1. 引言
近年来，提升大学生综合能力、改革人才培养模式成为人们关注的重点。中共中央、国务院于2019年印发《中国教育现代化2035》，将高等教育竞争力明显提升列入2035年主要发展目标，并提出要建设高素质专业化创新型教师队伍，利用现代技术加快推动人才培养模式改革，实现规模化教育与个性化培养的有机结合。同时，中国正处于百年未有之大变局，国际社会面临强权政治和霸权主义挑战，国内各行各业急需发展，顶尖领域的优秀人才培养需求激增。高校作为中国未来人才之摇篮，需要首先响应国家号召，推动改良改革，建设高素质教师队伍，培养创造性人才，为国家发展输送新鲜血液[1]。
本科生导师制(下文统称为“本导制”)是高等学校要求专业教师对本科生进行学习、研究以及发展方面指导的制度。由于其实施过程中每位导师指导人数相对较少、出现导师与学生面对面指导，本导制以推动个性化教育称著[2]。除此以外，本导制还被认为是提升学生创新能力、自学能力、实践能力、甚至是整体综合能力的有效措施，更能够调动学生创造性和学习主动性，对学生学业提升、适应学校、未来去向都有显著正向作用。具体来看，导师的人格品质作为其个人的重要特征，在开展本导制的过程中也发挥着重要作用[3]。
纵观国内外研究，导师人格品质、学术能力和职称、专业、学生综合能力等问题得到较为广泛的关注，但在实证研究方面的成果尚缺乏，对变量间的关系研究也很少。因此，本文基于现有成果，运用实证分析方法检验导师人格品质、学术能力和职称、专业、学生综合能力等变量之间的内在关系及其强度，使本科生导师制能够更好地发挥出它的作用，促进学生综合能力的提升。
2. 文献综述与研究假设
2.1. 导师人格品质
人格品质是一种能使人的行为倾向表现出一种持久性、稳定性、一致性的心理结构，是人格构成的基本因素。这些特质越是稳定，在不同情况下出现的频率越高，那么在描述个体行为时就显得越重要。目前，心理学关于心理空间对个人行为影响的研究，一般采用大五人格，对参与者的人格特质和心理场进行评估。大五人格理论将人格划分为5种特质，即外倾性、宜人性、责任心、神经质和开放性，研究发现，在几乎所有与人格相关行为上，大五人格都具有一定的预测作用[4]。积极心理学在个人层面的研究注重的是积极人格特质的探讨，提出了包括智慧和知识、仁慈与爱等在内的6大美德和包括热爱学习、创造力等在内的24种优秀人格品质。将积极心理学理论引入导学关系的构建，有助于导师发现、挖掘和培养研究生的积极人格特质，也有助于研究生发现和赞赏导师的积极人格特质，从而形成更加和谐的导学关系[5]。
2.2. 导师人格品质与学生综合能力
能力是完成一项目标或者任务所体现出来的综合素质。人们在完成活动中表现出来的能力有所不同，能力是直接影响活动效率，并使活动顺利完成的个性心理特征[6]。高校学生的综合能力是指学生在学习生活中所表现出的综合素质和各种能力的总和[7]。在本科生导师制的开展过程中，导师与学生的接触更加频繁，交流更加深入[8]。在这样的情况下，导师指导学生学习，在此过程中所表现出的人格品质便会对学生造成影响，尤其是综合能力方面[9]。因此，我们提出假设：
H1：导师的人格品质对学生综合能力具有显著影响。
H2：导师人格品质的不同维度对学生综合能力影响的程度不同。
2.3. 导师学术能力和导师职称
学术能力是指从事学术研究的相关素质。一个人的学术能力具体体现在以下六个方面：问题的发现与提出能力、文献的收集与整理能力、概念的生成与厘定能力、作出学术命题的能力、设计研究过程的能力以及对学术前沿的敏感[10]。导师的学术能力作为评价导师的重要标准，影响着其在体制内的晋升与发展，主要就是表现在导师职称的评定上[11] [12]。导师的人格品质会影响其在学术上的追求和具体行为，由此影响导师的学术能力；学术能力又会影响导师的职称，从而影响学生的综合能力[9] [13]。因此，对于导师人格品质、学术能力和职称、学生综合能力这三个变量之间的关系，我们提出假设：
H3：导师人格品质通过学术能力和职称影响学生综合能力。
2.4. 导师专业
专业是指个人从事研究的具体的领域与方向。导师和学生的专业决定了其怎样去提升自身各方面的发展，专业的不同影响着导师在指导学生过程中的具体方向和侧重点[14] [15]。专业作为本科生导师制里的重要影响因素，与其发展过程中的各种因素具有密不可分的联系[15] [16] [17]。因此，对于专业在导师人格品质、学术能力和职称、学生综合能力这三个变量之间产生的作用，我们提出假设：
H4：专业调节导师人格、导师学术能力和导师职称对学生综合能力的作用，随着专业的变化，导师人格、学术能力和导师职称对学生综合能力的影响也会发生变化。
本文在以上四个假设的基础上提出了本研究的理论模型，见图1。
3. 研究设计
3.1. 数据来源
