王中林　王羽　金紫琰　趙萍

摘要：如何提高國家高等教育辦學(xué)水平有著重要意義。因此，如何評估國家高等教育體系成為研究熱點。本文通過層次分析法對高等教育數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、挖掘，構(gòu)建有效的高等教育體系評估模型;并用美國的高等教育數(shù)據(jù)對評估模型進(jìn)行實證分析;最后，依托實證分析結(jié)果，給出構(gòu)建健康、可持續(xù)高等教育體系的政策建議。

關(guān)鍵詞：高等教育;評估模型;層次分析法;政策建議;實施時間表

一、序言

從改革開放至今，世界各國的高等教育事業(yè)都有了不同層次的發(fā)展，例如，美國的高等教育建設(shè)一直走在世界高等教育的前沿。各國應(yīng)根據(jù)自身高等教育體系的發(fā)展?fàn)顩r，評估該體系是否是健康的、可持續(xù)的？因此，如何建立一個評價高等教育系統(tǒng)評估高等教育體系發(fā)展?fàn)顩r顯得非常有必要！

二、高等教育體系的評估模型構(gòu)建

1.高等教育評估模型建立

我們構(gòu)建高等教育體系模型的主要步驟包括以下四個子步驟。

（1）建立層次結(jié)構(gòu)圖：將決策問題分為受影響因素及指標(biāo)。通過研究，我們參考了《高等教育國際化評估指標(biāo)體系（本科）》中的7個一級指標(biāo)，13個二級指標(biāo)和42個三級指標(biāo)，又結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)，我們先確定了3個一級指標(biāo)——教育資源、教育水平、科學(xué)研究，

（2）我們將決策準(zhǔn)則和決策對象包含在決策目標(biāo)的影響因素里，我們將決策目標(biāo)按它們之間的相互關(guān)系分為三個層次，即最高，中等和最低，得到不同層次的結(jié)構(gòu)圖。最高層次的因素是決策的目的，是最終所需要迫切解決的問題。最低層次是指決策時為了彌補之前的過錯或用來解決發(fā)生的緊急情況的目標(biāo)方案。中間層次是指考慮的影響因素和決策的標(biāo)準(zhǔn)。對于相鄰的兩個層次，上一個層次是目標(biāo)層次，下一個層次是要素層次。

依據(jù)每一項指標(biāo)在決策者心中的重要性程度進(jìn)行賦值，將同一級別的不同指標(biāo)進(jìn)行成對比較，采用 1-9 數(shù)字及其倒數(shù)為標(biāo)度。數(shù)值越大其表示的重要性的程度也就越大，同時要求判斷矩陣A為正互反矩陣，以對角線為軸線，對稱的數(shù)值是倒數(shù)的關(guān)系。

2.高等教育評估模型應(yīng)用

考慮到數(shù)量眾多的用來評價高等教育的指標(biāo)，我們將高等教育評估指標(biāo)體系分為五個一級指標(biāo)：教育水平、研究水平、辦學(xué)資源、學(xué)位價值、獲得機(jī)會，以及13項二級指標(biāo)。結(jié)合相關(guān)資料，我們確定了一級指標(biāo)的權(quán)重分別為 30%，30%，15%，15%，10%。

通過查閱文獻(xiàn)以及資料、參考各評價體系對于我們所設(shè)立的因子的重要性進(jìn)行評估，評估結(jié)果如下表4所示。

一級指標(biāo)和二級指標(biāo)的權(quán)重值利用上述的層次分析法計算得到，如下表5所示。

通過計算各個一級指標(biāo)下的層次分析法的矩陣，得到的結(jié)果滿足一致性檢驗。考慮到矩陣的一致性比例，CR的值十分接近0，所以我們將重要性之比作為權(quán)重的重要指標(biāo)?？紤]到各個國家的數(shù)據(jù)指標(biāo)有不同的單位和數(shù)量級，為了方便計算且減少不同單位及數(shù)量級帶來的影響，我們使用標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。比如創(chuàng)新指數(shù)的數(shù)量級為101，而教師人口數(shù)量的數(shù)量級約為10?，即便兩指標(biāo)的權(quán)重不同，但直接相乘會導(dǎo)致數(shù)量級大的指標(biāo)的影響將覆蓋掉數(shù)量級小的指標(biāo)的影響因子的變化。因此，我們使用標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。

我們將教育水平有關(guān)的因子刪減、整合，有效減少由于因素過多帶來的信息冗余以及數(shù)據(jù)噪聲。為了獲得最準(zhǔn)確的評估結(jié)果，如果某個區(qū)域的數(shù)據(jù)缺失，我們將不會對該區(qū)域進(jìn)行評估。我們從162個國家和地區(qū)分別獲得了四年的高等教育相關(guān)數(shù)據(jù)?？紤]到不同年份，各個國家可能會受政治、經(jīng)濟(jì)、自然或其他不確定因素的影響，我們將四年的不同國家的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均，即便存在一個指標(biāo)呈現(xiàn)上升、波動或者下降趨勢，取平均值后該指標(biāo)對國家的指標(biāo)影響并不是很大。我們選擇的指標(biāo)都是正向的指標(biāo)，因此我們使用[0，1]區(qū)間的歸一化。公

式為：，其中，ri為歸一化后的數(shù)值，rmin為該因子的最小值，rmax為該因子的最大值。

三、高等教育體系評估模型的實證分析

從聯(lián)合國教科文組織官方網(wǎng)站，QS世界大學(xué)排名，美國教育部國家教育統(tǒng)計中心等獲取了模型需要的相關(guān)數(shù)據(jù)。根據(jù)這些數(shù)據(jù)和評估模型推導(dǎo)出的因子權(quán)重數(shù)據(jù)，得出美國高等教育的評價得分如下：

分?jǐn)?shù)=Σ（Σ（指標(biāo)?二級權(quán)重））?一級權(quán)重=11.7235???? （5）

美國高等教育的結(jié)構(gòu)性特征、宗教信仰自由政策、開拓創(chuàng)新和內(nèi)部管理體制等方面因素是美國教育評估模型得分高的原因。

四、總結(jié)

本文通過層次分析法對高等教育數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析、挖掘[5]，構(gòu)建有效高等教育體系的評估模型;并以美國的高等教育數(shù)據(jù)對評估模型進(jìn)行實證分析。

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作者簡介：王中林（通訊作者），寧波財經(jīng)學(xué)院金融與信息學(xué)院講師，博士，研究方向為高等教育教學(xué);趙萍，東華大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院碩士生導(dǎo)師，博士，主要研究計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)安全;王羽，東華大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院本科生;金紫琰，東華大學(xué)理學(xué)院本科生。