[1]钱晓辉,黄 岚.基于变异系数模型的研究生培养质量评价研究[J].南京师大学报(自然科学版),2026,49(01):108-114.[doi:10.3969/j.issn.1001-4616.2026.01.011]
 Qian Xiaohui,Huang Lan.Graduate Education Quality Evaluation Using the Coefficient of Variation Model[J].Journal of Nanjing Normal University(Natural Science Edition),2026,49(01):108-114.[doi:10.3969/j.issn.1001-4616.2026.01.011]
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基于变异系数模型的研究生培养质量评价研究()

《南京师大学报(自然科学版)》[ISSN:1001-4616/CN:32-1239/N]

卷:
49
期数:
2026年01期
页码:
108-114
栏目:
计算机科学与技术
出版日期:
2026-02-10

文章信息/Info

Title:
Graduate Education Quality Evaluation Using the Coefficient of Variation Model
文章编号:
1001-4616(2026)01-0108-07
作者:
钱晓辉黄 岚
(南京航空航天大学航空学院,江苏 南京 210016)
Author(s):
Qian XiaohuiHuang Lan
(School of Aeronautics,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China)
关键词:
第五轮学科评估质量评价研究生培养质量评价BP神经网络模型
Keywords:
fifth-round discipline evaluationquality evaluationquality assessment of postgraduate educationBP neural network model
分类号:
G643
DOI:
10.3969/j.issn.1001-4616.2026.01.011
文献标志码:
A
摘要:
以立德树人为根本目标,根据第五轮学科评估指标体系框架,从“人才培养质量”、“师资队伍与资源”、“科学研究”和“社会服务与学科声誉”等准则层维度甄选出思政教育、培养过程、师资队伍、科研成果和社会服务等10个指标,构建研究生培养质量评价指标体系,弥补现有研究生培养质量评价存在的不足. 以某大学为例,利用BP(backpropagation)神经网络与灰色关联CRITIC组合的变异系数模型,对研究生培养质量进行实证研究,分析验证质量评价体系的科学性和合理性,为研究生培养质量评价提供了创新思路和有益借鉴.
Abstract:
Guided by the fundamental goal of fostering virtue through education and aligned with the framework of fifth-round discipline evaluation,this study constructs a comprehensive postgraduate education quality evaluation system. The system selects ten indicators across four core dimensions: talent cultivation quality,faculty and resources,scientific research,and social service & disciplinary reputation. These indicators specifically encompass ideological and political education,the training process,faculty strength,research achievements,and social contributions. This framework is designed to address the shortcomings of existing evaluation mechanisms. Employing a case study of a specific university,an empirical analysis is conducted using an integrated model that combines the coefficient of variation method with a backpropagation(BP)neural network and the grey relational CRITIC weighting technique. The results verify the scientific validity and practicality of the proposed system,thereby providing innovative insights and a valuable reference for enhancing postgraduate training quality assessment.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2025-07-28.
基金项目:江苏高校哲学社会科学项目(2025SJYB0022)、2024年江苏省高等教育学会《江苏高教》专项课题项目(2024JSGJ43)、南京航空航天大学研究阐释党的二十届三中全会精神专项课题项目(NZ2024052)、南京航空航天大学2023年校学术委员会战略研究基金项目.
通讯作者:钱晓辉,博士,副研究员,研究领域:创新及高等教育管理. E-mail:xhqian@nuaa.edu.cn
更新日期/Last Update: 2026-02-10