基于因子分析优化模型的广东省本科院校发展现状分析.doc

基于因子分析优化模型的广东省本科院校发展现状分析华南师范大学 柳葳、凌洁玉、吴如婵摘要随着高等教育改革不断深入以及大学“无用论”的此起彼伏，高校办学问题也越来越突出。为了联系实际并结合专业知识科学地评价广东省内各所本科院校的办学规模和人才培养情况。我们通过选用合适的指标体系建立了因子分析优化模型，借助统计软件SAS编写相关的程序，找出了各大高校的主要影响因子。通过聚类分析中的类平均法对所有主要影响因子的样品值进行分类，凭借各因子、综合因子的排名和得分值、原始数据的特征进行分析说明，从而得到了各类学校在办学上的优势和弱势并得出了广东省本科院校教师资源不足，教学质量急需提升的总体结论。关键词：主要影响因子，综合评价得分，因子分析优化模型，聚类分析一、问题提出如今，我国的高等教育已进入大众化阶段。2011年全国高考人数达到933万人，而广东省65.5万的考生又创了广东省新高。随着高等教育改革的不断深入，各大高校不断扩大招生，高校合并频繁。为满足社会的高速发展，高校开办的专业也越来越多。虽然这都有助于我国高等教育的普及，提高社会的文化水平。但随之而来的问题也逐渐浮出水面。首先，学生生源质量参差不齐，影响专业教学，使得优势专业得不到充分体现，反而影响了教学的效果和质量。其次，教师队伍建设缓慢，跟不上高校扩招的脚步。有的学校在教学资源不足的情况下，仍然开设市场热门专业，以至于出现了师资力量不足的办学现象。此外，每年几百万的应届毕业生，使得就业形势非常严峻。这也对高校输出高质量人才提出了更高的要求。至2011年6月，广东省共有55间普通本科院校，其中公办本科院校36间，民办本科院校3间，独立学院16间。本科专业1887个，新增专业74个。从我们所能看到找到的资料中，对教育发展研究范围还是主要围绕对不同地区整体教育发展情况的对比分析，很少有关于局部地区内各高校具体情况的综合比较。为了更好地了解广东省普通本科院校的发展建设，很有必要对广东省本科院校进行分析研究，进而为提高各院校的综合竞争力提供一定的科学依据并给出相关建议二、数据描述2.1.1变量的选取及依据我们主要以高等院校的办学规模、教学水平、生源质量和毕业生竞争能力来考察各所高校的办学和人才培养情况。针对这5个方面的主要内容，我们选取了以下变量：-各高校10届毕业生就业率（%）；-2010年高考文科录取平均分；-2010年高考理科录取平均分；-全日制在校生数（人）；-师生比（%）；-校图书馆藏书量（万册）；-本科专业数（个）；-国家级与省级特色专业率(%)；-国家级与省级精品课程数（个）。其中相关指标值的计算公式为：-师生比(%)=专任教师人数/全日制在校生数；-国家级与省级特色专业率(%)=国家级与省级特色专业总数/本科专业数。2.1.2指标选取的依据：（1）、-各高校10届毕业生就业率（%）：随着高等教育的愈来愈普及，越来越多的人有机会接受更高层次的教育，这使得全民素质有了很大程度的提高，但问题也随之而来，最严峻的就是高校毕业生的就业难问题，面对如此庞大的就业大军，各高校毕业生就业率的高低，也从一个侧面反映了该校所培养学校的社会竞争能力，从而反映出学校的一个教学培养成果。（2）、-2010年高考文科录取平均分（分）、-2010年高考理科录取平均分：这2个指标直接地反映了学校的生源质量。由于文科与理科的考生录取标准存在差异，所以我们就将文理科考生的录取平均分作为2个指标单独考虑。（3）、-全日制在校生数（人）、-校图书馆藏书量（万册）、-本科专业数（个）：这3个指标主要是用来反映学校的教学规模。全日制在校生数越多，表明学校教学可容纳性也越高；学校所开设的本科专业数越多，表明其办学能力越强，可供学生选择的发展方向也就越多；图书馆的藏书量则属于学校办学的一个硬件方面的条件，大学主要培养的是学生自主学习的能力，而图书馆就是学生学习，获取多方面知识的重要场所，图书馆藏书的多少，直接体现了学校对教学的重视程度。（4）、-师生比（%）、-国家级与省级特色专业率(%)、-国家级与省级精品课程数（个）：这3个指标的选取主要是为了体现学校的教学质量，师生比越高，表明1位教师所负责课程教授的对象越少，教师的精力越能集中，学生的听课效果也能更好，更能体现“精简教学”这一越来越受关注的教学模式。特色专业率和精品课程数则体现了学校的办学效果，这是其在办学上的投入和重视程度的很好体现。