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金平果2018年中國研究生教育評價數據來源及處理方法

來源:中國科教評價院 評價網發布時間:2018-11-23 18:43    
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    2018年9月,“金平果”第15次發布《中國研究生教育及學科專業評價報告》,本次評價由杭州電子科技大學中國科教評價研究院和浙江高等教育研究院、武漢大學中國科學評價研究中心聯合《中國科教評價網》(www.ssjzs.com)隆重推出。這是“金平果”評價品牌連續十五年發布《中國研究生教育及學科專業評價報告》。
 
    本次評價的原始數據主要來自五個方面:①有關政府部門的統計數據資料(包括匯編、年鑒、報表等);②國內外有關數據庫;③有關政府部門、高校的網站;④有關刊物、書籍、報紙、內部資料等;⑤金平果排行榜在多年評價的基礎上建立的“基礎數據庫”。我們對所有的原始數據進行了全面核查,并對異常數據進行了人工處理,要求“有數據必有來源,有來源必須精準”。
 
本次評價中,我們在審定了評價體系并確定評價對象后,對原始數據進行了全面核查,并對異常數據進行處理,然后利用我們自己設計的“中國研究生教育評價信息系統”進行數值計算、統計得分。
 
分類評價是當前科學評價的熱點和難點,專業評價是教育評價的微觀層面,其復雜度和難度之大難以想象。通過多年的評價實踐,研究者認識到利用題錄信息可以完成論文分類,有人提出《中華人民共和國學科分類與代碼國家標準》是中國科學評價領域的最佳分類體系。它在梳理常規分類方法的基礎上,歸納出這些方法適合于分類評價的方面,而且對這些方面進行進一步的改造和融合,提出和構建了科學評價論文分類系統,其特點是“二次分類”和“自動生成訓練集”。該系統巧妙利用期刊分類器和類號轉換器,實現了二次分類和自動生成測試集,提高了支持向量機(support vector machine,SVM,一種機器學習算法)的分類精度,也避免了繁重的人工分類任務。實驗證明該系統能勝任科學評價中的論文分類任務。本次評價繼續使用該系統并適當改進。本次評價在其他數據指標的分專業過程中,采用人機結合的方式,大量使用VBA、Java等設計程序,提高了工作效率和準確性。
 
最后,我們利用“中國研究生教育評價信息系統”進行數值計算、統計得分和排行榜生成。在評價過程中,我們進一步實現智能與人工的密切配合,加強了誤差判定,對波動較大的數據進行了人工校準,提高了效率,保證了準確率。
 
在評價的初步結果出來之后,我們邀請各領域專家對結果進行分析,將反饋的意見納入最終的結果,達到了定量評價和定性評價的完美結合,使評價的結果更具科學性和權威性。
 

    在結果的呈現方式上,根據集中與離散分布規律,在各評價結果的表示方面,將各排行榜中的競爭力依次分為5個等級,并用星級表示:

    5★為具有重點優勢競爭力的單位,即排在最前面10%的培養單位[其中,排在前1%(含1%,下同)的為5+級,1%5%的為5★級,5%10%的為5-]

    4★為具有優勢競爭力的單位,占總數的10%,即排在10%20%的單位;

    3★為具有良好競爭力的單位,占總數的30%,即排在前20%50%的單位;

    2★為具有一般競爭力的單位,占總數的40%,即排在前50%90%的單位;

    1★為具有較差競爭力的單位,占總數的10%,即排在90%100%的單位。

 

    [發布者:yezi]
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