研究型大学学生学习状态的类型化分析及质量保障作用探析

傅承哲，刘钰玲，屈琼斐，陈雯雯

·专 论·

研究型大学学生学习状态的类型化分析及质量保障作用探析

傅承哲1，刘钰玲1，屈琼斐2，陈雯雯3

（1.中山大学政治与公共事务管理学院，广东广州510275；2.中山大学教师发展中心，广东广州510275；3.华南理工大学发展战略与规划处，广东广州510641）

学生调查逐渐成为高等教育研究的重要方法，学生学习状态类型化研究是其中的一种有效手段。本文以综合研究型大学S大学为例，对2012年和2014年学生学习调查中的追踪样本进行聚类分析以及基于类型化的面板数据分析。研究发现，学生学习状态可以分为六种类型：卓越型、社交型、研究型、阅读型、游离型、懒惰型。这六种类型的学生在学习上表现出不同的特征，并且学校资源投入对于不同类型学生的作用效果也存在差异。以上发现为院校资源的精准化投入提供了实证基础，也为院校内部的教育质量保障提供了决策支持和新的研究路径。

研究型大学；学习状态；类型化；质量保障

Abstract:Student survey has gradually become an important approach to higher education research,among which is the taxonomic research of student learning status.Taking S University as an example,this paper conducts cluster analysis and panel data analysis of student survey data collected in 2012 and 2014.It is found that the learning status of research university students can be classified into six types:Excellence Type,Social Type,Research Type,Reading Type,Free Type and Indolence Type.As the six types of student display different features in learning,the effect of institutional input on different types of students is also different.The findings provide not only an empirical basis for the precise input of institutional resources,but a reference for decisionmaking and a new research path for the quality assurance of education.

Key words:Research University;Learning Status;Taxonomy;Quality Assurance

随着高等教育全球化的发展，我国的研究型大学越来越关注从学生层面直接获取学习状态的数据，并以此作为评估学生学习的重要来源。通过大学生学习调查，对学生学习状态进行分类研究，对于更有针对性地改善学生学习、开展学生辅导、推动院校学生学习发展工作具有积极作用，有利于提升教育质量，实现研究型大学培育高级人才的目标[1]。本文以综合研究型大学S大学开展的学生学习调查为例，以2012年、2014年学生调查中的追踪样本为数据来源，对学生学习投入程度进行聚类分析，得出学生学习状态类型。在此基础上，考察和比较学校资源投入对不同类型学生学习成果的影响，以期深入了解研究型大学中不同学习状态类型的学生特征和院校资源投入的效果，探索院校内部教育质量保障的新路径。

一、理论基础与相关研究

学生调查正逐渐成为大学教育质量保障体系中的重要手段。从院校研究角度看，学生调查作为院校自我评估的一种有效手段，是教育质量评估的重要数据源[2]。学生调查分析的科学性主要来源于其所遵循的大学生发展理论，如Astin的I-E-O理论（Theory of Input-Environment-Output）[3]和Pace的“环境-经验-发展”模型[4]。这些理论都认为，院校的教育质量主要体现为学生的学习成果以及对院校的满意度[5]，其中的决定因素便是学生的学习经历质量[6]。

而基于学生学习经历质量的类型学研究，则成为近年来院校研究中的新研究范式[2]。类型学研究范式在院校研究中，最初应用在高校分类研究中，分为经验研究与理论研究两种范式[7]。随着学生学习经历研究的推进，类型学研究的重点从院校间逐渐转移到院校内。Astin认为，院校基于学生投入度的学生类型分类，有助于增进学生与院校内部环境之间的契合度[8]。不少学者基于自身研究的发现，提出了不同的类型划分[5]。其中，Clark和Trow[6]提出的“学术型-社交型-职业型-游离性”模型最为经典，构成了后来研究分类的基本维度。该模型为学校管理人员和院校研究人员提供了一个分析学生学习和发展经历的角度：通过了解不同类型学生的学习经历与成果的关系，探索其中的规律，从而更好地了解和预测不同类型学生的学习投入状态和需求情况，为制定符合学生发展规律的措施提供重要参考[9]。

