基于數模分析的本科教育質量綜合評價研究

蔣一

摘 要：本文針對江蘇省本科教育質量的評估問題，綜合多種方法對其進行建模和分析。首先對 9 個指標進行量化處理，并進行相關的數據分析，得到了這 9 個指標對各省市教育質量的影響情況。其次通過因子分析得到了有關本科教學質量的評估方程，通過得分方程和江蘇省的相關數據，即可得到相關市的得分狀況以及綜合排名。最后對江蘇省的 13 個地級市的本科教育質量進行綜合評價。

關鍵詞：多元回歸；因子分析；教育質量；評價

引言

隨著中國的改革開放，國家的綜合實力不斷增強，中國高等教育發展整體已進入世界中上水平。作為一個教育大省，江蘇省的本科教育發展在全國名列前茅，而江蘇省13個地級市的本科教育質量發展并不平衡。本文綜合運用了因子分析法等方法，得到了全國 31 個省市的本科教育質量評估體系以及江蘇省 13 個地級市的教育質量現狀和排名。

1聚類分析

首先對相關數據進行系統聚類分析，得到分類結果如表1。

通過聚類結果，顯示了我國教育水平發展不平衡，尤其中西部的而教育水平，在生師比、本科院校數量、師資隊伍與結構等教學條件，都遠遠低于平均值之下。

2 模型建立

通過對全國31個省份進行研究，得到了各省有關這9個指標的相關數據。其中，教學條件與利用、專業建設與教學改革兩個變量是名義變量，無法直接度量，因此通過量化，對其進行量化處理。對于教學條件與利用，將其分為六個等級（1-6），等級越高，說明教學條件和利用的程度越好；對于專業建設與教學改革，將其劃分為10個等級（1-10），等級越高，改革程度越好。

通過建立驗證型因子分析模型，對主要的相關指標進行降維處理，得到本科教學質量分析的相關綜合指標以及這些指標的重要性程度數學模型。為了得到不通因子的經濟含義，采用正交最大方差旋轉法對因子進行旋轉。

3 模型求解

從旋轉后的因子載荷矩陣可以看出：

（1）x1、x2、x3、x4是反映院校條件的指標，公共因子F1得分的高低，就反映了院校條件對本科院校教學質量的高低影響程度，得分越高，說明院校條件對于本科院校教學質量影響程度越大。

（2）x5、x6、x7是反映院校學術建設與投入的指標，公共因子F2得分的高低，就反映了院校學術建設與投入對本科院校教學質量的高低影響程度，得分越高，說明院校學術建設與投入對于本科院校教學質量影響程度越大。

（3）x8是反映生師比的指標，公共因子F3得分的高低，就反映了生師比對本科院校教學質量的高低影響程度，得分越高，說明生師比對于本科院校教學質量影響程度越大。

（4）x9 是反映學生就業的指標，公共因子 F4 得分的高低，就反映了學生就業率對本科院校教學質量的高低影響程度，得分越高，說明學生就業率對于本科院校教學質量影響程度越大。

對于每一個省的本科教學質量的綜合得分，可以通過計算因子得分，以不同的因子方差的貢獻率，占四個因子總方差貢獻率比重作為權重，然后進行加權匯總，得出：

通過得分公式，可計算出每個省在本科教育質量上的得分，建立起了一個定性分析的本科教學質量評估體系。接著通過對全國的9個指標的分析得到的得分公式，利用江蘇省 13個地級市的有關9個指標的數據，依次計算出江蘇省各市的本科教學質量，對江蘇省13個地級市（常州、淮安、連云港、南京、南通、宿遷、蘇州、泰州、無錫、徐州、鹽城、揚州、鎮江）的本科教育質量進行綜合評價。

4 結論：

在本科教育質量方面，南京、無錫、徐州和蘇州的本科教育質量普遍高于江蘇省的其他各市，處于一個領先的位置；而南通、揚州、鎮江、常州、淮安和鹽城在教學質量方面處于中等水平；位于最后的連云港、宿遷和泰州，在江蘇省的13個地級市中處于較為落后的位置，在生師比、學術建設等方面的發展都不夠先進。

參考文獻：

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