这两项指标均包含了国家级和广东省级的，我们此处的处理是将这2个级别的荣誉进行合并，不再区分国家和省级，原因是：若某一专业（精品课程）是属于国家级的，则它必然也是省级的，那么合并之后，国家级特色专业（精品课程）将出现重复计算（即累加1次）的情形，我们将2视为赋予这个达到国家级特色专业（精品课程）的一个权数，以显示其相对于省级特色专业（精品课程）的优越性。2.2.1样品的确立为反映广东省各本科院校的办学情况，故选取广东省47所本科院校。其中公办高校34间：中山大学、华南理工大学、暨南大学、南方医科大学、华南农业大学、广州中医药大学、华南师范大学、广东工业大学、广东外语外贸大学、汕头大学、广东商学院、广东医学院、广东海洋大学、仲恺农业工程学院、广东药学院、星海音乐学院、广州体育学院、广东技术师范学院、湛江师范学院、韩山师范学院、广东石油化工学院、广州大学、广州医学院、深圳大学、韶关学院、嘉应学院、惠州学院、东莞理工学院、五邑大学、佛山科学技术学院、肇庆学院、广东金融学院、广东警官学院；民办高校2间：广东白云学院和广东培正学院；独立院校12间：电子科技大学中山学院、广东工业大学华立学院、广州大学松田学院、北京师范大学珠海分校、吉林大学珠海分校、东莞理工学院城市学院、华南农业大学珠江学院、广州大学华软软件学院、广东海洋大学寸金学院、华南理工大学广州学院、广东商学院华商学院、广东技术师范学院天河学院。另有6所院校由于数据为公布或者不齐，因而不作为我们考察的对象。2.2.2数据来源就业率来自广东省教育厅下发到的文件，其余数据均源于各院校主页。三、 模型建立3.1 因子分析优化模型理论因子分析优化模型：有维的可观测随机向量，均值为，协差阵为,对正整数，求：称之为因子载荷阵的，称之为因子的随机向量，称之为误差的随机向量，使， (3.11)， (3.12)达到最大(tr是方阵的迹)， (3.13)的列数， (3.14)式(3.11)-(3.14)中的关系构成正交因子优化模型。用式(3.11)-(3.12)容易证明：是变量X与因子的相关阵。注1 简单结构：每行中有一元素绝对值靠近1，其余元素绝对值小额到中等。 (B第j列元素的平方和)称为因子方差贡献，它是衡量因子解释变量X信息程度的指标； 称为因子累计方差贡献，它是衡量因子解释变量X信息程度的指标；称为因子解释变量的误差信息，称为因子解释变量X的误差信息。引理1 设的特征值为、，0，（这里有）,， (前k个标准化主成分)，则满足式(3.11)，式(3.12)，且。定理1 如果满足条件(3.14)，则，是因子分析优化模型的精确解，且(同引理1)，称为初始因子，称为初始因子载荷阵。当变量与初始因子的相关阵没有达到简单结构时，初始因子及其初始因子载荷阵难以和实际问题对应，此时可以通过某个正交阵，使和 有鲜明的实际意义，即变量与旋转后因子的相关阵较靠近简单结构。这里有：定理2 设是使方差最大化的正交旋转矩阵，如果满足条件(3.14)，则,是因子分析优化模型的精确解，且(同引理1)，称为旋转后因子(的旋转)，称为旋转后因子载荷阵。3.2相关阵的特征值(其中)表3-3 相关阵特征值矩阵（Eigenvalues of the Correlation Matrix）序号 特征值 前后特征值差 方差贡献率 累计贡献率1 5.41442607 3.84661937 0.6016 0.60162 1.56780670 0.60430597 0.1742 0.77583 0.96350072 0.41838937 0.1071 0.88294 0.54511135 0.31577632 0.0606 0.94345 0.22933504 0.09000858 0.0255 0.96896 0.13932645 0.06006911 0.0155 0.98447 0.07925734 0.02303400 0.0088 0.99328 0.05622334 0.05121036 0.0062 0.99949 0.00501299 0.0006 1.0000从相关系数矩阵的特征值方差贡献率可以看到，当时，此时的累计方差贡献率已经达到88.29%，而当时，累计方差贡献率已达94.34%，因此，若使用初始因子构建因子分析优化模型，则可参考选用初始因子个数为。此外，我们也注意到当时， (其中)，说明还需要进一步考虑因子载荷阵的影响。