在分析方法上，为了更好地了解学生学习经历中的学习投入状态，高等教育学者们利用不同的方法（如聚类分析、深度访谈等）对纵向的、多维的学习调查进行分析，归纳学生之间相似的态度、行为，以此为基础分析各类学生的学习投入特点。聚类分析（Cluster Analysis）是对学生投入类型归类的有效方法[2]。这种方法可以从学生的众多行为特点中清晰地将学生区分为不同的类型，为院校决策提供非常有价值的信息[2]。Kuh，Hu和Vesper就曾经使用聚类分析的方法对来自128所院校的51000名学生的就读经验调查（College Student Experience Questionnaire，简称CSEQ）数据进行分析，结果显示可以把学生分为10种类型[10]。这些分类与Astin的分类相差无几，证明了学生投入类型存在一定的规律性和稳定性。此外，Kuh，Hu和Vesper还发现学生的学习投入类型与其行为以及自我报告的成果有着紧密的联系[10]。在最近的研究中，Hu和McCormick根据2006年瓦贝西全国通识教育调查（WNSLAE）中的全美学生学习投入调查（National Survey of Student Engagement，NSSE）的5个基准数据，利用k-means方法进行聚类分析，共把学生分为7种类型——不努力型（disengaged）、学习型（collegiate）、学术型（academic）、非同一般型（unconventional）、全面发展型（maximized）、苦读型（grind）、普通型（conventional）。通过运用回归分析方法考察这些学生的状态类型与GPA、测验成绩、自我报告的能力增长和学校坚持度之间的关系，进一步支持了学生在与学习相关活动上的投入程度与其学习经历成果（如GPA、自我报告的能力增长）呈显著性正相关[3]。

总之，学生学习投入度是影响学生学习质量的最重要因素，是分析学生学习经历的重要切入点[11]。基于大规模、全方位的学生调查数据，通过聚类分析的方法把学生分为不同的学习投入类型，可以从静态角度了解不同类型学生的学习状态及其特征[12]。同时，基于学生学习状态的类型化分析，研究各种院校投入与学习经历成果间的关系，探索不同学习投入类型学生的学习经历与成果之间的规律，有助于院校更细致地分析本校学生的学习经历特点，更好地了解和预测不同类型学生的学习需求，对院校资源的投入效果进行“精准化”预判，为人才培养政策的制定提供决策支持[13]。国外（如美国、日本）已有不少研究利用自身的学生调查数据，构建适合自身状况的学生类型分类，根据类型特征量身定制政策，并且利用实证的方法检验效果[14-17]。国内也已经有部分研究型大学在这方面进行了探索[18-19]。因此，基于学生学习状态的类型化分析，既是院校实践“以学生为中心”、因材施教的理论基础，也是实现院校资源精准化投入的实证基础，在院校内部教育质量保障体系的建设中具有广阔的应用前景。

二、研究设计

（一）调查数据

S大学是一所“985”综合研究型大学。该校于2012年和2014年开展了两次普查式学生学习调查，均为网络问卷调查。为提高调查数据的客观真实性，两次调查均采取无压力的自愿形式，并且出于保证样本同质性的考虑，本研究对两次调查的回收样本使用相同的标准（如答题时长、问卷质量判别标准）进行有效样本的筛选。其中，2012年的学生学习调查覆盖全校36个学院（系），被调查的本科生大约有33000名。在无压力作答的环境下，共回收问卷7051份，其中有效问卷6673份，有效率为94.6%。2014年的调查涉及36个院系共计34623名本科生，回收问卷8784份，其中有效问卷5565份，有效率为63.3%。为确保聚类分析结果的可比性，本研究以2012年和2014年S大学学生学习调查数据中的追踪样本（即具有相同ID的个体）为研究对象，样本数总计为1270个，共有635组数据。这样在两年期间，同一个学生的学习成果变化情况和影响因素之间的关系能得到进一步分析。样本的具体分布如表1所示。

表1 两次调查中追踪样本的背景属性分布

（二）研究工具与研究方法

本研究的研究工具为S大学自主开发的学生学习调查问卷。该问卷对基于国外大学生学习与发展研究领域两位权威学者Astin和Pace的理论模型[20]形成的“学生学习调查理论框架”进行开发，确立了29个一级指标，分配在6个维度（生源情况、学校学习资源供给、学生与学校的融合、学生学习投入、学生成果、学校成果）中。在2012年和2014年的调查中，指标体系均保持一致，均为连续型变量。综合两次调查的数据，从问卷的结构效度检验结果看，问卷指标经过因素分析后，均具有良好的内部一致性，指标体系的总体信度较高。实践证明，指标体系具有良好的内容效度与建构效度[21－23]。

