高校本科专业设置预测模型构建研究

余新宏，王礼霞，许 芳，丁 洁

（安徽农业大学 经济技术学院，安徽 合肥 230011）

本科专业是教育部门根据学科分工和产业结构的需要设置的，它是人才培养规格的重要标志。按学科专业划分开展教学是大学与生俱来的特点，但随着社会的发展与进步，本科专业设置的依据和内涵不断丰富，且本科专业设置与社会人才需求之间的关系越来越密切，尤其在现阶段高校毕业生就业形势日益严峻的背景下，积极调整专业结构，主动适应社会需求是21 世纪高等教育改革与发展的主要任务。当前‚以就业为导向、以市场为中心‛的高校本科专业设置理念已经深入人心。

由于高等教育人才培养具有周期性，而市场需求具有及时性，因此，如果等到社会表现出对某个专业的需求时教育部门才想着去设置该专业，其结果必然是高校培养的人才不能满足社会需求。这一矛盾客观上要求高校本科专业设置必须在预测的基础上进行，并且这种预测是一个间接预测，即在人才需求预测的基础上进行本科专业设置预测[1]，以便于促进高校教育与经济的协调发展，全面提高高等教育的整体效益。

1 高校本科专业设置预测模型构建的思路

决定一个本科专业在高等院校中能否生存发展下去的关键因素有经济、社会、科技、学科专业布局、学校培养能力等。其中，经济因素可用社会需求来衡量，社会需求是高校本科专业设置的基础，离开了社会需求，专业设置就失去了意义。社会因素可用国家政策来衡量，国家的相关政策有时可以决定高校相关学科和专业的发展状况，国家和地方政府的经济产业政策甚至可以催生相关行业，高校本科专业设置必须要建立在对国家和地方政府政策的研究基础上。科学技术是学科存在与发展的基本指导因素，任何一门学科，都是科学技术体系的一个重要组成部分，因此，高校学科专业结构的发展必然要受到科学技术发展内在逻辑的影响。学科专业布局要考虑的是某学科专业人才的供需是否平衡；在人才市场上，高校之间也会有某种程度的竞争，高校设置专业，当然也要考虑高等教育整体的学科专业布局。与此同时，高校本科专业设置还受到高校的培养能力即教育供给的制约，没有足够的教育供给，专业人才培养的质量将难以得到保证，也就不可能真正地适应社会需求。简而言之，社会需求、国家政策、科学发展水平、学科专业布局、高校培养能力构成了本科专业设置的五个坐标轴，因此，本科专业设置预测的总模型可表示如下：

其中，W表示某专业设置，d表示该专业的社会需求，s表示该专业的人才培养能力，a表示与该专业发展密切相关的科学发展水平，b代表与该专业有关的国家政策，c代表该学科专业的宏观布局。

究竟什么专业应该增设或扩大招生规模，什么专业应该撤销或缩小招生规模，最关键的是应该从社会需求和高校人才培养能力两方面来考虑。由此，构建高校本科专业设置预测模型需要解决以下两个方面问题：

1.1 人才需求和人才供给预测

按照市场机制的相关原理，本科专业设置不合理归根结底是供需关系失衡的问题。本科专业设置要与人才市场需求相适应，就要对未来社会人才需求和人才供给进行科学的分析和预测。经济学认为，需求决定供给，有需求才能消化供给，因此，社会人才需求状况是推动高校进行专业结构调整优化的根本动力，是高校本科专业设置的主要依据。对人才需求与供给的分析和预测，可通过对近年就业总体形势、行业发展、急需人才的分析，再结合国家经济发展、产业结构变化情况，做出客观的符合实际的人才需求预测，从而为高校的人才培养提供准确的数据支持和参考依据。研究思路是在建立若干年历史人才需求数据库的基础上，通过分析人才需求的影响因素，建立数学预测模型，预测未来社会人才需求的总量和结构[2]。

根据以上分析，本文设计的未来社会人才需求和人才供给预测模型理论框架如图1 所示。

图1 人才供需预测模型框架

1.2 评估高校培养能力，进行高校人才供给能力预测

教育资源是本科专业设置的重要基础，为保证人才培养的质量，避免出现或加剧专业重复设置问题，有必要组织专门人员对目标专业进行专业师资力量、专业人才培养规模、专业教学水平、办学经费、教学设备等软硬件方面以及专业科研能力的综合评估，以明确该专业的人才培养能力（见图2）。研究思路是在建立高校本科人才供给数据库的基础上，根据高校本科人才供给的影响因素，建立数学模型，预测未来的高校人才供给能力。

图2 高校培养能力评估维度

2 高校本科专业设置预测模型的实现

2.1 建立分行业的人才需求预测模型

由于人才需求受到社会、经济、教育和科技发展等多方面因素的影响，而且这些因素对人才需求量的影响一般来说并不是线性的。因此，本文使用基于灰色关联分析的BP 神经网络人才需求预测模型，该预测模型对于探寻多因素影响的变量之间的关系具有独到之处。它不仅可以提高预测精度，而且具有很强的模型适应能力，是解决非线性问题的一种有效方法[3]。但因人才需求的影响因素较多，若直接采用BP 神经网络拟合人才需求量与指标间的关系比较困难，所以采用灰色理论的关联分析方法来确定主要因素变量，建立基于灰色关联序的BF 神经网络人才需求预测模型，并以最后的预测精度来判断指标选择的好坏。具体建模步骤如下：

