基于层次分析法的高等教育体系评估模型分析

2021-12-09王中林王羽金紫琰赵萍

科技信息·学术版 2021年33期

王中林　王羽　金紫琰　赵萍

摘要：如何提高国家高等教育办学水平有着重要意义。因此，如何评估国家高等教育体系成为研究热点。本文通过层次分析法对高等教育数据进行处理、挖掘，构建有效的高等教育体系评估模型;并用美国的高等教育数据对评估模型进行实证分析;最后，依托实证分析结果，给出构建健康、可持续高等教育体系的政策建议。

关键词：高等教育;评估模型;层次分析法;政策建议;实施时间表

一、序言

从改革开放至今，世界各国的高等教育事业都有了不同层次的发展，例如，美国的高等教育建设一直走在世界高等教育的前沿。各国应根据自身高等教育体系的发展状况，评估该体系是否是健康的、可持续的？因此，如何建立一个评价高等教育系统评估高等教育体系发展状况显得非常有必要！

二、高等教育体系的评估模型构建

1.高等教育评估模型建立

我们构建高等教育体系模型的主要步骤包括以下四个子步骤。

（1）建立层次结构图：将决策问题分为受影响因素及指标。通过研究，我们参考了《高等教育国际化评估指标体系（本科）》中的7个一级指标，13个二级指标和42个三级指标，又结合相关文献，我们先确定了3个一级指标——教育资源、教育水平、科学研究，

（2）我们将决策准则和决策对象包含在决策目标的影响因素里，我们将决策目标按它们之间的相互关系分为三个层次，即最高，中等和最低，得到不同层次的结构图。最高层次的因素是决策的目的，是最终所需要迫切解决的问题。最低层次是指决策时为了弥补之前的过错或用来解决发生的紧急情况的目标方案。中间层次是指考虑的影响因素和决策的标准。对于相邻的两个层次，上一个层次是目标层次，下一个层次是要素层次。

依据每一项指标在决策者心中的重要性程度进行赋值，将同一级别的不同指标进行成对比较，采用 1-9 数字及其倒数为标度。数值越大其表示的重要性的程度也就越大，同时要求判断矩阵A为正互反矩阵，以对角线为轴线，对称的数值是倒数的关系。

2.高等教育评估模型应用

考虑到数量众多的用来评价高等教育的指标，我们将高等教育评估指标体系分为五个一级指标：教育水平、研究水平、办学资源、学位价值、获得机会，以及13项二级指标。结合相关资料，我们确定了一级指标的权重分别为 30%，30%，15%，15%，10%。

通过查阅文献以及资料、参考各评价体系对于我们所设立的因子的重要性进行评估，评估结果如下表4所示。

一级指标和二级指标的权重值利用上述的层次分析法计算得到，如下表5所示。

通过计算各个一级指标下的层次分析法的矩阵，得到的结果满足一致性检验。考虑到矩阵的一致性比例，CR的值十分接近0，所以我们将重要性之比作为权重的重要指标。考虑到各个国家的数据指标有不同的单位和数量级，为了方便计算且减少不同单位及数量级带来的影响，我们使用标准化数据。比如创新指数的数量级为10¹，而教师人口数量的数量级约为10⁴，即便两指标的权重不同，但直接相乘会导致数量级大的指标的影响将覆盖掉数量级小的指标的影响因子的变化。因此，我们使用标准化数据。

我们将教育水平有关的因子删减、整合，有效减少由于因素过多带来的信息冗余以及数据噪声。为了获得最准确的评估结果，如果某个区域的数据缺失，我们将不会对该区域进行评估。我们从162个国家和地区分别获得了四年的高等教育相关数据。考虑到不同年份，各个国家可能会受政治、经济、自然或其他不确定因素的影响，我们将四年的不同国家的数据进行平均，即便存在一个指标呈现上升、波动或者下降趋势，取平均值后该指标对国家的指标影响并不是很大。我们选择的指标都是正向的指标，因此我们使用[0，1]区间的归一化。公

式为：，其中，ri为归一化后的数值，rmin为该因子的最小值，rmax为该因子的最大值。