侯渚垚 馬瑤 王婉嬴

◆摘? 要：高等教育系統(tǒng)既是一個國家的重要產(chǎn)業(yè)，同時也能夠為國家發(fā)展建設(shè)培養(yǎng)訓(xùn)練有素、受過高等教育的公民。一個健康、可持續(xù)的高等教育體系意味著公平、有學(xué)位價值等諸多方面。因此，本文建立一個模型來評估一個國家或地區(qū)的高等教育體系的健康狀況，以確定可持續(xù)發(fā)展的狀態(tài)。本文創(chuàng)新地采用基于改進(jìn)熵值法的TOPSIS模型確定評價指標(biāo)的權(quán)重，結(jié)合多個國家的11個指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用MATLAB編程方法求解得到指標(biāo)權(quán)重及評價指標(biāo)系數(shù)的計算公式。根據(jù)評價指標(biāo)系數(shù)的大小，將健康狀況分為1 ～ 5級。并用七個國家的數(shù)據(jù)來評估他們的高等教育健康水平。

◆關(guān)鍵詞：高等教育系統(tǒng);健康與可持續(xù);TOPSIS模型;熵值法

高等教育是指在完成中等教育的基礎(chǔ)上進(jìn)行的專業(yè)訓(xùn)練。對于一個國家來說，高等教育往往承擔(dān)著提高公民素質(zhì)、培養(yǎng)技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的專門人才的重要任務(wù)，其價值不言而喻。因此，許多國家支持建立高質(zhì)量的高等教育體系，并將其作為國家發(fā)展戰(zhàn)略的重要組成部分。

然而建立一個健康、可持續(xù)的高等教育體系往往受到國家財政資金、在校學(xué)生入學(xué)率、教師水平等諸多因素的影響。放眼全世界來看不難發(fā)現(xiàn)每個國家的高等教育體系都有自己的優(yōu)勢和劣勢，都面臨著教育發(fā)展的困難和挑戰(zhàn)。隨著Covid-19引發(fā)的全球局勢變化，如何評估世界高等教育的發(fā)展水平，確定一個目標(biāo)發(fā)展藍(lán)圖，并提出一個可行的路徑來構(gòu)建一個健康和可持續(xù)發(fā)展的高等教育系統(tǒng)在此基礎(chǔ)上，已經(jīng)成為值得討論的全球性問題。

1高等教育體系指標(biāo)選取分析

構(gòu)建全球高等教育評估體系需要考慮不同國家或地區(qū)高等教育的規(guī)模、結(jié)構(gòu)、質(zhì)量和效率等多種因素。一方面，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平在一定程度上影響高等教育的水平，世界上的國家或地區(qū)根據(jù)不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平被劃分為發(fā)展中國家和發(fā)達(dá)國家。因此，為了使評分體系更全面地評價世界上不同國家和地區(qū)的高等教育水平，選擇一些發(fā)展中國家和發(fā)達(dá)國家作為收集高等教育相關(guān)數(shù)據(jù)的主要來源。另一方面，不同的國家和地區(qū)有著不同的文化，每個地區(qū)都有自己獨特的高等教育評價指標(biāo)。為了避免受到個別指標(biāo)的嚴(yán)重影響，本文需要提取能夠代表不同國家和地區(qū)的共同指標(biāo)。通過這些共同的指標(biāo)，構(gòu)建適合全球的高等教育評估體系。

因此本文根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)[1]選取11個能夠評價不同國家教育水平的常見指標(biāo)如表1，建立了高等教育評價指標(biāo)體系。

2基于熵值法的改進(jìn)TOPSIS評價模型

熵值法是一種借鑒信息熵思想的客觀賦權(quán)方法[2]。它計算指標(biāo)的信息熵，并根據(jù)指標(biāo)對系統(tǒng)整體影響的相對變化程度確定指標(biāo)的權(quán)重，即根據(jù)各指標(biāo)的評分值的差異，按照程度進(jìn)行加權(quán)，從而得到各指標(biāo)的相應(yīng)權(quán)重。變動程度相對較大的指數(shù)權(quán)重較大。本文采用德爾菲-熵組合法對評價指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，再結(jié)合TOPSIS法對評價對象進(jìn)行評價。

