轉設視域下廣東省獨立學院教育規模預測研究

摘要：通過收集2013—2019年廣東省教育事業發展統計數據，建立廣東省獨立學院學校規模GM（1，1）模型、學生規模GM（1，1）模型、教師規模GM（1，1）模型，并在傳統GM（1，1）模型基礎上，引入新信息GM（1，1）模型、新陳代謝GM（1，1）模型對原模型進行反饋校正，對廣東省獨立學院2020—2025年的發展規模作出預測。分析預測數據可以得出：轉設過渡期間，教學儀器設備值增量最為顯著；生均信息化設備資產值將會快速增加；招生規模增速較為緩慢；生師比暫未能達到18∶1的標準。針對發展規模預測，廣東省獨立學院需健全管理體制與機構，明確辦學指導思想與辦學定位，強化師資隊伍和管理團隊建設。

關鍵詞：獨立學院；轉設；灰色預測模型；預測分析；教育規劃

中圖分類號：G647文獻標識碼：A

廣東省獨立學院根據教育部普通本科院校設置的條件和標準，結合民辦高等教育尤其是廣東省民辦高校的實際情況，通過明確法人地位、產權歸屬，改善辦學條件，調整師資結構，健全管理體制與機構等方面，達到轉設標準。

然而，真正的考驗才正式開始，辦學定位、條件、行為等方面均持續接受考察。鑒于此，在系統回顧廣東省獨立學院學校規模、學生規模、教師規模發展歷程的基礎上，預測獨立學院高等教育規模與趨勢，探討廣東省獨立學院未來發展前景與方向有著重要意義。

一、研究內容與主要方法

教育預測研究中使用率和準確率較高的定量分析法為時間序列分析法、學生流法與回歸預測分析法［1］。其中，單序列一階線性灰色模型是以微分擬合為核心的時間序列分析法，根據系統的數據特征，找出各數據之間的變化規律。通常只需4個及以上樣本數據即可建立模型，樣本不需要有規律性分布，計算工作量小，定量分析結果與定性分析結果保持一致，并且預測的準確度較高［2］。

此外，在傳統GM（1，1）模型基礎上，引入新信息GM（1，1）模型、新陳代謝GM（1，1）模型對原模型進行反饋校正，進一步提高預測結果的精確性與可靠性。分別計算出傳統GM（1，1）模型、新信息GM（1，1）模型與新陳代謝GM（1，1）模型的SSE（誤差平方和），選取其中SSE最小的灰色預測模型作為廣東省獨立學院高等教育規模預測模型，對廣東省獨立學院學校規模、學生規模、教師規模進行預測與分析，以期為廣東省獨立學院在轉設過渡期明確辦學指導思想與辦學定位，強化師資隊伍和管理團隊建設，完善基礎設施和辦學條件等方面提供決策制定和政策修訂的客觀依據。

二、實證分析

通過查詢2013—2019年廣東省教育事業發展統計數據［38］，建立廣東省獨立學院學校規模GM（1，1）模型、學生規模GM（1，1）模型、教師規模GM（1，1）模型。

（一）廣東省獨立學院學校規模的灰色預測模型

預測2020—2025年我省獨立學院校園占地面積、校舍建筑面積、教學與行政用房、圖書數、教學儀器設備值、生均信息化設備資產值、每百名學生擁有教學用計算機臺數等學校規模情況（詳見表1），為獨立學院科學規劃發展方向提供重要參考。

通過運算得出，校園占地面積的光滑比小于0.5的數據占比為83.3333%；剔除前兩年份數據，數據通過準指數規律檢驗。傳統GM（1，1）模型的誤差平方和=1190.49；新信息GM（1，1）模型的誤差平方和=1190.628；新陳代謝GM（1，1）模型的誤差平方和=1460.8012。因為傳統GM（1，1）模型的誤差平方和最小，所以應該選擇其進行預測。往后預測6期得到2020—2025年校園占地面積預測結果（見表4）。使用相對殘差和級比偏差檢驗傳統GM（1，1）模型對校園占地面積原始數據的擬合程度得出：平均相對殘差=0.0061793；平均級比偏差=0.019115。殘差檢驗與級比偏差檢驗的結果顯示擬合程度非常不錯。

校舍建筑面積的傳統GM（1，1）模型的誤差平方和=45.5778；新信息GM（1，1）模型的誤差平方和=45.1617；新陳代謝GM（1，1）模型的誤差平方和=26.1402。選擇新陳代謝GM（1，1）模型預測。平均相對殘差=0.0083917；平均級比偏差=0.018313。