本研究采用问卷调查的方法收集数据，选择具有本科就读经历的在读或已毕业本科生作为研究对象[18]。综合线上、线下的问卷填写，共发放问卷327份，经筛选后剩余有效样本241份，满足所需样本容量。统计表明，样本数据中年龄情况分布较为均衡，集中在18~24岁(92.1%)，共有男性73人(30.3%)、少数民族34人(14.1%)。本研究使用G*Power 3.1、SPSS 22.0和Amos 26.0对数据进行统计分析，分别用于计算所需的问卷数、进行不同变量的差异检验、检验假设模型和路径分析。
注：*表示p < 0.05；**表示p < 0.01；***表示p < 0.001。
Figure 1. Research model diagram
图1. 研究模型图
3.2. 变量测度
3.2.1. 自变量——导师人格品质
导师人格品质。本研究测量导师人格从个人待事、个人待人、集体待事、集体待人这四个维度入手，在访谈结果中挑选出四个维度最突出的特质，分别对应敬业、道德品质、耐心负责和亲和力。问卷内容根据中国人格量表(QZPS)修订而成，具有良好的信效度。根据已确定的维度方向，在中国人格量表(QZPS)的“情绪性、“才干”“行事风格”三个因素中共提取9个条目。在此基础上，加入自制的15道题目，最终共有24道题目，每个维度分别由6个条目测量。采用七点计分法，1 = “非常不符合”，2 = “较为不符合”，3 = “有点不符合”，4 = “一般”，5 = “有点符合”，6 = “较为符合”，7 = “非常符合”。该问卷信度检验中克隆巴赫系数α = 0.953，具有良好信度，各分维度信度检验结果见表1。
Table 1. Reliability test results of mentor personality questionnaire
表1. 导师人格问卷信度检验结果
维度 |
N |
克隆巴赫系数 |
个人待事(敬业) |
6 |
0.969 |
个人待人(道德品质) |
6 |
0.960 |
集体待事(耐心负责) |
6 |
0.960 |
集体待人(亲和力) |
6 |
0.937 |
3.2.2. 因变量——学生综合能力
该问卷在景亚萍(2016)研究中的《地方财经类高校大学学生综合能力培养调查问卷》基础上修订而成，原问卷共有31道题目，但只针对地方财经类大学生。选取其中适用性较强的12道题目，另加入自制题目12道，制成学生综合能力问卷，最终共测试了24道题目。该问卷测量学生综合能力的四个维度：一般理论知识(基础知识)、一般应用能力(基础应用)、特殊理论知识(专业知识)、特殊应用能力(专业应用)，采用七点计分法，具体设置同导师人格评价问卷[19]。该问卷在信度检验结果有克隆巴赫系数α = 0.987，具有良好信度。各维度信度检验结果如下表2。
Table 2. Reliability test results of students’ comprehensive ability
表2. 学生综合能力信度检验结果
维度 |
N |
克隆巴赫系数 |
一般理论 |
6 |
0.956 |
一般应用 |
6 |
0.949 |
特殊理论 |
6 |
0.952 |
特殊应用 |
6 |
0.953 |
4. 研究结果
4.1. 描述性统计分析
对学生能力进行描述性统计，得到统计结果如下。由下表3可知，本科生自评能力分数处于标准的中上水平，平均分达到5.12分(满分为7分)。能力自评分数最高的维度依次为：一般应用能力、一般理论能力、专业应用能力、专业理论能力。
Table 3. Overall level of students’ comprehensive ability
表3. 学生综合能力总体水平
项目 |
一般理论能力 |
一般应用能力 |
专业理论能力 |
专业应用能力 |
总体综合能力 |
M |
5.2033 |
5.2414 |
4.9696 |
5.1044 |
5.1297 |
SD |
1.17247 |
1.14976 |
1.22096 |
1.19782 |
1.15605 |
4.2. 异质性检验
为方便构建结构模型，初步考察导师制中出现的不同变量在学生综合能力分数上是否具有显著差异。首先根据是否拥有本科生导师对学生综合能力原始分数进行独立样本t检验，统计结果如下表4所示。由结果可知，拥有本科生导师的学生综合能力分数显著高于没有本科生导师的学生，符合研究背景。
Table 4. Difference test with or without undergraduate tutors
表4. 有无本科生导师的差异检验
|
拥有本科生导师(n = 197) |
没有本科生导师(n = 44) |
t |
df |
显著性 (双尾) |
M |
SD |
M |
SD |
学生综合能力分数 |
5.2411 |
1.16618 |
4.6307 |
0.97401 |
3.228 |
239 |
0.001 |
