统计学大学课程范文

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篇1

21世纪是知识经济的时代，也是信息高速发展和传递的时代。统计是我们获得信息的重要渠道和源泉。采用科学的统计手段，能有效地反馈信息、提供咨询、实施监督、支持决策。调查显示，一个国家经济的发达程度，往往与该国统计理论和统计方法普及率、应用率呈正相关。因此培养统计意识，经常关注统计数据，掌握实用的统计知识，在日常经济生活中运用统计知识，无论是对于学习、研究，还是对我们的生活来讲都具有重要意义。尤其是近些年来随着数据处理和分析技术的统计方法在自然科学和社会科学中的广泛应用，作为经济管理类学生必修的专业基础课，统计学课程已经逐渐成为培养学生掌握经济学基本理论和方法，夯实数学与经济学基础，熟练地运用计算机分析、处理专业统计数据，提高学生综合素质的一门重要课程。

一、统计学课程教学存在的问题分析

结合调查情况可知，长期以来各相关高校都非常重视统计学及其相关课程的开设，同时也不断地在调整授课思路。一方面，从总体来看，统计学课程的发展与社会需求的发展仍然不相符。尤其是中国加入世贸组织以后，市场经济进入了一个高速的转型期。市场经济的转型使得市场环境也发生了重大变革，包括原有的统计理论、统计实践方法在实际应用中都面临了很大的困境。而另一方面，高校的统计学教学改革却不能紧密融合到实践运用中，统计知识存在缺陷，而且还存在非常严重的“闭门造车”的行为。总结下来统计学课程教学主要存在以下几方面的问题：①理论过多，缺乏有针对性的教学实践，教学枯燥乏味，学生听课积极性不高；②教材内容更新慢，教学体系不健全，缺乏与时俱进的教学理念；③教学思路因循守旧，对先进的或者世界主流统计理念吸收不足；④教师队伍建设薄弱，高素质的教学人才缺乏。鉴于统计学教学中存在的诸多问题，本文拟结合新时期统计学课程发展存在的问题进行分析，提出相应的改革思路，为构建新时期统计学课程的高效课堂打下坚实的基础。

二、统计学课程教学的改革策略

1.突出教材内容更新，适当推进校本教材编纂

统计学课程的教学，需要紧跟时展的需求，紧跟生产实践和理论研究的需要来设置，只有这样我们培养的学生才能更加适应社会发展的需要。为此，下一阶段统计学课程教材的完善需要参考更多国内外多种有关的著作，吸收国内外学者有关的成果，更加系统地阐述统计学原理的基本概念、基本理论和基本方法，其中尤其要注意的一点是加强统计电算化软件SPSS的重要作用。SPSS软件集T检验、方差分析、相关性分析、回归分析、聚类分析和因子分析等若干功能于一身，具备自动统计绘图、数据的深入分析，使用方便，功能齐全，是目前应用最为广泛的统计软件之一。结合SPSS软件的重要作用，新的教材中应该着重增加SPSS软件的应用知识，以提高学生的统计学实际应用能力。有条件的高校，可以尝试进行校本教材的编纂，结合本校实际情况组织专业队伍进行教材的编纂和研究，力求让教材做到专业强、起点高、目标明、形式活、体系新、内容新、资料新，并且还要实际价值突出。每章配合相应的案例思考训练题，必然可以起到很好的教学效果。

2.兼顾理论与实践相融合，提高学生综合素质

传统的统计学课程教学，主要就是强调严谨理论知识的传授，再加上统计学课程自身系统的理论知识框架，很容易让教师陷入重理论、轻实践的状态中。其结果就是学生学习统计课程，学完了不知道去做什么，怎么用，用了能干什么。给人的感觉就是统计学知识“虚无缥缈”，与生活实践相去甚远。再加上一些高校缺乏相应的统计学实验室，没有形成良好的实习实践教育体系，越发影响了学生对统计学的认识，更影响了学生实践能力的提高。为此在新的社会环境和经济环境下，统计学课程有必要通过加强基本理论和方法的讲授、融入统计实例的讲解，并加强教学实践环节，运用统计软件解决实际中出现的复杂统计问题。

3.转变课堂教学模式，积极调动学生主动性

在传统的统计学课堂上更多的是单调和枯燥，更多的是传统和僵化。教师和学生都无一例外地认为学习这门课程就是为了通过考试，结果就是课堂气氛呆板，毫无生机。叶澜教授说：“学生作为一个现实的、主动的、具有创造性的生命体，带着自己的知识、经验、思考、灵感参与课堂教学。他们是课堂教学的主体，更是教学资源的重要构成和生成者。”所以说有效地调动学生的积极性，让学生带着自己的思想去听课，带着自己的思想去参与课堂活动，这样的课堂才更有价值、有意义。因此在新时期的统计学课堂上，我们需要着力推进课堂授课和教学模式的转变，激发学生主体性，提高学生的课堂参与意识。比如结合课后作业，让学生分小组利用SPSS软件，对自己感兴趣的课题进行实地调查，取得数据后再进行统计分析，最终写成统计分析报告。一方面可以提高学生对SPSS软件的应用能力，提高学生的学习兴趣；另一方面还能让学生主动去掌握调查和分析方法。课堂上教师与学生进行角色转换、小组合作学习等，必然会有效调动起学生的学习积极性。

