［摘 要］文章以某“雙一流”學科建設高校試點的大類招生專業(yè)分流政策變動為研究對象，通過準實驗研究評估大類招生專業(yè)分流政策對學生學業(yè)水平的影響。研究采用雙重差分法，分析了該校2013—2019級本科一年級學生的課程成績，發(fā)現(xiàn)專業(yè)分流政策（前置性篩選信號）對學生課程成績的平均分有顯著正向影響，提升幅度為2.582分，這一提升相當于對照組在政策實施前標準差的1/4。

［關鍵詞］大類招生專業(yè)分流政策；學業(yè)水平；課程平均分；雙重差分

［中圖分類號］G642 ［文獻標識碼］A ［文章編號］2095-3437（2024）24-0006-06

高等教育規(guī)模的持續(xù)擴張，使大學生群體明顯呈現(xiàn)出多元化和異質(zhì)化特征。新高考改革進一步加劇了高校生源質(zhì)量的分化。為應對生源質(zhì)量差異帶來的人才培養(yǎng)挑戰(zhàn)，眾多高校在本科階段實施大類招生培養(yǎng)改革，旨在通過大類教育使學生強化知識基礎、提升學習能力、塑造多元背景，并激發(fā)學生的學習興趣與潛能，進而提高人才培養(yǎng)質(zhì)量。目前，超過80%的“雙一流”建設高校已實施大類招生與培養(yǎng)，這是我國本科專業(yè)教育走中國道路并形成中國特色的主動作為[1-2]。

大類招生培養(yǎng)改革對高校傳統(tǒng)的人才培養(yǎng)模式產(chǎn)生了巨大沖擊。在傳統(tǒng)專業(yè)培養(yǎng)模式下，大學以專業(yè)為依托組織招生、培養(yǎng)、畢業(yè)，形成本科教育的完整閉環(huán)，其中專業(yè)是大學的基本組織單位，師資配置、教學管理、學生管理等均圍繞專業(yè)展開，而大類招生培養(yǎng)恰恰要求對專業(yè)進行重新整合。這種沖擊是否會對低年級本科生的人才培養(yǎng)質(zhì)量產(chǎn)生影響？大類招生培養(yǎng)政策預設的“強基礎、激潛能”目標實現(xiàn)得如何？本研究通過對“大類招生”主題文獻的檢索，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有文獻主要集中于高校管理者關注的大類招生的人才培養(yǎng)模式、專業(yè)分流制度及課程體系設計等實施過程[3]，以及從學生視角出發(fā)的學生滿意度和專業(yè)選擇影響的研究，但在大類招生培養(yǎng)改革的人才培養(yǎng)實效方面的政策評估仍顯不足。

黨的二十大報告明確提出了“全面提高人才自主培養(yǎng)質(zhì)量”的要求。新時代全國高等學校本科教育工作會議強調(diào)“一流本科是建設高等教育強國的根基。只有培養(yǎng)出一流人才的高校，才能夠成為世界一流大學，在‘雙一流’建設中要加強一流本科教育”[4]。因此，堅持“以本為本”，基于大規(guī)模的大類招生制度改革，評估大類招生的人才培養(yǎng)成效，是高校提升人才自主培養(yǎng)質(zhì)量的重要途徑。本研究以某“雙一流”學科建設高校為例，通過對比大類招生培養(yǎng)改革前后的學生課程成績，運用準實驗研究因果推斷的方法，實證分析大類培養(yǎng)對學生學業(yè)水平的影響，以期進一步完善學業(yè)支持與發(fā)展體系。

一、研究背景與數(shù)據(jù)

（一）案例高校政策梳理

2017年4月，國內(nèi)某“雙一流”學科建設高校為深入實施大類招生綜合改革，達成培養(yǎng)“寬口徑、厚基礎、高素質(zhì)、強能力”的復合型、應用型人才目標，優(yōu)化本科教育模式，促進大類招生專業(yè)分流實施的科學化、合理化，確保專業(yè)分流工作的順利開展，于2017級本科生入校前，組織各院系制定了專業(yè)分流實施方案。

該方案旨在鼓勵學生根據(jù)個人興趣愛好和職業(yè)規(guī)劃選擇專業(yè)，激發(fā)他們的學習熱情，培養(yǎng)他們的競爭意識，并提高他們的自主學習和自我管理能力。方案實施“1+3”人才培養(yǎng)模式，分為兩個階段：大類培養(yǎng)階段（1學年）和專業(yè)培養(yǎng)階段（3學年）。在大類培養(yǎng)階段，即新生入學至第一學年結(jié)束，不對學生進行專業(yè)和專業(yè)方向的劃分，統(tǒng)一進行基礎課程教學；在完成大類基礎課程學習后，學生可根據(jù)自身的興趣特長、職業(yè)規(guī)劃以及學院的專業(yè)分流工作安排，在第一學年結(jié)束后參加專業(yè)大類的分流申報，在第三學期正式進入專業(yè)培養(yǎng)階段。