针对拥有本科生导师的学生，对其导师性别、导师职称和受指导时间进行进一步统计分析。采用独立样本t检验以及单因素方差分析，分别对三个变量进行学生综合能力分数上的差异检验。结果显示在学生综合能力分数上差异显著的分别为导师性别(t = 2.091, p = 0.038 < 0.05)和导师职称(F = 3.244, p = 0.023 < 0.05)，受导师指导时间差异不显著(F = 1.756, p = 0.139 > 0.05)。
4.3. 相关性分析
为方便后续对放入假设模型的导师人格品质进行挑选，对导师大五人格各维度(神经质、尽责性、宜人性、开放性、外倾性)，导师人格四维度(个人待事、个人待人、集体待事、集体待人)，导师学术能力总分，学生综合能力总分和各维度分数(一般理论能力、一般应用能力、专业理论能力、专业应用能力)进行相关分析，计算得出的Pearson相关系数及对应显著性见下表5和表6。
Table 5. Correlation analysis of mentors’ personality, academic ability and students’ comprehensive ability
表5. 导师大五人格、学术能力与学生综合能力各项的相关分析
|
神经质 |
尽责性 |
宜人性 |
开放性 |
外倾性 |
学术能力 |
一般理论 |
−0.372** |
0.547** |
0.541** |
0.526** |
0.424** |
0.375** |
一般应用 |
−0.369** |
0.528** |
0.552** |
0.494** |
0.405** |
0.347** |
专业理论 |
−0.368** |
0.547** |
0.559** |
0.511** |
0.409** |
0.371** |
专业应用 |
−0.374** |
0.533** |
0.557** |
0.513** |
0.443** |
0.361** |
综合能力 |
−0.379** |
0.552** |
0.565** |
0.523** |
0.430** |
0.372** |
注：**在置信度(双测)为0.01时，相关性是显著的。
Table 6. Correlation analysis of the four dimensions of tutor personality, academic ability and students’ comprehensive ability
表6. 导师人格四维度、学术能力与学生综合能力各项的相关分析
|
个人待事 |
个人待人 |
集体待事 |
集体待人 |
学术能力 |
一般理论 |
0.517** |
0.507** |
0.493** |
0.497** |
0.375** |
一般应用 |
0.493** |
0.489** |
0.482** |
0.494** |
0.347** |
专业理论 |
0.492** |
0.474** |
0.481** |
0.476** |
0.371** |
专业应用 |
0.510** |
0.498** |
0.507** |
0.528** |
0.361** |
综合能力 |
0.515** |
0.503** |
0.502** |
0.510** |
0.372** |
注：**在置信度(双测)为0.01时，相关性是显著的。
由表5可得，只有大五人格中的神经质这一维度与其他人格维度以及能力分数呈显著负相关，各项指标之间均显著正相关(p < 0.01)，因此检验有调节的中介模型时无需排除不显著的维度。
4.4. 回归分析
为初步探查诸因素之间的关系、选择合适的维度进行模型构建，以学生综合能力分数为因变量，以人格两种视角下的各维度指标作为预测变量，分别进行逐步回归。由相关分析可知，人格各维度之间存在着显著的相关性，可能会出现多重共线性的问题，因此不能够直接使用各维度进行直接分析，并需要在逐步回归的过程中加入多重共线性的检验。
4.4.1. 导师人格四维度
以本研究提出的导师人格四维度作为预测变量放入方程，采用逐步回归的方法，结果显示回归系数显著。由表7、表8和表9的结果可知，最终只有个人待事一个维度被留下(t = 8.385, p < 0.001)，剩余三个都被排除。从被排除的变量可以看到，其余三个维度并不符合VIF < 10或容差 > 0.2的条件，说明这三个维度与个人待事之间存在着严重的共线性问题。
4.4.2. 大五人格理论
以大五人格理论中的五个维度作为预测变量放入方程，采用逐步回归的方法，结果(见表7)显示回归程度显著。由表10、表11和表12可知，最终有两个维度被留下，分别是宜人性(t = 3.69, p < 0.001)和尽责性(t = 3.03, p < 0.01)，剩余被排除的维度分别是神经质、开放性和外倾性。其余三个被排除的维度均