3.3 因子载荷阵 表3-4 因子载荷阵（Factor Pattern） 初始因子载荷阵旋转后因子载荷阵变量 因子1 因子2 因子3 因子4因子1 因子2 因子3 因子4 x1 -0.22318 -0.32615 0.91193 -0.04509 x2 0.91692 0.15625 0.07089 -0.30331 x3 0.91164 0.25174 0.13393 -0.24902 x4 0.84341 -0.44892 -0.04213 -0.01066 x5 0.33106 0.76722 0.30412 0.42958 x6 0.90792 -0.30300 -0.05352 0.17990 x7 0.80746 -0.50693 0.06258 0.12776 x8 0.78224 0.48416 0.02986 -0.23603 x9 0.88524 -0.01720 -0.08360 0.31626-0.03470 -0.11604 -0.02117 0.987270.48529 0.84492 0.09506 -0.061160.44499 0.85469 0.21161 -0.033530.87834 0.34468 -0.15590 -0.01274-0.03982 0.28813 0.94363 -0.014300.91357 0.32027 0.07620 -0.091410.92966 0.22356 -0.07815 0.094170.22697 0.84613 0.31868 -0.184160.78674 0.33118 0.34248 -0.21218从显著性的角度看，当因子取到时，往后就再也没有显著性在80%以上的因子了，说明选用初始因子进行因子分析最多只能选定三个因子对所有变量进行分析，这样在一定程度上会造成因子的损失以致变量的可解析度下降，同时因子分析模型的优化程度也随着下降。尽管3.2中的相关阵特征值的方差贡献率建议选3个初始因子进行建模，但是从旋转后的因子载荷阵的角度可以看到，在第4号因子中仍然存在特别显著的特征值，因此并不能舍弃第4号因子，还需要借助因子载荷阵绝对值0、1两极分化对比表进行进一步的判断。3.4确定主要因子个数3.4.1 因子载荷阵绝对值0、1两极分化频数对比表借助、写出因子载荷阵绝对值0、1两极分化频数对比表(如表3-4)表3-4 因子载荷阵绝对值0、1两极分化对比表因子载荷区间0.9以上0.5以下合计频数初始43212636旋转后44102736查找检验相关系数的临界值表，表3-4因子载荷阵绝对值0、1两极分化对比表很明显的看到，无论是从特别显著性还是从可解释变量来看，旋转后的因子载荷阵都优于初始因子载荷阵。3.4.2 选定风险因子个数 在表3-4中，显著性在0.80.9的因子个数，旋转后的因子载荷阵比初始因子载荷阵的多一个，在旋转后因子载荷阵的4个因子中，显著性在0.7以上的可解释变量为9个，恰好是我们所选变量的个数，所以选择旋转后的因子作为我们的因子分析优化模型的主要因子。将前4个旋转因子设为，在变量正态分布下，取显著水平为5%，由和显著相关的临界值判断，因子，与变量显著相关；其它因子与变量没有显著相关，因此我们选用旋转后的因子建立因子分析优化模型，并确定因子的个数为。3.5因子命名及其正向化由和显著相关的临界值为和判断，因子与、显著正相关，与、显著性在90%以上，故称为办学规模因子，正向化取正号；因子与、显著正相关，与、显著性在80%以上，故称为生源与专业质量因子，正向化取正号。因子与、显著正相关，与显著性在90%以上，故称为教师资源因子，正向化取正号。因子与显著正相关且显著性在95%以上，故称为教学与就业因子，正向化取正号。表3-6 旋转后的因子参数估计表变量 因子1 因子2 因子3 因子4 x1 -0.03470 -0.11604 -0.02117 0.98727x2 0.48529 0.84492 0.09506 -0.06116 x3 0.44499 0.85469 0.21161 -0.03353 x4 0.87834 0.34468 -0.15590 -0.01274 x5 -0.03982 0.28813 0.94363 -0.01430 x6 0.91357 0.32027 0.07620 -0.09141 x7 0.92966 0.22356 -0.07815 0.09417 x8 0.22697 0.84613 0.31868 -0.18416 x9 0.78674 0.33118 0.34248 -0.21218（旋转后因子参数计算编程看附录9.2.4）3.6主要因子得分函数通过因子分析优化模型精确解的计算，得到以下四个主要风险因子的得分函数参数估计表(如表3-6)：因此，五个主要风险因子得分函数(参数保留2位有效数字)分别是：3.7 