釋，這可能在一定程度上限制了該模型在指導具體工作時的有效性。模型現有不足為未來研究工作指明了方向，未來將針對該模型的不足之處進行修正和完善，對已有相關研究成果開展更加深人的學習與分析，通過系統性文獻綜述、專家咨詢、案例分析等方法明確各維度的核心構成與作用機制，探究在不同培養階段各關聯因素的交互作用，提出更具有操作性的選才、育才、評價實施策略并予以實證檢驗。

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作者簡介：

傅騫：教授，博士，博士生導師，研究方向為信息科技教育、科創教育。劉鵬飛：在讀博士，研究方向為信息科技教育、跨學科學習。陳建偉：副教授，博士，研究方向為思想政治教育、青少年素質教育。

Cultivation of Youth Scientific and Technological Innovation Reserve Talents： Theoretical Analysis， Model Construction， and Practical Strategies

Fu Qian1，Liu Pengfei1，Chen Jianwei2

1.School of Educational Technology，Beijing Normal University，Beijing

2.Xingzhi College， Zhejiang Normal University， Jinhua ， Zhejiang

Abstract：Udertqreetsfoefeltaleiatiitpeatitliorliabducatodcta developentoelfohoatioeletsinaacterstisttetialluidaltlioactic Takingtheexistigmodelasthestartigpointandthelawoftalentdevelopmentasthebasicguidelinethispaerproposeanintegated developentoeletitsiasstiii traits）oiiicilid competence，expertisene）pageetagesofintereststiulationlitracyaceentndiovatiobeakthoad ssteticalydibetlcacbt identicatiodtdttdal the future direction of the research is presented.

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收稿日期：2025年2月25日責任編輯：趙云建