基于R语言硕士培养与升学相关性分析 ——以中国矿业大学(北京)资源与安全工程专业的硕士研究生为例

来源：论文查重 时间：2020-01-15 14:01:56

摘要：为提高理工类学科硕士研究生的培养质量，以中国矿业大学（北京）资源与安全工程学院安全工程 专业近12年硕士毕业生为分析对象，将硕士研究生分为读博与不读博两个层次以及学术型与专业型两类，利用 R语言对硕士研究生论文发表和国家科研项目参与情况进行统计分析。结果表明：（1）与专业型硕士研究生相 比，学术型硕士研究生教育产出成果的年累积量更多；（2）学术成果在读博与不读博层次不同的硕士研究生总 体中无显著性差异；（3）硕士研究生是否读博与其学位类型无关。研究成果为创新硕士研究生培养模式和提升 研究生培养质量提供参考与借鉴。
关键词：硕士研究生；论文发表；科研项目；R语言
我国硕士研究生教育质量与数量之间的矛盾日 渐突出，在培养过程中存在硕士研究生创新能力培养 不足、学术交流欠缺、培养目标不明确等问题，并且硕 士升学率下降、培养质量下滑、与社会需求脱轨、毕业 就业难的现象已成为社会及广大教育工作者热议的 课题[1-4]。
教育部《关于全面提高高等教育质量的若干意 见》及《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010— 2020年）》明确指出要全面提高高等教育质量与人才 培养质量，注重研究生培养机制的改革[5]。大量研究也 表明[6-9]，质量是研究生教育可持续发展的根本保证， 而学术水平是提高研究生综合素质以及就业质量的 重要推动器。硕士研究生是各高校学术研究及科技创 新的重要参与者，在读研期间有一定量的教育产出是 必须的，研究生发表学术论文水平越高，其综合素质 越好，并且论文的撰写及科研项目的参与可以减轻研 究生的毕业就业压力[10-15]。
因此，以中国矿业大学（北京）2005年至2016年资 源与安全工程学院安全工程专业的硕士毕业生为分 析对象，将硕士研究生分为读博与不读博两个层次以 及学术型与专业型两个类别，利用操作界面简单、数 据处理功能强大的R语言对硕士研究生论文发表以及 国家科研项目参与数据进行统计分析，探讨硕士研究 生教育产出质量、数量与学位类型以及升学之间存在 的关系，为高校提高理工类学科硕士研究生的培养质 量提出建议。
一、安全工程专业研究生培养现状
中国矿业大学（北京）资源与安全工程学院成立 于1998年，下设矿业工程系、资源工程系、安全工程 系、安全技术与管理系等单位，其中，安全工程专业设 置有专业硕士和学术硕士两个学位类型。2005年至 2016年安全工程专业共培养硕士研究生505人，其中 专业型硕士研究生121人，学术型硕士研究生384人， 仅29人毕业后直接选择读博，升学率为5.6%；在选择 中国矿业大学（北京）本校读博的21人中，有2人被延期 一年毕业。而学术能力不佳、学术研究进展缓慢、成果 累积不足导致的延期毕业现象在我国近年博士毕业研 究生中普遍存在，这与其在硕士研究生培养期间的学 术能力锻炼不足、教育产出成果少存在密切关系[16]。 中国矿业大学（北京）已于2017年对博士研究生 培养方案进行修订，将博士研究生学制修改为4年，并 于2014年起减少了博士研究生招生人数。硕士研究生 读博升学率低、历年博士招生人数所呈现的先增后减 的变化趋势（图1）以及延长博士研究生学制的政策反 映出安全工程专业的硕士研究生培养存在不足。
二、样本获取及统计方法
1.样本数据收集。在论文发表及科研项目开展过 程中，硕士研究生需要养成科学严谨的态度，形成良 好的学术作风，积极主动地补充相关知识，了解研究 领域内最新研究现状并具备系统、扎实的专业理论知 识[1，7，17]。故学术论文发表、科研项目参与等学术活动在 一定程度上可以反映出硕士研究生的综合素质，因此以学校上传存档的历届硕士研究生学位论文为数据 来源，选择论文发表数量、发表论文作者排名、科研项 目参与数量作为量化指标，结合硕士研究生毕业去向 统计信息，进行数据的收集与整理。

