专业结构调整预警系统技术方案

本发明专利技术专业结构调整预警系统，指标获取单元周期性的采集就业、师资、生源质量指标数据以及历史数据，之后进入指标分析单元，通过计算出“有”数据占“总数据”的比值，以及分别进行均匀抽样、抽样后数据采用均值计算出平均值、与历史数据相应指标进行计算标准差的相关分析得出相关程度，并确定影响专业调整的指标数据标准、权重，进入指标评估单元，根据权重修正现有指标数据的比例、再根据历史数据的比例以及造成的平衡成度、现有比例，预估平衡程度RY，进入调整预警单元，由平衡程度R进行专业结构调整自动预警与解除预警，平衡程度R和现有就业、师资、生源质量指标数据的比例，计算出调整的具体数量，能及时对专业结构调整与优化。能及时对专业结构调整与优化。能及时对专业结构调整与优化。

【技术实现步骤摘要】
专业结构调整预警系统


[0001]本专利技术涉及高校教育教学
，特别是专业结构调整预警系统。

技术介绍

[0002]专业结构的合理性，是高等教育适应经济建设、社会发展需要的首要问题，也是高校深化改革的重要内容之一，学校在设置专业时，主要考虑生源是否充足、就业是否容易、师资力量（尤其是实践性专业，对教师队伍、实训设备有更高的要求）等因素，进行的调整。
[0003]申请号为201710815685 .9一种高校专业结构调整及预警系统，通过构建采集终端组对于外界专业结构调整、专业就业情况进行信息采集，进入服务器组，服务器组实现数据的互联互通，通过专业展示面板的预警标识灯预警，以此达到信息集纳和专业预警的效果。
[0004]一方面没有对采集信息进行完整性分析，具有片面性，另一方面这种对现有状态警示的信息反馈与再去调整具有滞后效应。
[0005]因此本专利技术提供一种的新的方案来解决此问题。

