研究生教育质量评价体系趋势研究

片锦香 孙焕良 张锐栾 方军 刘美佳

分析了国内外在研究生教育质量评价体系的研究，探索在大数据条件下研究生质量评价体系研究发展趋势。在大数据时代，由于可以获取更加细粒度的研究生数据，借助大数据分析工具可以随时得到更加详细的研究生质量评价结果，来详细评估研究生在学业、实践、科研、就业方面的能力，为政府、社会、高校、研究生本人提供必要的监测数据及提供预测与预警功能。

研究生教育质量评价体系大数据我国学位与研究生教育质量标准体系大致可以分为三个层次：最顶层的是国家标准，即《中华人民共和国学位条例》，反映学位与研究生教育共性最基本的要求；其次是学科/行业/领域标准，是国家标准的具体化，同时也是培养单位标准的特殊领域的抽象化，主要包括《一级学科博士、硕士学位基本要求》《学位授予和人才培养一级学科简介》；最下面操作层面的层次是培养单位的质量标准，与具体的培养过程、质量保障活动相关联，主要以培养单位的培养方案或者个人培养计划为载体。这些传统的评价指标评价的结果粒度较大，难以具体地衡量研究生在学业、实践、科研、就业方面的能力。例如，一些培养单位对专业学位研究生和学术学位研究生的培养计划几乎没有明显的差别，这显然违背了研究生培养模式细分的初衷。

在大数据时代，由于可以获取更加细粒度的研究生数据，借助大数据分析工具中的相关性分析方法、分类分析算法、聚类分析算法、异常检测算法等，我们可以随时得到更加详细的研究生质量评价结果，来详细评估研究生在学业、实践、科研、就业方面的能力，为政府、社会、高校、研究生本人提供必要的监测数据及提供预测与预警功能。

一、国内外研究生教育质量评价体系

从 1985 年开始，在国务院学位委员会统一部署下，中国开展了一系列研究生教育评估的理论探讨和实践探索工作。研究生质量评价体系初步时期主要是在政府的组织和推动下初步建立由中央政府统一领导，各级政府部门及有关部委直接组织、发起并具体实施的以鉴定和监督控制为主要目标的研究生教育质量评价体系。这一时期的特点是政府评价体系，具有很高的权威性。1994 年至今，是研究生质量评价体系的发展时期，表现在从形式上出现了具有中介性质的社会评价机构参与。从评价内容上看，研究生质量是一个多维度的概念，在《2013 年中国学位与研究生教育发展年度报告》中选择论文发表、科研参与情况、科研创新、学位论文质量等指标来衡量研究生的培养质量。从而抽象出研究生质量三角模型，包括知识、能力和潜力。知识代表研究生需要掌握、理解并能够运用的基本理论、专业知识和方法论，主要体现在学术论文、知识结构等指标；能力包括科研能力、创新能力、学术沟通能力和就业可迁移能力等；潜力表示在知识和能力的积累基础上，研究生攻读完学位后各方面的表现和长期发展潜力，包括学术发展潜力、职业发展潜力等，体现在毕业研究生的工作状况、职业发展状况和反思式评价等指标。高校内部对研究生质量的监控采用系统集成的方式，由课程学习、学位论文、实习实践等环节构成，全方位的考虑和分析质量监测活动。厦门大学启动了“研究生培养质量程序化管理与信息保障系统工程”，采用现代化信息技术，改革传统的管理模式，实现研究生教育管理的数字化，促进了研究生培养质量的提高。

同济大学推出的研究生教育质量保证体系，将研究生培养过程的管理分为“教学过程管理”“教育质量目标和管理职责”“教育资源管理”以及“教育质量监控、分析和改进”四个方面，旨在对研究生的培养实施全过程监控，提高培养质量。

