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摘 要：诺亚与埃克斯坦的科学与量化方法，将当代社会自然科学的一般研究方法引入比较教育研究领域，并提出了一套验证假说的程序和方法，体现了当前社会科学发展的趋势，使得比较教育从早期注重哲学和历史学向注重量化和计量跨越，越来越体现出教育领域的客观性。但是，它也存在着巨大的缺陷，需要客观辩证地看待。
关键词：比较教育；实证主义；诺亚与埃克斯坦；科学与量化
一、诺亚与埃克斯坦的科学与量化方法
在1969出版的《比较教育科学的探索》（Toward a Science of Comparative Education）一书中，作者对比较研究方法进行了探讨，并在此基础上论述了比较教育验证假说应采取的比较分析的顺序和方法。诺亚和埃克斯坦将社会科学研究的四个步骤经过改进应用到了比较教育领域。
1.确定问题
问题的提出其实是个复杂的工程，在确定问题阶段对于研究者、研究对象、参考资料都有一定的要求。一方面，研究者应该是对教育有兴趣并对当前各国的教育状况大概了解的人，这样在问题的选择和探索过程中不至于盲目和无知，省时省力。另一方面，研究对象的来源也就是问题的来源，也是具有多样化和选择性的。所要研究问题必须有价值，要对本国当前的教育甚至社会都有所用处。
2.提出假说
研究者必须对确定的问题有明确的认识，并通过假说确定下来。在《比较教育科学的探索》这本书中，作者举了这样两个关于假说的例子：“教育发展水平相对高于经济发展水平的国家，经济将出现高速增长；反之，则经济增长是缓慢的。”
3.明确概念和指标
这一阶段主要是对假说中出现的概念加以明确的限定，以使这些概念在进行量化时具有可操作性。在本书中，将上面提出的例子做进一步研究：第一个假说中出现了三个概念“教育发展”“经济发展水平”“经济增长”，我们要将这几个概念限定为可以量化的概念。教育发展水平常见的指标是入学率、教育经费等；经济发展水平可以测量的指标有人均国民生产总值等。这样就可以把教育中一些相关的看似无法测量的客观现象转化为可以量化的指标。
4.选择个案
为了研究的方便，在研究中要选择具有代表性的个案。为了使研究结果具有普遍性，要遵循以下标准：一是选择与假说有关的对象，二是对无关变量进行控制，三是研究的经济性要以最有效、最经济的方法对资料进行研究。在这里，研究者的统和分析能力和逻辑能力显得尤为重要。
5.收集数据
数据的真实性、客观与否，直接关系到假说的验证效果。在网络信息系统还不发达的年代，要了解其他国家的数据存在一定的困难，所以，数据存在不客观、不真实、不全面的嫌疑，这也是之后量化方法受到抨击的很直接的原因。
6.处理数据
对数据进行处理是为了阐明数据间的相互关系，来验证之前的假说。这个阶段数据处理时，对于公式的选择有很高的要求，这也是导致验证结果出现偏差的直接因素。
二、对诺亚和埃克斯坦科学量化方法的评价
1.采用实证主义研究范式的科学和量化的方法是时代的要求
在比较教育领域中，历史的、因素的比较教育分析方法的主观性弊端日益显现，实证主义研究范式应时代要求而产生，是比较教育方法史上的一大进步。诺亚和埃克斯坦对于比较教育学科最突出的贡献就是他们将当代社会科学研究的一般方法引入比较教育研究领域，并提出了一套研究的程序和方法，他们的方法论是以验证假说为主要目的的，主要是寻求一定的跨国和跨地区范围适用的教育现象间的关系，这里比较教育是形成一定教育理论的工具。
2.比较教育研究方法存在的严重缺陷
首先，比较教育研究并非是严格实证意义上的科学，并且在教育中事实与价值不可能严格分离。科学量化的方法是以教育中具体事实为研究对象，而这种事实在研究操作时需要剥离价值取向，这在现实的研究中是很难保证的。因为整个教育活动处于各种价值取向相互作用的无形网络之中。
其次，对于比较教育研究而言，借鉴外国有用的教育经验，其目的主要就是为了完善本国教育的。这就决定了比较教育研究的特殊性：一方面，它要坚实地扎根于普通教育学；另一方面，要扎根于社会科学更广泛的领域。因此，它所研究的对象是一种极其复杂的社会现象，具有模糊性、复杂性、层次性等特征。所以，在研究中有关变量和无关变量很难取舍，研究结果的客观性很容易出现偏差。
诺亚与埃克斯坦的科学量化方法在比较教育史上有着重要的里程碑作用，它试图运用自然科学的一系列量化、数字化的操作，通过假说演绎推理的方法对各国的教育现象进行比较研究，达到为教育服务的目的。虽然这样的方法得出来的结果在很大程度上是不可信和片面的。但是，直到目前为止，这种方法仍是值得借鉴的。
在当今比较教育研究中，很多教育理念的形成还是通过主观分析和臆断而来的，缺乏相对客观的数据结果的支撑，而诺亚与埃克斯坦科学量化的方法可以用来弥补这方面的不足。
参考文献：
[1]王承绪.比较教育史[M].北京：人民教育出版社，2007：108-121.
