碩士研究生培養質量影響因素分析
——以廣東某高校計算機學科為例

陳平華，吳亞迪，羅淏元，申建芳

（廣東工業大學計算機學院，廣東廣州 510006）

0 引言

中共十八大以來，我國研究生教育發展迅速，研究生規模持續增長，培養體系逐步完善，為國家戰略和地方經濟社會發展服務的能力明顯增強。中國如今已成為研究生教育大國，但與辦好人民滿意的研究生教育、建設研究生教育強國的目標相比，我國研究生教育仍存在一些亟待解決的問題，如部分培養單位培養條件滯后、管理制度和規范不健全、制度和規范執行不嚴格、沒有形成完整的研究生培養質量保證體系等。為加強研究生培養單位的質量意識，促進研究生培養的規范化管理，國務院學位委員會與教育部等部門聯合印發了《關于加強學位和研究生教育質量保障和監督體系建設的意見》《關于加快發展新時期研究生教育改革的意見》《學位授予單位研究生教育質量保障體系建設基本規范》等系列文件。2020 年9 月25日，國務院學位委員會、教育部再次印發《關于進一步嚴格規范學位與研究生教育質量管理的若干意見》（學位〔2020〕19 號），進一步強調落實主體責任、加強培養過程監控，以保證研究生培養質量。

國外對研究生培養質量影響因素的研究起步較早，而國內起步相對較晚，絕大部分研究出現在2000 年以后。多數采取定性分析法或問卷調查法，從機制、手段（督導和評價）、培養質量保證體系構建等管理層面進行研究，而很少從應用技術促進管理的層面進行定量研究。隨著計算機學科的迅速發展，計算機類碩士研究生的招生規模越來越大，物聯網、大數據、云計算與人工智能新技術的出現，使得計算機學科研究生培養質量影響因素分析對現有計算機學科碩士研究生培養模式的完善具有重要意義。

計算機學科碩士可分為學術型碩士和專業型碩士，培養學術型碩士的目的是進行更深層次的學術研究，如攻讀博士學位，或者進入技術研發領域，引領行業發展；培養工程型碩士的目的是培養具有工程實踐能力和創新精神的人才，為進入企業進行實際應用打下基礎。然而，我國計算機類研究生的學術能力和實踐能力尚有待提高。解決研究生培養過程中存在的問題，需要探究研究生培養質量影響因素，不斷改革和創新培養模式，以適應時代變化與新技術發展，緊跟社會需求。

本文以碩士研究生發展為中心，從廣東某高校計算機學科碩士研究生培養實際情況入手，針對多年來收集的研究生實際培養過程數據，利用數據挖掘技術對影響研究生培養質量的因素進行聚類和共性關聯分析，找到影響培養質量的關鍵因素，以期為提高研究生培養質量提供決策支撐。

1 影響因素指標體系與基礎數據

1.1 指標體系

已有研究顯示，影響碩士研究生培養質量的因素包括生源因素、導師因素、教學資源和培養過程、自身表現、課程設置等。從已收集到的基礎數據特征考慮，本文選擇生源因素、導師因素、自身表現作為影響因素指標，同時使用學位論文質量和就業質量作為研究生培養質量指標。研究生培養質量及其影響因素指標設置如表1所示。

（1）生源因素。生源因素即生源質量因素，指研究生入學時的專業基礎情況，包括入學成績、本科學校層次、本科專業契合度3個二級指標。

（2）導師因素。在研究生培養過程中，導師起著重要的指導作用。為對導師影響因素作全面分析，本文設置了6 個二級指標：導師職素、導師年齡、導師成果、導師在研項目、導師指導的研究生學位論文平均分和導師指導情況。

（3）自身表現因素。在研究生培養過程中，研究生自身的努力和個人表現也很重要。在自身表現因素方面，本文設置了課程成績、獲獎情況2個二級指標。

Table 1 Quality of postgraduate training and its influencing factors index setting表1 研究生培養質量及其影響因素指標設置

