實驗室綜合效益考核算法的定量研究

馬 楠, 白 云

(中南民族大學 a.實驗室與設備管理處; b.科學技術處，湖北 武漢 430074)

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實驗室綜合效益考核算法的定量研究

馬 楠a, 白 云b

(中南民族大學 a.實驗室與設備管理處; b.科學技術處，湖北 武漢 430074)

精準的實驗室綜合效益考核，能夠有效推動實驗室的建設與發展。本文在分析我校歷年實驗室綜合效益考核數據的基礎上，指出目前算法體系中存在三方面的問題：①算法中參數概念定義模糊；②“N”不符合實驗課分組特點；③“1 080”不符合實驗課時間特點。并針對上述問題從四方面提出量化的修改意見：①引入“實驗室容量”對“N”進行修正；②引入“分組人數”對“N”進行修正；③綜合“實驗室容量”與“分組人數”對“N”進行修正；④引入“調節K系數”對“1080”進行修正。以期能夠為高校實驗室效益考核提供一套科學的、可行的評估算法，切實提高實驗室綜合使用效益，更好地服務于實驗教學與人才培養。

實驗室； 綜合效益； 考核算法

0 引 言

對實驗室綜合使用效益的準確判斷，是高校把握實驗室發展建設規劃的重要指引，是改善實驗教學條件和提高實驗教學水平的重要參考。目前，國內較多高校已經形成了適合自身辦學特點的實驗室效益考核體系，相關的領域研究成果也具有相當的學科價值。但同時，目前大多數的考核體系普遍存在“重定性分析、輕定量分析”，“重體系框架的搭建、輕考核指標的設計”等問題。具體表現為：效益考核算法的研究不夠深入，基本量的確定不夠科學(如：實驗員基本工作量，實驗室基本使用量等)，參數概念定義模糊等。本文在廣泛分析國內各類實驗室效益考核體系的基礎上，針對其中存在的幾點普遍問題進行深入研究。

1 實驗室效益考核涉及的內容

實驗室綜合效益的考核工作(不包含實驗室大型儀器設備的效益考核內容)，涉及到實驗室工作的各個方面，是對實驗室從頂層管理到底層實施的一個十分詳細的梳理性檢查。主要考核內容包括：實驗室組織結構；實驗室任務；實驗室儀器設備；實驗室安全與規章制度。可以從不同的維度對實驗進行考核，并且根據不同的參考權重對實驗室進行綜合評分，最終得出實驗室綜合效益考核結論[1-2]。

1.1 “實驗室組織結構”的考評內容

實驗室組織結構考評內容主要涉及四點：“管理機構、建設計劃、實驗室主任、實驗人員管理與履職”。①管理機構。主要評價各個教學單位是否設有專門負責實驗教學的副院長或者副主任，其權重系數為5%。②建設計劃[3]。主要評價各個教學單位實驗室是否根據學院現有教學條件與規模以及中長期(5年)的發展規劃，編制建設規劃(計劃)和工作安排。計劃應該能夠準確的體現實驗室的建設發展水平，其權重系數為5%。③實驗室主任[4]。實驗室的主要負責人，應正式聘任，且具有高級技術職稱。若實驗室主任是教師兼任，必須配備具有中級技術職稱以上的專職副主任，其權重系數為5%。④實驗人員管理與履職。主要評實驗室人員崗位職責是否明確，分工安排是否合理，應有較為詳細的工作日志，實驗室有對人員的具體考核辦法和定期考核材料，實驗人員有無串崗、混崗現象，其權重系數為10%。

1.2 “實驗室任務”的考評內容

實驗室任務考評內容主要涉及3項。

(1) 實驗任務。主要是在實驗課表(教學日歷)反映的實驗數據基礎上，結合實驗室開放記錄本數據，實驗室實驗記錄本數據，計算實際開出的實驗人時數與實驗學時數，并作為計算實驗室設備利用率和實驗室綜合利用率的基礎數據[5]。 其能夠獲得十分豐富的實驗室基礎數據，并且可以從多個維度分析實驗室綜合效益，但同時也是存在疑問和產生偏差較多的一個考核單元[6]。此處我校與國內其它多數院校一樣采用32 400人時數作為基礎工作量，其權重系數為5%，具體計算方法如下：

36(每學年按36周)×5(每周5天)× 6(每天6 h)×30(每次實驗30人)= 1 080×30=32 400人/h

(1)

