高校参与学习型城市建设的路径研究——基于系统动力学的仿真分析*

陈 伟,黄 健,季星成

1.桂林理工大学 校友与国内合作处,广西 桂林 541004;2.华东师范大学 教育学部,上海 200062;3.桂林信息科技学院 发展规划处,广西 桂林 541004

党的二十大报告指出,要“推进教育数字化,建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”[1]。将学习型社会与学习型大国并列,彰显了中国学习型社会建设的国家意志和社会力量。从2013年首届国际学习型城市大会在北京举办,到2021年上海在第五届国际学习型城市大会上获得联合国教科文组织颁发的学习型城市奖,中国的学习型城市建设成效显著,全民学习、终身学习成为共识[2]。随着城市终身学习架构系统的完善、学习环境的优化,高校对社会贡献的能级不断提升,为学习型城市建设积累了重要的力量,如每年为社会输送大量的毕业生,推动着城市的学习需求[3]。此外,高校对于学习型城市的重要贡献还在于不断创新符合城市独特需求的理论框架和理念,为相关政策制定提供咨询建议。

现有关于高校与城市这两者关系的研究主要围绕高校与城市的互动关系[4-6]、高校与城市发展的关系[7-8]等展开,也有部分研究涉及高校参与学习型城市建设领域,但多是针对高校某项职能展开单一研究,缺乏系统性探究,且量化实证研究相对较少,缺乏实证模型和实证数据[9-10]。因此,本文基于高校参与学习型城市建设的动力影响因素[11]107,构建了高校参与学习型城市建设的系统动力学模型,定量地探究高校参与学习型城市建设的驱动路径,以期于助力高校更好地参与学习型城市建设。

一、系统动力学方法分析和模型构建

(一)系统动力学方法分析

学习型城市建设是一个长期、持续性的过程,更是一个系统性工程,需要在政策制度的推动下,建立保障运行机制,有效整合各类资源[12],充分调动各方积极性。系统动力学作为一门结合系统理论与计算机仿真技术的交叉综合学科,尤其适合解决一些复杂的、系统的难题(如高非线性)[13],能够通过因果关系图和计算机软件构建的一系列方程式,将复杂非线性系统问题用较为精准的方式进行模拟和刻画[14],还可以从定性和定量两方面解析变量间相互关系,通过输入不同的参数来考察多种状态下系统的变化,对所研究的系统问题进行仿真模拟,从而较为清晰地刻画所研究问题,为决策者提供判断依据。此外,系统动力学相关方法和软件能够对相关变量关系与变量之间的作用机制进行较为真实客观的分析。本文采用系统动力学方法并以Vensim PLE软件作为分析工具,以期为高校参与学习型城市建设提供有效的方法。同时,我们也注意到仿真模型的建立是以对实际系统的精确理解为前提的,但在建模过程中往往需要对某些条件进行简化处理,容易忽略某些看似不重要的细节问题。另外,确定仿真问题的初始条件比较困难且每次运行只能提供系统在某些条件下的特殊解,仿真精度较难控制与测定。因此,本文在研究过程中力求抓住重点和控制精度。

(二)系统动力学模型构建

1.子系统分析

组织环境理论认为,涵盖了一切潜在的、能够对组织的整体运转和组织绩效造成一定影响的要素和力量即为组织环境[15],主要包括两个部分,即外部环境和内部环境(1)因篇幅有限,仅举例说明外部环境和内部环境子系统的部分因果关系,如需完整分析过程可联系作者索要。。这一划分依据源自组织边界。组织作为一个存在于客观社会环境中的有机整体,不仅能够对组织本体造成深远影响,还能够从多样化视角决定组织能否在未来实现长远发展,甚至决定组织在当前环境能否继续存在。根据组织环境理论的框架,高校参与学习型城市建设系统动力学模型包括外部环境和内部环境两个子系统,其中外部环境子系统包含政治环境、经济环境、社会环境和技术环境,内部环境子系统包含物理环境、心理环境和文化环境[11]108-110。

