2016年9月5日，由中國科學評價研究中心（RCCSE）、中國科教評價網（m.ssjzs.com）和武漢大學中國教育質量評價中心（ECCEQ）共同發布了2016年中國研究生教育排行榜，在2016年中國研究生教育評價中，原始數據主要來自五個方面：①有關政府部門的統計數據資料（包括匯編、年鑒、報表等）；②國內外有關數據庫；③有關政府部門、高校的網站；④有關刊物、書籍、報紙、內部資料等；⑤本中心在多年評價的基礎上建立的“基礎數據庫”。我們對所有的原始數據進行了全面核查，并對異常數據進行了人工處理，要求“有數據必有來源，有來源必須精準”。

本次評價中，我們在審定了評價體系并確定評價對象后，對原始數據進行了全面核查，并對異常數據進行處理，然后利用我們自己設計的“中國研究生教育評價信息系統”進行數值計算、統計得分。

分類評價是當前科學評價的熱點和難點，專業評價是教育評價的微觀層面，其復雜度和難度之大難以想象。通過多年的評價實踐，認識到利用題錄信息可以完成論文分類，有人提出《學科分類與代碼》是中國科學評價領域的最佳分類體系。在梳理常規分類方法的基礎上，歸納出這些方法適合于分類評價的方面，而且對這些方面進行進一步的改造和融合，提出和構建了科學評價論文分類系統，其特點是“二次分類”和“自動生成訓練集”。該系統巧妙利用期刊分類器和類號轉換器，實現了二次分類和自動生成測試集，提高了支持向量機（support vector machine，SVM，一種機器學習算法）的分類精度，也避免了繁重的人工分類任務。實驗證明本系統能勝任科學評價中的論文分類任務。本次評價繼續使用該系統并適當改進。在其他數據指標的分專業過程中，采用人機結合的方式，大量使用VBA、Java等設計程序，提高了工作效率和準確性。

最后，我們利用“中國研究生教育評價信息系統”進行數值計算、統計得分和排行榜生成。在評價過程中，我們進一步實現智能與人工的密切配合，加強了誤差判定，對波動較大的數據進行了人工校準，提高了效率，保證了準確率。

在評價的初步結果出來之后，邀請各領域專家對結果進行分析，將反饋的意見納入最終的結果，達到了定量評價和定性評價的完美結合，使評價的結果更具科學性和權威性。

   在結果的呈現方式上，根據集中與離散分布規律，在各評價結果的表示方面，繼續沿用去年的星級表示方法，即用5★、4★、3★、2★和1★分別代表各等級。

中國科學評價研究中心

中國科教評價網

武漢大學中國教育質量評價中心

2016年9月27日發布

[發布者：yezi]

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