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2016年中国研究生教育评价数据来源及处理方法
来源:中国科学评价中心 龙都国际娱乐
发布时间:2016-09-28 00:08
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2016年9月5日,由中国科学评价研究中心(RCCSE)、中国科教龙都国际娱乐(www.nseac.com)和武汉大学中国教育质量评价中心(ECCEQ)共同发布了2016年中国研究生教育排行榜,在2016年中国研究生教育评价中,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本中心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,认识到利用题录信息可以完成论文分类,有人提出《学科分类与代码》是中国科学评价领域的最佳分类体系。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 machineSVM,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。实验证明本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。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VBAJava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,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,继续沿用去年的星级表示方法,即用5★、4★、3★、2★和1★分别代表各等级。   中国科学评价研究中心 中国科教龙都国际娱乐 武汉大学中国教育质量评价中心 2016年9月27日发布
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[发布者:yezi]
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