（4）論文質量。學位論文是研究生科研能力和水平的綜合體現，也是研究生培養質量的重要衡量指標。本文以學位論文成績作為衡量研究生學位論文質量的標準。

（5）就業質量。就業質量是研究生培養質量的社會評價形式，也是研究生培養質量的重要衡量指標。本文設置了3 個二級指標：薪酬水平、工作崗位與專業契合度、就業單位評級。

1.2 基礎數據

本文選擇廣東某高校計算機學科（包括計算機科學與技術、軟件工程學碩，計算機技術、軟件工程專碩）2016 級和2017 級共342 名碩士研究生培養過程數據作為研究生基礎數據，導師數據來源于該學科兩個年級的全部碩士生導師，數據具有普遍性。

（1）生源因素。①入學成績：數值型，取值為全國碩士研究生統一招生考試初試與復試加權總成績；②本科學校層次：字符串型，取值為985、211、一本、二本等；③本科專業契合程度：字符型，按照與計算機學科契合程度，取值為A、B、C、D、E 5個等級，如表2所示。

（2）導師因素。①導師職素：字符串型，取值為國家杰青、省杰青、特聘教授、博導、教授、副教授、碩導，當存在多個職素時，按最高職素取值；②導師年齡：數值型，取值為導師年齡；③導師成果：數值型，對不同層次成果（TOP 級、SCI-Ⅰ區、SCI-Ⅱ區、國際授權專利…）賦予不同分值，取值為導師近5 年所有成果分數之和；④導師在研項目：數值型，對不同級別項目（國家級、省級…）賦予不同分值，取值為導師在研項目分數之和；⑤導師指導的研究生學位論文平均分：數值型，取值為各導師2016、2017 級研究生的學位論文平均分；⑥導師指導情況：數值型，通過對在校研究生發放問卷，從各個維度衡量導師指導情況，并咨詢學院多個專家意見，針對各維度取權重，取值為導師各維度加權求和后的分數。

Table 2 Fitting degree of undergraduate major表2 本科專業契合程度

（3）自身表現因素。①課程成績：數值型，取值為研究生課程加權平均分；②獲獎情況：數值型，對國家獎學金、學校每學年學業一、二、三等獎學金分別賦予100、80、60、40 分，取值為各學生獲獎總分，如某學生在校期間獲得一次國家獎學金、兩次一等獎學金，則其獲獎總分

S

core=100+80*2=260分。

（4）論文質量。學位論文成績：數值型，取值為學位論文答辯分數與兩個送審分數的平均分。

（5）就業質量。①薪酬水平：數值型，取值為學生工作薪酬；②專業契合度：數值型，按照就業崗位與計算機學科契合程度，劃分為100、75、50、25、0 共5 個等級（見表3）；③單位評級：數值型，按照學院專家意見及相關數據，劃分為100、75、50、25共4個等級。

Table 3 Fitting degree of employment position表3 就業崗位契合程度

2 總體分析流程

在已收集的研究生培養過程實際數據及設計好的評估指標體系基礎上，本文對研究生培養質量影響因素進行分析，總體分析流程如圖1所示。

Fig.1 General analysis flow圖1 總體分析流程

總體分析流程共分為3步：

（1）研究生培養質量聚類。在指標體系中，研究生培養質量包括論文質量與就業質量兩個指標。采用Kmeans聚類方法對研究生培養質量進行聚類。

（2）研究生培養質量影響因素頻率分析。在第一步生成的3 個聚類中，篩選研究生培養質量較高的聚類，計算各個影響因素頻率，分析優秀研究生培養過程的共性因素。

（3）影響因素與培養質量相關性分析。計算皮爾遜相關系數，度量影響因素中各指標與培養質量的相關程度，結合第二步的分析結果，進一步挖掘對優秀研究生培養影響程度較高的因素。

3 研究生培養質量聚類

研究生培養質量一定程度上可通過學位論文質量和就業質量來反映。為尋找研究生培養質量的共同特點，本節應用K-means 聚類算法，從學位論文成績、薪酬水平、專業契合度、就業單位評級等維度對研究生基礎數據進行聚類。

