東北地區(qū)高校軟件工程學科建設發(fā)展現(xiàn)狀
——基于全國第五輪學科評估公示數(shù)據(jù)

陳萬志，浦勝良，趙 帥

（遼寧工程技術(shù)大學 軟件學院，遼寧 葫蘆島 125105）

0 引言

學科評估是教育部學位與研究生教育發(fā)展中心按照國務院學位委員會和教育部頒布的《學位授予與人才培養(yǎng)學科目錄》對全國具有博士或碩士學位授予權(quán)的一級學科開展整體水平評估，平均4年一次，以服務大局、服務高校、服務社會為評估目標，是對高校學科建設現(xiàn)狀的一種審查。實現(xiàn)對參評高校學科建設水平和質(zhì)量的科學衡量，揭示學科發(fā)展規(guī)律，助力學科建設和治理能力提升[1]。軟件工程是適應信息社會和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對計算機廣泛應用需求而設立的新學科，是信息革命和工業(yè)革命的創(chuàng)新軟核心，其學科布局和發(fā)展建設具有明顯的時代特征。基于全國第五輪學科評估軟件工程學科公示數(shù)據(jù)，按評估指標進行定量分析，從數(shù)據(jù)層面剖析東北地區(qū)高校軟件工程學科建設發(fā)展現(xiàn)狀及問題。

1 研究設計

1.1 出版教材質(zhì)量的設定

首先，按照國家新聞出版署查詢到的出版社主管單位信息對教材的出版社進行分級，依據(jù)等級分別賦予不同分數(shù)。其次，按照出版教材所獲評價進行分級，依據(jù)教材等級分別賦予不同分數(shù)。然后，按照出版教材的累計印數(shù)和使用人數(shù)等進行量化分析，各自賦予不同分數(shù)。最后，將各高校出版教材的3項分數(shù)進行匯總，計算出參評高校出版教材分數(shù)，按照對應比例換算為百分制。

1.2 國家級一流課程的設定

將國家級線上一流課程、線下一流課程、線上線下混合式一流課程和社會實踐一流課程等4類課程賦予相同分數(shù)，按參評高校擁有數(shù)量進行量化分析，計算出參評高校國家級一流課程分數(shù)，按照對應比例換算為百分制。

1.3 教學成果獎的設定

依據(jù)教學成果獎等級劃分3個級別并分別定義不同系數(shù)。根據(jù)各自獲獎等級分為4個等級，按等級賦予不同分數(shù)。依據(jù)各獎項的參與單位情況按照參與單位各名次分值系數(shù)（見表1）分別對各獎項賦予不同系數(shù)，再根據(jù)各獎項的參與學科情況分別賦予不同權(quán)重。匯總計算出各參評高校教學成果獎分數(shù)，按照對應比例換算為百分制。

表1 參與單位各名次分值系數(shù)Tab.1 score coefficients for each ranking of participating units

1.4 科研獲獎情況的設定

按照科研獎項等級劃分為5個等級，其中一至三級科研獎項依次賦予不同的權(quán)重，四級獎項只統(tǒng)計獎項個數(shù)作為后續(xù)分析的參考，五級獎項未計入量化評價。一級獎項中先依據(jù)4種不同獎項再結(jié)合各自獎項的獲獎等級分別賦予不同分數(shù)[2]；二級獎項和三級獎項依據(jù)獎項等級和各自獲獎等級的不同分別賦予分數(shù)。

依據(jù)各科研獎項的參與單位情況按照表1中的各名次分值系數(shù)對各科研獎項分別賦予不同系數(shù)，再根據(jù)參與學科情況分別賦予不同權(quán)重。計算出各參評高?？蒲蝎@獎分數(shù)，按照對應比例換算為百分制。

1.5 在校生代表性成果的設定

依照各高校上報學生人數(shù)進行定量分析，上報學生限20名，分別賦予分數(shù)。依據(jù)各高校在校生的代表性成果進行定量賦分，每名學生代表性成果為1~3項。對該項上述分數(shù)進行匯總，計算出各參評高校在校生代表性成果分數(shù)，按照對應比例換算為百分制。

1.6 支撐平臺的設定

將支撐平臺分為3個等級，依據(jù)支撐平臺的三個等級分別賦予不同分數(shù)，再根據(jù)各高校支撐平臺的評估情況共分7個等級，依次賦予不同權(quán)重。依據(jù)各支撐平臺的參與單位情況按照表1中的各名次分值系數(shù)對各支撐平臺分別賦予不同系數(shù)，再根據(jù)各支撐平臺的參與學科情況分別賦予不同權(quán)重。匯總計算出各參評高校支撐平臺分數(shù)，按照對應比例換算為百分制。