综合因子得分函数因为因子不相关，综合起来可反映样品的因子累加综合状况(不是反映多变量信息最大化时的样品值状况)，以旋转因子信息贡献率为权数构造广东各大高校综合评价因子函数(参数估计如表3-7):表3-7 综合评价因子参数估计表(FB)参数 综合因子0.0674317 0.4458811 0.4515781 0.4279171 0.1927003 参数 综合因子0.4562269 0.4358929 0.3586697 0.43004 3.8主要因子与综合因子排名旋转后各主要风险因子及综合因子样品值排序，可以通过对各大高校的主要影响因子得分和综合评价因子得分的排序，看出各大高校的综合信息，考虑到该排序表的篇幅过长，这里不做排序表，详细排序见附表II。3.9聚类分析3.9.1 聚类分析图表调用SAS软件的聚类分析类平均法过程命令，得到聚类过程表3-9-1和聚类分析图3-9-2，按主要因子样品值、排名顺序给出样品分类结果；表3-9-1 类平均聚类部分过程（Cluster History） T Min i NCL -Clusters Joined- FREQ SPRSQ RSQ ERSQ CCC PSF PST2 Dist e 22 OB6 CL28 3 0.0026 .966 . . 33.5 1.7 0.9245 21 CL41 OB5 3 0.0033 .962 . . 33.2 7.7 0.9641 20 CL23 CL27 12 0.0104 .952 . . 28.1 6.9 1.042 19 CL20 CL33 15 0.0106 .941 . . 25.0 5.1 1.1194 18 CL31 OB43 5 0.0051 .936 . . 25.1 4.6 1.1306 17 OB33 OB46 2 0.0035 .933 . . 26.0 . 1.1336 16 OB2 CL21 4 0.0045 .928 . . 26.7 2.4 1.1552 15 CL26 CL18 9 0.0152 .913 . . 24.0 8.5 1.2797 （由于篇幅过长，这里只给出了15-22类的分类结果，详细请参考附表III） 图3-9-2 类平均法聚类图3.9.2 聚类结果通过主要风险因子样品值对47个样品进行聚类。经分析，取阀值为1.2，可分为十六类：第一类：中山大学第二类：华南理工大学、暨南大学、南方医科大学、华南农业大学第三类：广东工业大学第四类：广东外语外贸大学第五类：广州中医药大学、汕头大学、广东商学院第六类：华南师范大学,广东医学院第七类：广东技术师范学院,广东石油化工学院第八类： 嘉应学院第九类：仲恺农业工程学院第十类：韶关学院第十一类：广东海洋大学、星海音乐学院、广州体育学院、广东药学院、湛江师范学院、广州大学、深圳大学、广州医学院、韩山师范学院、东莞理工学院、五邑大学、广东金融学院、肇庆学院、电子科技大学中山学院、广东工业大学华立学院第十二类：惠州学院、佛山科学技术学院、广州大学松田学院第十三类：广东警官学院、广东商学院华商学院第十四类：东莞理工学院城市学院第十五类：北京师范大学珠海分校、吉林大学珠海分校、广东白云学院、广东海洋大学寸金学院、第十六类：华南农业大学珠江学院、广东培正学院、广州大学华软学院、华南理工大学广州学院、广州技术师范学院天河学院3.9.3 聚类结果分析结合前4个旋转后因子得分样品值的聚类分析结果，因子得分、综合因子得分样品值和排序，因子得分、综合因子得分函数，原始数据，原始变量名称的意义，进行优势、劣势和影响因素等的综合评价，我们得出结论如下：中山大学以排名为1（1.64073）单独排在了第一类，是广东省综合实力最强的大学。由和排名为1（4.29）和2（2.82），看出中山大学的办学规模最大，且教师资源优厚，这都是中山大学的优势。但是，和为负值，低于平均得分，分别排在了34位和44位。而中大-文录取平均，-理科录取平均分最高，-特色专业率0.5位于第三。从排名上看，似乎与的结果相矛盾。但是必须注意到-就业率为82.81%很低，而且得分也很低。结合实际情况，认为中山大学虽有丰富的教学资源，高品质的生源，但是学校的教学模式却没能使它们充分结合，发挥最大效能。由于办学规模过大，学生数太多,而教师资源有限,学校实行的是大班上课,一个班有上百个学生，使得教师授课无法兼顾每一位学生的实际情况而做相应的调整,这势必影响教学的质量。