專業(yè)分流以第一學年已經(jīng)開設且組織考試的所有課程的學業(yè)初始成績平均分為依據(jù)，符合專業(yè)分流條件的學生按此平均分進行排序，成績排名靠前的學生將享有優(yōu)先選擇專業(yè)的權(quán)利，直至各專業(yè)名額滿額。

（二）數(shù)據(jù)說明及描述性分析

1.數(shù)據(jù)說明

本研究所采用的數(shù)據(jù)來源于國內(nèi)某“雙一流”學科建設高校2013—2019學年14個學期的本科一年級學生的公共必修課、專業(yè)必修課以及專業(yè)限選課的原始成績記錄（2020—2021學年春季學期受疫情影響，所有課程轉(zhuǎn)為線上教學，教學方式及考核方式發(fā)生了較大變化，因此該學期的數(shù)據(jù)未被納入本研究的范疇）。

本研究選取同一教師在同一學院連續(xù)多年開設的同一門課程作為研究對象［同一教師指同一名授課教師或同一個授課教師團隊，同一學院指該課程始終在同一學院內(nèi)開設，同一門課程指課程名稱（含文字和數(shù)字）必須完全一致，如高等數(shù)學（1）］，構(gòu)建了“課程成績—學年”的面板數(shù)據(jù)。在樣本篩選過程中，本研究遵循以下原則：第一，鑒于留學生、港澳臺學生、雙培生、預科生、聯(lián)合培養(yǎng)學生、計劃外自主招生屬于特殊招生類型，其學業(yè)成績可能受到多種因素影響，故本研究決定剔除包含這六類學生的班級的課程樣本。第二，有四個學院在進行專業(yè)分流時，參照的是本科學生一年級和二年級的學業(yè)成績，這與其他僅依據(jù)一年級成績進行分流的學院存在差異。為避免這種差異對研究結(jié)果產(chǎn)生干擾，本研究決定剔除這四個學院的課程樣本。第三，2017年之后新開設的大數(shù)據(jù)等四個專業(yè)，由于缺乏政策實施前的相關數(shù)據(jù)，本研究決定將其課程樣本剔除。同時，工程管理（項目管理方向）專業(yè)因在2017年后被撤銷，缺乏政策實施后的數(shù)據(jù)支撐，故也將其課程樣本剔除。第四，為確保課程開設的連續(xù)性和穩(wěn)定性，本研究決定剔除那些累計開課次數(shù)少于4次的課程。

本研究根據(jù)專業(yè)是否參與大類招生專業(yè)分流，將樣本分為實驗組和對照組（見表1），共收集了2013—2019學年同一教師在同一學院開設的同一門課程的有效樣本3641個。其中，實驗組包含2246門次課程，這些課程所屬的專業(yè)參與了大類招生專業(yè)分流；對照組樣包含1395門次課程，這些課程所屬的專業(yè)未參與大類招生專業(yè)分流或參與程度低。

2.描述性分析

本研究主要關注大類招生專業(yè)分流政策是否影響了學生課程成績的平均分。課程成績平均分是指某門課程在學期末，所有選課學生期末成績總和除以選課總?cè)藬?shù)后得到的算術(shù)平均分。

在本研究中，所使用的數(shù)據(jù)均來自本科一年級學生的期末成績，具體包括公共必修課、專業(yè)必修課以及專業(yè)限選課的成績。除未被納入本研究范疇的公共任選課外，其他所有課程均非學生本人可自由選擇的，因此可以排除學生為提升專業(yè)選擇自主權(quán)而采取策略性選課所帶來的成績不可比性問題?；谏鲜鲂畔?，實驗組包含2246門次課程，對照組包含1395門次課程，這一分組情況符合該校大部分專業(yè)已實施大類招生專業(yè)分流的現(xiàn)狀。由于這一現(xiàn)實條件的限制，所獲取的面板數(shù)據(jù)為非平衡面板數(shù)據(jù)。根據(jù)課程算術(shù)平均分的對比結(jié)果（見表2），實驗組在政策沖擊后的算術(shù)平均分相較于沖擊前提高了2.281分，而對照組則降低了0.218分。