1.学生学习状态的聚类分析

本研究利用聚类分析方法归纳学生学习状态类型。为保证聚类结果的可比性，研究选取了两次学生学习情况调查中“学生学习投入”维度下6个相同的、具有连续变量属性的指标进行聚类分析。涉及的指标包括：师生交流（共6道题目，两次α系数为0.91和0.87）；朋辈交流（共8道题目，两次α系数为0.89和0.85）；活动参与（共6道题目，两次α系数为0.80和0.69）；非正常学习行为（共4道题目，两次α系数为0.74和0.71）；自主阅读（共3道题目，两次α系数为0.62和0.55）；论文写作（共2道题目，两次α系数为0.58和0.63）。

聚类分析的方法则参考Hu和McCormick基于NSSE数据进行的研究，首先将选取作为学生分类标准的6个变量的数据转化为均值为0、标准差为1的标准分数（z scores），然后利用k-means聚类分析法对参与调查的学生进行分类[4]。

2.学习成果影响机制的面板数据分析

本研究利用面板数据分析模型（固定效应模型或随机效应模型），考察学校资源投入对不同学习状态类型学生的学习成果的影响。学习成果包括学生成果以及学校成果两个维度。学校成果体现为在校经历满意度，包括个人生活、学术、社团等客观经历的评价（共6道题项，两次α系数为0.84和0.79）。学生成果体现为能力提升综合评价，包括人文思辨能力、基本理科能力以及自我发展能力（共17个题项，两次α系数为0.84和0.84）。学校资源投入涉及以下8个变量：教师授课评价（共9个题项，两次α系数为0.92和0.92）；学习资源期望（共7个题项，两次α系数为0.89和0.89）；专业学习经历评价（共6个题项，两次α系数为0.85和0.87）；图书馆资源评价（共4个题项，两次α系数为0.79和0.80）；学术支持评价（共4个题项，两次α系数为0.82和0.75）；课程作业评价（共4个题项，两次α系数为0.72和0.69）；多元能力的培养氛围（共8个题项，两次α系数为0.95和0.94）；平等文化（共5个题项，两次α系数为0.93和0.94）。考虑到学生学习阶段、状态变化以及环境改变对学习成果的影响，设定如下控制变量：年级变化的跨度（赋值“大二”为1，赋值“大三及以上”为2）；学习状态变化（赋值“是”为1，“否”为0）；曾经转换主专业（赋值“是”为1，“否”为0）；曾经转换校区（赋值“是”为1，“否”为0）。

面板数据分析中，根据已有研究经验，利用OLS模型分析影响学生学习成果变化的因素，先建立混合的OLS模型，然后基于面板数据建立固定效应模型或随机效应模型。面板数据的基本实证模型建立如下：

Yi，t=C+ai+γt+Xi，tβ+εi，t（i=1，…，n；t=1，…，t）

在模型中，C为常数项；β为待估参数向量；ai为度量个体上的差异（即个体效应）；εi，t为随机误差项，服从正态分布；γt为度量时间上的差异（即时间效应）①；X包含解释变量和控制变量向量，用于控制和解释学生学习成果的变化。

在模型的筛选上，首先对混合OLS回归模型进行wald检验，如个体效应显著则采用个体效应的面板OLS模型（固定效应模型或随机效应模型）。然后，通过Hausman检验来确认固定效应模式和随机效应模式之间是否存在显著性差异。若差异显著，则选择估计更为稳健的固定效应的面板OLS模型。

在数据的处理上，利用SPSS22.0进行聚类分析，利用Stata12.0进行面板数据分析。

三、研究结果

（一）学生学习状态类型归纳：聚类分析的过程与结果

分析2012年的数据，以学生投入情况作分类标准，通过尝试多种聚类分析结果（5簇到7簇），结合统计意义和现实意义两层含义，最终选定6类聚类结果并予以命名，如表2所示。

表2 2012年学生学习经历聚类分析结果（n=635）

基于相同方法分析2014年的数据，得出与2012年学习分类基本相同的分类结果，如表3所示。

表3 2014年学生学习经历聚类分析结果（n=635）

利用相同的方法对两次调查中的不同指标组合进行聚类分析，均得出6种学习状态类型，说明学生学习状态基本稳定，可以结合实际访谈结果进一步分析每种类型的基本特征。

1.卓越型

卓越型学生在各个方面都表现出相对积极的行为倾向，是典型的多面手。学习上，自主学习能力较强（自主阅读和论文写作行为较为突出），与老师交流互动较为积极；课后积极参与活动，与身边同学交流较多，人际关系较好；在学术上也有一定的追求，大学期间有一定的论文产量。这类学生在两次调查中占比均为最低。