4.加强专业人才引进力度，推进教师队伍建设

一支稳定而且具有丰富知识结构的教师队伍，是提高教学效率的根本。对于统计学教学来说也不例外，尤其是随着近年来社会需求和市场经营环境的不断变化，对财经类专业学生所具备的统计知识要求也越来越高。因此，教师需要着眼于不同层次、不同专业、不同发展需求的学生，不断地调整授课计划，梳理授课内容，转变教学方法。当然这离不开教师自身综合素质的提高、教学经验的不断积累。所以，学校和教师个人要双方面共同努力。从学校层面来说，要为教师的继续教育和进修创造条件，同时也要定期地安排，促进教师之间的交流；从教师个人层面讲，需要结合统计学课程的需求，不断补充统计专业的新知识，更新自身知识结构。同时还要针对统计学课程相关的经济学、会计学、管理学、运筹学等知识，使非统计专业统计课程的教学内容与各专业课程的教学内容相衔接，使学生的知识结构趋于合理，从而促进教学水平的提高。

总之，高校开展统计学教学必须紧紧跟随时展的脚步，不断吸收国内外相关学科的精华知识，相互融合促进，也要不断地更新教学方法。要以实际应用为主线，在重视理论知识传授和基本技能训练的同时，注重培养学生判断、分析、解决问题的能力，最终使学生通过学习，不仅在统计学相关理论知识上有所突破，更重要的是能够具备更多实践操作的能力，为学生综合素质的提高奠定基础。

参考文献：

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［中图分类号］G424.21［文献标识码］A［文章编号］2095-3437（2014）09-0053-02如何上好第一堂课？这是一个老生常谈的话题。文献里有诸多教师就上好第一堂课谈过自己的心得体会。[1][2] 俗话说，“良好的开端是成功的一半”，大学课程的教学也如此。第一堂课是对教师对所讲课程在整体上把握程度的一个检验，要讲好第一堂课实属不易。第一堂课多为绪论课并且会介绍一些基本知识点，特别是一些基本概念。不下工夫去研究，往往觉得空洞，没什么可讲，或者简单带过直接进入后面知识点的详细阐述。这样效果未必好。实际上，第一堂课追求的效果，我们看来应该是通过对课程的总体介绍，讲明主要的教学目标，同时让学生产生对本课程的学习兴趣。它将涉及课程的性质、地位和作用，课程的学科基础，主要内容和知识结构，学习方法和应用前景等多个方面，使学生能感受课程的应用前景，同时产生学习这门课程强烈的心理期待，激活学生学习知识的渴望。

具体来说，第一堂课要达到如下目的：1.使学生了解该门课程的特点以及所在学科的学科简史。2.了解该门课程所在学科的学科体系以及该门课程的课程结构及其思维方法，特别是激发学生对该门课程的学习兴趣。3.使学生明确该门课程的学习方法，明确作业规范、答疑、师生互动等内容在内的教学管理模式。简单说，就是为课堂立规矩。4.课程内容的正式讲授，使学生在学习该门知识的同时，产生对该门课程的学习兴趣。下面笔者就这四个方面的内容根据自己多年的教学经验阐述个人的教学体验和看法，以供同行参考。

一、介绍该门课程的特点以及所在学科的学科简史

向学生介绍这门课程的特点以及相应的学科体系。以《数理统计》这门课程为例。《数理统计》是统计学（一级学科）下面的一个二级学科，它和《概率论》 相互联系而又有所区别：二者都是研究随机现象的数学学科，《概率论》研究问题的主要思路是基于某个分布来考察其各种性质；《数理统计》则是根据数据（样本）来推断总体（分布等）。为了便于学生快速了解《数理统计》所要解决的问题，可以列举几个生活中常见的实例（分别要用到统计学中的“估计”、“检验”以及“回归”的统计知识来解释），引发学生思考，同时让学生初步认识数理统计的处理对象。合适引例的选取十分重要，引例至少要具有两方面的特征：一是要体现时代性，能贴近热点问题，特别抓住学生的兴趣；二是引例的合理解释必须借助这门课程所要阐述的思想和方法。而引例的选取则需要教师的平时积累，注意搜集素材并进行思考和加工。

向学生介绍这门课程的简史，可以结合关联学科的发展史和社会经济发展来简要阐述，比较重要的节点要提到。比如，针对《数理统计》这么课程而言，其简史应包括：在现代数学尚未形成之前, 早期对国家经济和人口等社会问题的数字描述,可以看作是数理统计的萌芽。随概率论发展，Bernoulli（1654-1705）考查了样本均值的弱大数律，拉普拉斯（1749-1827）研究男子出生比例的近似公式时，首次将数学分析用于概率论[3]，为后续数理统计的发展打了好的基础。1832年英国在不列颠科学促进会中附设统计学部。1851年在伦敦成立第一个国际统计组织――国际统计协会。高尔顿（1822-1911）在达尔文《物种起源》问世后，首次使用概率统计的数学方法研究生物科学，明确提出了“生物统计学”的概念，并首次提出统计学中“相关”和“回归”等基本概念。进入 20世纪后，数理统计得到快速发展：K.Pearson（1857-1963）是真正开始生物统计研究的第一人，创办了著名的生物统计学杂志《Biometrika》，Gossett（1876-1937） 1908年对 t-分布的发现，开始了统计学的小样本时代。Fisher（1890-1962）提出了许多数理统计的基本概念，如最大似然估计，方差分析和信仰推断法等，为该学科的发展奠定了良好基础。Neyman（1894-1981）和E.Pearson（1895-1980）对假设检验理论的理论构建，使得数理统计的基本研究方法有了较清晰的脉络。20世纪中叶以来，随着经济发展，该学科也获得了快速发展，如今已经渗透到自然科学和社会科学的诸多领域，在金融、生物医药、公共卫生，工程管理等领域有着广泛的应用。