另外教学与实际联系不大，使得所学的知识不能马上转化为现实生产力。学生的知识面在数量、质量上受限，又缺乏实际操作，使得中大学生在就业方面缺乏优势，因而就业率低。我们建议：中山大学在保证生源和师资优势的前提下，继续加强其精品课程、特色专业以及图书馆的建设。优化教学模式，提高教学质量，并增强与实际的联系，多提供一些实习的机会，提高学生理论应用能力；与此同时扩大教师队伍，缓解学生数量多与教师资源相对缺乏的矛盾。第六类的华南师范大学和广东医学院，华南师范大学是重点“211工程”本科院校，而广东医学院是二本B类院校。从广东医学院的数据来看，它的办学规模小，而且教师资源相对不足，本科生源质量也不如华南师范大学，但是，学校的特色专业率为0.47，排到了第五。可见，广东医学院更关注教学质量。而华南师范大学虽然办学规模大，师资力量雄厚，但在特色专业方面发展缓慢，这一部分也是由于办学规模大造成。但总体来讲，华南师范大学的教学质量不差。这两间学校在就业率上都没有特别优势，这可能是由于华南师范大学是师范类院校，广东医学院是医学类学校，学生类型单一造成的。 因此，我们建议：作为广东省教师教育的龙头，华南师范大学应该借助自身优势，加强和加快自身特色专业的建设和步伐，例如在综合班中建立专项特色专业，改变学生专业散乱的局面以减少专业人才的流失；同时加强师范班的管理，严格把好教育关，例如将师范班的生源要求加强以提升人才培养的起点，炼造有华南师范大学特色教师人才；此外，在非师范专业也应提高该专业的师资力量，抓紧非师范专业的培养，在非师范专业中寻找一条特色专业的新出路。鉴于广东医学院的现有条件，努力把好生源关，打造知名度至关重要，引进高质量人才，以输送高品质的人才为目的，解决现有条件下就业难的困境。第十一类，这一类院校的教学水平中等稍偏下，共有15所，其中两间独立院校。在这十五间院校中，有几间学校的综合因子得分是较大，综合排名是比较前的，但是由于其办学规模不大（如广州医学院、星海音乐学院），或教学效果、就业不好（如广州大学、深圳大学），而归为了这一类。因而广州医学院和星海音乐学院在保持学校教学优势的同时，可以适当扩大教学规模，培养更多优秀人才。而广州大学和深圳大学则应强化教学内容，增强与实践的联系。与之相反，该类中的两间独立院校，电子科技大学中山学院，综合排名为35，广东工业大学华立学院，综合排名为39，虽然综合排名低，但就业率高。说明学校教学与实践结合高，学生所学的知识能较快转换为现实生产力。因此，这两间学校应保持这种教学优势，再加强校内的软硬件设施建设，例如图书馆建设、特色专业建设等，提高教师资源和教学水平。四 、结论与建议由分类结果可知，从第一类样品到第十二类样品，它们的综合因子评价值在不断递减，说明部分声誉好的公办学校已经开始下滑。与此同时，虽然独立学院与民办高校在办学规模，教师资源，社会关注等上与公办高校上有很大差距，但可以发现一些独立学院虽然目前综合得分低，但依靠其有效的教学和优良师资，未来发展空间还是很大的。故独立学院应继续优化其教学模型，引进优秀教师，建立优势专业；完善学校设备，增加图书馆藏书量。 从上面对每类学校的分析看出，大多数名牌学校的教学与实践联系不大，学生不能将所学较快地用于社会。教学效果也一般，没有将良好学生生源优势与教师水平的优势很好结合。因此名牌大学更需改革创新教育模式，提升教学效率，加强实践能力。另外，广东省教师资源不足，教师总体水平不高，急需培养更多优质教师，方能提高广东整体教育水平，培养出更多社会急需的人才，满足社会主义建设的需要。五、模型评价及其优化5.1 模型评价本论文通过获得的各大高校的相关数据，建立了有效的指标体系，使用因子分析，对所确定的指标体系建立了因子分析优化模型，解决了各大高校无实质数字评价的问题，与生活息息相关，给广大考生的抉择提供了有效的依据。不仅从整体上分析了广东省各大高校的总体办学水平，而且也给出了各大高校的综合评价。此外，因子分析既能对影响办学情况因素的成分研究，又能研究各影响因素之间的相互关系，对各个院校的办学水平进行综合打分。因而，模型能够克服高校办学类型不同的分析困难，同时还能体现出各个院校办学的优势和劣势。因此，该模型在一定程度上可以向外推广，既可用于分析同类学校，也能分析不同类型的学校。但是由于各个院校的情况不同，给出的信息也不完全一致，对我们模型的建立造成了很大的影响，以致我们建立的指标体系的信息仍然未能达到全面，对学校的办学情况分析也因此而受到很大影响，未能很全面的、多方位的体现学校的实际情况，这也给我们的学校提出了一个严峻的要求，就是自身统计信息系统的不健全。