(2) 實驗材料。主要考評教學單位(中心)實驗室耗材、低值易耗品、易制毒危險品、易燃易爆危險藥品的申購、審核、購買、領用、廢物處理等環節的臺賬是否完善、真實，供應商是否具有相關合法資質，其權重系數為5%；③對外開放。定義為實驗室在實驗教學課程以外的實驗室開放人時數，其主要數據來源為實驗室開放記錄本數據，其權重系數為5%[7-9]。

1.3 “實驗室儀器設備”的考評內容

實驗室儀器設備考聘內容主要涉及2項：“儀器設備完好率、儀器設備利用率”。①儀器設備完好率。定義為95%以上的設備能夠正常運行，且設備維修記錄較為完善、真實，其權重系數為10%。②儀器設備利用率。權重系數為10%，具體計算方法如下：

儀器設備利用率=S1/L

(2)

L=36×5×6N=1 080N(時)

(3)

式中：S1為實驗室實際工作中所有利用實驗室儀器設備完成實驗的人時數總數；N為實驗室能夠支撐實驗正常開出的儀器設備的臺套數。

1.4 “實驗室安全與規章制度”的考評內容

實驗室安全與規章制度內容主要涉及8項：“安全措施、特殊技術安全、整潔衛生、儀器設備管理制度、安全與環保制度、實驗操作規則、基本信息收集、管理特色”[10-12]。其總權重系數為40%，具體見表1。

表1 實驗室效益考核表

2 實驗室效益考核內容存在的問題

通過對我校18個學院84個實驗室歷年效益考核結果分析后發現，不同的考核項目存在的問題各有不同，對考核結果的影響也有所區別。考核內容的第一點和第四點，即“實驗室組織結構、實驗室安全與規章制度”主要是定性考核實驗室日常事務性工作，因此一般不會導致考評結果產生歧義。但是第二點和第三點，即“實驗任務、儀器設備管理”主要是定量考核實驗室專業性工作，由于學科門類不同，工作性質不同，所以算法結果往往存在較大分歧，會直接影響考評結果的公平性。

2.1 算法中參數概念定義模糊，考核結果存在歧義

“實驗室任務”與“儀器設備管理”的考核，能夠獲得十分豐富的重要基礎數據信息，具體包含“實驗室有效設備臺套數”、“實驗室面積”、“實驗室開出學時數”、“實驗室開出人時數”，“實驗室開放人時數”五大基礎數據。根據這些數據可以進一步計算“儀器設備利用率”、“實驗室設備綜合利用率”、“實驗室教學利用率”、“實驗室綜合利用率”。具體計算方法如下：

實驗室設備綜合利用率=S2/L

(4)

實驗室教學利用率=S3/1 080

(5)

實驗室綜合利用率=S4/1 080

(6)

式中：S2為S2=S1+實驗教學內容以外的實驗室開放人時數；L與式(3)計算方法相同；S3定義為“實驗室用于實驗實際開出的學時數”數據來源為實驗課表(教學日歷)；1 080=36(每學年36周)×5(每周5 d)×6(每天6 h)；S4為S4=S3+實驗教學內容以外的實驗室開放學時數。

此套計算方法的主體思想被國內許多高校所采用，如華中師范大學、浙江工商大學、河南大學等[13-16]。雖然計算體系較為完整，算法較為簡潔，但是其中的某些參數定義卻十分模糊，如：“N”的定義依據不科學、“1 080”的計算脫離實驗課實際開出情況等。因此其不能夠充分反映因實驗室性質不同而導致的考評結果差異(如，文、理實驗室的差別；計算機與化學實驗室存在差別；音樂舞蹈與社會學實驗室存在差別等)，以至于最終效益考核結果存在歧義，不具有權威性。

2.2 “N”不符合實驗課分組特點，“利用率”結果存在較大偏差

此套算法中“N”的定義為：“實驗室能夠支撐實驗正常開出的儀器設備的臺套數”。通過分析式(2)、(4)發現，S1與S2包含了“人/時”的概念，算法最終得到利用率的單位可以理解為“人/h/每臺套”。這其中便包含了一個令式(2)、(4)成立的隱含假設條件，即：“被考核實驗室滿足每位學生使用一臺套設備儀器”。此假設條件在部分實驗室能夠得到滿足，如：機房、計算機仿真實驗、無機化學實驗、有機化學實驗等。但是在部分實驗室此假設條件不能夠得到滿足，其主要包含兩類：①實驗室開出實驗課的儀器設備，每臺套供多人使用(2或3人)，如：生物化學實驗、食品化學實驗、醫療儀器實驗、解剖生理學實驗、激光原理實驗等；②實驗室開出實驗課的儀器設備，每臺套供小組使用(5～8人)，如：環境工程實驗、食品工藝實驗、陶藝實驗、漆藝實驗、社會工作實驗、虛擬演播實驗等。