Table 7. Stepwise regression fitting: four dimensions of mentor personality as predictors
表7. 逐步回归拟合情况：导师人格四维度作为预测变量
模型 |
平方和 |
自由度 |
均方 |
F |
p |
1 |
回归 |
51.976 |
1 |
51.976 |
70.305 |
0.000 |
残差 |
144.163 |
195 |
0.739 |
|
|
总计 |
196.139 |
196 |
|
|
|
Table 8. Results of regression coefficients: personal events are included in the regression equation
表8. 逐步回归系数结果：个人待事被纳入回归方程
模型 |
非标准化系数 |
标准系数 β |
t |
p |
共线性统计 |
B |
SE |
容许 |
VIF |
1 |
(常量) |
−0.622 |
0.116 |
|
−5.380 |
0.000 |
|
|
个人待事 |
1.556 |
0.186 |
0.515 |
8.385 |
0.000 |
1.000 |
1.000 |
Table 9. Stepwise regression of excluded variables: individual treatment, collective treatment, and collective treatment
表9. 逐步回归被排除的变量：个人待人、集体待事、集体待人
模型 |
输入β |
t |
p |
偏相关 |
共线性统计 |
容许 |
VIF |
最小容差 |
1 |
个人待人 |
0.147 |
0.750 |
0.454 |
0.054 |
0.098 |
10.196 |
0.098 |
集体待事 |
0.130 |
0.661 |
0.509 |
0.047 |
0.097 |
10.263 |
0.097 |
集体待人 |
0.230 |
10.347 |
0.180 |
0.096 |
0.129 |
7.777 |
0.129 |
Table 10. Stepwise regression fitting: each dimension of the big five personalities is used as the predictor variables
表10. 逐步回归拟合情况：大五人格各维度作为预测变量
模型 |
平方和 |
自由度 |
均方 |
F |
p |
1 |
回归 |
62.581 |
1 |
62.581 |
91.372 |
0.000 |
残差 |
133.557 |
195 |
0.685 |
|
|
总计 |
196.139 |
196 |
|
|
|
2 |
回归 |
68.621 |
2 |
34.311 |
52.199 |
0.000 |
残差 |
127.517 |
194 |
0.657 |
|
|
总计 |
196.139 |
196 |
|
|
|
Table 11. Results of stepwise regression coefficients: agreeableness and conscientiousness are included in the regression equation
表11. 逐步回归系数结果：宜人性、尽责性被纳入回归方程
模型 |
非标准化系数 |
标准系数 β |
t |
p |
共线性统计 |
B |
SE |
容许 |
VIF |
1 |
(常量) |
−0.209 |
0.073 |
|
−2.871 |
0.005 |
|
|
宜人性 |
0.822 |
0.086 |
0.565 |
9.559 |
0.000 |
1.000 |
1.000 |
2 |
(常量) |
−0.458 |
0.109 |
|
−4.211 |
0.000 |
|
|
宜人性 |
0.500 |
0.135 |
0.344 |
3.693 |
0.000 |
0.387 |
2.587 |
尽责性 |
0.784 |
0.259 |
0.282 |
3.031 |
0.003 |
0.387 |
2.587 |
Table 12. The excluded variables were: neuroticism, openness and extraversion
表12. 逐步回归被排除的变量：神经质、开放性、外倾性
模型 |
输入β |
t |
p |
偏相关 |
共线性统计 |
容许 |
VIF |
最小容差 |
1 |
神经质 |
−0.017 |
−0.222 |
0.824 |
−0.016 |
0.573 |
1.746 |
