大数据:量化排名下的全国TOP40大学排行榜,用脚投票的结果

发布时间:2019-07-07 22:59:30   来源:自考网
文/草叔-2019年7月
摘要(具体内容会在下文中详细论述)
我们提出一种排名,希望能够摒除主观因素,通过大数据的方式,以量化,透明,客观的角度,得到一份没有主观偏差因素的排名。
我们选取的这个指标是——录取分数线。采取不同高校,各个省份录取分数线作为基准进行打分,平均,加总,得到一个以客观量化因素为基准的高校排名。
(数据池剪影)
中国高考制度(实际上是高校本科录取制度),有一个非常重要的特点,就是“一维线性”,即“所有学生的素质,都被量化了,而且是互相可比的,这个量化的指标,就是高考分数”,且“只要你达   到了某某分数,就可以被某学校录取”,这个高校录取制度在世界范围内,都是罕见的公平。这就导致,高考分数相关的指标,都是量化的,可比的,且足够透明的。
选择录取分数线进行基准的原理——
录取分数线,可以说是“市场交易出来的结果”,是由每个学生,用脚投票得到的一个综合结果,是每个报考的学生对于某高校的认可程度的综合体现,报考的高分段学生越多,会得到越高的录取分数线,体现了所有考生群体对于该学校的认可度,认可度越高,录取分数线越高。   认可度,相当于企业中的上市公司市值,也是交易出来的结果(而利润,营收这些指标则不是市场交易出来的)。相比于重点实验室,论文数量这些带有主观色彩因素,录取分数线是一个结果性指标,这个指标已经反映了学生们,对于学术,就业,地域发展,师资,文化底蕴这些因素的综合考虑,用脚投票得到的一个综合性结果,一定程度上,这个指标,是最具有综合代表性的,而这个指标最重要的优越性在于:它是客观的,量化的,透明的,可比的。
录取分数线排名的一些局限性——
录取分数线只考虑了最低分数,代表“这个学校的门槛”,但是没有考虑学校的上限和方差,有些学校虽然录取分数线不算高,但是有很强势的专业,上限可能很高,这个就不是录取分数线可以考虑到的范畴了。   此外,作为考虑基准的70个学校,可能会因为笔者的疏忽漏包含一些实力很强的学校,笔者在此提前致歉。总体来说,录取分数线,还是非常具有代表性,且足够透明,足够量化的排名指标。
下面这张图表,可以认为是最接近“最接近中国学生实际需求和认可度,用脚投票,以量化排名得到的高校排行榜”。
一、前言
江湖上有种说法:   中国高校,TOP2的学校有两所,但TOP5的学校有10所,TOP10的学校大概有快30所。
之所以会出现这种说法,因为高校的排名,是一个非标排名,大部分高校排名,其实都是通过一些主观因素,包括且不限于:   重点学科实验室+论文情况+上榜学者情况等,综合得到的。   现行主流的排名机制有几个问题:
①这些排名因素,包括权重,都是主观的。导致现行几乎所有的排名,都不能令人信服,主观上对学校的判断,总有不同的看法;
②大部分排名因素,都是和“学术能力”相关的,和大部分学生的“就业需求”其实是背离的。现行主要的排名考量因素,包括论文,实验室等,都是和学术相关的,关系到,如果未来,你要成为一个博士生,向教授而进发,所能提供的资源,而这里面其实是存在错配的,因为大部分学生,并不会读博士走学术道路,而是希望通过学校的平台,实现更好的就业,现行主流排名指标考量的因素,和大部分学生真正的需求,是存在背离的。
这就导致,大部分高校排名,得到的结果,并不能让大部分人信服,使得很多学校都能以不同的排名方式被排到不同位置,TOP5学校有10所,TOP10学校有二十几所这样。   很多人还会讨论地域因素,包括学校的历史底蕴这样的因素,但这些因素,全部都“不可量化”,就导致对于高校排名一直没有“一致预期”。
早年,还有一些如“985”,“211”,“C9”这样的划分方式,但存在的问题是:   过于泛化,存在一定程度的失真。