（1）根据基于灰色关联序的动态指标模型，计算得出指标体系关于人才需求量X0的关联序，并将指标按关联序大小排序，设排序后得到的指标顺序为为经过预筛选后的指标个数）。

（2）根据趋势外推法，对人才需求预测系统的各指标分别预测其年，……年的值，设加入预测值后的指标向量仍为

（3）根据数据特点，设定指标数量选择范围为[l,h],l、h均为正整数，且l1，h不超过指标的样本数。

（4）为压缩数据间的冗余，选择前l 个指标进行主成分分析，得到前m个主成分为,对应的荷载因子向量为

（7）利用训练集数据，运用MATLAB 软件建立m-s-1 结构的BP 神经网络。

（8）将测试集输入建立好的BP 网络中，计算BP 网络的预测精度。

2.2 对分学科专业的高校人才供给预测模型的选择

由于现有数据统计口径的限制，在影响高校人才供给能力的因素中，很多数据存在缺失，故关于分学科专业的高校人才供给预测模型，目前常采用时间序列外推模型、多元线性回归、灰色预测模型及支持向量机回归模型。大量实验结果显示，运用支持向量机回归模型对高校毕业生供给人数进行预测，其结果具有精度高、稳定性好的特点。因而支持向量机回归模型可以作为高校本科毕业生供给预测的有效工具。支持向量机回归模型构建步骤如下：

（1）构建样本集，并将样本集划分为训练集合测试集。在此基础上，根据样本集和核函数建立ε-SVR 目标函数。

（2）修改训练集和测试集中数据的格式，并使用Libssvm 软件中的scmscale.exe 工具对训练和测试数据进行归一化。其中，归一化的公式为：

这里，为第k个样本的第i维归一化数值，xki为实际值，为变换后区间上限。本模型中为变换后区间下限；本模型中为输入向量维数，p为样本数。

（4）采用最佳参数C和g对整个训练集进行训练并获SVR 模型。

（5）利用测试基数据对已获取模型进行误差检验。

2.3 基于逻辑斯蒂回归的高校人才培养能力预测模型

高校人才培养能力的预测模型公式如下所示：

其中，因变量为一个二元分类变量，有两个变量值（1 或0），其中‚1‛代表强，‚0‛代表弱。‚代表对高校人才培养能力的解释变量，包括师资力量、科研能力、办学经费、教学资源等。各个系数表示解释变量对高校人才培养能力的影响。

2.3.1 因变量

本部分考察的是高校人才培养能力。其信息来自对‚目前就您所知，您所在专业的人才培养能力如何‛这一问题的回答。该问题有两个选项，分别是：（1）相对较强；（2）相对较弱。将上述两个选项依次赋值1、0，当作本研究的因变量‚人才培养能力‛。可见，本部分的因变量‚人才培养能力‛是一个二元分类变量。

2.3.2 解释变量

（1）师资力量。这方面的信息来自对‚就您所学专业，以下项目的状况如何？请在相应数字下面画‘√’‛这一问题的回答。这一问题包括专任教师数、师生比、教师职称结构、教师年龄结构、教师学历结构5 个项目。每个项目均用李克特五分量表形式列出。具体见表1。

表1 师资力量情况调查项目

专任教师数和师生比对教育教学质量有着重要的影响。师生比是指专任教师数与在校生人数之比，如果师生比较高，说明师资较为充足，专业规模还有扩大的空间；如果师生比较低，则表明师资相对短缺，扩大专业规模相对困难。教师职称结构主要考察正副教授占教师总数的比例。教师学历结构主要考察拥有博士学位的教师占教师总数的比例。教师年龄结构比较复杂，我们设Ra为最佳年龄区以下的教师人数，Rb为最佳年龄区的教师人数，Rc为最佳年龄区以上的教师人数，结果可能出现以下几种情况：

（2）办学经费。这方面信息来自对‚就您所学专业，以下项目的状况如何？请在对应数字下面画‘√’‛这一问题的回答。办学经费包括行政拨款、社会捐赠、学校创收3 个项目，每个项目均用李克特五分量表形式列出。具体见表2。

表2 办学经费情况调查项目

（3）科研能力。这方面的信息来自于对‚就您所学专业，以下项目的状况如何？请在对应数字下面画‘’‛这一问题的回答。这一问题包括教师人均专著、教师人均国内外论文、教师人均课题、教师人均科研经费4 个项目。每个项目均用李克特五分量表形式列出。具体见表3。

表3 科研能力情况调查项目

（4）教学资源。这方面的信息来自于对‚就您所学专业，以下项目的状况如何？请在对应数字下面画‘√’‛这一问题的回答。这一问题包括图书资料、教学用房、实验设备、校舍场地4 个项目，每个项目均用李克特五分量表形式列出。具体见表4。

表4 教学资源情况调查项目

3 总结

高等教育人才培养具有周期性，要实现高校本科专业设置与社会需求的良性互动，有必要建立有效的预测机制，以提高高校本科专业设置的科学性和前瞻性。因此，根据社会人才需求的变化趋势开展高校本科专业设置与调整预测，为国家和高校前瞻性地调整专业结构、优化专业布局提供科学依据，避免高校本科专业设置与调整的盲目性和随意性，是非常必要的。