[2]Harold Noah & Max Eckstein. Toward a Science of Comparative Education [M].New York： The Macmillan Company， 1969：125.
关键词：比较教育；实证主义；诺亚与埃克斯坦；科学与量化
一、诺亚与埃克斯坦的科学与量化方法
在1969出版的《比较教育科学的探索》（Toward a Science of Comparative Education）一书中，作者对比较研究方法进行了探讨，并在此基础上论述了比较教育验证假说应采取的比较分析的顺序和方法。诺亚和埃克斯坦将社会科学研究的四个步骤经过改进应用到了比较教育领域。
1.确定问题
问题的提出其实是个复杂的工程，在确定问题阶段对于研究者、研究对象、参考资料都有一定的要求。一方面，研究者应该是对教育有兴趣并对当前各国的教育状况大概了解的人，这样在问题的选择和探索过程中不至于盲目和无知，省时省力。另一方面，研究对象的来源也就是问题的来源，也是具有多样化和选择性的。所要研究问题必须有价值，要对本国当前的教育甚至社会都有所用处。
2.提出假说
研究者必须对确定的问题有明确的认识，并通过假说确定下来。在《比较教育科学的探索》这本书中，作者举了这样两个关于假说的例子：“教育发展水平相对高于经济发展水平的国家，经济将出现高速增长；反之，则经济增长是缓慢的。”
3.明确概念和指标
这一阶段主要是对假说中出现的概念加以明确的限定，以使这些概念在进行量化时具有可操作性。在本书中，将上面提出的例子做进一步研究：第一个假说中出现了三个概念“教育发展”“经济发展水平”“经济增长”，我们要将这几个概念限定为可以量化的概念。教育发展水平常见的指标是入学率、教育经费等；经济发展水平可以测量的指标有人均国民生产总值等。这样就可以把教育中一些相关的看似无法测量的客观现象转化为可以量化的指标。
4.选择个案
为了研究的方便，在研究中要选择具有代表性的个案。为了使研究结果具有普遍性，要遵循以下标准：一是选择与假说有关的对象，二是对无关变量进行控制，三是研究的经济性要以最有效、最经济的方法对资料进行研究。在这里，研究者的统和分析能力和逻辑能力显得尤为重要。
5.收集数据
数据的真实性、客观与否，直接关系到假说的验证效果。在网络信息系统还不发达的年代，要了解其他国家的数据存在一定的困难，所以，数据存在不客观、不真实、不全面的嫌疑，这也是之后量化方法受到抨击的很直接的原因。
6.处理数据
对数据进行处理是为了阐明数据间的相互关系，来验证之前的假说。这个阶段数据处理时，对于公式的选择有很高的要求，这也是导致验证结果出现偏差的直接因素。
二、对诺亚和埃克斯坦科学量化方法的评价
1.采用实证主义研究范式的科学和量化的方法是时代的要求
在比较教育领域中，历史的、因素的比较教育分析方法的主观性弊端日益显现，实证主义研究范式应时代要求而产生，是比较教育方法史上的一大进步。诺亚和埃克斯坦对于比较教育学科最突出的贡献就是他们将当代社会科学研究的一般方法引入比较教育研究领域，并提出了一套研究的程序和方法，他们的方法论是以验证假说为主要目的的，主要是寻求一定的跨国和跨地区范围适用的教育现象间的关系，这里比较教育是形成一定教育理论的工具。
2.比较教育研究方法存在的严重缺陷
首先，比较教育研究并非是严格实证意义上的科学，并且在教育中事实与价值不可能严格分离。科学量化的方法是以教育中具体事实为研究对象，而这种事实在研究操作时需要剥离价值取向，这在现实的研究中是很难保证的。因为整个教育活动处于各种价值取向相互作用的无形网络之中。
其次，对于比较教育研究而言，借鉴外国有用的教育经验，其目的主要就是为了完善本国教育的。这就决定了比较教育研究的特殊性：一方面，它要坚实地扎根于普通教育学；另一方面，要扎根于社会科学更广泛的领域。因此，它所研究的对象是一种极其复杂的社会现象，具有模糊性、复杂性、层次性等特征。所以，在研究中有关变量和无关变量很难取舍，研究结果的客观性很容易出现偏差。
诺亚与埃克斯坦的科学量化方法在比较教育史上有着重要的里程碑作用，它试图运用自然科学的一系列量化、数字化的操作，通过假说演绎推理的方法对各国的教育现象进行比较研究，达到为教育服务的目的。虽然这样的方法得出来的结果在很大程度上是不可信和片面的。但是，直到目前为止，这种方法仍是值得借鉴的。
在当今比较教育研究中，很多教育理念的形成还是通过主观分析和臆断而来的，缺乏相对客观的数据结果的支撑，而诺亚与埃克斯坦科学量化的方法可以用来弥补这方面的不足。
参考文献：
[1]王承绪.比较教育史[M].北京：人民教育出版社，2007：108-121.
[2]Harold Noah & Max Eckstein. Toward a Science of Comparative Education [M].New York： The Macmillan Company， 1969：125.