2.R语言统计分析方法简介。开源统计分析语言R 于1993年由Robert Gentleman和Ross Ihaka根据AT&T贝 尔实验室的Rick Becker，John Chambers和Allan Wilks 所开发的S语言为规范编写而成，具备强大而广泛的 统计分析和绘图功能，在数据可视化、数据挖掘中展 现出强大的优势[18，19]。R语言简单易学，最大的特点是 免费、开源，自带各种包和函数的透明性极好，源代码 可以直接进行查看并且用户能够根据自身需求对源代码进行调整和改良；通过dplyr与ggplot2软件包可以 对数据、图形、图表进行处理，增强数据可视化的效 果。
利用R语言对硕士研究生的论文发表和科研项目 参与情况进行统计分析，具体涉及的R语言操作有： summary（）函数描述统计量、非参数的假设检验以及 barplot （）函数直方图绘制。其中，summary（）函数可以 提供统计量的最小值、最大值、四分位数和数值型变 量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计； Fisher检验属于非参数检验范畴，可比较两个及两个 以上样本率（构成比）以及两个分类变量的关联性分 析；barplot（）函数用于绘制直方图，可对直方图的间 隔、宽度、高度、填充形式、方向、坐标轴等进行设置。
三、统计结果分析
基于R语言的2005年至2016年安全工程专业型和 学术型硕士研究生学术成果与学位类型、升学读博的 相关性统计分析结果如下。 1.不同学位类型硕士研究生学术成果统计分析结 果。对安全工程专业2005—2016年硕士研究生论文发 表篇数进行整理并输出为excel和txt文件，利用R语言 的read.table（）函数进行文件读取，通过summary（）函 数得到不同学位类型硕士研究生总体论文发表篇数 的主要描述性统计量，并利用barplot （）命令绘制相应 直方图（见图2和图3）。

（1）论文发表数量“paperN”的描述统计结果。
> summary（professionalmaster＄paperN） Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 9.00 11.00 21.50 28.33 47.00 55.00 > summary（academicmaster＄paperN） Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 26.00 36.75 62.00 58.58 70.75 131.00
（2）论文发表数量“paperN”及毕业人数“peopleA” 的直方图绘制。
> barplot （masterprofessional＄paperN，names.arg =c （"2011"，"2012"，"2013"，"2014"，"2015"，"2016"）， ylab="专业硕士论文发表篇数"，xlab = "毕业年份"， ylim =c（0，60），axes = T，axisnames = T） > barplot （masteracademic＄paperN，names.arg =c （"2005"，"2006"，"2007"，"2008"，"2009"，"2010"， "2011"，"2012"，"2013"，"2014"，"2015"，"2016"）， ylab="学术硕士论文发表篇数"，xlab = "毕业年份"， ylim =c（0，140），axes = T，axisnames = T，col = rainbow （12））
> barplot （masterprofessional＄peopleA，names.arg =c （"2011"，"2012"，"2013"，"2014"，"2015"，"2016"）， ylab="专业硕士毕业人数"，xlab = "毕业年份"，ylim =c（0，40），axes = T，axisnames = T，col = rainbow（6）） > barplot（masteracademic＄peopleA，names.arg =c （"2005"，"2006"，"2007"，"2008"，"2009"，"2010"， "2011"，"2012"，"2013"，"2014"，"2015"，"2016"）， ylab="学术硕士毕业人数"，xlab = "毕业年份"，ylim =c（0，60），axes = T，axisnames = T，col = rainbow（12））
由图2和不同学位类型硕士研究生发表论文篇数（paperN）的描述性统计结果可以看出，专业型和学术 型硕士研究生年平均发表论文数分别为29和59篇；专 业型硕士研究生2014年论文发表篇数最多为55篇，学 术型硕士研究生2015年发表论文篇数最多为131篇； 专业型硕士研究生历年论文发表数量普遍低于学术 型硕士研究生。由图2和图3可以看出，专业型硕士研 究生论文发表篇数与历年招生人数呈现相同变化趋 势，而学术型硕士研究生论文发表篇数与招生人数之 间变化趋势不相同，比如学术型硕士研究生在2015年 的招生人数比2012年少10人，但总体发表论文篇数却 比2012年多出57篇。
由2005年至2016年的硕士研究生教育产出成果 的统计结果可知，中国矿业大学（北京）资源与安全工 程学院安全工程学术型硕士研究生发表的论文数量 更多，这与专业型和学术型硕士研究生主要培养目标 不同有关，同时也受学术型硕士研究生招生时间早、 招生人数多的影响；历年论文发表和招生人数的变化 趋势存在的差异，在一定程度上可以反映出硕士研究 生在招生人数与培养质量之间存在矛盾。
2. 不同层次硕士研究生的学术成果统计分析结 果。为探究毕业去向对于硕士研究生学术成果的影 响，将安全工程硕士研究生的就业去向分为读博 （PHD）和不读博（NPHD），通过R语言读取PHD.txt文件 数据，对两类总体的论文发表人数（paper）、科研项目 参与人数（pro）、第一作者篇数（N1）分别进行非参数 的假设检验分析。其中，“第一作者”指的是发表论文 单位为中国矿业大学（北京），且本人为论文第一作者 或其导师为第一作者、本人为第二作者的论文。三次 Fisher检验的样本数据见表1。