在不考慮其他因素干擾的情況下，采用獨立樣本t檢驗比較兩個獨立樣本的平均分差異，并根據(jù)萊文方差等同性檢驗的結(jié)果判斷樣本間差異是否顯著。結(jié)果顯示，實驗組的顯著性P值為0.00，表明實驗組的課程算術(shù)平均分在政策沖擊前后存在顯著差異；對照組的顯著性P值為0.3459，表明對照組的課程算術(shù)平均分在政策沖擊前后沒有顯著差異。此外，在政策沖擊后，實驗組的標準差有所減小，表明實驗組的課程算術(shù)平均分不僅有了顯著提高，而且分數(shù)的集中程度也有所增強。

鑒于本研究以課程為研究對象，且授課教師的特征對課程分數(shù)具有較為明顯的影響，本研究將授課教師的背景特征作為控制變量。實驗組與對照組的授課教師在崗位性質(zhì)、專業(yè)技術(shù)職務、人員類型上雖然頻數(shù)分布存在較大的差異，但各變量內(nèi)部的比例結(jié)構(gòu)（見表3）大致相同。

在政策沖擊前，實驗組與對照組的課程算術(shù)平均分呈現(xiàn)出相同的時間趨勢，其折線圖走勢基本保持平行。然而，在政策沖擊后，實驗組與對照組的發(fā)展趨勢出現(xiàn)了“剪刀差”現(xiàn)象。具體而言，在政策實施的第一年和第二年，實驗組的課程算術(shù)平均分顯著高于對照組及全校平均成績。到了政策實施的第三年，這種顯著差異的趨勢有所緩和。圖1展示了2013—2019學年實驗組與對照組課程算術(shù)平均分的發(fā)展趨勢。

二、方法模型構(gòu)建與實證分析結(jié)果

（一）雙重差分模型

雙重差分（Difference?in?Differences，DID）是一種廣泛應用于政策效應評估的方法，它通過比較實驗組和對照組在政策實施前后的差異來推斷因果效應。若實驗組和對照組在政策沖擊之前具有相同的變化趨勢，則可將兩組在政策實施前的差異設定為反事實基準，而在政策實施后的差異減去反事實就是雙重差分，以此消除不可觀測因素的干擾，盡可能降低遺漏變量對研究結(jié)果的影響。雙重差分方法的優(yōu)點在于可以同時控制實驗組和對照組的分組效應與時間效應，從而有效地剔除了政策沖擊前伴隨時間趨勢而相對穩(wěn)定的基線差異。利用雙重差分方法可以進行因果推斷，以檢驗政策是否對實驗組產(chǎn)生了顯著性影響，從而判斷該政策是否有效。線段A代表實驗組和對照組在政策沖擊后的差異；線段B代表實驗組和對照組在政策沖擊前的基線差異，它反映了兩者在時間趨勢上相對穩(wěn)定的共同變化趨勢（需滿足平行趨勢假設）；線段C代表反事實差異，即政策沖擊的真實影響。其計算公式為C=A-B（見圖2）。

基于以上原理，本研究構(gòu)建了如下雙重差分固定效應分析模型：

Yit=β0+β1Policyt+β2Treati+β3（Policyt×Treati）+β4Xit+δt+fi+εit" " " " " " " " " " " " " （1）

其中，被解釋變量Yit表示課程i在學年t的算術(shù)平均分（也可以包括學生成績優(yōu)秀率和學生成績良好率等其他學業(yè)指標）；Policyt是一個時間虛擬變量，表示政策是否在時間t實施（通常為0或1）；Treati是一個分組虛擬變量，表示個體i是否屬于實驗組（通常為0或1）；（Policyt×Treati）是交互項，其系數(shù)β3表示政策的凈效應；Xit為一系列控制變量，包括課程的選課人數(shù)和授課教師的崗位性質(zhì)、專業(yè)技術(shù)職務、人員類型等；δt為t時期的虛擬變量（時間固定效應）；fi為個體i不隨時間變化特征的虛擬變量（個體的固定效應）；εit是殘差，代表其他隨機擾動項。

本研究遵循以往相關研究的處理方法[5]，將同一授課教師在同一學院面向本科一年級學生所開設的同一門課程作為研究樣本，構(gòu)建“課程成績—學年”的非平衡面板數(shù)據(jù)集，采用雙向固定效應模型在Stata 15.0軟件中進行計量回歸，并用coefplot命令檢驗是否滿足平行趨勢假設，在穩(wěn)健性分析中使用其他方法檢驗回歸結(jié)果的穩(wěn)定性。

