我国高等教育供给侧改革的研究

我国高等教育供给侧改革的研究

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1、我国高等教育供给侧改革的研究摘要我国高等教育里然成功实现Z规模和数量上的扩张,似一方面教育不公平现象仍然存在,另一方面我国高校质量低下,“双一流”大学建设任重道远。这严重阻碍了我国教冇事业的发展,教冇供给侧改革迫在眉睫。本文主要通过广泛搜集数据、构建评价指标、建立数学模型等步骤最终为我国教育供给侧改革提供具体方案。首先,将我国划分为五大地区(直辖市单独考虑),每个地区选取三所代表城市,每个城市选取一所代表性大学,广泛搜集了涉及这些地区高等教育公平、人冰培养、学科建设、招生指标分配等方面的相关数据。通过对大数据的统计分析,我们一方面从重点大学招生指标的分配、重点高校的分布、教育经费的

2、投资和人均教育投资四个方向说明了我国高等教育不公平仍然存在;另一方面,我们从人冰培养、学科建设两个大方向以及发表论文数量、发明专利授权数量、师资力量、重点学科和实验室的数量、毕业生就业单位属性五个小方向说明了我国高校质量良莠不齐依然严重,从而揭示我国高等教冇供给侧改革的必要性和紧迫性。其次,从我国高等教育供给侧改革的绩效fli发,选择教育公平性和高校质量好坏两个一级指标,第一个一级指标(教育公平性)下乂设了四个二级指标(重点大学招生指标的分配、重点高校的分布、教育经费的投资和人均教育投资),对此套指标用主成份分析法建立模型一,求解得到各个地区的教育水平得分,得知西北地区教育水平低于

3、其他地区,这与问题一中的统计分析结果和一致,验证了模型一的有效性;第二个一级指标(高校质量好坏)下设两个二级指标(人冰培养、学科建设)以及五个三级指标(发表论文数量、发明专利授权数量、师资力量、重点学科和实验室的数量、毕业生就业单位属性),对此套指标用层次分析法建立模型二,求解得到各级指标的和对权重大小,得知发表论文数量在体现人冰培养好坏程度上更为重要、师资力量在体现学科建设的优越性上更为重要、人才培养和学科建设在体现高校质量的好坏程度上同等重要,而由问题一的统计分析结果得知我国一流大学发表高等论文数目远远少于国阮一流大学、我国高校师资力量整体薄弱,所以我W高校质量与世界一流大学相

4、差甚远,验证了模型二的有效性。并讨论了模型的优化与推广。然后,我们根据问题二的求解结果,提出和对应的高等教育供给侧改革的具体方案。最后,我们给有关部门写信推荐了我们的方案。关键词:教育公平主成份分析法高校质量层次分析法一、问题重述改革开放以来,我国高等教育获得了长足发展,成功实现了规模和数量上的扩张。似高等学校质量良莠不齐的问题依然严重,结构性矛盾越来越突出,优质高等教育的供需矛盾日益凸显。因此,如何促进教育公平、如何实现高等学校的合理布局、如何提高高等教冇的培养质量、如何建成双一流大学群体等问题的解决应该足我国高等教冇供给侧改革的重点。请通过互联网、政府部门、科研院所、新闻媒体、

5、问卷调查等一切可能的渠道和方式,广泛收集涉及我国高等教育公平、人冰培养、学科建设、招生指标分配等方面的相关数据,解决卜列问题:1.通过对数据的统计分析(大数据处理),揭示我国高等教育供给侧改革的必要性和紧迫性;2.从我国高等教育供给侧改革的绩效fli发,构建高等教育供给侧改革的评价指标,分类建立高等教育供给侧改革的数学模型,并以采集的数据为训练数据实证模型的有效性;3.提出我国高等教育供给侧改革的具体方案;4.给有关部门写一份不超过1000字的信,推介你们的高等教育供给侧改革方案,为我W高等教冇改革献计献策。二、问题分析1.针对问题一,由于我国国土血积广阔、省份多、高校数量多等导致

6、数据处理庞大,所以首先我们按照地域将我国分为东北区、西北区、东南区、西南区和中部地区五人区域。外且由于我W对宵辖市的教育比较重视,还必须对宵辖市进行单独统计。然后我们通过互联网、政府部门等渠道和方式,分别搜集涉及这些区域教育公平、人才培养、学科建设、招生指标分配等方面的相关数据。最后,我们一方面可以通过统计各区域的重点高校数0、重点大学在各个区域的招生指标分配比例、各地区人均教育投资以及我国在各地区的教育经费投入量进行分析说明我国高等教育的不公平性,另一方血可以通过比较国

7、Aj外高校学生发明专利授权数、毕业生就业单位属性、发表论文数量、重点学科和实验室的数暈以及师资力景来说明我国高

8、校在人才培养质量和孕科建设方面与世界一流人学存在的差距。从而说明我国高等教育供给侧改革的必要性和紧迫性。2.针对闷题二,首先从我国高等教育供给侧改革的绩效出发,选择教育公平性和高校质量好坏两个一级指标,第一个一级指标(教育公Y•性)下又设了叫个二级指标(重点人学招生指标的分配、重点高校的分布、教育经费的投资和人均教育投资),第二个一级指标(高校质量好坏)下设两个二级指标(人j培养、学科建设)以及五个三级指标(发表论文数量、发明专利授权数、师资力量、重点学科和实验室的数

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