所以今天,我们提出一种排名,希望能够摒除主观因素,通过大数据的方式,以量化,透明,客观的角度,得到一份没有主观偏差因素的排名。
我们选取的这个指标是——录取分数线。采取不同高校,各个省份录取分数线作为基准进行打分,平均,加总,得到一个以客观量化因素为基准的高校排名。
二、排名机制:大数据,量化,透明,客观,可比的排名
中国高考制度(实际上是高校本科录取制度),有一个非常重要的特点,就是“一维线性”,即“所有学生的素质,都被量化了,而且是互相可比的,这个量化的指标,就是高考分数”,且“只要你达到了某某分数,就可以被某学校录取”,这个高校录取制度在世界范围内,都是罕见的公平。这就导致,高考分数相关的指标,都是量化的,可比的,且足够透明的。
选择录取分数线进行基准的原理——
录取分数线,可以说是“市场交易出来的结果”,是由每个学生,用脚投票得到的一个综合结果,是每个报考的学生对于某高校的认可程度的综合体现,报考的高分段学生越多,会得到越高的录取分数线,体现了所有考生群体对于该学校的认可度,认可度越高,录取分数线越高。   认可度,相当于企业中的上市公司市值,也是交易出来的结果(而利润,营收这些指标则不是市场交易出来的)。相比于重点实验室,论文数量这些带有主观色彩因素,录取分数线是一个结果性指标,这个指标已经反映了学生们,对于学术,就业,地域发展,师资,文化底蕴这些因素的综合考虑,用脚投票得到的一个综合性结果,一定程度上,这个指标,是最具有综合代表性的,而这个指标最重要的优越性在于:它是客观的,量化的,透明的,可比的。
录取分数线排名的一些局限性——
录取分数线只考虑了最低分数,代表“这个学校的门槛”,但是没有考虑学校的上限和方差,有些学校虽然录取分数线不算高,但是有很强势的专业,上限可能很高,这个就不是录取分数线可以考虑到的范畴了。   此外,作为考虑基准的70个学校,可能会因为笔者的疏忽漏包含一些实力很强的学校,笔者在此提前致歉。总体来说,录取分数线,还是非常具有代表性,且足够透明,足够量化的排名指标。
录取分数线打分的具体操作方法——
①选取70个基准学校,作为打分排名的基准。这70个学校是笔者综合一些其他排名得到的一个基准池,这70学校的编号不代表排名,只是希望这70个基准学校,尽量包括录取分数线可能比较靠前的学校。   这70个学校分别是:   清华大学,北京大学,中国科学院大学,上海交通大学,复旦大学,浙江大学,中国人民大学,中国科学技术大学,南极大学,武汉大学,中山大学,吉林大学,华中科技大学,四川大学,天津大学,南开大学,中央财经大学,对外经贸大学,西安交通大学,国防科技大学,上海财经大学,中南大学,中国政法大学,哈尔滨工业大学,北京师范大学,山东大学,厦门大学,东南大学,同济大学,北京航空航天大学,首都医科大学,大连理工大学,东北大学,华南理工大学,华东师范大学,北京理工大学,北京交通大学,西南财经大学,西北工业大学,华北电力大学,北京科技大学,中国传媒大学,重庆大学,兰州大学,中国农业大学,电子科技大学,协和医学院,湖南大学,中南财经政法大学,武汉理工大学,江西财经大学,东北财经大学,南京理工大学,南京师范大学,西安电子科技大学,深圳大学,郑州大学,中国海洋大学,西北大学,华东理工大学,中国矿业大学,南京航空航天大学,上海大学,北京外国语大学,上海外国语大学,北京邮电大学,第四军医大学,外交学院,华中师范大学,南京农业大学。
②选取全国27个省份,作为基准省份。这27个省份,包括高考人数10万以上的省份,不包括高考人数10万人以下的省份&自治区宁夏,海南,青海和西藏(高考人数10万人以下的省份,因为样本量较小,其录取情况可能会带来失真),但包括直辖市北京,上海,天津,和重庆(重庆高考人数本来就超过20万)。