2.社交型

社交型学生在朋辈交流和活动参与方面表现突出。社交型学生在保证课程学习的前提下，日常生活中与自己的朋辈交流频率很高，并且热衷于参加各种类型的活动，积极融入身边的生活圈子。为了能够更好地适应社交活动，他们会进行必要的非专业知识学习。他们较少开展自主阅读以及论文写作。这类学生在两次调查中所占比例均较高。

3.研究型

研究型学生的最大特点是论文写作的参与程度比其他类型要高，也高于同类型内其余指标。作为以学术研究志趣为主要特征的类型，论文写作的高度投入表明这类学生对学术有着非一般的追求，甚至不惜在一定程度上占用课程学习的时间，与身边同学沟通交流的机会也相对较少。这类学生在两次调查中占比均不高。

4.阅读型

阅读型学生在自主阅读方面的投入均显著高于其他类型以及同类型中的其他行为，即该类型学生阅读表现突出，把更多的时间和精力放在阅读上。他们无论对学术还是非学术阅读材料，均表现出较浓厚的兴趣，这也造成其与朋辈和老师交流不多、论文写作主动性较低的情况。尽管往往自称“学渣”，但该类型学生的知识储备一般较为充足。这类学生在两次调查中占比均较少。

5.游离型

游离型学生的最大特点是，在常规课程学习上表现较为突出，在学校的统一安排下保持着正常的学习行为，但自主学习行为（自主阅读与论文写作）与懒惰型学生相比相差无几，甚至在人际交往和活动参与行为上表现得更为被动，一般不参加班级聚会，缺乏和老师、同学的交流，反映出他们在学习生活中较为游离、缺乏目标。该类型学生的比例在两次调查中差异较大（2012年为20%，2014年为13%）。

6.懒惰型

懒惰型学生在各方面的表现均相对落后，尤其在非正常学习行为上比较突出。在多个方面都表现得懒散，缺乏兴趣，是该类型学生的最大特点。学习上，很少主动同老师交流，基本不会进行自主学习；人际交往上，表现得很冷淡，不愿意踏出自己的小圈子与身边人沟通交流。这类学习状态相对落后的学生在两次调查中占比均最高，分别为22%和30%。

（二）学生学习状态类型化的质量保障作用探析：学校资源投入的影响比较

大学教育的内部质量保障体系一直都是大学治理模式改革中关注的主题[24]，其中学生学习成果（student learning outcomes）的评估（assessment）更为重中之重[25]。国内外学者认为，学生的能力增长评价以及对院校的满意度是以学生为主体的院校教育质量评估的两个重要方面[2]，而以学习状态类型化分析为基础的评估则为内部教育质量保障提供了新的路径。

本研究基于类型化结果，结合两次调查的数据，利用面板数据分析模型，在控制了个体效应（不随时间变化的个体自身属性）、学习环境变化（跨度年级差异、专业和校区转变）以及学习状态改变后，对学校资源投入对于教育质量的影响进行动态分析，考察学校投入对于不同类型学生在校经历满意度和能力提升综合评价的影响，以实现院校资源的精准化投入。所涉及变量的描述性统计见表4。

表4 各研究变量的描述性统计

如表5所示，6个模型中，因变量为不同学习状态类型学生的在校经历满意度。在学习环境和学习状态变化（即控制变量）方面，不同年级起点的学生在两次调查跨度中的在校就读经历理论上会有所不同，并且会对学生对于学校投入的感知以及能力增长的评价造成影响。这一假设也得到了实证结果的支持：跨度年级为高年级（大三及以上）的社交型、阅读型、游离型和懒惰型学生的在校经历满意度比跨度为低年级（大二）的同类型学生更高，并且达到显著水平。此外，曾经转专业和曾经转校区对游离型学生也有显著影响，即对于游离型学生而言，有过换专业/校区经历的学生比没有此类经历的学生在校经历满意度更高。值得一提的是，学生学习状态转换对6类学生的在校经历满意度均未有显著影响。

表5 不同学习状态类型在校经历满意度的面板回归分析

在学校资源投入供给（即解释变量）方面，在控制其他变量的情况下，卓越型学生的在校经历满意度主要受到专业学习经历以及多元能力培养氛围的影响，社交型学生主要受到多元能力培养氛围的影响，研究型学生主要受到学习资源期望和多元能力培养氛围的影响，阅读型学生主要受到专业学习经历和图书馆资源的影响，游离型和懒惰型学生则分别受到专业学习评价和学习资源期望的影响。综合以上结果看，专业学习经历和多元能力培养氛围是影响学生在校经历满意度的主要因素。

