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金平果2018年中国研究生教育评价数据来源及处理方法
来源:中国科教评价院 评价网
发布时间:2018-11-23 18:43
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    2018年9月,“金平果”第15次发布《中国研究生教育及学科专业评价报告》,本次评价由杭州电子科技大学中国科教评价研究院和浙江高等教育研究院、武汉大学中国科学评价研究中心联合《中国科教评价网》(www.nseac.com)隆重推出。这是“金平果”评价品牌连续十五年发布《中国研究生教育及学科专业评价报告》。
 
    本次评价的原始数据主要来自五个方面:①有关政府部门的统计数据资料(包括汇编、年鉴、报表等);②国内外有关数据库;③有关政府部门、高校的网站;④有关刊物、书籍、报纸、内部资料等;⑤金平果排行榜在多年评价的基础上建立的“基础数据库”。我们对所有的原始数据进行了全面核查,并对异常数据进行了人工处理,要求“有数据必有来源,有来源必须精准”。
 
本次评价中,我们在审定了评价体系并确定评价对象后,对原始数据进行了全面核查,并对异常数据进行处理,然后利用我们自己设计的“中国研究生教育评价信息系统”进行数值计算、统计得分。
 
分类评价是当前科学评价的热点和难点,专业评价是教育评价的微观层面,其复杂度和难度之大难以想象。通过多年的评价实践,研究者认识到利用题录信息可以完成论文分类,有人提出《中华人民共和国学科分类与代码国家标准》是中国科学评价领域的最佳分类体系。它在梳理常规分类方法的基础上,归纳出这些方法适合于分类评价的方面,而且对这些方面进行进一步的改造和融合,提出和构建了科学评价论文分类系统,其特点是“二次分类”和“自动生成训练集”。该系统巧妙利用期刊分类器和类号转换器,实现了二次分类和自动生成测试集,提高了支持向量机(support vector machine,SVM,一种机器学习算法)的分类精度,也避免了繁重的人工分类任务。实验证明该系统能胜任科学评价中的论文分类任务。本次评价继续使用该系统并适当改进。本次评价在其他数据指标的分专业过程中,采用人机结合的方式,大量使用VBA、Java等设计程序,提高了工作效率和准确性。
 
最后,我们利用“中国研究生教育评价信息系统”进行数值计算、统计得分和排行榜生成。在评价过程中,我们进一步实现智能与人工的密切配合,加强了误差判定,对波动较大的数据进行了人工校准,提高了效率,保证了准确率。
 
在评价的初步结果出来之后,我们邀请各领域专家对结果进行分析,将反馈的意见纳入最终的结果,达到了定量评价和定性评价的完美结合,使评价的结果更具科学性和权威性。
 

    在结果的呈现方式上,根据集中与离散分布规律,在各评价结果的表示方面,将各排行榜中的竞争力依次分为5个等级,并用星级表示:

    5★为具有重点优势竞争力的单位,即排在最前面10%的培养单位[其中,排在前1%(含1%,下同)的为5+级,1%5%的为5★级,5%10%的为5-]

    4★为具有优势竞争力的单位,占总数的10%,即排在10%20%的单位;

    3★为具有良好竞争力的单位,占总数的30%,即排在前20%50%的单位;

    2★为具有一般竞争力的单位,占总数的40%,即排在前50%90%的单位;

    1★为具有较差竞争力的单位,占总数的10%,即排在90%100%的单位。

 

【中国科教评价网www.nseac.com
[发布者:yezi]
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