1.7 專任教師總數(shù)的設定

依據(jù)各高校專任教師人數(shù)分別賦予不同分數(shù)，計算出各參評高校專任教師分數(shù)，按照對應比例換算為百分制。

1.8 定量評價結(jié)果匯總

對上述7個單項進行定量評價之后計算出的分數(shù)，設定對應項權(quán)重，其中，出版教材質(zhì)量、國家級一流課程、教學成果獎、科研獲獎情況、在校生代表性成果、支撐平臺、專任教師總數(shù)的權(quán)重分別為2/3、2、2/3、8、2/3、3、1，依據(jù)式（1）計算出各參評高校定量分析總分數(shù)為

式中，S為各高校定量分析百分制總分；X1，X2，…，X7為7個單項分數(shù)；β1，β2，…，β7為7個單項對應權(quán)重系數(shù)。

2 實驗與預測分析

2.1 實驗環(huán)境

實驗環(huán)境硬件平臺采用 Intel(R)Core(TM) i7-10875H CPU，主頻2.30 GHz，內(nèi)存32G；軟件平臺為64位Windows 10專業(yè)版操作系統(tǒng)，Python 3.8.6編程語言，MySQL8.0.25.0數(shù)據(jù)庫。

2.2 實驗流程

第一步，通過Python爬取第五輪學科評估信息網(wǎng)軟件工程學科公示數(shù)據(jù)，參評高校共137所，每個高校對應7份數(shù)據(jù)，分別為出版教材質(zhì)量、國家級一流課程、教學成果獎、科研獲獎情況、在校生代表性成果、支撐平臺、專任教師總數(shù)。

第二步，通過調(diào)研分析對數(shù)據(jù)字段格式進行調(diào)整，共設計創(chuàng)建9張表，其中，7張為單項數(shù)據(jù)表，1張為院校代碼表，1張為分數(shù)表。

第三步，通過Python對各參評高校7項數(shù)據(jù)進行清洗，再導入MySQL數(shù)據(jù)庫中所對應的單項表。根據(jù)院校代碼及地區(qū)數(shù)據(jù)進行映射，完成院校代碼表的數(shù)據(jù)入庫。

第四步，依據(jù)研究設計的7個單項定量評價規(guī)則進行定量分析，參考第四輪學科評估和社會第三方平臺相關(guān)標準等調(diào)整設置不當?shù)臋?quán)重。

第五步，利用Python工具計算各參評高校單項分數(shù)，再依據(jù)對應項權(quán)重進行匯總計算得到定量分析總分，并分別入庫存儲到分數(shù)表中。

第六步，通過Python對定量分析分數(shù)及各項數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)挖掘和可視化分析，剖析東北地區(qū)高校軟件工程學科建設現(xiàn)狀。

2.3 軟件工程學科分布情況

第五輪學科評估軟件工程學科參評高校為137所，相比第四輪165所在總量上有所減少，其中，東北地區(qū)參評高校為18所，占比13.14%，東部、中部和西部地區(qū)參評高校分別為58所、29所和32所，占比分別為42.34%、21.17%和23.35%，見圖1。第四輪學科評估結(jié)果按“學科整體水平得分”的位次百分比以“分檔”方式呈現(xiàn)，將前70%的高校劃分為9檔，其中，位次百分比前10%為A層次，共16所高校，細分為A+、A、A-；位次百分比10%~40%為B層次，共51所高校，細分為B+、B、B-；位次百分比40%~70%為C層次，共51所高校，細分為C+、C、C-[3]。

圖1 第五輪學科評估軟件工程學科各位次百分比參評高校所屬區(qū)域預測比例Fig.1 predicted proportions of regions in which the software engineering disciplines are participating in the evaluation of colleges and universities in the fifth round of discipline evaluation

第四輪學科評估軟件工程學科位次百分比為前10%的16所高校中，東北地區(qū)占12.5%，東部、中部和西部地區(qū)分別占62.5%、18.75%和6.25%，而第五輪定量分析預測位次百分比為前10%的13所高校中，東北地區(qū)占23.08%，東部、中部、西部地區(qū)分別占53.85%、7.69%和15.38%。因此，位次百分比前10%高校中，東北地區(qū)高校第五輪較第四輪增長近一倍。