2.1指標(biāo)的積極處理評價方案中可能出現(xiàn)的指標(biāo)如下：

2.1.1較大指標(biāo)（效益指標(biāo)）：指標(biāo)值越大越好。

2.1.2較小指標(biāo)（成本指數(shù)）：指數(shù)值越小越好。

2.1.3中間指標(biāo)：指數(shù)值越接近某一數(shù)值越好。

2.1.4區(qū)間指標(biāo)：索引值在一定的間隔內(nèi)是最好的，間隔的值沒有區(qū)別。

2.2為了簡化分析，本文對數(shù)據(jù)進(jìn)行了規(guī)格化處理，使數(shù)據(jù)越大越好，即：

（4）熵值計算：

假設(shè)I表示信息量，x表示事件x可能發(fā)生的特定情況，p（x）表示該事件發(fā)生的概率。本文建立它們之間的函數(shù)關(guān)系：

信息熵是概率和信息乘積的和，實際上是各種可能事件的概率的加權(quán)和。因此信息熵的定義為：

因此，熵的計算公式為：

（5）方差（信息效用值）計算：

（8）計算各區(qū)域高等教育發(fā)展水平的屬性指標(biāo)值與正、負(fù)理想點的距離：

熵增法計算到理想點的距離用歐式距離計算：

在基于熵值法的改進(jìn)TOPSIS模型中，每個平方項前乘以權(quán)重即：

（9）計算各地區(qū)高等教育發(fā)展水平與正理想點的相對接近度[C+i]，即評價指標(biāo)系數(shù)[3][4]：

顯然0≤[C+i]≤1，且該地區(qū)或國家的高等教育體系越好，[C+i]越接近于1，可以通過將[C+i]值從大到小排序得到評價結(jié)果。

3各指標(biāo)權(quán)重與水平

3.1 改進(jìn)TOPSIS的指標(biāo)權(quán)重

在基于熵值法[8]改進(jìn)TOPSIS模型中，各指標(biāo)的權(quán)重分別為：0.0471、0.0826、0.0422、0.2283、0.0343、0.0437、0.0934、0.0578、0.1365、0.1436、0.0905，即

3.2 高等教育系統(tǒng)的健康水平

為了更好的對不同國家的高等教育體系進(jìn)行分類和評價，我們根據(jù)評價指標(biāo)系數(shù)將國家高等教育體系的健康狀況劃分為五個等級[5]。第一級代表最糟糕的健康狀況，第五級代表最好的健康狀況。

4模型應(yīng)用于實例分析

在建立了世界各國的高等教育評價模型后，我們將選擇不同的國家作為模型應(yīng)用的樣本[6]。為了保證模型的可行性，同時使模型最大化保證科學(xué)性，本文最終選擇了7個經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同、分布在世界各大洲、易于獲取教育數(shù)據(jù)的國家作為應(yīng)用對象[7]，分別為：美國、德國、澳大利亞、日本、印度、中國和南非。將相應(yīng)的數(shù)據(jù)代入模型，可以得到這些國家高等教育評價的指標(biāo)系數(shù)和健康水平。

從模型結(jié)果可以看出，所選7個國家高等教育體系的健康水平從1到4不等。其中，美國高等教育體系評價指標(biāo)系數(shù)最高，其次是德國和澳大利亞，而印度和中國的高等教育健康水平相對較低，南非最低，而且不難發(fā)現(xiàn)美國與南非的差距按上文的指標(biāo)界定差距較大。

5結(jié)論

一個健康、可持續(xù)的高等教育體系對于國家和人民都是至關(guān)重要的，而對于高等教育體系健康狀況的評價涉及多方面因素。故此本文我們建立一個模型來評估一個國家或地區(qū)的高等教育體系的健康狀況，以確定可持續(xù)發(fā)展的狀態(tài)。本文采用基于改進(jìn)熵值法的TOPSIS模型確定評價指標(biāo)的權(quán)重，選取多個國家的11個指標(biāo)數(shù)據(jù)，求解得到指標(biāo)權(quán)重及評價指標(biāo)系數(shù)的計算公式。根據(jù)評價指標(biāo)系數(shù)的大小，將健康狀況分為1 ～ 5級。并用七個國家的數(shù)據(jù)來評估他們的高等教育健康水平，不難看出7個國家高等教育體系的健康水平從1到4不等且美國高等教育體系評價指標(biāo)系數(shù)最高，其次是德國和澳大利亞，而印度和中國的高等教育健康水平相對較低，南非最低。

參考文獻(xiàn)

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[3] Yang Bin， Yang Y ong. Research on the Development Level of Regional Higher Education Based on TOPSIS[J].Journal of Anyang Institute of Technology，2009（06）：113-117.

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[6] Trow Martin. Problems in the Transition from Elite to Mass Higher Education [R].Carnegie Commission on Higher Education， Berkeley， Calif. 1973： 57.

[7] Notice of duplicate publication： Engaging transformed fundamentals to design global hybrid higher education （TNE4.0）[J]. Studies in Higher Education，2021，46（2）.

[8]章穗，張梅，遲國泰.基于熵權(quán)法的科學(xué)技術(shù)評價模型及其實證研究[J].管理學(xué)報，2010，7（01）：34-42.

作者簡介

侯渚垚（2001.04-），女，漢族，北京市。