技术实现思路

[0006]针对现有技术存在的不足，本专利技术目的是提供专业结构调整预警系统，能对历史数据、现有数据信息完整性进行分析、确定预估的评估模型权重、预估平衡程度、根据平衡程度进行专业预警、调整。
[0007]其解决的技术方案是，包括指标获取单元、指标分析单元、指标评估单元、调整预警单元，所述指标获取单元周期性的采集就业、师资、生源质量指标数据以及历史数据，之后进入指标分析单元；所述指标分析单元分析数据的数据量、完整性，并确定影响专业调整的指标数据标准、权重；所述指标评估单元根据指标分析单元分析后数据，构建评估模型进行量化和评估；所述调整预警单元接收指标评估单元量化和评估后数据，进行专业结构调整自动预警与解除预警，并构建专业结构调整模型及时调整与优化，输出调整结果减招、停招、扩招。
[0008]优选的，所述指标分析单元分析数据的数据量、完整性，并确定影响专业调整的指标数据标准、权重，具体步骤为：S1、获取周期性采集的就业、师资、生源质量指标数据以及历史数据；S2、采用桶排序算法对每个周期的就业、师资、生源质量指标数据以及历史数据在时间上的有或无进行初步判断，有为1，无为0，并计算出“有”数据占“总数据”的比值；S3，对就业、师资、生源质量指标数据以及历史数据指标分别进行均匀抽样，抽样后数据采用均值计算出平均值，均匀抽样为N，且N1≥3；
S4，对就业、师资、生源质量指标数据的标准差与历史数据相应指标进行计算标准差的相关分析，得出相关程度；S5，确定专业调整的指标数据标准、权重：就业权重=（就业比值
×
60%+就业相关程度
×
40%）
×
30%，师资权重=（师资比值
×
60%+师资相关程度
×
40%）
×
40%，生源质量权重=（生源质量比值
×
60%+生源质量相关程度
×
40%）
×
30%，权重=就业权重+师资权重+生源质量权重。
[0009]本专利技术的有益效果：1，周期性采集的就业、师资、生源质量指标数据以及历史数据，采用桶排序算法对每个周期的就业、师资、生源质量指标数据以及历史数据在时间上的有或无进行初步判断，计算出“有”数据占“总数据”的比值，实现在数据量上对完整性进行分析，再分别进行均匀抽样，抽样后数据采用均值计算出平均值，最后与历史数据相应指标进行计算标准差的相关分析得出相关程度，实现在内容上对完整性进行分析，并以此确定专业调整的指标数据标准、权重，调节影响专业调整的重要性；2，根据权重修正现有就业、师资、生源质量指标数据的比例，计算历史数据中就业、师资、生源质量指标数据的比例，计算采取专业调整后现有的就业、师资指标数据历史平衡程度，再根据根据历史数据的比例以及造成的平衡成度、现有比例，预估平衡程度RY，由平衡程度R进行专业结构调整自动预警与解除预警，并由平衡程度R和现有就业、师资、生源质量指标数据的比例，计算出调整的具体数量，能及时对专业结构调整与优化。
附图说明
[0010]图1为本专利技术的单元模块图。
[0011]图2为本专利技术的指标分析单元流程图。
[0012]图3为本专利技术的指标评估单元流程图。
[0013]图4为本专利技术的调整预警单元流程图。
具体实施方式
[0014]为有关本专利技术的前述及其他
技术实现思路
、特点与功效，在以下配合参考附图1至图4对实施例的详细说明中，将可清楚的呈现。以下实施例中所提到的结构内容，均是以说明书附图为参考。
[0015]下面将参照附图描述本专利技术的各示例性的实施例。
[0016]专业结构调整预警系统，包括指标获取单元、指标分析单元、指标评估单元、调整预警单元，所述指标获取单元周期性的采集就业、师资、生源质量指标数据以及历史数据，具体可由采集端的计算机、手机等进行，并由权限管理模块进行权限控制，用以进行权限控制，有目标性的收集数据、防止数据被恶意篡改，之后进入指标分析单元，先采用桶排序算法对每个周期的就业、师资、生源质量指标数据以及历史数据在时间上的有或无进行初步判断，计算出“有”数据占“总数据”的比值，实现在数据量上对完整性进行分析，再分别进行均匀抽样，抽样后数据采用均值计算出平均值，最后与历史数据相应指标进行计算标准差的相关分析得出相关程度，实现在内容上对完整性进行分析，并以此确定专业调整的指标数据标准、权重，具体的原：就业权重占30%、师资权重40%、生源质量权重
×
30%，根据完整性修改后的：就业权重=（就业比值
×
60%+就业相关程度
×
40%）
×
30%，师资权重=（师资比值
×
60%+师资相关程度
×
40%）
×
40%，生源质量权重=（生源质量比值
×
60%+生源质量相关程度
×
40%）
×
30%，调节影响专业调整的重要性，之后进入指标评估单元构建评估模型进行量化和评估，根据权重修正现有就业、师资、生源质量指标数据的比例，可采取简单的权重乘以现有就业、师资、生源质量指标数据的比例的方式进行，并计算历史数据中就业、师资、生源质量指标数据的比例，计算采取专业调整后现有的就业、师资指标数据历史平衡程度，根据历史数据的比例以及造成的平衡成度、现有比例，预估平衡程度RY，最后进入调整预警单元，并由权限管理模块进行权限控制，用以进行权限控制，防止数据被恶意篡改、造假，先构建平衡程度叠加计算公式，计算平衡程度R，平衡程度R=预估平衡程程度RY
×
65%+历史平衡程度RL
×
35%，历史平衡程度个数n1，n1≤3，当n1=1，RL=RL1；当n1=2，RL=RL1
×
70%+RL2
×
30%；当n1=3，H=RL1
×
60%+RL2
×
24%+RL3
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.专业结构调整预警系统，其特征在于，包括指标获取单元、指标分析单元、指标评估单元、调整预警单元，所述指标获取单元周期性的采集就业、师资、生源质量指标数据以及历史数据，之后进入指标分析单元；所述指标分析单元分析数据的数据量、完整性，并确定影响专业调整的指标数据标准、权重；所述指标评估单元根据指标分析单元分析后数据，构建评估模型进行量化和评估；所述调整预警单元接收指标评估单元量化和评估后数据，进行专业结构调整自动预警与解除预警，并构建专业结构调整模型及时调整与优化，输出调整结果减招、停招、扩招。2.如权利要求1所述的专业结构调整预警系统，其特征在于，所述指标分析单元分析数据的数据量、完整性，并确定影响专业调整的指标数据标准、权重，具体步骤为：S1、获取周期性采集的就业、师资、生源质量指标数据以及历史数据；S2、采用桶排序算法对每个周期的就业、师资、生源质量指标数据以及历史数据在时间上的有或无进行初步判断，有为1，无为0，并计算出“有”数据占“总数据”的比值；S3，对就业、师资、生源质量指标数据以及历史数据指标分别进行均匀抽样，抽样后数据采用均值计算出平均值，均匀抽样为N，且N1≥3；S4，对就业、师资、生源质量指标数据的标准差与历史数据相应指标进行计算标准差的相关分析，得出相关程度；S5，确定专业调整的指标数据标准、权重：就业权重=（就业比值
×
60%+就业相关程度
×
40%）
×
30%，师资权重=（师资比值
×
60%+师资相关程度
×
40%）
×
40%，生源质量权重=（生源质量比值
×
60%+生源质量相关程度
×
40%）
×
30%，权重=就业权重+师资权重+生源质量权重。3.如权利要求1所述的专业结构调整预警系统，其特征在于，所述指标评估单元根据指标分析单元分析后数据，构建评估模型进行量化和评估，具体步骤为：S1，根据权重修正现有就业、师资、生源质量指标数据的比例；S2，计算历史数据中就业、师资...

【专利技术属性】
技术研发人员：李伟娟，杨晓钦，
申请(专利权)人：黄河水利职业技术学院，
类型：发明
国别省市：