③将每个基准省份的70个基准高校的录取分数线做一排名,前40名高校可得分。按录取分数线从高到低,对基准高校赋分,这个动作在27个基准省份会各做一次。   录取分数线排第1的高校,得70分,1-10名每名得分递减3分,10-20名每名得分递减2分,20-40名每名得分递减1分,第40名的得分为3分,40名以后得分为0分。   若有录取分数并列,按照同一排名同一得分处理。   有一种特殊情况,即部分高校在部分省份不招生,或招生分数无法获得,则得分指标为“-”,该指标不参与排名,和得分0分有区别。
举例:河南省理科打分情况如下:基准池内录取分数线排前40名的高校得分(第1名最高70分,第40名得3分),分数线排名40以后的高校计0分,而协和医学院在河南查询不到录取分数线,计为“-”,故协和医学院河南录取情况不参与下一个环节的平均分计算。
④将基准高校每个省份的排名得分进行汇总加总,求取平均分,得到最终结果。27个基准省份,每个省份都会得到一个录取分数线从高到低1-40名高校的打分表(大概如下图所示),而将这个打分表,每个高校的得分,加总求取平均数,就得到了平均分。这个平均分,就代表了这个高校,在全国不同省份的认可程度的加权平均水平,是可以线性对比的。我们根据这个平均分对基准池高校进行排名。   需要说明的是,没有招生,或者招生分数不可知的高校,得分为”-”,不参与排名,如中国科学院大学,协和医学院在很多省份不招生的,但他们招生的省份,分数线可能并不低,所以仅以其有录取分数的省份进行平均。
最终加总加权平均得到的结果,是下图这个平均分(不过下图这个仅仅为理科,后面还需要综合文科的情况,且下图仅为部分截取),我们将在下面的环节详细论述完整版结论。
⑤本研究中,文科理科是分开进行赋分排名的,在综合排名中,按照文科理科人数大约1:3,进行加权。
⑥本研究录取分数线采取的是2017年的录取分数线。
⑦本研究主要是针对本科阶段。
三、理科篇:清华,北大,复旦,上交,国科大,浙大,中科大,人大,南大,北航傲居前十
按照上文叙述的录取分数线评分体系,我们得到理科如下排名结果(录取分数线得分满分70分),具体体现出来的一些有趣的点,我们将在第六章详细讨论
四、文科篇:前十其余九高校同理科,上财强势杀入前十,北师大列十二位
按照上文叙述的录取分数线评分体系,我们得到文科如下排名结果(录取分数线得分满分70分),具体体现出来的一些有趣的点,我们将在第六章详细讨论
五、综合排名——“最接近中国学生实际需求和认可度,用脚投票,以量化排名得到的高校排行榜”
考虑到每年上线人数来说,文科生和理科生的比例差不多是1:3(理科生上线比例较高,而因为本文主要讨论的是TOP学校排名,以上线基数计算较为合理),我们将基准池中的文科权重和理科权重按1:3,来进行加权平均,得到如下排名结果。
下面这张图表,可以认为是最接近“最接近中国学生实际需求和认可度,用脚投票,以量化排名得到的高校排行榜”。
六、大数据下高校排名的一些研讨和思辨
基于以上的排名排名,我们也有一些相应的研讨和思辨
①TOP2非常稳,TOP4也很稳,TOP9其实也比较稳,但之后就有各种争议了。
TOP2是没有争议的。从录取分数线来看,清华和北大不论是文科还是理科显著的碾压其他高校,总体来说,清华和北大的得分都在68-69分,而其他高校最高的仅为62分左右,清华和北大稳居TOP2是一点问题都没有的。
TOP4也很稳。复旦和上交以62分左右的综合得分,稳居3-4位,目前来说,中国科学院大学(国科大)和浙大实际从录取分数上来说,是要逊复旦和上交一筹的,所以TOP4 ——清北复交,这个局势也是比较没有争议的。
TOP9其实是有一个比较稳定的格局的,但内部不好排。TOP4以后的排名,其实是一直有争议的,不同出发点,不同指标,可以打出差异性非常大的排名,其实从录取分数线的量化指标来看,5-9名的排名是比较接近的,但是内部间差异比较小。   排名5-9名的这几所大学分别是中国科学院大学(国科大),浙江大学,中国科学技术大学(中科大),中国人民大学,南京大学,这几所大学,不论是文科还是理科,在录取分数线上,其实都显著要超过10名以后的大学。