聚類是對某些方面相似的數據成員進行分類與組織的過程。K-means 算法是機器學習中一種簡單、有效、使用非常廣泛的聚類算法。K-means 的時間復雜度接近于線性，尤其適合大數據集。

3.1 聚類過程

本節根據學位論文成績、薪酬水平、就業崗位與專業契合度、就業單位評級4 個指標建立樣本向量，即數據集中每個樣本

x

={

x

，

x

，

x

，

x

}。其中，

x

、

x

、

x

、

x

分別表示學位論文成績、薪酬水平、就業崗位與專業契合度、就業單位評級。K-means 聚類算法如下：

3.2 聚類結果

K-means 聚類結果比較理想，所有研究生被聚類為3類。應用PCA 降維，將聚類結果映射到3 維圖中，如圖2 所示（彩圖掃OSID碼可見）。

Fig.2 K-means clustering result圖2 K-means聚類結果

3個聚類中心指標均值如表4所示。

Table 4 Final cluster center表4 最終聚類中心

由表4 可知，第一類研究生各方面均處于中等水平，第二類研究生在4 個方面的表現均優于其他兩類研究生，第三類研究生的就業質量較差。其中，第一類和第三類研究生的學位論文成績均值這一指標差異不大，論文成績多集中在70-80 分區間。結合實際分析發現，主要原因是高校畢業要求學位論文成績一般不能低于70分。

接下來將對第二類研究生（即培養質量最高的一類）各方面數據進行共性分析，分析各影響因素與培養質量之間的相關性。

4 優秀畢業研究生影響因素分析

4.1 共性分析

為挖掘優秀畢業研究生培養過程中的共同特點，為高校培養高質量畢業生提供依據，本節對聚類得到的第二類優秀畢業生的各類指標進行頻率分析。

4.1.1 生源因素分析

生源因素分析結果如圖3 所示。由圖3 可知，優秀研究生入學成績分布較均勻，且90 分以上學生占比較少，說明入學成績對于優秀畢業生的影響較小（見圖3（a））；本科學校主要集中在“一本”這一層次，說明本科學校層次會影響研究生畢業質量（見圖3（b））；本科專業契合度分布較為均勻，但各類專業人數占第二類優秀畢業生人數的比重與契合度基本呈正相關（除優秀畢業生中沒有的D 級專業），說明本科專業契合度會在很大程度上影響研究生畢業質量（見圖3（c））。

Fig.3 Student source factors圖3 生源因素

4.1.2 導師因素分析

由圖4 可知，優秀畢業研究生的導師多數為博士生導師、特聘教授（見圖4（a）），導師年齡集中在40-59 歲（見圖4（b）），大部分導師的成果水平較高、在研項目較多（見圖4（c）、（d）），畢業生的學位論文平均分大多在80 分以上（見圖4（e）），并且導師對學生研究過程中的指導都較積極、嚴格（見圖4（f））。顯然，導師因素的6 方面指標對研究生培養過程都有著較大影響。

4.1.3 自身表現因素分析

Fig.4 Tutor factors圖4 導師因素

由圖5 可知，優秀畢業生的課程成績都在70 分以上，雖然80-90 分數段占比較多，但是各分數段占比基本持平，說明課程成績比較重要，但對于畢業質量的影響較小（見圖5（a））。因研究生獎學金的獲得與成果有直接關系，故獲獎情況一定程度上反映了研究生的努力程度與科研能力，可以看到優秀畢業生都多次獲得國家獎學金與一、二等獎學金，說明研究生自身努力程度與科研能力對于畢業質量影響較大（見圖5（b））。