二、该门课程所在学科的学科体系以及课程本身的结构体系，注重激发学生对该门课程的学习兴趣

结合简史，介绍学科体系可以让学生对该门课程所属的学科体系有较清楚的认识。比如，就《数理统计》而言，它是一门数学学科，前期课程有《数学分析》、《高等代数》、《概率论》等。这样，学生们多数会将前面课程中相对薄弱的环节进行补充复习。通过介绍这门学科体系中《数理统计》的后续课程，如《线性模型》、《多元统计分析》、《非参数统计》等，可以给自学的学生指明一些学习方向。

有了学科体系的整体轮廓，焦点就转至怎样学习这门课程上。比如，翻开目录，带领学生了解将要学习的章节和主要内容，明确课程的内部结构。以《数理统计》为例，它的主要内容包括，数理统计的基本概念，描述性统计简介，参数估计、假设检验以及方差分析和回归分析等。

三、阐明教学管理模式

大学课堂当然不必像中学课堂那样向学生强调课堂纪律，但是针对当下学生“逃课”，课堂玩手机等不良现象，向学生明确教学管理模式，对提高教学质量还是十分必要的。

对学生的要求可以直接说明，也可以通过透明平时成绩的评价体系向学生明确。笔者倾向后者。为了让学生抓紧学习这门课程，笔者在向学生明确课程的重要性之后，会通过通俗描述该门课程的内容和学分、课时之间的关系，以此来增强学生学习的紧迫感。通过学生关注的课程考试和平时成绩，笔者在第一次课就明确告诉学生，考前不画范围，重难点都在平时的课堂上讲授、强调，平时成绩的评价包括学生的出勤（是否缺席，迟到、早退）、学习态度（包括课堂回答问题的表现以及课后讨论等情形）、课后作业等。针对诸多学生在课堂上抄作业然后课后提交的现象，笔者要求学生在上课前5分钟上交作业。针对上午的第1节课，为了避免学生迟到现象，笔者要求学生提前10分钟到课堂,当然授课教师也得提前10分钟到。

各个教师可以根据自身以及学生的情况，开展答疑活动，同时开通学生对教师的匿名建议等沟通和反馈，加强教学管理。在第一次课堂教学中，学生出现不规范的言行，教师一定要加以引导和管理，这对后面的示范特别重要。

四、课程内容的正式讲授

相比较后面的课堂教学，教师对课程第一堂课的课堂教学应该花更多的心血来准备，通过高质量的课堂教学，赢得学生的尊重和认可，使学生对授课教师产生敬畏之心，这对后面的教学工作开展会产生很大的积极影响。

对于第一堂课知识点的讲授，笔者觉得和后续课堂教学一样，要认真准备教学内容：明确这次课的教学重难点以及构思如何讲解重难点；在教学手段上，板书与多媒体的结合要了然入心：哪些内容借助多媒体，哪些内容利用板书。如何进行板书设计，什么时候设置课堂提问环节，什么时候组织课堂讨论，哪些知识点的讲授使用启发式教学以及布置哪些课后作业等诸多问题都必须考虑周全。此外，个人觉得和后续课课堂教学相比，还需要做好两个方面的工作，一是和前面绪论内容的连接，二是下课前做好下次课堂内容的铺垫。

总体来说，在第一次课的教学中，要特别注意通过向学生介绍这门课程的“美”以及这门课程的实用性，培养学生对该门课程的学习兴趣。此外，提高教师的个人魅力，特别是人格魅力，包括发掘学生的优点欣赏他（她）们，也是培养学生对这门课程学习兴趣的重要手段。当然，这并非一日之功，而是长期积累的过程，但作为教师，积极主动去培养和提升自己是必要的。针对第一堂课，教师应尽量展现自己最好的精神状态和具有特色的谈吐，这也是提高学生对该门课程的学习兴趣的一个有效手段。

［参考文献］

［1］杨昕，张欢.高校青年教师如何讲好一堂课［J］ .教书育人，高教论坛， 2010（7）：78-79.

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基金项目：华北理工大学研究生教育教学改革项目资助（项目编号：K1503）

基金项目：华北理工大学教育教学改革研究与实践重点项目资助（项目编号：Z1514-05；J 1509-09）

G643；O21-4

谷歌公司的经济学家兼加州大学的教授哈尔・范里安先生过去说过统计学家将会成为像电脑工程师一样受欢迎的工作。在未来10年里，人们获得数据、处理数据、分析数据、判断数据、提取信息的能力将变得非常重要，不仅仅在教育领域，各行各业都需要数据专家，“大数据”时代的到来使得数据处理与分析技术日新月异，深刻的影响着各个行业、领域及学科的发展，尤其是与数据关系密切的行业及学科，而作为工科各专业硕士研究生重要的公共基础课数理统计学是天生与数据打交道的学科。

怎样在“大数据”时代背景下培养出适应面向企业自主创新需求的数据分析人员或掌握现代数据处理技术的工程师，如何把当下流行的“大数据”处理技术与相关数理统计学课程教学有机的结合，以激发学生对数据处理与分析技术发展的兴趣，这些都是我们在与数理统计学相关的课程教学中不得不思考的问题。然而，当前高校工科各专业硕士研究生数理统计教学的现状却与其重要程度相去甚远，整个教学过程的诸多环节都存在较大的不足，主要表现为：1.教学内容偏重理论，学生学习兴趣不高；2. 轻统计实验；忽略对统计相关软件的教学；3.没有注重数理统计的学习与研究生专业相结合，实用性强调不够。4. 轻能力培养；轻案例分析等。

这些现象导致的直接后果就是学生动手能力上的缺陷和创新能力的缺乏， 不能够自觉利用数理统计知识解决实际问题， 尤其缺乏对统计数据的分析能力。因此，需要数理统计学随着环境的变化不断创新新的数理统计思维和教学内容。避免教学内容与大数据时代脱节。为此笔者在该课程的教学过程中，有意识地进行了一些教学改革尝试。提出了几点工科研究生数理统计教学的改革措施。

（1）调整教学内容，将与数理统计相关的大数据处理案例引进课堂。有很多有普遍性的应用统计实际案例，可以在本课程的教学过程中有选择的引入介绍给学生，让学生们了解利用所学统计方法进行实际数据分析的操作过程和得出结论的思维方法。以期解决工科研究生对确定性思维到随机性思维方式的转变的不适应性。

（2）适应大数据时代数理统计学课程的教学环境。实现教学方式的多样性。大数据时代背景下，互联网十分发达，学生根据自己的兴趣去收集、整理和分析数据，既可以改变他们对统计方法的进一步认识，也可以增加他们的学习兴趣。甚至可以以专业QQ群，邮件的方式和同学、老师之间相互交流，交流者处于相互平等的地位，可以畅所欲言，随时随地都可以交流，起到事半功倍的效果。这种交流使得教师不再是知识的权威，而是把教师上课作为一种更好自主学习的引导，这种交流使得他们的思想变得更加成熟。同时参与各种网络论坛，贴吧回答问题等使得他们更能体现自己的价值，这种交流也使得学生的学习热情和学习精神得到更好的激发。

（3）引导工科研究生开展与本专业相结合的课题研究，强调实用性，注重统计思维能力培养。适应大数据时代数理统计学课程教学环境，实现教学方式的多样性。以期弥补学生缺少数据分析实例的训练，解决学以致用的不足。在目前的数理统计教学安排下，受学时所限，如果相当一部分时间用来学习公式、定理的推导及证明，势必没有时间进行实际的数据分析练习。在大数据时代背景下，随着海量数据、复杂形式数据的出现，使得统计方法的发展和以前有了很大的不同，没有实际的数据分析训练，学生们就无法对统计的广泛应用性及重要性有深刻的体会，也不利于保持和提高他们的学习兴趣。这要求具体工作者提出新的统计思想和方法，加深对已有统计思想的理解，以解决实际问题。

（4）改革成绩评定方式。现有的考试模式为通过有限的一到两个小时的期末考试，进行概念的辨析和理论及方法的推导计算，由此来判断研究生关于数理统计课程的学习情况有很大的不足，特别是对可以利用软件进行的某些实际数据分析的考察没有办法实现。因此，有必要通过日常课堂“论文选题―提交―讨论”与期末理论考试相结合的形式对学生数理统计学习进行考核。加大对学生平时考察的力度，相应地减少期末考试成绩的比重。让学生选择一些与自己专业有关的数据进行尝试性的数据分析、一些统计科普著作的读书报告等并写成论文的形式提交，做为对学生成绩的评定方式，更能综合、客观地评价学生的学习情况。

数据分析在现代生活中发挥的作用越来越大，而道硗臣品椒可以与数据分析有机的结合，从而在提高数据分析效率的同时，保持分析结果的有效性，为生产和实践活动提供准确的参考。以上的思考和建议仅是我们在教学研究和教学过程中的一点体会，还有许多工作亟待深入，比如适合工科研究生数理统计课程的大数据案例选取，与课程内容的有效衔接；案例教学法如何实施；教学方式多样化问题；课堂教学与网络交流结合；理论介绍与软件应用训练结合问题等。教学改革与实践是一项艰巨的任务，以培养学生的实际运用能力和正确解释数据分析结果的能力为目的，强调统计思想和方法应用的培养，让学生们了解利用所学统计方法进行实际数据分析的操作过程和得出结论的思维方法将是一项长期的工作。

参考文献

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1、结构工程研究前沿与发展趋势；

2、高等结构试验；

3、高等钢结构理论。

4、弹塑性力学；

5、高等混凝土结构理论；

篇5

    我国高校实行以统一高考招生录取为主，以自主招生为辅的新生选拔制度。尽管自主招生对有关高校招收优秀考生有着不容忽视的影响，但从整体上讲，统一高考招生录取仍然是影响我国高校生源质量的最重要因素，即便是在办学水平相对较高的“985工程”大学，统一高考招生录取的考生还是占其招生总人数的绝大多数。高考成绩是各高校招生录取时最为看重的。有研究表明，高考语文、英语、数学成绩对后续主干课程的学习有显著影响。①因此，研究各高校招生录取分数对于了解其生源质量有着十分重要的意义。这里主要选取38所“985工程”大学为研究对象，以其2005年—2010年的高考招生录取分数统计数据为分析样本，对各大学的生源质量进行比较分析，揭示其特点。

    二、数据来源与处理方法

    本研究以公开的高考招生录取数据资料为信息源，主要从总体生源质量和分科生源质量两个方面进行统计和分析。

    （一）数据来源

    研究的原始数据主要来自各大学招生网站、新浪教育频道数据资料③、中国教育在线数据资料④、《中国教育考试年鉴》、《全国高校录取分数线统计》等。选取2005年—2010年38所“985工程”大学在全国31个省的招生录取数据，包括文科、理科（或者综合）录取平均分、录取人数、各省本一录取线等。

    （二）数据处理方法

    利用EXCEL（2003版）进行数据输入、处理、统计、排序。数据不包含保送生、艺术体育等特长生的录取情况；既有提前批又有本一批录取的，其提前批分数不计入统计；特定年份只有提前批没有本一批录取的，提前批数据计入统计；西藏考生统计汉族学生录取线。各主要统计指标的计算方法如下：

    1.文、理科生源质量

    一所大学的省内文理科生源质量以该大学省内文理科得分表示，其计算方法是：按照各大学文理科统计录取均分、分省计算文理科录取线差（录取线差＝平均录取分数－相应批次控制分数线），设定每省录取线差最高分值的大学得分为100，其他大学在该省得分为其录取考生省内文理科录取线差与该省录取线差最高分值的相对分，所得分值即为该省文理科得分；不分文理科的省份，在文理科生源质量统计中不予考虑，但在总体生源质量中考虑其综合科录取质量。计算公式如下：

    

    一所大学的全国综合得分＝各省综合得分平均值

    一所大学的6年综合得分＝2005年－2010年全国综合得分平均值

    三、统计结果与分析

    统计分析结果包括：38所“985工程”大学6年间生源质量横向对比；特定高校在31个省生源质量的纵向对比；文、理科生源质量对比。

    （一）“985工程”大学生源质量横向对比分析

    1.总体生源质量差异分析

    38所“985工程”大学总体生源质量排名情况见表1，可以看出，各大学总体生源质量存在明显差异。

    (1)生源质量与“985工程”大学区域分布

    “985工程”大学录取人数具有明显的属地化特征③，优质生源青睐经济发达地区的“985工程”大学。北京和东部发达城市的“985工程”大学生源统计得分明显更高，处在经济发达省区的“985工程”大学更容易获得优质生源。全国各地绝大部分优质生源选择了清华大学、北京大学、上海交通大学等地处经济文化发达城市的大学，其他内地大学对它们几乎没有构成生源竞争威胁。但在北京和上海之间，仍存在差距，比如，地处上海的复旦大学、上海交通大学，在本地招收的生源质量也比北京大学、清华大学弱。生源质量排名前24位的“985工程”大学分布在12个省，京、津、沪三个直辖市共有12所，占50％。若以东、中、西部划分，西部地区四川、重庆、陕西、甘肃四省区共7所“985工程”大学中只有1所进入前24名；中部地区人口大省众多，在湖北、湖南的5所“985工程”大学只有2所进入前24名。生源质量排名靠后的大学主要分布在边远省份。

    “985工程”大学优质生源地域差异的原因，表面上看，是源于我国高等教育分省招生计划制度。但从根本上说，是因为各省经济、文化、人口、教育等发展不均衡的特殊国情。经济发达的城市和地区对“985工程”大学支持力度更大，具有更富吸引力的文化影响，能够提供更多的就业机会，考生更愿意报考这些地方的“985工程”大学。

    

    (2)生源质量与“985工程”大学综合实力和类型

    38所“985工程”大学受办学历史、学校类型、办学资源、地理位置等因素的影响，相互之间在综合实力上存在较大差距。这种差距对各大学的生源质量有着重要影响。统计表明，生源质量与大学综合实力和类型有比较明显的相关性，生源质量排名靠前的大学集中在综合类、理工类、师范类。排名前10名的大学集中在综合类（7所）、理工类（3所）；排名前20名的大学也主要集中在综合类（13所）和理工类（6所），只有1所师范类（北京师范大学）排在第13位；民族类（中央民族大学）、农林类大学（中国农业大学、西北农林科技大学）排名靠后。9所教育部重点建设大学中，清华大学、北京大学、上海交通大学、复旦大学、浙江大学、中国科技大学的生源质量稳居前6名，而西安交通大学、哈尔滨工业大学生源质量排名相对靠后。

    (3)“985工程”大学生源竞争激烈

    生源数量相对减少，招生录取率攀升，生源供求关系变化直接导致高校间激烈的“生源争夺战”。“985工程”大学虽然现在还不存在明显的生源危机（本一线上录取学生），但也有内部生源之争，还有与国内其他大学、港澳台高校和海外高校的优质生源之争。

    统计表明，地域相近、实力相近的大学间生源竞争更加激烈。现以武汉大学和华中科技大学为例予以说明。表2是2008年两校理科各省 招生录取分数情况，提前批没纳入统计范围（该年江苏不分文理科、以综合分数计算）。在都有招生的29个省中，两校在湖北、福建、广东、河北、江苏、浙江、湖南、陕西、河南等9个省的录取均分相近，华中科技大学除了在山西省的录取均分低于武汉大学外，在其他19个省的录取均分都略高于武汉大学。这表明两校的生源之争激烈，也说明华中科技大学理科生源质量高于武汉大学。虽然根据数据统计结果，武汉大学文科生源优于华中科技大学，但根据文理科人数、录取线差相对得分加权计算，两校的全国生源综合得分均分显示，华中科技大学2008年总体生源质量优于武汉大学。根据表1，两校6年平均生源质量高度接近，这也反映了两校生源之争的结果。2008、2009、2010年华中科技大学理科在湖北分别招收2776人、2434人、2654人，录取均分分别是612、605、616；武汉大学理科在湖北分别招收2234人、1901人、1517人，录取均分分别是605、601、614，两校录取均分逐渐接近，武汉大学逐年减少理科在湖北的招生人数，在一定程度上达到了提高生源质量的效果。

    

    2.总体生源质量变化分析

    2005年—2010年各“985工程”大学生源质量表现出一定的波动性，但各大学每年的生源质量排名与其总体生源质量排名有一定的相关性。从图1可以看出，清华大学、北京大学、上海交通大学、复旦大学、浙江大学、中国科技大学、中国人民大学、南京大学、北京航天航空大学、同济大学生源质量一直处在前10的位置；清华大学、北京大学大幅领先于其他大学，一直处于前两位，上海交通大学在2005年和2009年略低于复旦大学，其他4年一直位于前3位；2005年浙江大学的位置略低于中国科技大学，2008年位于第4位，而其他4年均高于中国科技大学列第5位；中国人民大学、南京大学6年都处于第7和第8位；北京航天大学从2008年开始从第13位升至第9位，并保持了3年；同济大学、南开大学6年一直处于第10-12名之间；西安交通大学、厦门大学、哈尔滨工业大学等大学的排位一直比较接近；华东师范大学的位置变化最大，从2005年的第12名跌至2008年的第26名，2010年才升至第24名；哈尔滨工业大学从2005年的第22名，升至2010年的第14名，可以说是上升幅度最大的大学；位于中间段的另外10所大学的位置在不同的年份略有波动，但比较接近，大连理工大学基本保持在第22-23名；处于第23-35名的几所大学的相对位置基本没有变化；东北大学、中央民族大学、兰州大学、西北农林科技大学一直处在末段位置。

    

    图1 2005-2010年“985工程”大学总体生源质量变化图

    （二）特定省份生源质量横向分析

    特定省份的生源质量与各大学招生名额投放密切相关，而招生名额的投放又与各省份总人口数、考生数、拥有高校数量等相关联。“985工程”大学招生人数的属地化现象使各省份的招生录取更具复杂性。例如，2007年，34所一期“985工程”大学共招生145866人，属地化比例平均值高达36.18％，而在13个无“985工程”大学省份的招生比例平均仅为1.75％；2007年“985工程”大学的平均录取率为1.444％，上海市“985工程”大学录取率高达4.566％，人口大省河南省最低，仅为0.705％；2010年“985工程”大学平均录取率为1.999％，上海为5.129％，河南只有0.978％。从图2可以看出，2010年河南省录取人数排在全国第8位，录取率排在最后，录取人数最多的是广东、湖北、山东，录取率最高的是上海。

    河南省是人口特大省份，没有“985工程”大学，多年来高考报名人数为全国最多；上海市是人口中等省份，有4所“985工程”大学，录取率常年处在首位。分析2005年—2010年各“985工程”大学在这两省市招生录取的相对分值，可以了解各大学在特定省份生源质量的相对位置及其变化情况。从18个拥有“985工程”大学的省份随机选取18所大学为代表，对比分析这18所大学在河南和上海的生源情况。从图3可以看出，18所大学全国相对均值曲线与河南省生源曲线基本吻合，说明河南省向各大学输送的生源基本符合总体生源质量排名（见表1）；清华大学在上海市获得了最优生源，复旦大学的生源质量超过中国科技大学、浙江大学，这体现了复旦大学的地域优势。浙江大学在上海的生源质量超过中国科技大学，厦门大学在上海的生源质量超过西安交通大学、中山大学、武汉大学，与其在河南的生源质量出现反差。总体而言，除了清华大学和复旦大学，另外16所大学在上海获得的生源质量低于河南生源及全国平均生源。这也说明上海的优质生源更多地流向了北京、上海的“985工程”大学。

    统计表明，特定省份的生源总体分布与全国综合生源质量排序变化基本趋同，个别大学的生源质量在不同省份因为招生人数、学校实力、学校地域、学校类型、招生宣传等原因而出现波动。

    1.总体生源排名前10名的大学

    由图4可以看出，在大部分省份，各大学生源质量总体与综合排名顺序相一致，只在少数省份出现差异。清华大学、北京大学基本处在第1、2位，但是在西藏，上海交通大学跃升至第2，浙江大学、北京大学列第3；南京大学在江苏排第9，同济大学跃至第8；复旦大学在江苏超过北京大学排第2，在上海、河南、甘肃跃至第3；中国科技大学在安徽与复旦大学接近，跃至第3，在吉林与上海交通大学接近，位居第3；北京航空航天大学在上海、江西、江苏、广西、贵州、福建排在第11-17名之间；中国人民大学在浙江升至第4位，在西藏排在第9位。

    

    图2 2010年“985工程”大学录取率与招生人数对照图

    

    图3　“985工程”大学在河南、上海招收生源质量情况图

    2.总体生源质量排名后10名的大学

    图5显示，西北农林科技大学除了在上海、西藏排倒数第3和第2外，在其他省份都是最后一名；中南大学在河南、安徽、浙江、云南、内蒙古、新疆等省获得相对较好生源；吉林大学在天津、安徽、山东、贵州、新疆等省获得相对较好生源；东北大学在西藏排第38名；中国海洋大学在山东、新疆等地获得了相对较好的生源。

    

    图4 综合生源质量前10名大学分省生源变化图

    

    图5 综合生源质量后10名大学分省生源变化图

    3.总体生源质量排名第11-28名的大学

    总体生源质量排名第11-28名的大学在各省的生源分布与 总体生源质量排序基本相同，只在特定省份出现一定的波动，见图6。例如，北京师范大学在北京排第9、在江西排第8、在吉林排第8，获得了相对较好生源；山东大学在山东排第22，在广东退至第28；华中科技大学在新疆排在倒数10名的范围；东南大学在西藏退至倒数第6；电子科技大学在上海退至倒数第2，西安交通大学在海南退至第18。

    （三）“985工程”大学在不同省份的生源质量纵向分析

    客观上讲，不同省份之间的生源质量是不宜进行比较的，因为各省高考难度不完全相同、高考总分不完全相同。根据前文所述，一所大学的某省生源质量可以用该大学的省内综合得分表示，通过对比省内综合得分可以比较分析各大学在各省的生源质量。尽管“985工程”大学生源质量分布与所在地域有一定的关系，但也存在例外情况。比如，复旦大学在江苏得分较高，而在云南、山西等地较低；浙江大学在浙江的生源质量并不是最好，相对最好生源在湖南、贵州、青海等地；厦门大学最好的生源来自辽宁等地，而非福建。各大学在各省生源质量波动情况有各自特点，似乎没有共同规律可循。兹列举几所大学的情况进行分析。

    1.清华大学

    图7、图8显示，清华大学连续6年全国平均得分都处在第一的位置，在全国不同省份的生源质量波动较小。其生源质量的波动主要表现为：2010年湖北、贵州、西藏，2008年北京、上海、湖南、湖北、陕西略有下降；从总体平均水平来看，上海、安徽、湖北、湖南、西藏、陕西等省稍微弱于其他省份，在绝大多数省份其生源都居于榜首。这说明清华大学在各省的优质生源竞争中占有绝对优势。

    2.北京大学

    从图9、图10可以看出，6年里北京大学在全国平均水平上的波动并不大，生源质量略逊于清华大学；生源最好的省份是北京、上海、湖北、湖南、宁夏等省，稍差的是江苏、西藏等省；其中，波动较大的有陕西、西藏、广东等省。在福建，2005年其生源质量相对得分最高，2007年有所下降，2008年又达到最高，2010年有所回落。北京大学与清华大学生源竞争最为激烈，例如，2008年北京大学在北京、上海、山西、湖北、陕西、宁夏、福建等省的生源质量超过清华大学，位于全国第一，而在其他省份，北京大学都落后于清华大学。在湖北省，北京大学连续6年生源质量稳居第一。两校在全国优质生源竞争中都占有绝对优势，两校面临的竞争对手主要是香港和国外的著名大学。

    

    图6 综合生源质量第11-28名大学分省生源变化图

    

    图7 2005年-2010年清华大学生源质量情况图

    

    图8 清华大学各省生源质量情况图

    

    图9 2005年-2010年北京大学生源质量情况图

    3.北京师范大学

    从图11、图12可以看出，北京师范大学2005年在各地生源质量相对较高，2008年有所下降，2010年又有所回升。北京师范大学生源质量靠前的是吉林、北京、江西、重庆等省，生源质量靠后的是宁夏、西藏等省；2008年在上海、西藏等省的生源质量相对下降严重；在北京、重庆、吉林、江西、新疆等省的生源质量保持了相对稳定，而在上海、湖南、广东、甘肃、西藏等省生源质量则有较大波动。北京师范大学综合实力在全国师范类高校中居领先位置，生源分布是“985工程”大学中属地化最不明显的学校，在生源质量竞争中有较强的优势。

    4.复旦大学

    由图13、图14可以看出，复旦大学6年生源质量相对稳定，2007年-2008年略有下降，2009年-2010年逐渐上升。生源质量最好的省份是江苏、浙江、甘肃等，较弱的生源在广西、山西等省；在大部分省份其生源质量较为稳定，但在重庆、四川、贵州、吉林、内蒙古等省有较大波动。近年来，复旦大学加大了自主招生力度，对增强生源质量竞争优势有一定影响。

    

    图10北京大学各省生源质量情况图

    

    图11 2005年-2010年北京师范大学生源质量情况图

    

    图12 北京师范大学各省生源质量情况图

    

    图13 2005年-2010年复旦大学生源质量情况图

    5.吉林大学

    由图15、图16可知，6年间，吉林大学的生源质量变化不大，2007年—2009年生源质量略有下降；在新疆、安徽等省的生源相对较好，而在青海、宁夏、上海等省的生源相对较弱。6年间，在河南、西藏、山西、福建等省生源质量波动较大，2008年在贵州获得了相对比较优秀的生源，在上海、宁夏、江苏、四川等省生源质量较弱；2010年在上海、西藏等地的生源较弱。

    

    图14 复旦大学各省生源质量情况图

    

    图15 2005年-2010年吉林大学生源质量情况图

    6.厦门大学

    由图17、图18可以看出，厦门大学6年来生源质量相对稳定，2009年—2010年生源质量有所提升；在辽宁、新疆、重庆dylw.net 、吉林、山东、云南、安徽、内蒙古等省获得了相对较好的生源，而在上海、湖北、广东等省生源质量相对较弱；在山西、四川、宁夏等省生源质量波动较大，2008年在山西、宁夏等省的生源质量较弱，2010年这两省生源质量提高幅度较大；作为福建省唯一的“985”大学，厦门大学在福建省没有获得最好的生源，福建生源在全国的总体排名在倒数10名的范围，2009年、2010年福建生源质量有所上升。

    （四）文、理科生源质量与总体生源质量情况对比分析

    我国高考招生按文理科成绩和志愿分别录取，由于文理科考试科目和招生规模的差异，各省高考文理科分数和录取起分线有着明显的差异，各大学文理科录取线差也存在显著差异，不仅如此，由于各大学文科类学科专业和理工科类学科专业办学实力的差异，导致各大学文理科录取线差排名也存在显著差别。如表3所示，理科招生质量排位前10的大学分别是清华大学、北京大学、中国科技大学、中国人民大学、复旦大学、上海交通大学、南京大学、浙江大学、北京航空航天大学和南开大学；文科招生质量排位前10的大学分别是北京大学、清华大学、中国人民大学、复旦大学、浙江大学、南京大学、南开大学、北京师范大学、武汉大学和上海交通大学。在文理科全部招生的37所大学中，理科录取线差总体高于文科。各大学文理科生源质量从最高到最低尽管差距较大，但各大学理科生源质量变化幅度相对比较缓和，文科生源质量变化幅度相对显著；除少数几所大学文理科生源质量保持了相对平衡外，其他大学文理科生源质量差别显著，部分大学的文理科生源质量差距悬殊。清华大学、北京大学、复旦大学、浙江大学、中国人民大学、南京大学等的文理科生源质量相 对比较平衡，这些大学的文理科生源质量均排在前10位，且位差最大不超过3位。然而，以理工科见长的上海交通大学、北京航空航天大学、同济大学、天津大学、西安交通大学等大学的生源质量表现出明显的失衡现象，理科生源质量较高，分别排在第6、9、12、13、14位，而文科生源质量较低，分别排在第10、15、16、19、26位。部分传统综合大学的文科生源质量明显高于理科，武汉大学、中山大学、厦门大学、山东大学、四川大学、吉林大学等大学的文科生源质量排名分别为第9、11、12、14、17、18，但其理科生源质量排名分别为第20、15、17、24、28、32。两所师范大学的生源质量也表现出文强于理的特点，北京师范大学的文科生源质量排在第8位，理科生源质量排在第11位；华东师范大学的文科生源质量排在第13位，理科生源质量排在第23位。另外，值得注意的是，理科生源质量排名靠后的大学，除少数几所的文科生源质量排位比较靠前外，其他多数的文科生源质量也排在后面。

    

    图16 吉林大学各省生源质量情况图

    

    图17 2005年-2010年厦门大学生源质量情况图

    

    图18 厦门大学各省生源质量情况图

    四、结论

    应当指出的是，以高考分数高低反映生源质量只是管中窥豹，它只代表由高考成绩所反映的质量状况。本研究只选取了“985工程”大学作为研究样本，并未涉及非“985工程”院校的招生录取情况，研究结果只反映样本大学自身和样本大学之间的生源质量情况，并不表明样本大学的生源质量一定高于非样本院校。另外，由于统计数据庞大，各省高考方式多样，且有的省份各年度变化明显，所以，在统计中对个别特殊省份的情况采取了特殊技术处理。

    研究表明，“985工程”大学生源质量存在一定程度的区域差异，尤其是京津沪地区大学在生源竞争中具有明显的优势；生源质量与各大学实力和类型存在相关性；各大学生源质量在不同年份存在波动现象。“985工程”大学生源质量的差异，表面上是录取分数和录取人数的差异，实际上却是各省经济、文化、人口、教育发展不均衡等因素相互作用结果的反映。当然，大学生源质量的影响因素远不止上述所涉及的方面，还有各大学的招生体制、招生队伍状况、招生经费投入等，但在本研究结果中其影响程度却并不能得到充分的反映。

    

    要培养高素质人才，大学需要具备先进完善的教学设施、高水平的师资队伍，还需要高质量的生源。高水平大学之间的竞争，始于优质生源的竞争，“985工程”大学必须明白这一道理。

    收稿日期：2012-03-29

    注释：

    ①罗永泰，李小妹．高考入学成绩对后续课程影响的统计分析[J].数理统计与管理，1996,(2):14-16.