TOP10以后的排名,一直以来有一定争议。但大体可以参考我们这个量化排名,基本反映高考后学生综合了学术,就业,文化底蕴,地域等多个因素后,做出的抉择的倾向。刚才说过,TOP9是比较稳的,而TOP10最后一席,被上海财经大学强势占下,上财和之后同济北航,南开武大等,是各长于不同的领域的,所以到10到20排位,是各显神通的,靠主观排名无法得到一个一致性排名,我们采取这个量化排名,就是希望能得到一个相对客观的结果。
②清华 vs 北大,谁才是中国大学的一哥
五道口男子职业技术学院和中关村文理学院谁更强这个问题,一直是大家茶余饭后津津乐道的话题,这两个学校多年来一直稳居中国高校的TOP2,且很难得的没有争议。
以录取分数线而论,2017年,不论是理科还是文科,清华都略胜北大一点,2017年   理科中,清华68.78分,略高于北大的68.44分,文科中,清华的69.89显著高于北大的67分。   这里面有一个和普遍认知不同的地方,就是,清华在文科的录取分数线上也高于北大。
理科而言,2017年,27个基准省份中,清华在16个省录取分数线位居第1,北大在15个省录取分数线位居第1,清华要略胜一点,当然清北的竞争还是非常激烈的,有4个省份,清华和北大的录取分数线都是一样的,并列第1。
文科而言,数据结论令人有点震惊,27个基准省份中,只有浙江省一个省份北大录取分数线是第1,其余26个省份,全部都是清华录取分数线第1。
但是清华和北大录取分数线之间的差距是比较小的,哪一年谁比较高也说不定,而且不管是哪一年,清华和北大的录取分数线都显著高于其他学校。
总体来说,清华和北大是拉不开差距的,学科和风格也都各有特色,基本上可以看到,清北继续是TOP2,且相爱相杀的格局会长期持续下去。
③中国TOP3学校是哪三所之谜
“中国TOP3”大学,一直以来,都是一个未解之谜。   TOP2基本可以确定是清华和北大,那么还有一个,究竟是谁呢?   上交,复旦,中科大,浙大,国科大等学校可以说,都有非常充分的证据继清华北大之后排在第3名,所以这第三名的宝座到底应该谁来坐?
那我们还是从2017年录取分数线这个角度出发,按照录取分数线来看,复旦和上交在62分左右,而第5的国科大在57分左右,所以从这个角度,全国第三高校的宝座,还是要从复旦和上交里面选一个的。   文理科加权综合得分来看,复旦和上交都是62.3分,基本上是没有差距的,当然一定要精确到小数点两位之后的话,  复   旦62.33分,上交62.31分,  复旦是全国第3,上交是全国第4。
诡异的事情在于,复旦理科分数线得分62.56分,高于上交62.22分,而上交文科录取线得分62.56高于复旦61.67分,所以呈现出来“上交文科比复旦抢手,复旦理科录取标准更高”的奇异景象,总之事实上来看,就是这个样子了。
五角场文秘学院的理科更受欢迎,而东川路男子职业技校的文科更抢手,惊不惊喜,意不意外?   这就是实时在变化的时代。
总体来说,上交和复旦,可以说是一点差距都拉不出,完全并驾齐驱,并列第3,当然一定要精确到小数点两位以后的话,那复旦是第3,上交是第4,稳如阿森纳。
④大城市到底有多受欢迎?——可以说是非常非常受欢迎
我们不会以不同学校的学生能力,专业啊,用人单位倾向啊,学术性啊,这些主观的东西为基准,因为这些主观基准,量化可比程度较低。
仅仅从录取分数线这个角度来说——这个是学生群体自己用脚投票,显示出来的结果,反映了学生群体整体的倾向性。
按照录取分数线文理科加权综合排名来看——
排名前20的学校中,北京占9所(清华,北大,国科大,人大,北航,外交学院,北师大,中央财经大学,对外经贸),上海占4所(复旦,上交,上财,同济),浙江(浙大),安徽(中科大),江苏(南京大学),天津(南开大学),湖北(武大),广东(中山),陕西(西交大)各一所。