第四輪學科評估軟件工程學科位次百分比為10%~40%的51所高校中，東北地區(qū)占7.84%，東部、中部和西部地區(qū)分別占比為56.86%、13.73%和21.57%，而第五輪定量分析預測位次百分比為10%~40%的42所高校中，東北地區(qū)占7.14%，東部、中部、西部地區(qū)分別占50.00%、23.81%和19.05%。位次百分比為10%~40%高校中，東北地區(qū)高校第五輪與第四輪基本持平。

第四輪學科評估軟件工程學科位次百分比為40%~70%的51所高校中，東北地區(qū)占13.73%，東部、中部和西部地區(qū)分別占39.22%、27.45%和19.60%，而第五輪定量分析預測位次百分比為40%~70%的41所高校中，東北地區(qū)占19.51%，東部、中部和西部地區(qū)分別為31.71%、26.83%和21.95%。位次百分比為40%~70%高校中，東北地區(qū)高校第五輪較第四輪增長明顯，從總體上看，東部和中部地區(qū)占比較大，而東北地區(qū)占比不高，與西部地區(qū)基本持平。

第五輪學科評估軟件工程學科參評高校各區(qū)域內(nèi)預測排名分布情況見圖2，由圖2可知，經(jīng)濟發(fā)展水平較高的東部地區(qū)高校處于中上層次的比例更高，中高層次教育水平更為堅實，軟件工程學科整體結(jié)構(gòu)健康。而經(jīng)濟發(fā)展相對滯后的西部地區(qū)高校整體分布與東部地區(qū)正好相反。由此可見，經(jīng)濟發(fā)展水平與軟件工程學科建設關(guān)系緊密相連。在當前東北地區(qū)經(jīng)濟增速放緩的形勢下，軟件工程學科東北地區(qū)高校分布于前10%和40%~70%位次百分比的比例更多，而10%~40%的中上層次高校較為缺乏，整體呈倒“U”型分布，為兩頭大中間小的不均衡結(jié)構(gòu)，中上層次高校的不足將會影響中高層次人才的培養(yǎng)，也為后續(xù)軟件工程學科建設水平提高帶來隱患。

圖2 第五輪學科評估軟件工程學科參評高校各區(qū)域預測排名分布Fig.2 distribution of prediction rankings in each region of the software engineering discipline participating universities in the fifth round of discipline evaluation

2.4 軟件工程學科建設情況

第五輪學科評估軟件工程學科參評高校省域平均預測總分中，北京市、吉林省、上海市和湖南省排在前列，而遼寧省和黑龍江省位于第9位和第17位。東北地區(qū)的吉林省排名總體靠前，主要原因是參評高校只有兩所，遠低于平均總分相當省域的高校數(shù)量，且吉林大學定量分析預測分數(shù)全國排名第8；遼寧省參評高校數(shù)量充足，僅少于江蘇省和北京市，平均預測總分整體處于全國中上水平，但多分布于前70%位次百分比，缺乏前5%位次百分比的高層次高校；黑龍江省參評高校數(shù)量適中，但除哈爾濱工業(yè)大學外，其余高校均位于后50%位次百分比，學科建設水平分布極不均衡。東北地區(qū)高校軟件工程學科建設水平處于全國中上水平，但總體結(jié)構(gòu)呈非正態(tài)分布。

2.5 軟件工程學科東北地區(qū)參評高?？蒲蝎@獎與支撐平臺方面現(xiàn)狀與分析

第五輪學科評估軟件工程學科參評高校預測的各位次百分比中科研獲獎和支撐平臺平均分數(shù)見表2，總體來看，東北地區(qū)高?？蒲蝎@獎平均分數(shù)明顯落后于其他地區(qū)，支撐平臺建設水平與其他地區(qū)相當。

表2 第五輪學科評估軟件工程學科各區(qū)域參評高?？蒲蝎@獎和支撐平臺平均預測分數(shù)Tab.2 the average predicted scores of the software engineering disciplines in each region participating in the university scientific research awards and supporting platforms in the fifth round of discipline evaluation

而以平均數(shù)量進行統(tǒng)計分析可知，科研獲獎單項中，東北地區(qū)參評高校除在“教育部獎、軍隊國防獎和中國專利獎”等級獎項的平均數(shù)量上處于領先外，其他等級獎項的平均數(shù)量均最少，特別是國家級科研獎項僅為0.06項；支撐平臺單項中，東北地區(qū)參評高校在“國家級支撐平臺和其他代表性支撐平臺”的平均數(shù)量上同其他地區(qū)持平，但“教育部平臺和國家重點實驗室”平均數(shù)量明顯低于東部地區(qū)，與西部地區(qū)保持一致。因此，東北地區(qū)參評高校軟件工程學科在科研獲獎單項中整體處于落后地位，國家級科研獎項缺乏現(xiàn)象尤為嚴重，高層次科研成果產(chǎn)出嚴重不足。