根據歷年來我校實驗室效益考核結果發現，這種偏差在考核結論中普遍存在，主要反映在兩個方面。①“儀器設備利用率”指標接近或大于100%；②“實驗室設備利用率”指標接近或大于100%。詳見表2。

表2 “N”定義不準所引起的算法誤差結果(節選部分)

2.3 “1 080”不符合實驗課時間特點，考核結果不具有公平性

此處“1 080”定義為：“實驗室的理論開出學時數”。1 080=36×5×6，其中“36”定義為“每學年36周實驗課程”、“5”定義為“每周5個工作日”、“6”定義為“每個工作日實驗開出6 h”。此算法看似較為合理，并且也被廣大高校所廣泛采用，但是其中包含了三個令“1 080”取值合理的隱含假設條件：①假設所有被考核單位學生體量基本相似；②不同學科實驗室前期準備時間基本相等；③不同學科實驗室后期處理工作量基本相同。如果這些假設條件有一條不能滿足，就會導致考核結果產生偏差，不能真實反映實際情況。

首先，假設“所有被考核單位學生體量基本相似”不成立。學生體量是效益考核算法中十分重要的基本計算要素，其能夠反映“實驗室教學利用率”、“實驗室綜合利用率”等。但是由于各個學科專業有所區別，學院學生體量之間必然存在較大差異，現假設極限情況，用以說明此問題。設“A、B學院各自都建有功能和設備完全一致的實驗室，其具有30臺套設備，A學院有1080名學生，B學院有1名學生，每名學生實驗課時為30學時，無教學日歷以外實驗任務”。此假設條件下，A學院實驗室每周可以支撐30名學生完成30個學時的實驗，共需36周可以完成。B學院實驗室每周可以支撐1名學生完成30個學時的實驗，1周即可完成。因此此算法得出A學院“實驗室教學利用率”、“實驗室綜合利用率”為100%，而B學院“實驗室教學利用率”、“實驗室綜合利用率”約為2.8%，詳見表3。

分析結果表明：由于學生體量的不同，實驗室利用率之間存在十分巨大的差異，考評結果也截然不同。

表3 假設“所有被考核單位學生體量基本相似”不成立產生的偏差

但是這些結果的產生主要是由于學院規模較小的客觀事實所導致的，并且根據學院或者學科的發展，這種算法的結果也會得到明顯好轉，以此來評價實驗室的優秀與否，存在一定不合理性。

其次，假設“不同學科實驗室前期準備時間基本相等”不成立。任何實驗的開出都需要一定的前期準備工作，不同學科之間，準備需要的時間和強度都不盡相同。如果在效益考核時忽略了這一因素，必然也會導致結果產生偏差。現假設“一批學生學年共開出36周實驗課，每周開出5 d，每天參加一次物理化學實驗和一次英語口語訓練實驗，實驗時間都為3 h。其中物理化學實驗前期準備時間約為60 min，英語口語訓練實驗前期準備時間約為0 min(此處不包含設備出現故障維修所花費的時間與計算機開機時間)”，根據此算法兩個實驗室的“實驗室教學利用率”、“實驗室綜合利用率”都為50%，但實際物理化學實驗室利用效率卻應該是66.67%。詳見表4。

表4 假設“不同學科實驗室前期準備時間基本相等”不成立產生的偏差

分析結果表明：由于不同學科之間存在差別，實驗課程前期準備時間也有所區別，因此在實驗室效益考核時，算法必須能夠正確體現這一部分的工作量，否則考評結果將存在較大誤差，出現不公平現象。

第三，假設“不同學科實驗室后期處理工作量基本相同”不成立。實驗后期處理工作是保障實驗順利開出必不可少的環節，尤其是在生物類實驗中，顯得尤為重要。如果算法中不考慮這一點，其結果便不能正確的反映實驗室實際使用情況。現假設“一批學生學年共開出36周實驗課，每周開出1 d，當天需參加一次植物學培養實驗和一次英語自主學習實驗，實驗時間都為1 h。其中植物學培養實驗后期處理工作為實驗后每天仍需60 min(即：每周在實驗的基礎上多工作360 min=6 d*60 min)，英語自主學習實驗后期處理工作為0 min(此處不包含設備出現故障維修所花費的時間與計算機開機時間)”。根據此算法2個實驗室的“實驗室教學利用率”、“實驗室綜合利用率”都為3.33%,但實際植物學培養實驗室利用效率卻應該是23.33%。詳見表5。