假设毕业读博的硕士研究生总体的论文发表人 数（paper）、科研项目参与人数（pro）、第一作者篇数 （N1）所占比例没有不读博总体的大，利用R语言fisher. test （）命令对paper、pro、N1分别进行检验，命令代码及 检验结果如下。
> Test1-matrix（c（397，27，79，2），nr = 2，nc = 2， dimnames = list（c（"NPHD"，"PHD"），c（"paper"，"Npa per"））） > Test2-matrix （c（70，7，406，20），nr = 2，nc = 2，dimnames = list （c （"NPHD"，"PHD"），c（"pro"， "Npro"））） > Test3-matrix-matrix（c（285，40，503，45），nr = 2，nc = 2，dimnames = list （c（"NPHD"，"PHD"），c （"N1"，"else"））） > fisher.test （Test1，alternative = "greater"） Test1：p-value = 0.9629
> fisher.test （Test2，alternative = "greater"） Test2：p-value = 0.9603 > fisher.test （Test3，alternative = "greater"） Test3：p-value = 0.9603
由检验结果可以看出，三次Fisher检验的P值分别 为0.9629、0.9603和0.9603，均远远大于α=0.05，无法 拒绝原假设，不能认为这三个指标在选择读博硕士研 究生中的比率大于未选择读博的硕士研究生总体，即 毕业后选择读博或不读博的硕士研究生，在论文发 表、科研项目参与和论文作者排名上不存在显著性差 异。
由于中国矿业大学（北京）安全工程专业对于硕 士研究生未进行论文发表、科研项目参与等学术成果 上的毕业指标要求的设置，因此本专业的硕士研究生 教育产出成果除受课题组另有要求或学校考博政策 影响外，几乎完全由硕士研究生自身学术积极性和自律性决定；读博与不读博的硕士研究生在教育产出成 果上不存在显著性差异在一定程度上也说明了安全 工程专业硕士研究生参与学术活动的积极性较高；学 术成果的累积有利于缓解硕士毕业生的就业压力。 3. 毕业读博的硕士研究生学术成果统计分析结 果。由于不同学位类型的硕士研究生在选择读博人数 上相差较大，统计不同学位类型硕士研究生的论文发表（paper）和科研项目参与人数（pro）、第一作者篇数 （N1）并无太大意义。因此，利用R语言read.table（）函数 读取毕业读博的硕士研究生数据APHD.txt文件，选择 paper、pro和N1三项指标在不同学位类型硕士研究生 总体的占比作为分析对象，进行簇状直方图绘制与 Fisher检验。簇状直方图绘制结果见图2.3，三次Fisher 检验的样本数据见表2。