教學與行政用房的傳統GM（1，1）模型的誤差平方和=310.4068；新信息GM（1，1）模型的誤差平方和=311.2106；新陳代謝GM（1，1）模型的誤差平方和=291.6756。選擇新陳代謝GM（1，1）模型預測。平均相對殘差=0.014878；平均級比偏差=0.02802。

圖書數的傳統GM（1，1）模型的誤差平方和=925.0002；新信息GM（1，1）模型的誤差平方和=918.6094；新陳代謝GM（1，1）模型的誤差平方和=1299.9881。選擇新信息GM（1，1）模型預測。平均相對殘差=0.0078691；平均級比偏差=0.011096。

教學儀器設備值的傳統GM（1，1）模型的誤差平方和=22553276.4736；新信息GM（1，1）模型的誤差平方和=22073516.7476；新陳代謝GM（1，1）模型的誤差平方和=9209062.0018。選擇新陳代謝GM（1，1）模型預測。平均相對殘差=0.014033；平均級比偏差=0.016941。

生均信息化設備資產值的傳統GM（1，1）模型的誤差平方和=8054010.3389；新信息GM（1，1）模型的誤差平方和=7450070.819；新陳代謝GM（1，1）模型的誤差平方和=8083456.2467。選擇新信息GM（1，1）模型預測。平均相對殘差=0.15397；平均級比偏差=0.16458。

每百名學生擁有教學用計算機臺數的傳統GM（1，1）模型的誤差平方和=0.49769；新信息GM（1，1）模型的誤差平方和=0.49608；新陳代謝GM（1，1）模型的誤差平方和=0.40882。選擇新陳代謝GM（1，1）模型預測。平均相對殘差=0.0072007；平均級比偏差=0.015816。

（二）廣東省獨立學院學生規模的灰色預測模型

預測2020—2025年我省獨立學院招生規模、在校生規模、畢業生規模等學生規模情況（詳見表2），為獨立學院優化人才培養方案提供重要依據。

招生規模的傳統GM（1，1）模型的誤差平方和=4338222.5667；新信息GM（1，1）模型的誤差平方和=4337506.0379；新陳代謝GM（1，1）模型的誤差平方和=10681332.6543。選擇新信息GM（1，1）模型預測。平均相對殘差=0.013356；平均級比偏差=0.033419。

在校生規模的傳統GM（1，1）模型的誤差平方和=99276069.8228，新信息GM（1，1）模型的誤差平方和=98964589.0414，新陳代謝GM（1，1）模型的誤差平方和=90958680.0781。選擇新陳代謝GM（1，1）模型預測。平均相對殘差=0.0076711；平均級比偏差=0.01522。

畢業生規模的傳統GM（1，1）模型的誤差平方和=19093579.033，新信息GM（1，1）模型的誤差平方和=19049892.3468，新陳代謝GM（1，1）模型的誤差平方和=18491130.0144。選擇新陳代謝GM（1，1）模型預測。平均相對殘差=0.016701；平均級比偏差=0.029691。

（三）廣東省獨立學院教師規模的灰色預測模型

預測2020—2025年我省獨立學院專任教師規模、生師比、高級職稱教師比例等規模情況（詳見表3），為獨立學院優化教師隊伍提供重要基礎。

因為專任教師規模的數據只有4期，所以直接將三種方法的結果求平均即可。平均相對殘差=0.0082344；平均級比偏差=0.021019。

生師比的傳統GM（1，1）模型的誤差平方和=0.42707；新信息GM（1，1）模型的誤差平方和=0.42694；新陳代謝GM（1，1）模型的誤差平方和=0.28506。選擇新陳代謝GM（1，1）模型預測。平均相對殘差=0.0058494；平均級比偏差=0.020021。

高級職稱教師比例的傳統GM（1，1）模型的誤差平方和=4.3523e-05；新信息GM（1，1）模型的誤差平方和=43542e-05；新陳代謝GM（1，1）模型的誤差平方和=4438e-05。選擇傳統GM（1，1）模型預測。平均相對殘差=0.0078229；平均級比偏差=0.023655。

三、研究取得的結論

2020—2025年，廣東省獨立學院教育規模基本保持穩步擴大，高校辦學條件繼續穩步提升，招生和在校生結構基本保持平衡，教師隊伍規模繼續穩定擴大。但生師比依舊沒有達到教育部普通高等學校基本辦學條件指標的要求，高校專任教師配置仍然趨緊，見表4。