4.2 相關性分析

本節通過計算皮爾遜相關系數，分別度量影響因素中各指標與培養質量的相關程度。在統計學中，皮爾遜（Pearson）相關系數又稱皮爾遜積矩相關系數，用于度量兩個變量X 與Y 之間的相關性，其值介于-1～1 之間。兩個變量之間的皮爾遜相關系數

r

定義為兩個變量之間協方差與標準差的商，如式（1）所示。

Fig.5 Self performance factors圖5 自身表現因素

相關性分析結果如表5 所示。由表5 可見，導師因素與培養質量之間的皮爾遜相關系數

r

=0.859，為高度正向相關關系。其中，導師年齡的相關性不強，導師指導情況與培養質量之間具有強相關性，相關系數高達0.964，說明導師對研究生的指導非常重要。自身表現因素與研究生培養質量之間具有中度正向相關關系，而生源因素與研究生培養質量相關性較弱。

5 結論與建議

以上分析顯示，相關性分析結果與共性分析結果較為一致，本文的分析結論與建議如下：

5.1 主要結論

總體上看，導師因素對培養質量影響最大，其次為自身表現因素，而生源因素對其影響較小。說明提高研究生培養質量的首要前提是提高導師指導學生的積極性，導師在提升自身水平的同時，也要注重對學生科研能力的培養。同時，研究生自身表現因素在研究生培養過程中起到的作用也不容忽視，培養單位應設計多種研究生激勵機制。當然，還需注重吸收優質生源。3 個方面相輔相成，從整體上提升碩士研究生培養質量。

5.2 相應建議

導師因素對培養質量影響最大，導師對學生的影響是潛移默化的。對研究生個人而言，適當的指導和良好的師生關系可以使其更順利地獲得學位，對未來職業生涯有深遠影響。其中，6 個二級指標都一定程度上反映了導師對于學生的重要性，說明導師需要給予研究生合適、有效的指導，才能取得很好的結果。從高校層面上看，應通過多渠道引進高水平科研人才，充實研究生導師隊伍。

Table 5 Correlation analysis results表5 相關性分析結果

其次為自身表現因素。內因是事物變化發展的根本原因，其中，獲獎情況即研究生科研能力這一指標對研究生培養質量影響較大。因此，研究生應端正對科研的態度，克服存在的懶惰和功利心態，踏踏實實、勤勤懇懇地作研究。高校為激勵研究生從事科學研究，可設計一些激勵機制，從提升課題組學習氛圍入手，在潛移默化中讓研究生自覺地提高學習興趣，調整學習狀態。

最后為生源因素。生源質量是指研究生入學前的素質水平，優質的生源質量對提升培養質量具有一定的作用，分析顯示本科學校層次對于培養質量的影響最為顯著。因此，在以后的招生工作中，要吸引優質生源，從而提高研究生培養水平。

6 結語

本文在已收集研究生培養過程實際數據的基礎上，首先構建了研究生培養過程指標體系，該指標體系主要包括生源因素、導師因素、自身表現因素、論文質量和就業質量5 個一級指標，并建立了15 個二級指標，指標體系結構比較合理，內容較為豐富和全面；其次應用聚類算法，分析優秀畢業生培養過程中的共同點；最后通過頻率分析和皮爾遜相關系數計算，挖掘出研究生畢業質量影響因素，發現導師和研究生自身努力是影響研究生培養質量的兩個重要因素。

碩士研究生培養質量影響因素分析是高素質人才培養質量體系建立的前提與基礎。本文以保障研究生培養質量為出發點，挖掘培養過程中各影響因素對研究生培養質量的影響程度，可為今后高校提高碩士研究生培養質量提供參考。

本文對于優秀畢業生的共性分析貼合實際，但在導師指導情況分析上尚需作進一步研究，目前的研究方法雖能較好地分析出各影響因素的權重，但應考慮指標增多時可能出現的過擬合現象；其次，本文選取廣東某高校計算機學科2017、2018 級的研究生數據進行分析，但應考慮各地區、各高校對于計算機學科研究生培養模式、培養目標的差異性。因此，未來的研究將嘗試泛化能力更強的方法，選取盡可能廣泛的研究生培養數據，從而使研究更加合理、有效。