排名前40的学校中,北京占13所(除上述外还有中国政法,北理工,北邮,中国传媒大学),上海占6所(除上述外还有华东师范大学和上海外国语大学),浙江1所,安徽1所,江苏2所(+东南大学),天津2所(+天津大学),湖北3所(+华科和中南财经),广东2所(+华南理工),陕西2所(+西工大),四川3所(+西南财经,电子科大,川大),福建1所(厦大),湖南1所(国防科大),黑龙江1所(哈工大),吉林1所(吉大)。
此外,一共只有14个省份有录取分数线排名前40的大学,其余的省份如河南,广西,山西,河北,云南,江西等高考人口大省,没有录取分数线能杀进前40的高校。
而我们可以看到,北京的中国农业大学,北京交通大学,北京科技大学,上海的上海大学,综合加权排名在40-55,也在向录取分数线前40进发。
深圳大学的逆袭。同时可以看到,深圳大学作为一个非985,非211,建校时间也不算长,在整体加权录取分数线得分6.18分,在70所基准学校中,排名50名左右,超过了东北大学,兰州大学,中国海洋大学等老牌985,也超过了东北财经大学,南京航空航天等热门的211。   深大的受欢迎程度,可以说是飞速提升,这不得不说是城市的力量。
录取分数线的高低,可以说是最诚实的指标了,因为这个指标,不涉及主观指标,只是学生意志的反映。在这个指标下,非常明显的可以看出,学生们,非常倾向往大城市去,大城市北京,上海,深圳的学校的录取分数,不断在提升。而优秀的学生,又带来了对高校各方面的正反馈,使得大城市的高校越来越强,或者至少说,越来越受欢迎。
⑤“两财一贸”还是“普通985”?——用脚投票的结果:专业的力量,很诚实的很强
这里的专业,指的不是“这个学校的专业排名很靠前”,而是“这个学校的强势专业,比较受就业市场欢迎”。
可以说,1998年,设定985计划的时候,985的近40所大学,是当时社会认知度最高,学生们心目中最好的大学们。
20年过去了,情况发生了很多变化,而最重要的变化,就是随着行业发展,产业结构变化而出现的的这种变化。
“两财一贸”一般指上海财经大学,中央财经大学和对外经贸大学,这三所大学都不是985,而因为财经方向的热门,在2017年的录取分数线排名中,上海财经大学直接杀进前10,中央财经排行17,对外经贸则在18位,而且还有继续提升的趋势。
在前40中,还可以看到另外几所非985大学的身影:   35名的西南财经大学和39名的中南财经政法大学。
除了财经外,另外一个非常热的专业方向就是IT了,而北航(12名),北邮(32名),成电(33名)等高校的分数线排名居于全国前列,也和其IT专业的强势,有着很大的关系。
外语类&师范类专业其实也比很多人想象中的强势,在录取分数线排名中,北京外国语大学(21名),上海外国语大学(25名),北京师范大学(15名),华东师范大学(21名),在录取分数线上都位居很前列的位置,当然这和他们在北京上海的地理位置有一定关系。   而其实包括华中师范大学,南京师范大学等并非在北京上海的师范大学,虽然没有进前40,但也是有得分的(我们这个打分体系中,录取分数线40名以外的学校的学校,是没有得分的),意味着在有的省份,华中师范大学和南京师范大学,也被学生投票投进了前40。   说明了外语类和师范类专业,在一届一届的学生投票(志愿报考)中,也是非常受欢迎的。
20年来,产业结构变化了很多,一届一届学生们用脚投票,将财经和IT专业强势的学校的分数,报到了很高的位置。强势专业的力量,很诚实的很强。
在这个事情上,笔者是有立场的,虽然不一定正确,但是笔者的立场是——选择符合就业形势发展的,专业强势的学校(比如两财一贸,比如北航北邮,比如北师华师),比选择“985/211”可能更有意义,这个立场也和这二十年来的学生的选择不谋而合。
这感觉可能就和茅台感觉差不多,虽然你在过去5年,总是觉得他的位置已经很高了,有点虚高了,但是他总是能创出新高来,就是追高一时爽,一直追高一直爽,这种感觉。
⑥昔日C9今何在?