如表6所示，6个模型中，因变量为不同学习状态类型学生的能力增长综合评价。在学习环境和学习状态变化（即控制变量）方面，跨度年级对阅读型学生影响显著，即年级跨度为高年级的阅读型学生对能力增长的评价比低年级学生要低。此外，曾经转专业以及曾经转校区分别对懒惰型学生和社交型学生有显著性影响，其中转换专业的经历对懒惰型学生有正向影响，而转换校区的经历对社交型学生有负向影响。在学生学习状态变化方面，状态类型的变化对卓越型学生有显著的负向影响，即卓越型学生在学习状态发生变化后，其对自身能力增长的综合评价有所下降。

在学校资源投入供给（即解释变量）方面，在控制其他变量的情况下，社交型学生的能力增长综合评价主要受到教师授课和多元能力培养氛围的影响，研究型学生则受到专业学习经历和平等文化的影响，阅读型学生受到学术支持和多元能力培养氛围的影响。对于游离型学生和懒惰型学生而言，则分别受到学习资源期望、专业学习经历、平等文化和学习资源期望、学术支持的影响。值得一提的是，学校资源投入对卓越型学生的能力增长评价无显著性影响，而对于懒惰型学生而言，学术支持对其能力增长评价而言则是负向影响。

四、结论与讨论

学生学习经历是研究学生学习与发展的重要切入点。本研究尝试探索如何基于学生的学习投入进行学生学习状态的类型化特征描述，分析院校资源投入对不同学习状态类型学生的学习成果的影响。虽然本研究只是基于一所研究型大学的数据，但从以上分析结果来看，可以对研究型大学的学生学习状态类型及其对院校教育质量的影响模式进行初步判断。

（一）学习状态类型特征具有稳定性

本研究的学生类型化分析结果，与国外相关研究结果相比，在类别数目上基本一致。这里需要指出的是，聚类分析的类别数量结果，与加入聚类的变量数量以及研究者的主观判定有关。因此，不同研究的聚类结果间的比较，还需要从类别的本质意义出发，在内涵特征上进行把握。而在内涵特征的比较上，本研究与已有的研究之间具有较高的一致性[3，26]，比如包含各方面均表现突出或表现不佳的群体，也有在学术、社交、阅读等某些方面表现突出的群体[27]。从研究结果看，研究型大学的学生分类在类型特征上具有一定的稳定性。

表6 不同学习状态类型能力增长综合评价的面板回归分析

（二）需要关注院校资源对不同类型学生学习成果的影响差异

本研究基于两次调查中的追踪样本，发现相同的院校资源对不同类型学生学习成果的影响存在差异：有些院校资源只对特定类型学生的学习成果有显著影响，而有些院校资源则对几种类型学生的学习成果均有显著影响。

对于卓越型学生而言，由于他们能够将院校资源合理地与自身学习过程相结合，因此在校经历满意度更多地受到专业学习过程中的外部支持和院校多元能力培养氛围的影响。对于社交型学生而言，在校经历满意度更多地受到意味着多元社交和活动机会的多元能力培养氛围的影响。同时，由于常规学习时间和精力有限，该类型学生的能力提升大多依赖课堂学习，因此教师授课质量对社交型学生的能力提升显得更为重要。对研究型学生而言，在校经历满意度更多地受到学习资源需求被满足的程度以及为研究思路提供广阔空间的多元能力培养氛围的影响。在能力提升上，专业学习和平等文化所代表的专业知识积累和平等沟通交流，则成为该类学生通过自主研究学习取得进步的两个关键因素。对于阅读型学生而言，虽然同样地投入专业学习，但由于学习方法和知识获取途径较为单一且强调自主学习，因此在校经历满意度除了受专业学习经历影响外，还受图书馆资源质量的影响。在能力提升上，多元能力培养和院校的学术支持有助于该类学生拓宽学习领域，加快储备知识的转化。对于游离型学生而言，在校经历满意度更多地受到能够为他们提供学习目标和方向的专业学习经历的影响。在能力提升方面，对学习资源的期望和平等文化的感知有利于丰富他们的学习和生活内容，因而影响力更大。对于懒惰型学生而言，在校经历满意度和能力增长综合评价均受到学习资源期望的影响，表明他们认可院校支持可以产生助益，但学术支持对其能力增长评价有负影响，说明学术资源的供给并非该类型学生能力发展的首要考虑。