0.573 |
尽责性 |
0.282 |
3.031 |
0.003 |
0.213 |
0.387 |
2.587 |
0.387 |
开放性 |
0.233 |
2.694 |
0.008 |
0.190 |
0.454 |
2.203 |
0.454 |
外倾性 |
0.117 |
1.537 |
0.126 |
0.110 |
0.593 |
1.685 |
0.593 |
2 |
神经质 |
0.011 |
0.140 |
0.889 |
0.010 |
0.564 |
1.772 |
0.323 |
开放性 |
0.146 |
1.523 |
0.129 |
0.109 |
0.364 |
2.745 |
0.310 |
外倾性 |
0.082 |
1.070 |
0.286 |
0.077 |
0.577 |
1.734 |
0.336 |
符合VIF < 10或容差 > 0.2的条件，说明这三个维度与宜人性和尽责性并不存在着共线性问题。大五人格各维度由已被证实信效度良好的量表测量而来，故不存在严重共线性的问题。
综合以上分析，可以得知有调节的中介效应得到了验证。为了进一步探查专业在该过程中具体的调节作用效应，将以专业作为分组依据，勘察不同专业之下导师人格宜人性与学生综合能力的关系。对此，根据导师人格宜人性标准分是否大于0的标准，将被试划分为导师人格宜人性高分组和低分组两组，并以经济学、法学、工学、管理学作为分类标签，输出不同专业下宜人性高低分组在学生综合能力分数上的折线图[19] [20]。可见四个专业的学生综合能力分数集中在4~6之间，在满分为7分的七点计分法中处于中上水平。同时，导师宜人性对于法学专业的影响最小，对于经济学的影响最大，各专业出现明显的交叉，证明四个专业与宜人性高低的交互作用显著，专业确实对导师人格宜人性与学生综合能力分数的关系起调节作用(如图2所示)。
Figure 2. Comparison of the effects of agreeableness in different majors
图2. 不同专业下宜人性的作用对比
4.4.3. 导师人格四维度视角下的模型检验：个人待事
对导师人格四维度的作用检验，后续将使用灵活性更高、可以自行描绘变量间关系的Amos 26.0进行检验。
将导师人格个人待事维度作为自变量，学生综合能力作为因变量，导师学术能力作为中介变量构建模型。同时，学术能力除了中介效应外还对导师人格个人待事维度与学生综合能力的关系进行调节作用。由于Amos中无法直接添加调节作用，因此将中心化处理后的交互项“个人待事 × 学术能力”作为另一个自变量纳入方程中，由于学术能力只调节路径“个人待事→综合能力”，因此，交互项只作用于综合能力(如图3)。
Figure 3. Amos structural equation model: moderated mediating effects of academic ability
图3. Amos结构方程模型：学术能力的有调节的中介效应
由表13，结构方程模型中的路径均显著，模型结果良好。个人待事正向显著预测导师学术能力(p < 0.001)，个人待事正向显著预测学生综合能力(p < 0.01)，导师学术能力反向显著预测学生综合能力(p < 0.05)。在加入学术能力这一中介变量后，个人待事对学生综合能力的作用依旧显著，学术能力起部分中介作用。对于导师学术能力的反向预测，可能的解释为个人待事同时与导师学术能力和学生综合能力有着显著正向预测，考虑个人待事作用的情况下，导师学术能力微弱的反向作用不仅不会影响学术能力对学生综合能力的影响，反而会使得模型更加符合现实情况。同时，学术能力对个人待事与学生综合能力关系的调节作用也达到了显著，导师人格个人待事维度对学生综合能力的影响随着导师学术能力的不同而发生变化。对中介效应的检验采用Bootstrap抽样法，由检验结果(见表14、图4)可知中介效应显著。
Table 13. Path check
表13. 路径检验
路径 |
非标准化系数 |
标准化系数 |
S.E. |
C.R. |
P |
PW→PP |
0.63 |
0.614 |
0.058 |
10.895 |
*** |
PP→UA |
−0.558 |
−0.183 |
0.278 |
−2.006 |
0.045 |
PW→UA |
0.732 |
0.235 |
0.262 |
2.793 |
0.005 |
PW × PP → UA |
0.523 |
0.507 |
0.111 |
4.704 |
*** |
注：***为p < 0.001。
Table 14. Test of the mediation effect of Bootstrap (personal readiness→academic ability→comprehensive ability of students)