表5 假設“不同學科實驗室后期處理工作量基本相同”不成立產生的偏差

分析結果表明：由于不同學科之間存在差別，實驗課程后期處理工作時間也有所區別，因此在實驗室效益考核時，算法必須能夠正確體現這一部分的工作量，否則考評結果將存在較大誤差，出現不公平現象。

3 實驗室效益考核算法定量修改建議

通過以上分析發現，實驗室效益考核算法中存在的問題主要有三點：①算法中參數概念定義模糊；②“N”的定義不符合實驗課分組特點；③“1 080”的取值不符合實驗課時間特點。本研究結合歷年我校實驗室的效益考核數據和實際情況分析得出，問題的解決可以從四個方面入手：①引入“實驗室容量”對“N”修正；②引入“分組人數”對“N”修正；③綜合使用“實驗室容量”和“分組人數”對“N”修正；④引入“調節K系數”對“1 080”進行修正。

3.1 引入“實驗室容量”對“N”進行修正

“實驗室容量”對“N”的修正可以理解為：“不滿足公式2假設條件，即：“每位學生不能獨占一臺套設備”的實驗室，可根據實驗室有效使用面積及生均標準面積對實驗室現有設備臺套數進行“分塊”。”其中“實驗室容量”定義為實驗室有效使用面積(不包含實驗準備間、倉庫等)可以容納的實驗學生人數；“生均標準面積”標準為：基礎、專業實驗室生均3.8 m2；機房、語音教室生均1.5 m2。(此標準根據國內其它院校的經驗及我校歷年考核的實際數據結果擬定)具體計算方法，如下式所示：

(7)

如，民族學與社會學學院的社會工作實驗室的1套設備，在采用此算法時，根據實驗室實際面積結合生均標準面積，將其設備假設分塊為46“塊/套”，并將46帶入算法計算。由此得出的“儀器設備利用率”、“實驗室設備利用率”與實際使用情況較為接近。采用“實驗室容量”對“N”修正以后，算法結果較符合實驗室使用情況，詳見表6(節選部分)。

表6 采用“實驗室容量”對“N”修正后的指標(節選部分)

表中“N”的取值與“實驗室容量”保持一致

3.2 引入“分組人數”對“N”進行修正

“分組人數”對“N”進行修正可以理解為:“每個實驗室每次進入的分組實驗人數(如果分組情況差別較大，取平均數計算)”。采用“分組人數”對“N”進行修正與采用“實驗室容量”對“N”進行修正，本質上是相似的，都是在式(2)的基礎上引入“人/時/每臺套”的概念，區別在于它們適用實驗室種類不同。當實驗室被非實驗必須設施占用較大面積時，“實驗室容量”便無法正確反映實驗室真實使用情況，如：實驗輔助設施較多的化學類實驗室(拖把池、廢液回收桶、藥品柜、氣瓶等)。如果仍然采用“實驗室容量”對“N”進行修正,則會產生正向偏差。而采用“分組人數”對“N”進行修正則可以避免這種情況的發生。詳見表7(節選部分)。

表7 采用“分組人數”對“N”修正后的指標(節選部分)

表中“N”的取值與“分組人數”保持一致

3.3 綜合“實驗室容量”與“分組人數”對“N”進行修正

通過對比表6、表7的指標數據發現，雖然兩種修正算法本質十分相似，但是計算結果仍然存在較大差異，詳見圖1、圖2。

圖1 兩種修正方法下設備利用率的比較

產生這種差異的主要原因有兩點：①“實驗室的實際布局”是否與“實驗室的理論布局”相同。以藥學院生物化學實驗室為例說明。其實驗室實際面積為320 m2，根據式(7)計算得到N=320/3.8=84.2，及理論上此實驗室可以同時容納84人進行生物化學實驗，但是由于實際對實驗室進行布局時候，部分面積被用來存放一些輔助物品(如：拖把池、廢液回收桶、藥品柜、氣瓶等)，同時為了方便教師進行實驗指導，實驗臺之間的距離可能進行了適當的延展，這就導致實驗室布局“較為松散”，實際中的N=分組人數=50<84。這便導致了兩種算法的偏差。②“教學單位的班級或分組體量” 是否與“實驗室的理論布局”相等。以民族學與社會學學院的社會工作實驗室為例說明。其實驗室實際面積為174 m2，理論上可以同時容納46人進行實驗，雖然此實驗室不存在輔助物品占用實驗室面積的情況，但是由于受到“教學單位的班級或分組體量”的限制，其年級分班分組人數上限僅為31人<46人，所以這種情況也導致了兩種算法的偏差。