中国人民大学改革研究生培养机制，在全国率先建立了学科专业文献。北京大学医学部用了6年时间建立了严格完善的质量监控和保障机制。

美国研究生质量评估主体是非官方机构，大多是经民间的高等教育鉴定委员会和官方教育部认可。美国特别注重研究生中期考核环节，很多研究生在中期考核过程被淘汰，每年都有一部分研究生因为论文答辩拿不到学位。英国大学和学院有较大的自治权，由学校内部对研究质量进行评估，质量评价体系机构非常完善，形成从校到院、系、所的分层质量保障与评价机构，对研究生培养各个环节进行管理与控制。欧盟科技创新部门于 2005 年 12 月颁布了欧洲高等教育学术资格框架，从能力素质、学术水平和资质、学分和工作量等三个方面考核研究生质量。该学术资格框架从知识和理解力、实践能力、思维判断能力、沟通交流能力、学习能力等方面规定了研究生质量评价标准。法国对研究生质量的监控主要通过政府颁发和认可国家学位来实现，并通过制定有关国家政策和法规进行研究生质量评价。

二、基于大数据技术的研究生教育评价体系成为发展趋势

大数据时代下，国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有大数据的规模、活性以及对数据的解释、运用的能力。大数据是现有产业升级与新产业诞生的重要推动力量。数据为王的大数据时代的到来，使得计算机行业正在转变为真正的信息行业，从追求计算速度转变为关注大数据处理能力。伴随着大数据的产生，其在现代社会和经济活动中发挥着极其重要的作用 ，同时有效的利用会使大数据产生不可估量的价值，因此大数据被称为新的经济资产类别。海量的电子政务数据、移动终端数据、网站日志、社交媒体数据、来自物联网传感器的流式数据、企业长期积累的业务数据等都是大数据的主要来源，如果能够使这些数据互通共享、融合分析，将会产生巨大的经济和社会效益。

大数据研究是对数量巨大、异构数据做统计性搜索、比较、聚类、分类等分析归纳，关注数据的相关性和关联性，找出数据集中隐藏的相互关系网，现有面向大数据的研究主要针对存储、处理、分析、可视化等某一方面的关键技术。学术界和工业界都对大数据赋予大量的关注并展开深刻的讨论。Nature 于 2008 年第一次退出了 Big Data 专刊。Science 在 2011 年 2 月推出专刊《Dealing with Data》，主要围绕着科学研究中大数据的问题展开讨论，促进了大数据研究的发展，关于大数据研究成果的发展为研究生质量评价方法研究提供了理论和技术基础。

为了促进学位授予单位质量自律，加强质量预警，营造良好的质量环境，需要建立全国研究生教育质量信息平台，及时公开学位与研究生教育相关信息，开展质量调查，定期发布教育行政部门、学位授予单位和相关学术组织的研究生教育质量报告。全国学位与研究生教育质量信息平台业已上线运行，根据国务院学位办的要求，各学位培养单位需将相关学位授权点的学位授予标准及培养方案统一上传至平台。质量信息平台是面向学位与研究生教育战线及社会公众，发布质量信息、提供信息服务和业务支撑、进行质量监督公示的综合性信息平台。

由于受各种主客观因素，导致现有质量评估结果公众知晓度低。当前我国研究生质量评估由政府控制，不论是评估过程信息、数据采集还是结果的公布运用，都具有较为明显的封闭性。缺乏对相关内容的解释，研究生、家长、用人单位、管理者等难以借助评价结果获得具体有用的信息。另外，从内容上看，目前研究生质量评价体系缺乏适时性和发展性，难以适应外界环境以及社会的长期检验。随着研究生质量要求的提高，应该将研究生质量评定标准涵盖到教育活动的方方面面。实际上，随着社会的发展，研究生质量评价体系应该因时代而改变，而不是一个静态的概念，不存在一个既定的永恒的质量标准。

随着高校信息化进程不断加强，与研究生质量相关的各种数据的获取成为可能。加之数据挖掘技术的迅速发展为从多源异构、动态、海量的大数据中挖掘出有价值的信息提供了技术保障。从大数据中获取关于研究生质量的相关信息是未来研究生质量评价体系发展的趋势。本项目的创新性在于充分利用和研究生相关的大数据，采用数据挖掘技术，建立大数据时代特征的研究生质量监测系统。结合定性和定量分析方法，挖掘数据背后隐藏的知识，建立具有辅助决策的信息服务平台，使研究生质量评价体系能够动态、及时、信息全面、多角度地对研究生质量进行质量监测和预警。同时，根据不断更新的大数据，能够动态调整研究生质量评价体系，使得研究生质量评价体系随着时代发展变化而发展。

参考文献：

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[2]吴宏杰，聂文强，余苑.浅论中国研究生培养[J].电子制作，2013，（13）：152.