表14. Bootstrap中介效应检验(个人待事→学术能力→学生综合能力)
|
效应值 |
SE |
Bias-corrected 95% CI |
Percenntile 95% CI |
Lower |
Upper |
p |
Lower |
Upper |
p |
非标准化 |
−0.351 |
0.219 |
−0.836 |
0.017 |
0.062 |
−0.888 |
−0.004 |
0.047 |
标准化 |
−0.113 |
0.061 |
−0.230 |
0.008 |
0.072 |
−0.242 |
−0.001 |
0.047 |
注：*表示p < 0.05；**表示p < 0.01；***表示p < 0.001。
Figure 4. Mediating effect of tutor’s academic ability
图4. 导师学术能力的中介效应
对显著的调节作用进行简单斜率分析，分析结果见表15和图5。在非标准化条件下，学术能力高分组的效应显著(p < 0.05)，中分组和低分组的效应皆不显著(p > 0.05)；标准化条件下结果不变。检验结果显示无论是高分组还是低分组，都证明了调节作用的存在。
Table 15. Simple slope analysis: The moderating effect of academic ability
表15. 简单斜率分析：学术能力的调节作用
组别 |
效应 |
下限 |
上限 |
p |
high |
0.909 |
0.218 |
1.426 |
0.019 |
mean |
0.732 |
−0.012 |
1.273 |
0.052 |
low |
0.555 |
−0.274 |
1.121 |
0.137 |
std_high |
0.291 |
0.049 |
0.454 |
0.023 |
std_mean |
0.235 |
−0.022 |
0.4 |
0.063 |
std_low |
0.178 |
−0.087 |
0.356 |
0.151 |
5. 结论与讨论
本研究立足于导师人格，提出导师人格四维度的理论视角，并佐以大五人格理论，对本科生导师制背景下学生综合能力的影响因素进行了探讨。结果显示导师人格品质显著影响受指导学生的综合能力，研究假设1得到验证，具体表现为大五人格下的宜人性、尽责性以及四维度视角下的个人待事显著预测学生综合能力。在导师指导学生学业的过程中，其人格品质作为导师个人的重要特征，会影响导师的具体指导行为，从而对学生的综合能力产生作用[21]。假设2得到部分验证，导师人格的不同维度对学生综合能力的影响程度存在差异只有在大五人格理论下得到初步检验，宜人性与尽责性对逐步回归方程的贡献存在差异；而四维度视角下导师人格维度之间存在着严重的共线性，无法验证该假设。可以看出，在大五人格理论的背景下，不同维度的导师人格品质对学生的综合能力会产生不同程度的影响[22]。假设3
Figure 5. Simple slope graph: The moderating effect of academic ability
图5. 简单斜率图：学术能力的调节作用
中导师学术能力的中介作用在两个视角下均得到了验证；同时，四维度的模型检验补充假设中没有的结论，学术能力在导师人格与学生综合能力之间起有调节的中介作用，对两者关系同时起调节作用和中介作用。假设4得到部分验证，仅在大五人格理论下的模型检验得到显著结果。也就是说导师的大五人格会影响学生的综合能力。
研究发现了学生综合能力上存在着年龄、家庭年收入、年级、导师性别和导师职称的差异；导师大五人格方面，宜人性、尽责性对学生综合能力有正向预测作用，且导师学术能力和职称在导师人格品质和学生综合能力之间起中介作用，专业发挥着调节作用。导师人格四个维度的划分上，个人待事正向预测学生综合能力，并且导师学术能力在其中是有调节的中介效应。
基于以上研究结果，可以看到本科生导师制在提升学生能力方面发挥着重要作用[23]。以导师人格品质这一角度为切入点，在大五人格理论的指导下和具体划分的四个维度的实证分析中，基本验证了导师人格品质对学生综合能力的显著影响作用，并探究了两者关系之间的具体影响机制，从导师学术能力和职称这两个方面检验了其中的中介作用[24]。由此可以看到，对于高等院校来说，本科生导师制是促进学生发展的重要环节之一[25]。同时，高校在开展本科生导师制的过程中应该注重对导师人格品质的培养和关注，因为这是影响学生综合能力的重要因素[26] [27]。此外，还要注重导师学术能力的培养，导师的能力越强，越能给予学生更好的指导，促进学生综合能力的提升[28] [29]。
基金项目
重庆市高等教育教学改革研究项目(项目编号：183131；yjg182001)。
NOTES
*通讯作者。