基于结构方程模型的高水平论文发表数量影响因素评价方法技术

本发明专利技术公开了一种基于结构方程模型的高水平论文发表数量影响因素评价方法，该方法包括设定影响高水平论文发表数量的影响因素，采集高水平论文发表人员数据，计算初始变量，利用结构方程模型计算模型拟合度指标，对结构方程模型进行迭代修正，得到各变量对高水平论文发表数量的评价结果。本发明专利技术实现了定量、系统地评价博士生高水平论文发表数量的影响因素，以期提高博士生论文发表数量和质量，进而为改善博士生培养质量提供建议。

Evaluation method of influencing factors of high level papers published quantity based on structural equation model

【技术实现步骤摘要】
基于结构方程模型的高水平论文发表数量影响因素评价方法
本专利技术属于高水平论文发表数量影响因素评价方法
，具体涉及一种基于结构方程模型的高水平论文发表数量影响因素评价方法。
技术介绍
我国博士招生规模逐年扩大,2018年招收博士生9.55万人，与2017年相比增长13.8％。从数量上来看，我国已经连续十余年拥有世界上最为庞大的博士生队伍。但从博士生培养质量来看，与美国等发达国家仍存在较大差距，截至2017年3月，我国高校排名前五所大学所发表的科研论文平均引文数为10.27-13.40，远不及美国前五所高校的平均水平(约28.02)；顶级论文的贡献率在12％左右，低于美国的15％。促进博士生培养从数量到高质量的转变，提高博士生培养质量是当下博士生培养的重要挑战。评价博士生培养质量是社会普遍关注的问题。发表学术论文的数量及其水平是检验博士生研究水平的重要标志，高水平论文的发表数量成为衡量博士生培养质量的重要指标。目前高校普遍采用SCI/SSCI(ScienceCitationIndex/SocialSciencesCitationIn本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于结构方程模型的高水平论文发表数量影响因素评价方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、设定影响高水平论文发表数量的影响因素，并作为结构方程模型的初始变量；/nS2、采集与步骤S1中初始变量对应的高水平论文发表人员数据；/nS3、根据步骤S2中高水平论文发表人员数据计算步骤S1中初始变量；/nS4、利用结构方程模型根据初始变量计算模型拟合度指标；/nS5、设定拟合度判断值，判断步骤S4计算的模型拟合度指标是否满足拟合度判断值；若是，则根据显著性判断影响高水平论文发表数量的影响因素，并根据标准化系数的符号判断影响因素对高水平论文发表数量的影响；否则根据模型修正值对结构方程模型进行修正，...

【技术特征摘要】
1.一种基于结构方程模型的高水平论文发表数量影响因素评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、设定影响高水平论文发表数量的影响因素，并作为结构方程模型的初始变量；
S2、采集与步骤S1中初始变量对应的高水平论文发表人员数据；
S3、根据步骤S2中高水平论文发表人员数据计算步骤S1中初始变量；
S4、利用结构方程模型根据初始变量计算模型拟合度指标；
S5、设定拟合度判断值，判断步骤S4计算的模型拟合度指标是否满足拟合度判断值；若是，则根据显著性判断影响高水平论文发表数量的影响因素，并根据标准化系数的符号判断影响因素对高水平论文发表数量的影响；否则根据模型修正值对结构方程模型进行修正，返回步骤S4；
S6、删除不显著的变量和路径，再次进行结构方程模型分析，得到各变量对高水平论文发表数量的评价结果。


2.如权利要求1所述的基于结构方程模型的高水平论文发表数量影响因素评价方法，其特征在于，所述步骤S1中影响高水平论文发表数量的影响因素包括导师科研能力、导师社会服务能力、毕业条件、入学年龄、学习方式、硕士就读学校类别、出国/出境培养经历；其中，导师科研能力通过导师年均高水平论文数量、导师年均国家级项目数量和导师年均国家级项目金额三个二级指标来衡量，导师社会服务能力通过导师年均横向项目数量和导师年均横向项目金额来衡量。


3.如权利要求2所述的基于结构方程模型的高水平论文发表数量影响因素评价方法，其特征在于，所述步骤S2中高水平论文发表人员数据包括姓名、入学年龄、毕业时间、选拔方式、学习方式、就读学校类别、出国/出境培养经历、导师姓名、论文发表信息、导师的国家级项目信息、横向项目信息及论文发表信息、导师在校...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈旭，郭心雨，刘磊，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51