（二）回歸結(jié)果

本研究主要聚焦于大類招生政策實施后，學生根據(jù)本科一年級的學業(yè)成績進行專業(yè)分流的情況，旨在探究這一政策是否會對學生的學業(yè)水平產(chǎn)生影響。大類招生專業(yè)分流政策對課程平均分影響的回歸結(jié)果如表4所示。

根據(jù)表4可知，交互項系數(shù)為2.582，且在0.01顯著性水平下顯著，表明大類招生政策對實驗組的本科一年級課程算術(shù)平均分具有非常顯著的正向促進作用。與對照組相比，實驗組的分數(shù)提高了2.582分（相當于對照組改革前課程分數(shù)標準差的1/4）。

鑒于高校本科一年級課程中，數(shù)學類課程學分占比較大，且體育類課程作為公共必修課覆蓋面廣，課程內(nèi)容和考核標準一致，具有較高的可比性，因此本研究在異質(zhì)性分析中選取了數(shù)學類課程［包括高等數(shù)學（1）、高等數(shù)學（2）、概率論、高等代數(shù)、離散數(shù)學等］和體育類課程［包括大學體育（1）、大學體育（2）等］作為具體的分析對象。結(jié)果顯示，大類招生政策使得實驗組的數(shù)學類課程和體育類課程的算術(shù)平均分分別提高了3.229分和2.903分。

（三）平行趨勢檢驗

雙重差分模型分析結(jié)果的有效性需要通過平行趨勢假設檢驗，即要求實驗組與對照組在政策沖擊前具有相同的時間變化趨勢。本研究中，實驗組與對照組的專業(yè)在政策沖擊前，學生的平均分沒有顯著的差異情況下才可以推算出反事實。為了檢驗平行趨勢，本文在雙重差分的模型基礎上列出如下方程：

Yit= β0+β1Policyt+ β2Treati+ [kβ3]（Policyt×Treati）（PTti=k）+ β4 Xit+δt +fi+εit" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （2）

與式（1）相比，式（2）中的（Policyt×Treati）（PTti=k）代表k個學年內(nèi)一系列是否實施了政策的實驗組與對照組的虛擬變量，其中k的取值包括-4、

-3、-2、-1、1、2、3。例如，k=1代表政策實施第一學年，（Policyt×Treati）（PTti=1）代表政策實施第一學年treat=1的樣本（After1），（Policyt×Treati）（PTti=-1）代表政策實施前一學年treat=1的樣本（Before1），用于考察政策的動態(tài)異質(zhì)性。隨后，使用coefplot命令對交互項系數(shù)β3的回歸結(jié)果進行可視化（見圖3）。若β3的置信區(qū)間包含0，則代表不顯著，平行趨勢假設成立。針對“全體課程、數(shù)學類課程和體育類課程”中同一授課教師在同一學院開設的同一門課程平均分的研究進行平行趨勢檢驗，三個檢驗的β3置信區(qū)間均包含0，滿足平行趨勢假設。

（四）穩(wěn)健性檢驗

為了確保雙重差分結(jié)果的有效性和穩(wěn)定性，研究進一步采用了其他回歸方法進行驗證。具體而言，本研究將大類招生專業(yè)分流政策作為理想的政策沖擊，對政策沖擊的交互項進行最小二乘法（OLS）回歸，以觀察在放寬各項約束條件后，交互項系數(shù)是否會發(fā)生顯著變化。所構(gòu)建的回歸方程與式（1）的結(jié)構(gòu)相似，但不同的是，此方程放寬了對面板數(shù)據(jù)設定的要求。同時，為進一步驗證模型的穩(wěn)健性，本研究采用了Stata 15.0軟件中的diff命令，并結(jié)合應用了傾向得分匹配法（PSM）與雙重差分法（DID），即PSM?DID方法。結(jié)果（見表5）顯示，在OLS?DID結(jié)果中，交互項的系數(shù)相較于之前有所減小，其顯著性水平雖有所下降但仍保持顯著；在PSM?DID的結(jié)果中，交互項的系數(shù)呈現(xiàn)正向增長，且保持了較高顯著性。

綜上所述，盡管采用不同研究方法所得到的交互項系數(shù)在數(shù)值上存在差異，但總體上這些結(jié)果較為接近，且系數(shù)的正負符號和顯著性水平均保持高度一致。因此，本研究的結(jié)果通過了穩(wěn)健性檢驗。