5.2 模型优化 从模型的优缺点出发，若能找到更加完善的数据,比如说各校开设的总课程数，拿来与精品课程数对比，构建一个比率指标，则可以更加公平的评价各规模不同的院校的课程建设情况。同时也可以考虑教师的职称结构，了解学校的师资层次，以及学校在科研上的投入与建树都可以是评价学校建设的很好的指标。因此建立信息完全覆盖的指标体系，再借助因子分析方法对新的指标体系进行重新的分析拟合，效果会有所提高，各因子的预测得分也更具有解析性和鲜明性。六、参考文献1吴彬,王轩,刘超,王大本. 基于因子分析的各地区高等教育发展水平研究N. 河北工业大学学报（社科版）2011,3(1)2 林海明.因子分析模型的改进与应用J.数理统计与管理. 2009,(6) 3于秀林、任雪松.多元统计分析M .第1版. 北京: 中国统计出版社. 2010.7:177-182,186-188. 4阎小培,胡敏. 对“中山大学珠海”办学模式的理性思考J.中国发展.2002.(3)5刘军. 基于当代高校教育现状谈教师的教学工作N.淮南职业技术学院学报 2010,10(34)6严燕,徐莉 . 中国大学评价指标体系的演变历程及问题研究J.江苏高教.2009（1）7张素梅，罗卫民. 基于因子分析和聚类分析的教学质量综合评价J. 统计教育 2008（1）8王成，王继顺. 基于因子分析与聚类分析的学生成绩综合评价N.甘肃联合大学学报（自然科学版. 2011,25（1）七、附录附录I附表I编号院校名称就业率文科平均分理科平均分全日制在校生师生比馆藏书数本科专业特色专业率精品课程1中山大学82.81 633 664 48677 0.12312 564.820 112 0.50000 1072华南理工大学98.35 615 653 41779 0.05546 322.000 83 0.43373 463暨南大学93.32 623 647 41606 0.04288 299.700 76 0.34211 374南方医科大学94.13 599 636 15514 0.13865 185.000 26 0.61538 255华南农业大学93.71 598 627 40000 0.04340 220.320 88 0.38636 316广州中医药大学80.21 601 629 23000 0.08630 140.000 16 0.68750 217华南师范大学90.39 603 634 33657 0.05806 305.800 71 0.40845 418广东工业大学97.32 580 612 45000 0.04444 317.000 65 0.30769 219广东外语外贸大学93.95 612 640 31948 0.03684 228.000 56 0.41071 2310汕头大学92.75 600 630 9397 0.08407 110.000 34 0.47059 1211广东商学院93.60 590 614 22837 0.04418 187.080 50 0.30000 1012广东医学院86.18 564 594 20421 0.05847 82.190 17 0.47059 513广东海洋大学95.93 566 584 25000 0.04400 178.000 61 0.21311 414仲恺农业工程学院95.00 570 589 12000 0.05358 82.000 45 0.13333 315广东药学院87.95 568 588 22764 0.06418 159.000 32 0.28125 616星海音乐学院96.23 560 589 3500 0.09886 27.516 22 0.31818 217广州体育学院89.23 560 583 8000 0.04925 44.000 13 0.15385 718广东技术师范学院93.85 572 592 13754 0.06427 162.000 41 0.14634 419湛江师范学院92.96 563 579 25948 0.03465 193.000 48 0.12500 220韩山师范学院79.71 563 581 15000 0.04440 132.000 39 0.15385 2编号院校名称就业率文科平均分理科平均分全日制在校生师生比馆藏书数本科专业特色专业率精品课程21广东石油化工学院92.31 558 