第五輪定量分析預測位次百分比為前10%的高校中，東北地區(qū)高?？蒲蝎@獎平均分數(shù)為21.05分，明顯低于其他地區(qū)，其主要原因在于國家級科研獎項的不足。該位次百分比高校中國家級科研獎項東北地區(qū)高校平均為0.33項，遠低于東部、中部和西部地區(qū)高校的1項、4項和2項。而在該位次百分比高校中東北地區(qū)高校支撐平臺平均分數(shù)為26.58分，同樣也遠低于東部地區(qū)的58.51分和西部地區(qū)的48.56分。因此，該位次百分比的高校中東北地區(qū)高校科研獲獎缺口較大，支撐平臺的缺乏也會對科研成果的產(chǎn)出造成一定影響，是導致高層次科研成果不足的原因之一。

第五輪定量分析預測位次百分比為10%~40%的高校中，東北地區(qū)高?？蒲蝎@獎平均分數(shù)為3.62分，也明顯低于其他地區(qū)。該位次百分比高校中國家級科研獎項共15項，主要集中于東部（10項）和西部（4項）地區(qū)高校，而東北地區(qū)高校無該級別獎項。因此，該位次百分比的高校中東北地區(qū)高校軟件工程學科國家級獎項出現(xiàn)斷層現(xiàn)象，科研獲獎方面完全落后于其他地區(qū)。

第五輪定量分析預測位次百分比為40%~70%的高校中，東北地區(qū)與其他地區(qū)高?？蒲蝎@獎和支撐平臺水平大致相當。

此外，在上述分析基礎上，針對科研獲獎和支撐平臺的關(guān)聯(lián)性進行深入解析。首先對無意義的異常值進行處理（如國防科技大學因保密等原因并未對其支撐平臺數(shù)據(jù)進行公示），再通過下列公式計算二者的相關(guān)系數(shù)

式中，X為科研獲獎分數(shù)；Y為支撐平臺分數(shù)；Var（X）為X的方差；Var（Y）為Y的方差；Cov（X,Y）為X與Y的協(xié)方差。

計算得出科研獲獎和支撐平臺的相關(guān)系數(shù)為0.664，表明科研獲獎和支撐平臺為中度相關(guān)關(guān)系，即支撐平臺的建設水平對科研獲獎會造成一定影響。同時，從科研獲獎和支撐平臺分數(shù)隨高校數(shù)量的變化情況來看（見圖3），參評高校軟件工程學科的科研獲獎與支撐平臺正相關(guān)。

圖3 第五輪學科評估軟件工程學科科研獲獎分數(shù)和支撐平臺分數(shù)關(guān)系Fig.3 the relationship between the award-winning scores of software engineering disciplines and the scores of supporting platforms in the fifth round of discipline evaluation

綜上所述，第五輪學科評估軟件工程學科東北地區(qū)參評高校的主要問題在于科研獲獎的缺乏，尤其是高層次科研獎項的缺失，國家級科研獎項缺口尤為嚴重。國家級科研獎項的獲得來源中，預測位次百分比為前10%的高校是主要力量，預測位次百分比為10%~40%的高校是輔助力量，因此，提高東北地區(qū)軟件工程學科位次百分比為前40%高校的高層次科研成果產(chǎn)出，是未來東北高校軟件工程學科建設的重點問題之一。同時，東北地區(qū)高校在高層次支撐平臺上的缺口也對科研成果造成一定影響，故高層次支撐平臺的投入和建設同樣是未來東北地區(qū)高校軟件工程學科建設需要重點考慮的問題之一。

2.6 軟件工程學科東北地區(qū)參評高校教學成果與專任教師方面現(xiàn)狀與分析

第五輪學科評估軟件工程學科參評高校預測的各位次百分比中教學成果和專任教師平均分數(shù)見表3，總體來看，東北地區(qū)高校專任教師總數(shù)處于基本水平，而在教學成果上保持較高水平。以教學成果獎平均數(shù)量進行統(tǒng)計分析可知，東北地區(qū)高校國家級為0.22項，略低于其他地區(qū)；省部級保持較高水平為2.44項，僅落后于東部地區(qū)高校；而其他獎項則大幅度高于其他地區(qū)。

表3 第五輪學科評估軟件工程學科各區(qū)域參評高校教學成果與專任教師平均預測分數(shù)Tab.3 the average predicted scores of the software engineering disciplines in each region participating in the university teaching achievement and full-time teachers in the fifth round of discipline evaluation

第五輪定量分析預測位次百分比為前10%的高校中，東北地區(qū)高校專任教師平均分數(shù)為50.50分，明顯低于中部和西部地區(qū)。在該位次百分比高校教學成果獎中，東北地區(qū)高校平均分數(shù)為54.44分，領先于其他地區(qū)。該位次百分比的高校中東北地區(qū)高校軟件工程學科專任教師人數(shù)存在較大缺口，而在教學成果獎方面則保持較高水平。

第五輪定量分析預測位次百分比為10%~40%的高校中，各地區(qū)高校專任教師人數(shù)差距不大，東北地區(qū)高校處于第二位，而教學成果獎方面東北地區(qū)高校（71.92分）處于絕對領先地位。該位次百分比的高校中東北地區(qū)高校專任教師總數(shù)處于基本水平，而教學成果遠強于其他地區(qū)高校。

第五輪定量分析預測位次百分比為40%~70%的高校中，各地區(qū)專任教師人數(shù)分布較為均衡，教學成果獎方面東北地區(qū)高校為17.54分，大幅度落后于東部和中部地區(qū)。因此，該位次百分比的高校中東北地區(qū)高校在專任教師總數(shù)保持基本水平的情況下，教學成果獎上存在較大缺口。

由式（2）計算得出教學成果和專任教師總數(shù)的相關(guān)系數(shù)為0.356，表明教學成果和專任教師總數(shù)為弱相關(guān)關(guān)系，即專任教師總數(shù)對教學成果獲獎的影響不大。

3 東北地區(qū)參評高校軟件工程學科建設的路徑探索

東北地區(qū)參評高校軟件工程學科建設處于全國中上水平，但整體梯隊結(jié)構(gòu)不均衡，總體上不符合正態(tài)分布，部屬、省屬高校之間斷層現(xiàn)象明顯。東北地區(qū)各省域高校軟件工程學科建設問題各不相同，其中，遼寧省應加強高層次高校軟件工程學科建設水平，吉林省應增加各高校軟件工程學科設立數(shù)量，黑龍江省則需全面提高軟件工程學科的整體建設水平，以彌補目前建設水平極不均衡的現(xiàn)象。

軟件工程學科東北地區(qū)參評高校在科研獲獎方面缺口較大，高層次支撐平臺較為缺乏，不足以支撐高層次科研成果的產(chǎn)出。東北地區(qū)高校應改革科研機制，以振興東北老工業(yè)基地為契機，同企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展相結(jié)合[4]，為地區(qū)經(jīng)濟和社會發(fā)展提供服務，推進軟件工程學科與各自高校優(yōu)勢學科相結(jié)合，提高科研轉(zhuǎn)化率[5-6]，使高校獲得更多的經(jīng)濟支撐，從而建設更多的高層次支撐平臺，為高層次科研成果的產(chǎn)出提供有力支撐。

軟件工程學科東北地區(qū)參評高校在教學成果和專任教師方面整體建設較好，但高層次教學成果獎不足，專任教師隊伍也缺乏高水平領軍人才。建議在現(xiàn)有薪酬制度基礎上進行優(yōu)化，針對人才貢獻的不同調(diào)整薪酬等級，提高高層次人才的認同感，同時，要關(guān)注人才流失現(xiàn)象，收集人才流失數(shù)據(jù)，分析不同崗位人才流失具體原因，根據(jù)具體原因制定人才流失預警體系。

4 結(jié)論

東北地區(qū)參評高校軟件工程學科建設處于全國中上水平，但整體分布結(jié)構(gòu)不均衡，各省域參評高校軟件工程學科建設發(fā)展困境各不相同。東北地區(qū)高校在軟件工程學科建設路徑的探索中，應遵循學科適應性發(fā)展原則，結(jié)合地方高校優(yōu)勢學科發(fā)展，推動區(qū)域科學技術(shù)的創(chuàng)新。以振興東北老工業(yè)基地戰(zhàn)略為己任，充分利用移動互聯(lián)時代的軟件核心優(yōu)勢整合資金、技術(shù)和人才等資源，搭建大平臺，實施科產(chǎn)教有機融合，建立企業(yè)、高校及科研院所協(xié)同聯(lián)動的共同體，堅持需求導向，發(fā)揮學科優(yōu)勢，為推進新時代“五位一體”總體布局培養(yǎng)更多的高質(zhì)量軟件人才，以滿足經(jīng)濟發(fā)展和社會治理對軟件人才的需求。