區域本科教育質量比較與綜合評價研究
——以江蘇省為例

張紅偉，葛東偉，張 城，李 彤，馬 凱

（徐州醫科大學醫學信息學院，江蘇 徐州 221004）

隨著改革開放進程的加快和綜合國力的不斷增強，我國高等教育整體已達到世界中上水平。在這種發展形勢下，高等院校教育質量評價變得非常重要。教育水平的高低直接關系到人才培養質量。因此，構建具有高等院校特色的教學質量評價體系，對于提高人才培養質量、凸顯高等院校辦學特色、加快高等院校發展有著極其重要的意義[1]。

作為一個教育大省，江蘇省本科教育水平在全國名列前茅，而省內各地級市本科教育發展并不平衡。本文通過建立模型對江蘇省13 個地級市本科教育質量進行綜合評價，并選取關鍵指標，針對實驗結果提出建議，以縮小區域間的差距。

1 資料與方法

1.1 資料

通過查閱江蘇省52 所高校2015—2016 年度本科教學質量報告，收集并分析數據，對現有評價指標進行量化處理。

1.2 方法

1.2.1 評價原則 本科教育質量綜合評價體系受多種評價指標的影響，若選取不同的指標，最終的評價結果也不相同。為使該體系能夠準確反映各地級市本科教育質量，指標的設立應符合整體性與層次性相結合原則，即構建的體系應采用分級控制方法；也應符合代表性與關聯性相兼顧原則，即所選擇的指標要能夠充分反映地區高等教育發展的主要特征；還需符合突出區域特性和連續性原則，即選取的指標不僅應充分體現地域特色，也要體現發展的動態性[2]。

1.2.2 評價指標 為準確評價本科教育質量，且考慮到指標量化處理的可行性、指標選取的主觀性等因素，最終選取了13 個具有代表性的指標[3-4]（見表1）。其中指標x1 用來測度本科院校數目，x2 用來測度地區招生人數，x3、x4、x5 用來測度師資隊伍建設，x6 用來測度高校生師比結構，x7、x8、x9 用來測度高校教學條件，x10 用來測度高校專業建設水平，x11 用來測度學生就業情況，x12 用來測度高校科研投入情況，x13 用來測度高校雙一流建設水平。

表1 本科教育質量綜合評價指標

1.2.3 評價方法 將定性指標進行量化處理得到相關數據，構建基于熵權法的綜合評價模型[5]，計算各指標的權重，然后進行各地級市本科教育質量的綜合評價。建立數學模型，計算指標間的相關系數，通過R 型聚類分析方法，篩去一些相關性差的指標，對剩余指標再次利用模型進行綜合評價，分析結果。將上述篩選后的指標再次使用熵權法進行分析，計算各指標的權重，選取權重最大的指標為關鍵指標。改善關鍵指標可普遍縮小江蘇省13 個地級市本科教育質量的差距。

2 評價過程與結果分析

2.1 數據收集和預處理

查閱江蘇省52 所本科院校2015—2016 年度本科教學質量報告，獲得相應數據。將這些數據進行匯總并剔除一些不必要的指標，將定性指標進行量化，運用MATLAB 軟件對獲得的數據進行標準化處理，得到標準化數據（見表2）。

表2 標準化數據結果

2.2 基于熵權法構建綜合評價模型

首先，基于熵權法進行客觀賦權，建立一個多層次的本科教育質量評價指標體系；然后，將上述標準化數據用熵權法計算獲得各個指標的權重；最后，代入評價體系對地級市本科教育質量進行評價，得到綜合評分（見圖1）。通過對數據分析發現，江蘇省本科教育區域發展不均衡，差距較明顯。

2.3 聚類分析

圖1 江蘇省13 個地級市本科教育質量綜合評分

不同指標互相之間可能存在較強的相關性，為避免重復運用，使用MATLAB 軟件對上述13 個指標進行R 型聚類分析，結果見圖2。同時，計算這13 個指標之間的相關系數（用x1、x2……x13 代表），得到相關系數矩陣（見表3），此處設置一個閾值，當相關系數大于0.95 時，表示二者具有很強的相關性。相關系數矩陣與聚類分析結果一致。從中可以看出x1、x2、x3、x13 這幾個指標存在很強的相關性，最先被聚到一起，考慮選取一個具有代表性的指標進行聚類分析。我們選取x3（相關性最高）作為代表性指標，這樣就把13 個指標減為10 個。再次將這10 個指標代入上述評價模型，得到綜合評分（見圖3）。從圖2、3 可以看出，兩次評分結果前9 名和最后一名是一致的，但是鹽城、淮安和連云港的排名發生了變化，這是因為這3 個城市本科教育質量本身差距就不明顯，所以所刪除的指標對排名結果的影響可以忽略不計。所刪除的具體指標為：本科院校數量（x1），招生人數（x2），雙一流學科建設（x13）。