综上所述，不同类型学生的学习成果会受到某些特定院校资源的较大影响。因此，研究型大学在分配院校资源投入的时候，不仅要考虑投入自身的效能，还需要考虑资源投入（尤其是学术资源）对不同类型学生的作用效果。

（三）学习环境和学生投入状态对学习成果的影响不可忽视

虽然在本研究的分析过程中，学习环境和学习状态的改变被视为控制变量，但其对不同类型学生学习成果的影响差异也不可忽视。

在学习环境变化的影响方面，跨度年级对社交型、阅读型、游离型和懒惰型学生的在校经历满意度有显著的正向作用。跨度年级越高，代表在校经历的时间越久，学习和生活经历的丰富有助于提升这些学生的在校经历满意度。但对阅读型学生的能力增长而言，跨度年级却有显著负向作用。原因可能在于，高年级接触的知识愈艰深，自学的效果愈不理想，同时长期忽视其他方面的学习投入，总体上不利于这类学生的能力增长。就转专业和转校区经历而言，两者对游离型学生的在校经历满意度均有显著正向作用。这大概是因为学习和生活环境的转换可以为目的性不强的游离型学生在学习和社交上提供更多的方向选择。对于在学习生活中全面被动的懒惰型学生而言，转换专业或许能激发起他们的学习兴趣，进而提升他们的能力增长综合评价。而对社交型学生来说，转换校区意味着已有的社交和生活圈子被迫发生改变，容易产生不适应感，从而对他们的在校经历满意度造成负面影响。值得一提的是，学习环境变化对于卓越型学生和研究型学生而言并没有显著影响。原因可能在于，两类学生均擅长自主学习且目标清晰，故能够较好地适应学习环境的变化。

学习状态变化对于所有类型学生的在校经历满意度均无显著影响，这说明学生的在校经历满意度与其自身的学习状态改变没有显著关联。但在能力增长综合评价上，学习状态类型的变化对卓越型学生有显著的负向作用，说明当学习状态较好的卓越型学生转变为其他类型时，学习成果有较大可能出现显著下降。有意思的是，逆向的现象并未在学习状态相对较差的游离型、懒惰型学生身上发现。这在某种程度上也许可以说明，学生学习状态的向下流动比向上流动对学习成果的影响更为明显，其背后的机制有待进一步研究。

诚然，本研究也存在一定的局限性。比如，由于缺乏充分的定性访谈作为定量研究结果的补充，对于学校资源投入对不同状态类型学生学习成果的影响机制尚未分析充分，研究结论也会因为学生成长的复杂性而受到局限。但总体而言，对学生学习状况进行类型化分析，有助于研究型院校围绕人才培养目标实现资源的“精准化”投入，对不同类型的学生实施更有针对性的措施，为改善学生学习质量、构建内部质量保障体系起到决策支持的作用，也为拓展院校研究的新路径提供参考。

注释

①由于本研究的面板数据只有两期，属于“大N小T型”面板，并且两次调查时间间距短，其间在学校层面并没有出现关键的重大影响事件或改革措施，因此可以认为时间效应已经得到控制。

②由于年级变化跨度赋值“大二”为1，“大三及以上”为2，因此该变量均值差异小于1时，意味着“大二”跨度人数比“大三”跨度人数多34%。

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Taxonomic Research on Student Learning Status and Its Role in Quality Assurance at Research Universities

FU Cheng-zhe1,LIU Yu-ling1,QU Qiong-fei2,CHEN Wen-wen3
（1.School of Government,Sun Yat-sen University,Guangzhou 510275,Guangdong,China;2.Center of Teacher Development,Sun Yat-sen University,Guangzhou 510275,Guangdong,China;3.Office of Development Strategy and Planning,South China University of Technology,Guangzhou 510641,Guangdong,China）

2016-11-02

全国教育科学规划教育部重点课题“高等教育学生学习经历分层与流动研究”（DI-A130303）

傅承哲，1987年生，男，广东广州人，中山大学政治与公共事务管理学院博士生，主要从事院校研究与教育管理研究；刘钰玲，1993年生，女，江西赣州人，中山大学政治与公共事务管理学院硕士生，主要从事院校研究与教育管理研究；屈琼斐，1973年生，女，浙江台州人，中山大学教师发展中心副主任，主要从事院校研究与教育管理研究；陈雯雯，1990年生，女，贵州贵阳人，华南理工大学发展规划处助理研究员，主要从事院校研究与教育管理研究。