（一）獨立學院學校規模預測情況

獨立學院辦學經費主要來自舉辦者投入和學費收入，當獨立學院轉設為獨立設置的民辦本科院校后，需要完善辦學協議，明確辦學主體間權利義務，確保經費來源穩定可靠，明確資金投入的時限、比例以及方向。當校園土地、校舍建筑面積等硬件設施發展遇到瓶頸時，可通過推動數字教育發展，推動新技術和新模式在教育領域的應用［9］。

（二）獨立學院學生規模預測情況

學校的辦學目標定位、服務面向定位、辦學類型定位以及學科專業定位均對獨立設置的民辦本科院校的招生數量與就業質量有深遠影響。需要依據舉辦者以及學校的資源和優勢，深入分析區域經濟發展方向，尋找自身發展的突破點，克服同質化，堅持多層次發展。重視應用型、職業型教育，學科專業定位有所側重，堅持特色發展。在人才培養過程中，著重提高學生社會適應能力，鍛煉學生解決問題的行動能力，培養能夠擔當崗位工作的職業型、應用型人才。

（三）獨立學院教師規模預測情況

獨立設置的民辦本科院校需根據學校辦學定位，按照學科專業發展需要，加強隊伍建設。一是，實施人才引進計劃，設立專項資金，持續擴大師資隊伍規模，降低生師比。二是，實施人才支持計劃，給予經費支持，培養一批中青年骨干教師，優化和完善學術評價體系、職稱評審機制，進一步提升高職稱教師比例。三是，不斷提高教職工福利待遇，完善和落實教職工各類社會保障，穩定教師隊伍。四是，重點強調“雙師型”師資隊伍建設的重要性［10］。

根據表4的預測數據，說明大部分獨立設置的民辦本科院轉設過渡期間，教學儀器設備值增量最為顯著，其次是在校生規模和畢業生規模；生均信息化設備資產值將會快速增加，其次是圖書數和教學儀器設備值；招生規模增速較為緩慢，其次是校園占地面積和專任教師規模；生師比暫未能達到教育部普通高等學校基本辦學條件指標18∶1的標準［11］。未來，希望以發展的視角不斷改善辦學基礎條件，構建應用型人才培養體系，不斷提升教育教學質量［12］，各項事業逐漸步入良性發展狀態，盡早達到教育部普通本科院校設置的條件和標準。

參考文獻：

［1］李錄堂，羅劍朝.管理學原理［M］.陜西：陜西人民出版社，1998.

［2］鄧聚龍.灰色預測與灰決策［M］.武漢：華中科技大學出版社，2002.

［3］盧曉中，盧勃.2014年廣東省教育事業發展統計分析［M］.廣州：華南理大學出版社，2016.

［4］盧曉中，盧勃.2015年廣東省教育事業發展統計分析［M］.廣州：華南理大學出版社，2016.

［5］盧曉中，盧勃.2016年廣東省教育事業發展統計分析［M］.廣州：華南理大學出版社，2017.

［6］盧曉中，盧勃.2017年廣東省教育事業發展統計分析［M］.廣州：華南理大學出版社，2018.

［7］盧曉中，盧勃.2018年廣東省教育事業發展統計分析［M］.廣州：華南理大學出版社，2019.

［8］盧曉中，盧勃.2019年廣東省教育事業發展統計分析［M］.廣州：華南理大學出版社，2020.

［9］胡佳怡.歐盟推動數字教育改革的戰略及啟示——以《數字教育行動計劃》為例［J］.中國電化教育，2020（10）：6772+105.

［10］隋靜.實施“雙培雙帶”雙師型教師隊伍的建設［J］.科技和產業，2011，11（10）：126129.

［11］教育部.教育部關于印發《普通高等學校基本辦學條件指標（試行）》的通知（教發〔2004〕2號）［EB/OL］.（20040206）http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A03/s7050/200402/t20040206_180515.html.

［12］占莉萍.民辦本科高校師資隊伍建設研究［D］.江西財經大學，2017.

基金項目：2020年度創新強校工程項目“廣東省獨立學院教育規模預測研究”（CJ20CXQX013）

作者簡介：譚晶尹（1992—），女，漢族，廣東湛江人，博士生在讀，研究方向：高等教育；馮浩正（1994—），男，漢族，甘肅武威人，碩士研究生，研究實習員，研究方向：高校思想政治教育研究。