C9联盟,是以“中国的常春藤联盟”为目标的,北京大学、清华大学、复旦大学、上海交通大学、南京大学、浙江大学、中国科学技术大学、哈尔滨工业大学、西安交通大学等九所高校组成的联盟,这九所高校,在当时,多多少少是被默认为“中国最顶尖的9所高校”的。
而到了2017年,我们以分数线进行的排名来看,C9学校的排名是:   清华大学(第1名),北京大学(第2名),复旦大学(第3名),上海交大(第4名),浙江大学(第6名),中国科学技术大学(第7名),南京大学(第9名),西安交大(第20名),哈尔滨工业大学(第31名)。
除了哈工大和西交大外,其余7所学校,依然很强势的保持在录取分数线的前10名。   而哈工大和西交大面临的问题显然是棘手的。
哈工大和西交大,一个位处西北,一个位处东北,在地缘上,确实有一些劣势,但是对比东北财经大学,西安电子科技大学这些同样区位,排名却不断上升的学校来看,哈工大和西交大,更需要转变的,可能是思路,需要把就业引导摆在第一位,躺在“机械,能源动力专业学术地位强势”这种功劳簿上,可能是有点危险的事情。   对于报考学生来说,最关注的,不是学校在某个领域发了多少论文,而是从这样的学校毕业,就业方向大概是什么样的,就业引导可能是更重要的,甚至可能应该是头等重要的,因为只有就业&出路提升,才会吸引更多优秀学生报考,才能形成正循环。   “向热门行业靠拢”,也许不是什么坏事。
⑦中国科学院大学,是处于什么位置的大学?
中国科学院大学(国科大),是一个很特殊的存在,简单的可以理解为“中科院的本科生院”。   中科院的研究生院其实过去很多年一直在招收来自各个学校的研究生。   但是国科大真正作为大学,开始从高考统一招收本科生,是2014年才开始的事情。
2017年,国科大能查到招生分数的省份为12个,笔者简单理解为,目前国科大在12个省份统招参加高考的本科生。
2014-2017年,国科大也慢慢开始有历史数据可以追踪,其在学生心目中的定位也慢慢开始稳定下来。   笔者记得5年前左右,国科大刚开始招收本科生的时候,是非常神秘的,有人认为“隶属于中科院,未来剑指清华北大的位置,以后就是稳稳的TOP3了”,也有人认为“这个没有人认的,估计也就是一个排名十来名的水准”,争议很大。
从2017年的录取分数线打分情况来看,我们采取国科大12个省份录取分数线的平均水平来看,国科大的打分最终是在第5名,低于复旦和上交,但是要高于浙大和中科大等。   这个基本上代表目前学生心目中国科大的位置。
⑧神秘的黑马——外交学院
本研究中,最大的黑马,应该是外交学院。   位于北京的外交学院,创办于1955年,被誉为“外交官的摇篮”。   虽然其既非985,也不是211,且招生规模不大,但是在每个其招生的省份中,录取分数线都非常高,最终加权平均下来,外交学院录取分数线位列第13名,超过南开大学,武汉大学,中山大学,西安交大等传统强校。
这个强势,不是国家授权的,而是学生认可的,反映为录取分数线高,就更加难能可贵。
⑨高考,不是件容易事情,每个学生都是自己的英雄
我们本文中选取的高校基准池,其实都是中国最顶尖的高校了,高考的难度其实比很多人想象的要大很多。
以2017年高考的学生为例:
全国同一年出生的适龄人口近2000万人,全国范围内,真正能参加高考(升入高中)的人不足一半
而只要能被任何一个本科录取已经是16%的比例,6选1的精英了;
而若是能被一个一本录取,在同龄人中,6%的比例,16选1;
而若是被任何一个985录取,同龄人中,0.8%的比例,120选1的超级精英。
而被清北录取,全国范围内同龄人中比例只有0.03%,堪称人中龙凤。
上文中谈论的高校,能进入任何一个(包括40名之后,但也在基准池的),都已经是非常非常优秀的了,高考从来不是一件容易事情,每个学生都是自己的英雄。
附录
2017理科——基准池70高校全国27省(高考考生在10万人以上的省份+京津沪)录取分数线一览(清晰图请关注本公众号“草叔消费升级研究”,并回复“高考分数线详细表格资料”)。
2017——基准池70高校全国27省排名部分截取(全部省份的图片过大,请关注本公众号“草叔消费升级研究”,并具体沟通)
2017文科——基准池70高校全国27省(高考考生在10万人以上的省份+京津沪)录取分数线一览(清晰图请关注本公众号“草叔消费升级研究”,并回复“高考分数线详细表格资料”)。
2017文科——基准池70高校全国27省排名部分截取(全部省份的图片过大,请关注本公众号“草叔消费升级研究”,并具体沟通)
注:   本文作者吴劲草系国内民办教育及政策咨询专家,主要研究领域包括民办教育政策,教育资本化,民办教育发展理论等,曾多次受邀相关政策部门,进行政策建议和研讨。   本文亦感谢教育行业研究员郑慧琳女士的部分贡献。
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