三、研究結(jié)論及局限性

研究發(fā)現(xiàn)，大類招生專業(yè)分流政策作為前置性篩選信號，對學生的知識學習產(chǎn)生了積極影響。第一，該政策對本科一年級學生的課程平均分產(chǎn)生了極其顯著的正向影響，其影響幅度為2.582分（相當于對照組政策沖擊前標準差的1/4）。第二，在按課程類型進行的異質(zhì)性分析中，大類招生專業(yè)分流政策同樣對本科一年級學生的課程平均分產(chǎn)生了顯著的正向影響。具體而言，該政策使得數(shù)學類課程和體育類課程的算術(shù)平均分分別提高了3.229分和2.903分。第三，大類招生專業(yè)分流政策沖擊后的實驗組的課程算術(shù)平均分的方差顯著減小，表明學生學業(yè)水平整體上呈現(xiàn)出向好的趨勢。

在常規(guī)的本科四年制人才培養(yǎng)方案中，本科三、四年級的學生因面臨保研、出國、就業(yè)等生涯發(fā)展問題，往往更加重視學業(yè)成績。相比之下，本科一、二年級的學生面臨的篩選性競爭壓力相對較小，這使得部分自驅(qū)力較弱的學生容易放松對學業(yè)的要求，從而影響其學習基礎的扎實性。大類招生專業(yè)分流政策將高校人才培養(yǎng)的篩選信號前置，這一變化無疑會帶來競爭性學習壓力。吳勛等通過問卷調(diào)查發(fā)現(xiàn)，學生普遍認為大類招生專業(yè)分流會帶來一定的心理壓力[6]，實證研究發(fā)現(xiàn)這種壓力在一定程度上提升了低年級學生的知識學習效果，緩解了生源質(zhì)量異質(zhì)化和多元化的沖擊，對教學質(zhì)量和人才培養(yǎng)質(zhì)量產(chǎn)生了積極正向的作用。

堅持“以本為本”，讓本科教育回歸智識育人本位，是近年來高校教育改革的重要議題。從學業(yè)支持制度設計的角度看，在大類招生專業(yè)分流的背景下，本科一年級學生不僅面臨著適應性挑戰(zhàn)，還承受著競爭性專業(yè)分流帶來的壓力。這些挑戰(zhàn)和壓力在一定程度上激發(fā)了學生的學習動力，但同時也對高校人才培養(yǎng)提出了更高的要求。大類招生背景下，“寬口徑”培養(yǎng)模式為本科新生提供了更大的自主發(fā)展空間，包括更多元化的發(fā)展途徑、更個性化的培養(yǎng)方案以及更多樣化的學習資源。因此，學校更需要為學生提供科學的引導、及時的反饋及有效的學業(yè)和發(fā)展支持。此外，高校應緊密圍繞“立德樹人”的根本任務，從“以學習者為中心”的視角出發(fā)，深入挖掘大類招生專業(yè)分流背景下本科低年級學生對學業(yè)支持的新需求，積極探索滿足多元學生群體差異化學習需求、持續(xù)激活學生內(nèi)生學習動力的有效路徑，完善課堂內(nèi)外相結(jié)合的學業(yè)支持工作體系，為新時代科教興國戰(zhàn)略的實施提供堅實支撐。

本研究基于大學本科一年級學生的成績數(shù)據(jù)，主要探討了大類招生專業(yè)分流政策對學生成績產(chǎn)生的短期影響。未來，還可以從長期培養(yǎng)與發(fā)展的角度出發(fā)，進一步深入探究該政策的長遠影響。

［ 參 考 文 獻 ］

[1] 杜洋，童玲欣，曹慶華，等.大類模式下學生是如何選擇專業(yè)的？[J].蘇州大學學報（教育科學版），2021，9（1）：19-29.

[2] 譚穎芳，張悅.大類招生與培養(yǎng)：歷程、方案與走向[J].教育發(fā)展研究，2021，41（13/14）：81-91.

[3] 朱雅潔.大類招生下本科生專業(yè)選擇的過程與效果研究[D].上海：華東師范大學，2021.

[4] 陳寶生.在新時代全國高等學校本科教育工作會議上的講話[EB/OL].（2018-09-14）[2024-05-15].https：//xchb.wfmc.edu.cn/2018/0914/c1105a50439/page.htm.

[5] 哈巍，趙穎.教學相“漲”：高校學生成績和評教分數(shù)雙重膨脹研究[J].社會學研究，2019，34（1）：84-105.

[6] 吳勛，武月.高校大類招生專業(yè)分流影響因素研究[J].教育評論，2016（9）：42-45.

［責任編輯：梁金鳳］