圖2 兩種修正方法下綜合利用率的比較

綜上所述，“N”的取值與修正不能僅僅依靠某一種算法獲得，而應當綜合使用“實驗室容量”與“分組人數”兩種修正方法，根據實際情況進行動態取值。這種方法的優點不僅僅是其能夠較為準確的定量描述考核效益，并且還能夠為實驗室效益考核提供定性結論參考。如：對設備臺套數滿足“每人獨占一臺套”條件的實驗室，N=設備臺套數；對于不滿足“每人獨占一臺套”條件的實驗室，首先采用“分組人數”對“N”進行修正，及N1=N=分組人數(均值)；其次采用“實驗室容量”對“N”進行修正得到的數據作為標準N2=實驗室容量。如果N1N2的實驗室，應當對實驗室涉及的實驗課排課進行重新調整，以便能夠提高實驗綜合利用效率。

3.4 引入“調節K系數”對“1 080”進行修正

本研究認為“1 080”的取值，存在上述隱藏假設條件，這會導致計算結果存在不確定性。為了避免因為假設不成立而導致的考核誤差，此處建議可以使用“調節K系數”對“1 080”進行修正。根據實際考核數據分析認為，由于被考核單位學科性質的不同，其可以粗略的分為7類：儀器儀表類(通用)、儀器儀表類(專業)、機械類、電子類(計算機)、電子類(其他)、衛生醫療器械、文體藝術類。針對這7類學科專業，有針對的設置“調節K系數”，(此標準根據國內其它院校的經驗及我校歷年考核的實際數據結果擬定),具體見公式(8)、表8。

調整后的理論開出學時數=1 080/K(8)

表8 “調節K系數”對“1 080”進行修正后結果

分析結果表明：“調節K系數”對“1 080”進行修正后，不同學科門類具有各自不同的“理論開出學時數”，由此算法得出的“儀器設備利用率”、“實驗室設備綜合利用率”、“實驗室教學利用率”、“實驗室綜合利用率”也非常具有針對性，考核結果相比更具有合理性。

4 結 語

通過對實驗室綜合效益考核算法的討論，可分析得出：目前考評體系中定量分析部分存在諸多不科學因素，因此需建立一套適合各個學校及專業特色的評價體系，否則將無法準確獲得實驗室建設過程中的關鍵數據與指標,以及正確的評價。本文在分析歷年我校18個學院84個實驗室效益考核數據的基礎之上，結合國內其它院校的經驗，提出了對現有考評辦法的幾點定量修改建議，以期能夠為進一步完善實驗室綜合效益考評體系提供系統化的理論支持。

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[16] 河南大學.河南大學教學實驗室效益考核辦法(征求意見稿)[DB/OL],http://sbc.henu.edu.cn/,2009.

A Study of Laboratory Benefit Assessment Method

MANana,BAIYunb

(a. Lab and Equipment Administration Department; b. Department of Science and Technology,South-central University for Nationalities， Wuhan 430074, China)

One of indispensable aspects of experimental teaching in colleges and universities is the efficient use of laboratory. After making an in-depth analysis for the Lab benefit assessment method, and based on the comprehensive laboratory benefit evaluation data, some problems were found such as parameter definition being not accurate, “N” and “1 080” being not meet the experimental characteristics. Then, accordingly, the paper proposed some revision suggestions on this provision that would affect the comprehensive laboratory benefit evaluation data. An feasible and effective evaluation method was presented to serve for undergraduate experimental teaching and talent training.

laboratories； comprehensive benefits； evaluation algorithm

2015-06-10

湖北省教育科學規劃重點項目(QSY15012);中南民族大學校教學研究項目(JY2013024)

馬 楠(1985-),男, 回族, 湖北武漢人, 博士, 研究實習員, 實驗室管理科科長，研究方向：高校實驗室建設與管理。

Tel.：027-67842793; E-mail: manan@mail.scuec.edu.cn

G 642.0

A

1006-7167(2016)03-0236-06