假设专业型硕士研究生总体的paper、pro和N1占 比没有学术型硕士研究生所占比例大，利用fisher.test （）命令对paper、pro、N1分别进行Fisher检验，命令代码 及结果如下。
> Test1-matrix（c（8，19，0，20，nr = 2，nc = 2，dim names = list （c（"NPHD"，"PHD"），c（"N1"，"else"））） > Test2-matrix （c（70，7，406，20），nr = 2，nc = 2，dimnames = list （c （"NPHD"，"PHD"），c（"pro"， "Npro"）））
> Test3-matrix-matrix（c（285，40，503，45），nr = 2，nc = 2，dimnames = list （c（"NPHD"，"PHD"），c （"N1"，"else"）））
> fisher.test （Test1，alternative = "greater"） Test1：p-value = 0.5172 > fisher.test （Test2，alternative = "greater"） Test2：p-value = 0.9255 > fisher.test （Test3，alternative = "greater"） Test3：p-value = 0.8362 > barplot（APHD，beside = TRUE，xlab = "不同学 位类型指标对比情况"，ylab = "数量"，names.arg = c（" 论文发表"，"第一作者"，"科研项目参与"），ylim = c （0，35），legend.text =c （"专业型硕士"，"学术型硕士 "））
> barplot （APHD，beside = TRUE，xlab = "不同学位 类型指标对比情况"，ylab = "占比（%）"，names.arg = c （"论文发表"，"第一作者"，"科研项目参与"），legend. text = c（"专业型硕士"，"学术型硕士"））
由图4显示的读博硕士研究生总体论文发表（pa per）和科研项目参与人数（pro）、第一作者篇数（N1）三 项指标在不同学位类型中的占比情况可以看出，读博 的硕士研究生中，专业型硕士参与科研项目人数占比 为12.5%，而学术型硕士参与科研项目人数占比为 28.57%；专业型硕士论文发表人数占比及作者排名第 一占比分别为100%和40%；学术型硕士论文发表人数 占比及作者排名第一占比分别为90.48%和49.23%，两 者并无明显差异，并且论文发表人数在选择读博的专 业型硕士研究生中占比更大。三次Fisher检验的P值分 别为0.5172、0.9255和0.8362，均大于α=0.05，故拒绝原假设，认为在毕业后选择读博的硕士研究生中，学 位类型不同的硕士研究生的论文发表人数、第一作者 篇数以及科研项目参与度之间未呈现显著性差异。科 研素养水平在选择读博的硕士研究生中间相差不大， 说明了选择读博需要一定量的学术成果累积，是否选 择读博与读研期间硕士学位类型无关。

安全工程专业学术型硕士研究生的培养目标侧 重于理论和学术层面，而专业型硕士研究生的培养目 标侧重于实践层面，虽然考博对于硕士研究生的学术 水平及综合素质有更高的要求，但R语言对数据的检 验结果显示在选择读博的硕士研究生总体中，教育产 出成果在不同学位类型硕士研究生类别中并未存在 明显差异，进一步说明了读博不受硕士研究生学位类 型的限制，而与硕士研究生教育产出成果的质量及数 量有关。
四、结论及建议
1.安全工程专业不同学位类型硕士研究生的学术 成果存在一定差距。安全工程专业学术型硕士研究生 的培养目标侧重于理论和学术层面，而专业型硕士研 究生的培养目标侧重于实践层面。根据培养目标的不 同可以对硕士研究生进行“区别对待”，鼓励专业型硕 士研究生多参与校企合作科研项目，在提升科研能力 的同时增强实践能力；鼓励学术型研究生多参与纵向科研项目和发表论文，并对SCI和EI的论文发表数量 进行“弹性规定”，在不断提高论文发表数量的同时保 证论文发表的质量。
2. 安全工程专业研究生学术参与积极性较高，学 术成果在读博与不读博层次不同的硕士研究生总体 中无显著性差异。追求博士学位的硕士研究生的学术 水平和综合素质需要达到一定的高度，可以将读博作 为标准，将硕士研究生整体进行分层，创新硕士研究 生分层次的培养模式对其进行分层次培养。在对不读 博层次硕士研究生的教育产出成果质量和数量有所 保证的情况下，鼓励毕业读博层次的硕士研究生发表 高质量论文和专利，开展并参与深层次的科研项目， 不断累积学术成果；对其今后发展、就业压力的缓解、 提高学校硕士读博升学率以及科研水平的发展都具 有现实意义。
3.选择毕业后读博的硕士研究生需要具备较高的 科研素养水平，累积一定数量的学术成果。考博需要 硕士研究生具备较高水平的科研素养，持有开展科学 研究的积极性与主动性，与其读研期间的学位类型并 无明显相关关系。安全工程专业硕士研究生的升学读 博率较低，为增加硕士研究生的读博人数，学院应科 学、合理地修订硕士研究生培养方案，创新硕士研究 生培养模式，制定相关政策使硕士研究生保持适度压 力，使其产生参与学术活动的动力，不断激发硕士研 究生发表论文、参与科研项目、撰写专利的积极性和 创造性。目前博士入学中除了考试途径，同时建立的 推荐审核制度途径就是一种保证博士生源质量的有 力的改革实践。

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