576 17175 0.03785 120.000 41 0.07317 3 22广州大学90.45 583 605 22664 0.05864 250.700 69 0.23188 1023广州医学院96.47 571 627 5840 0.22106 70.000 18 0.33333 9 24深圳大学87.40 588 614 28000 0.05379 300.000 65 0.23077 1125韶关学院95.43 560 574 21573 0.03314 187.720 50 0.06000 226嘉应学院94.84 558 572 20673 0.05442 197.710 45 0.06667 027惠州学院96.43 564 579 14305 0.04837 117.020 42 0.07143 128东莞理工学院90.59 569 592 11437 0.05727 105.000 30 0.10000 2 29五邑大学97.08 568 587 10000 0.04840 120.000 36 0.30556 330佛山科学技术学院94.93 564 582 13284 0.06113 151.200 46 0.10870 231肇庆学院95.98 559 575 17000 0.04276 122.000 39 0.07692 132广东金融学院96.11 580 602 18000 0.04444 120.000 23 0.13043 333广东警官学院82.50 567 585 5185 0.05053 53.200 10 0.20000 834电子科技大学中山学院97.54 532 543 12700 0.02803 80.000 32 0.06250 035广东工业大学华立学院96.40 520 543 13300 0.03759 99.100 25 0.00000 036广州大学松田学院96.26 511 522 8000 0.04688 45.800 20 0.00000 037北京师范大学珠海分校92.90 551 565 20000 0.04630 100.000 45 0.02222 0 38吉林大学珠海分校91.84 541 553 22000 0.03318 130.000 40 0.00000 0 39广东白云学院92.45 508 524 13000 0.06269 110.000 25 0.04000 040广东培正学院86.88 523 534 13614 0.04517 134.000 34 0.00000 0附表I 续表附表I续表II编号院校名称就业率文科平均分理科平均分全日制在校生师生比馆藏书数本科专业特色专业率精品课程41东莞理工学院城市学院90.18 532 545 9375 0.03659 70.000 26 0.00000 142华南农业大学珠江学院89.59 513 522 8680 0.04090 37.000 14 0.00000 043广州大学华软软件学院91.93 512 525 10000 0.04000 17.800 20 0.10000 044广东海洋大学寸金学院96.45 499 509 7380 0.04431 37.000 14 0.00000 045华南理工大学广州学院92.86 514 537 12000 0.04183 55.000 26 0.00000 046广东商学院华商学院98.78 527 537 13600 0.03301 40.000 21 0.00000 047广东技术师范学院天河学院94.01 507 517 11639 0.04966 60.000 37 0.00000 0数据来自各高校网站：北京师范大学珠海分校 / 广东商学院 / 东莞理工学院/ 东莞理工城市学院/ 佛山科学技术学院/ 广东白云学院/ 广东工业大学华立学院/ 广东海洋大学/ 广东海洋大学寸金学院/ 广东技术师范学院/ 广东技术师范学院天河学院/ 广东金融学院/ 广东警官学院/ 广东石油化工学院/ 广东外语外贸大学/ 广东药学院/ 广东医学院/ 广州大学华软软件学院/ 广州大学松田学院/ 广州体育学院/ 广州医学院/ 广州中医药大学/ 华南理工大学/ 华南理工大学广州学院/ 华南农业大学珠江学院/ 华南师范大学/scnu/ 广东培正学院/ 韩山师范学院/ 惠州学院/ 吉林大学珠海学院/ 暨南大学/ 嘉应大学/ 汕头大学/ 韶关学院/ 深圳大学http: