高等教育项目在传播最新知识方面发挥着核心作用，这对创新和经济增长至关重要(Jones 2005, Goldin和Katz 2010, Jones 2009)。高等教育项目通过其课程促进人力资本积累，培养未来的创新者，特别是在一个创意越来越难找到的世界中(Bloom et al. 2017)。然而，这些项目已被证明在学生成果方面存在很大差异，包括收入(Hoxby 2020年，Mountjoy和Hickman 2020年)和发明率(Bell等人2019年)。
我们认为，高等教育项目有不同的能力来装备学生的最新知识。这些差异是由学校和教师级别的特征形成的，它们可能对劳动力市场结果、教育选择和技术进步产生重要影响。
衡量高等教育内容的新数据和新方法
在Biasi和Ma(2022)中，我们汇集了新的数据和一种新的方法来衡量美国各机构的高等教育课程涵盖前沿知识(即最近产生的知识)的程度。将现代文本分析技术应用到课程大纲(捕捉课程内容)和学术出版物(捕捉知识前沿)的大样本中，我们构建了一个新的度量标准——教育创新差距。教育-创新差距旨在捕捉教育内容与知识前沿之间的距离。具体来说，我们将差距定义为课程内容与更古老的知识(包括几十年前发表的文章)之间的相似度之比，以及课程内容与新的前沿知识(包括最新的文章)之间的相似度之比。
自然，对于涵盖更多老知识(而不是新知识)的教学大纲来说，差距更大。例如，在2020年教授Visual Basic(一种相对过时的编程语言)的计算机科学课程将比教授Julia(一种较新的编程语言)的课程有更大的差距，因为Visual Basic的内容主要是旧的文章，而Julia的内容主要是最新的文章。
考察不同课程之间教育创新差距的变化可以发现，在学校之间和学校内部，教育内容的覆盖面存在显著差异。例如，要将一个教学大纲从差距分布的第25百分位移到第75百分位，大约一半的内容必须用更新的知识取代。
教师是塑造课程内容的关键
大多数被观察到的教育创新差距(约四分之一)发生在学校内部，由不同教师教授的课程之间。教师的影响也可以看出，典型课程的差距随着时间的推移保持稳定，但当课程的教师发生变化时，差距显著减小。
图1事件研究:围绕教师变动的教育创新差距
笔记:围绕教师变更的教育创新差距的事件研究，控制课程和领域逐年固定效应。观察是在课程每年的水平上;我们关注的课程最多有两次讲师更换。标准错误集中在课程层面。
大多数高等教育教师把他们的时间和精力放在教学和研究上，这反映了大学生产和传播知识的双重使命。由于时间稀缺，这些任务通常被视为相互竞争的(Hattie and Marsh 1996, Courant and Turner 2020)。然而，高等教育的性质也可以在两者之间创造互补性(Becker and Kennedy 2005, Arnold 2008)。
我们的研究结果支持后一种假设:由更积极地进行研究(即发表更多论文、被引用更多、获得更多资助)的教师教授的课程，教育创新差距显著较低。相反，专门从事教学的非阶梯教师的差距更大。当教师自己的研究更接近课程主题时，差距也会更小。
这些发现突出表明，跨课程的适当配置可以使教育内容更接近知识前沿。他们还建议，对教师研究的投资——包括公共(即政府拨款)和每个机构的投资——可以以更新的教学形式产生额外的回报。
学校间的显著差异
学校仅仅解释了教育创新差距的一小部分。尽管如此，跨学校的差异对于理解高等教育的内容是如何形成的，以及来自不同社会经济背景的学生获得前沿知识的途径是如何不同是有用的。在更注重研究(在卡内基分类中排名R1)和拥有更多资源(更高的捐赠基金和教学和研究支出)的学校，这种差距更小。与非择优录取的学校相比，择优录取的差距也更小(例如“常青藤+”，包括8所常青藤联盟大学以及斯坦福大学、麻省理工学院、杜克大学和芝加哥大学)。这种差异的幅度如此之大，以至于要使非选修课学校的平均教学大纲与常春藤联盟学校的平均教学大纲相媲美，8%的内容必须被更新的知识所取代。
图2教育创新差距与学校特色
笔记:各报告变量与教育创新差距之间关系的斜率的OLS点估计和95%置信区间，该斜率控制了领域-课程-水平-年度固定效应。每个估计都是从单独的回归中获得的，除了选择性层(Ivy Plus/Elite, high Selective, Selective)，它们是联合估计的。捐赠、支出和份额少数指的是2018年，取自综合高等教育数据系统。估计数是通过汇集1998年至2018年的教学大纲数据得出的。标准错误集中在学校层面。
重要的是，不同学校之间的差异会转化为不同背景的学生在获取最新知识方面的差异。在父母收入中值较低的学生以及黑人或西班牙裔学生比例较高的学校，教育创新差距明显更大。
原则上，这些差异的部分原因可能是由于学校之间教育内容的“垂直差异”。如果能力更强的学生进入了更挑剔或资金更好的学校(Chetty et al. 2020)，并且更有能力吸收最新的内容，那么跨学校差距的差异可能只是反映了学校为为学生提供更量身定制的教育内容所做的努力。我们没有找到支持这一假设的证据:当我们使用被录取学生的SAT和ACT分数控制学生能力时，差距和父母收入之间的负相关仍然存在。
课程知识内容的差异与学生的学习成果有关
这些差异对创新的产生和学生的学习成果有影响吗?由于学生的成果通常是在综合的学校水平上获得的，我们无法调查前沿知识对这些成果的因果作用。因此，我们确定了一个更适度，但仍有意义的目标，即描述教育创新差距与学生毕业率、收入和创新措施之间的经验关系，以学校水平衡量。为了解释学生进入每所学校的选择以及与教学相关的学生结果的其他决定因素，我们控制了大量的学校观察指标，如机构特征、支出、教学特征、按人口统计群体和专业划分的入学率、选择性和父母背景。
我们发现，在提供差距较低课程的学校，学生更有可能完成博士学位，产生更多专利，毕业后收入更高，并经历更高的代际流动性(Chetty et al. 2014)。他们也更有可能从大学毕业;一个可能的解释是，学习更多最新的课程使学生更有动力，从而更有可能完成他们的教育计划。尽管我们的方法对特定类型的学校或学生的“最佳”教育创新差距应该是什么保持沉默，但这些相关性表明，平均而言，接触前沿知识与更好的学生成绩相关。
软技能课程的覆盖面也很重要
虽然教育创新差距衡量的是每门课程的学术内容，但教学大纲中包含的丰富信息使我们能够超越学术内容，探索学生在每门课程中发展的技能。最近的研究强调了软技能——塑造人们与他人互动方式的非认知属性——对学生的成功越来越重要(Deming 2017, Deming和Kahn 2018)。我们衡量每门课程的“软技能强度”，即评估在何种程度上是基于训练软技能的活动，如小组项目、演示和调查。
我们发现教育创新差距较小的课程往往具有较高的软技能强度。更挑剔的学校，那些拥有更多资源的学校，那些为社会经济条件更优越的学生提供服务的学校，会教授更多的软技能密集型课程。在学校里，从事研究的教师最有可能教授软技能密集型课程。最后，软技能强度与学生成绩呈显著正相关。
总结与未来研究
我们工作的主要贡献是记录高等教育课程中前沿知识覆盖的差异，这是大学和教师之间异质性的一个新的重要方面。通过分析教育与创新的差距，我们对创新与高等教育相关的一些最核心问题有了新的认识。未来的工作将进一步阐明教师既是知识的生产者(以研究的形式)，又是知识的传播者，并调查高等教育中前沿知识的覆盖率与学生日后生活结果之间的因果关系。
参考文献
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