2.4 篩選關鍵指標

對去除相關性強的指標后剩余的10 個指標使用熵權法進行分析，得到各指標權重（見表4），從中可以看出師資隊伍與結構為關鍵指標。對各地級市數據進行聚類分析，得到江蘇省13個地區本科教育質量評價集，將其劃分成5 類，結果如下：第一類為x4、x5、x8、x9、x11、x13，第二類為x6、x7、x10，第三類為x2、x3，第四類為x1，第五類為x12。對此，修改關鍵指標并對各地級市數據進行聚類分析，得到江蘇省13 個地區本科教育質量評價集：第一類為x4、x5、x8、x9、x13，第二類為x1、x2、x3、x7、x10，第三類為x6，第四類為x11，第五類為x12。通過對關鍵指標修改前后江蘇省13 個地區本科教育質量評價集的對比，我們可以發現改善師資隊伍結構能夠縮小江蘇省13 個地級市本科教育質量的差距。

3 討論

本文使用熵權法建立江蘇省本科教育質量綜合評價模型，通過數據準確反映各地級市本科教育質量的差異。利用信息熵值估算各指標的權重，系數越高表示對評價越重要。同時使用聚類分析方法，將一些相關性比較強的評價指標進行剔除、降維，使結果更加可靠。

研究表明，江蘇省本科教育區域發展不均衡，差距較明顯，其中南京市本科教育質量最好，宿遷市較差，主要差距在于本科院校的師資隊伍與結構、教學條件與利用、科研投入與產出以及雙一流學科建設。教育發展不均衡是由多種因素造成的，包括政治、經濟、歷史等。另外，各地級市內部本科教育發展也不均衡。一個地區的教育質量好并不代表其所在地區所有高校教育水平都很高，可能只是因為其中一所大學很拔尖，從而拉高了整體水平。針對這些現象，我們提出以下建議。

表3 變量間的相關系數矩陣

圖2 13 個指標聚類分析結果

圖3 去除相關性強的指標后江蘇省13 個地級市本科教育質量綜合評分結果

表4 去除相關性強的指標后各指標權重

（1）正確看待高等教育區域發展不均衡現象[6-7]。每個省份的不同地區高等院校規模、學生入學機會、人力資源和財力資源等不同，必然會導致高等教育發展不均衡。一個地區要有與當地經濟、社會需求和人口總量相匹配的高等院校及學生數量，從而確保當地適齡人口的入學機會[6-7]。這就要求江蘇省乃至全國要注重高等教育區域布局調整，使高等教育的發展能夠與區域經濟、社會需求和人口數量相適應。要加強招生指標等高等教育資源的合理配置，防止出現一些地區高校多適齡人口入學率高、另一些地區高校較少適齡人口入學率很低的情況，造成教育不公平。

（2）對于各地級市本科教育發展不均衡問題，建議江蘇省優化資源配置，對于教育水平相對落后的地區加大投入力度，鼓勵高校師生積極參與科研，增加科研產出，提倡創新，凸顯區域辦學特色。如此可以吸引更多人才，提高生源質量，帶動高等院校和區域教育質量的提升。

（3）各地級市之間和地級市內部可以建立高校優質教學資源共享機制[8]，加強院校間的交流與合作，這樣可以緩解教育水平較低的地區優質教學資源短缺的壓力，促進教育公平，一定程度上解決教育區域發展不均衡問題。

（4）從深層次來看，本科教育區域發展不均衡在某種程度上也屬于制度建設不完善問題。有研究認為，我國高等教育相關政策從問題認定到評價整個過程都缺乏倫理控制[9]，這應引起有關部門的重視。

（5）建立本科教學質量報告網絡平臺，設立評估專欄、留言打分區等，征求社會各界的意見。激勵制度是鑲嵌于政策體系之中的利益促進或阻斷機制[10]。制定獎勵制度，可與撥款經費掛鉤，提高執行者的主動性，保證制度落到實處。

本研究以江蘇省各本科院校為研究對象，對于其他地區的高校也可以采用同樣的方法來分析，從而得出該區域本科教育質量綜合評價結果，具有較好的應用價值，值得推廣。