五一建模c题五一建模c题五一建模c题.doc
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1、五一建模c题五一建模c题五一建模c题51建模c题摘要:0 引言自改革开放以来,我国在高等教育方面获得了硕果累累的成绩。在实行高等教育扩招后,我国高校的毛入学率逐年爬升,已进入高等教育大众化阶段,各类院校在数量上很大程度满足了人们对接受高等教育的需求。但是,在高校数量快速增长的同时,我国高等教育质量仍然存在很多问题,例如,各高等院校经费投入不平衡,各校师资队伍建设情况良莠不齐等。江苏省作为1个教育大省,其13个地级市的本科教育质量发展也存在不平衡现象。因此,如何构建有效的本科教育质量评价体系并通过指标值的改良缩小本科教育发展的差异,已成为当前众多高校关注的热门问题。 国内外专家学者在本科教学质量
2、评价的研究上已做了很多工作。国内研究中,郑延福1采取求平均数法、秩和运算法、层次分析法对本科高校教师教学质量评价进行研究;胡有林2采取层次分析法构建地方普通本科院校内部教学质量评价的指标体系;杨生华3指出制定高校本科课堂教学质量评价指标体系要遵守科学性、系统性、可测性、可行性、可比性、方向性和发展性的原则;杜玉丰4等认为本科教学质量评价指标体系重定量指标轻定性指标,缺少教学各因素之间互动效应的评价指标,特别缺少那些评价潜伏因素(如创造性、主体性等)的弹性指标。国外发达国家对本国的高等教育评估、认证制度几近都进行了研究,如美国、英国、德国、澳大利亚和日本等国,特别是美国特别重视高等教育认证制度,
3、相干研究占多数。美国俄亥俄州瑞欧戈兰大学教授孙建荣在美国版卡耐基分类体系的新变化中分析了卡耐基增进教学基金会2005版大学分类标准的新变化产生的背景并总结了其具体标准的变化,分析了其可能带来的影响5。美国乔治亚州肯尼索州立大学万毅平教授在美国的高校认证与教育评估中对美国高校认证的类型、发挥的作用、履行认证的6大机构、认证的具体步骤和对认证机构评判结果的说明进行了详细介绍6。澳大利亚墨尔本大学高等教育研究中心理查德詹姆士所著的澳大利亚本科教育评估与改进的经验在总结澳大利亚高等教育的概况和全系统质量评估与保障框架的进展的基础上,对绩效指标体系的建立和高等教育评估的实践进行了分析7。加拿大多伦多大学
4、的迈克尔斯科尔尼克教授所著的关于专业评估和知识遵从的批评研究中强调,不管如何,学科之间的差异是任何评估体系也改变不了的现实1个不公道的评估体系会把某些学科置于只合适于其他学科的框架以内,从而阻碍它们的发展8。 综上所述,国外的相干研究比较全面,获得的研究成果较为丰富,主要集中在评估法规制度、资历认证、质量审核、评估机构等方面。而我国对教育质量的评价虽起步较晚,但近几年来发展迅速,也获得了很多成绩,主要研究集中在教育评估的基本理论和我国高等教育评估制度建立中的各种问题等方面。 本文。 1本科教育质量评价指标选择与数据处理结合本科教学特点、西方发达国家大学相对成熟的评价指标设计和国内学者的相干研究
5、成果,根据本科教育质量观要求,本文将本科教育质量评价的指标体系A分为3层:第1层为9个1级指标,包括本科院校数量B1、招生人数B2、师资队伍与结构B3、生师比B4、教学条件与利用B5、专业建设与教学改革B6、学生就业B7、科研投入与产出B8、双1流学科建设B9,第2层为4个2级指标,其中师资队伍与结构B3包括高级职称教师人数C1与非高级职称教师人数C2两个2级指标,科研投入与产出B8包括科研投入C3与科研产出C4两个2级指标,第3层为5个3级指标,其中科研产出C4包括专著数量D1、期刊论文D2、鉴定成果D3、技术转让D4、成果授奖D55个3级指标。各指标原始数据的量化处理方式和计算根据见表1。
6、 通过查找相干资料,对上述指标原始数据采取层次分析法肯定权重,层次分析法是1种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的复杂的决策分析方法,大体可分为4个步骤: (1)建立层次结构模型;(2)构造判断矩阵;(3)层次单排序及其1致性检验;(4)层次总排序及其1致性检验。限于本文篇幅不做详述,应用层次分析法肯定的具体权重见图1。 图1 指标权重设置另外为保证数据量纲统1,便于不同指标的数据进行比较,采取以下方法对原始数据进行归1化处理:对原始数据进行线性变换,使结果映照到0,1区间。具体操作为:对序列进行变换:,则新序列且无量纲。部份指标数据归1化处理结果见图2。 图2 部份指标数据归1化处理结果
7、3 基于主成份分析法的评价指标改良 3.1 主成份分析法主成份分析(Principal Component Analysis)是1种数学变换的方法,它把给定的1组相干变量通过线性变换转成另外一组不相干的变量,这些新的变量依照方差顺次递减的顺序排列。在数学变换中保持变量的总方差不变,变换后的第1变量具有最大的方差,称为第1主成份,第2变量的方差次大,称为第2主成份。顺次类推,n 个变量就有n 个主成份,且各个主成份的相干系数为01。主成份分析法分析其实质,是用1种人为定义的特殊变量代表了众多的信息要素,接着我们选择最优的特殊变量,即代表了最多信息的变量,来进行最后的运算。被选择的特殊变量要求能够
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