基于数模分析的本科教育质量综合评价研究

蒋一

摘 要：本文针对江苏省本科教育质量的评估问题，综合多种方法对其进行建模和分析。首先对 9 个指标进行量化处理，并进行相关的数据分析，得到了这 9 个指标对各省市教育质量的影响情况。其次通过因子分析得到了有关本科教学质量的评估方程，通过得分方程和江苏省的相关数据，即可得到相关市的得分状况以及综合排名。最后对江苏省的 13 个地级市的本科教育质量进行综合评价。

关键词：多元回归；因子分析；教育质量；评价

引言

随着中国的改革开放，国家的综合实力不断增强，中国高等教育发展整体已进入世界中上水平。作为一个教育大省，江苏省的本科教育发展在全国名列前茅，而江苏省13个地级市的本科教育质量发展并不平衡。本文综合运用了因子分析法等方法，得到了全国 31 个省市的本科教育质量评估体系以及江苏省 13 个地级市的教育质量现状和排名。

1聚类分析

首先对相关数据进行系统聚类分析，得到分类结果如表1。

通过聚类结果，显示了我国教育水平发展不平衡，尤其中西部的而教育水平，在生师比、本科院校数量、师资队伍与结构等教学条件，都远远低于平均值之下。

2 模型建立

通过对全国31个省份进行研究，得到了各省有关这9个指标的相关数据。其中，教学条件与利用、专业建设与教学改革两个变量是名义变量，无法直接度量，因此通过量化，对其进行量化处理。对于教学条件与利用，将其分为六个等级（1-6），等级越高，说明教学条件和利用的程度越好；对于专业建设与教学改革，将其划分为10个等级（1-10），等级越高，改革程度越好。

通过建立验证型因子分析模型，对主要的相关指标进行降维处理，得到本科教学质量分析的相关综合指标以及这些指标的重要性程度数学模型。为了得到不通因子的经济含义，采用正交最大方差旋转法对因子进行旋转。

3 模型求解

从旋转后的因子载荷矩阵可以看出：

（1）x1、x2、x3、x4是反映院校条件的指标，公共因子F1得分的高低，就反映了院校条件对本科院校教学质量的高低影响程度，得分越高，说明院校条件对于本科院校教学质量影响程度越大。

（2）x5、x6、x7是反映院校学术建设与投入的指标，公共因子F2得分的高低，就反映了院校学术建设与投入对本科院校教学质量的高低影响程度，得分越高，说明院校学术建设与投入对于本科院校教学质量影响程度越大。

（3）x8是反映生师比的指标，公共因子F3得分的高低，就反映了生师比对本科院校教学质量的高低影响程度，得分越高，說明生师比对于本科院校教学质量影响程度越大。

（4）x9 是反映学生就业的指标，公共因子 F4 得分的高低，就反映了学生就业率对本科院校教学质量的高低影响程度，得分越高，说明学生就业率对于本科院校教学质量影响程度越大。

对于每一个省的本科教学质量的综合得分，可以通过计算因子得分，以不同的因子方差的贡献率，占四个因子总方差贡献率比重作为权重，然后进行加权汇总，得出：

通过得分公式，可计算出每个省在本科教育质量上的得分，建立起了一个定性分析的本科教学质量评估体系。接着通过对全国的9个指标的分析得到的得分公式，利用江苏省 13个地级市的有关9个指标的数据，依次计算出江苏省各市的本科教学质量，对江苏省13个地级市（常州、淮安、连云港、南京、南通、宿迁、苏州、泰州、无锡、徐州、盐城、扬州、镇江）的本科教育质量进行综合评价。

4 结论：

在本科教育质量方面，南京、无锡、徐州和苏州的本科教育质量普遍高于江苏省的其他各市，处于一个领先的位置；而南通、扬州、镇江、常州、淮安和盐城在教学质量方面处于中等水平；位于最后的连云港、宿迁和泰州，在江苏省的13个地级市中处于较为落后的位置，在生师比、学术建设等方面的发展都不够先进。

参考文献：

[1]张素梅. 基于因子分析和聚类分析的教学 质量综合评价[J].统计教育，2008（1）：23-25.

[2]王力宾.多元统计分析：模型、案例及 SPSS 应 用[M].北京：经济科学出版社，2010：234-246.