a.外部环境子系统

高校外部的政治环境、经济环境、社会环境和技术环境共同组成了高校外部环境,决定了高校参与学习型城市建设所受到的外部动力因素影响。同时,这四个不同环境的影响因素彼此之间也存在一定的相互作用。外部环境子系统的因果关系如图1所示。箭头上的符号代表极性,即 “+”表示两个变量间呈正相关,如教育资源的不对等会对企业和个人培训需求产生影响,促成市场需求的提升,最后高校参与学习型城市建设的外部环境影响反馈到经济驱动因素,从而促成良性循环。反之,“-”则表示负相关,对促成学习型城市建设起到阻碍作用。

b.内部环境子系统

高校内部环境的物理环境、心理环境和文化环境共同决定了高校内部动力。随着时代的发展,高校愈发重视自身的发展规划,不断完善规章制度,科学优化组织结构,配备专职人员和专门场所,充分运用新技术手段,以调动更多资源去应对终身学习事业中所面临的挑战。同样,内部环境子系统所涉及的各个影响因素间互相作用,因果驱动,推动子系统发展。例如:高校激励制度是制度保障完善的条件之一,完善的制度保障有助于校园文化的优化,进而作用于内部环境。内部环境子系统的因果关系如图2所示。

图2 内部环境子系统因果关系图

基于外部环境子系统和内部环境子系统的因果关系,依据组织环境理论,组织的外部因素会与内部因素产生相互影响,子系统分别通过外部环境和内部环境影响高校参与学习型城市建设动力,进而又将动力重新反馈给子系统,最终形成一个整体系统。系统因果关系如图3所示。

图3 系统因果关系图

2.模型构建

a.系统动力学总流图

高校参与学习型城市建设的动力受到外部环境和内部环境的共同影响,内外部合力决定了高校参与学习型城市建设的驱动力,同时高校参与学习型城市建设成果最终会反馈到内外部环境子系统的各个方面,促成互动循环,最终影响学习型城市建设成效。此外,政治、经济、社会、技术、物理、心理和文化这七个不同系统之间的因素也会相互影响,在前文所述基础上最终形成系统动力学总流图(见图4),部分主要反馈回路有:

图4 系统动力学总流图

回路一:高校参与学习型城市建设—经济发展形势良好—经济发展水平—经济影响—外部环境发展情况—外部环境影响—高校参与学习型城市建设动力

回路二:高校参与学习型城市建设—教育资源不对等—社会环境发展—社会影响—外部环境发展情况—外部环境影响—高校参与学习型城市建设动力

回路三:高校参与学习型城市建设—成员交流氛围改善—高校心理环境改善—心理影响—内部环境影响水平—内部环境影响—高校参与学习型城市建设动力

回路四:高校参与学习型城市建设—校园文化日渐浓厚—高校文化构建水平—文化影响—内部环境影响水平—内部环境影响—高校参与学习型城市建设动力

回路五:高校参与学习型城市建设—线上教学普及率—软硬件配套设施更新—高校物理环境改善—物理影响—内部环境影响水平—内部环境影响—高校参与学习型城市建设动力

回路六:高校参与学习型城市建设—终身教育关注度—矛盾发生改变—社会环境发展—社会影响—外部环境发展情况—外部环境影响—高校参与学习型城市建设动力

回路七:高校参与学习型城市建设—教育资源不对等—企业培训需求—市场需求激增—经济发展水平—经济影响—外部环境发展情况—外部环境影响—高校参与学习型城市建设动力

回路八:高校参与学习型城市建设—教育资源不对等—个人教育需求—市场需求激增—经济发展水平—经济影响—外部环境发展情况—外部环境影响—高校参与学习型城市建设动力

回路九:高校参与学习型城市建设—教育资源不对等—科技成果转化需求—市场需求激增—经济发展水平—经济影响—外部环境发展情况—外部环境影响—高校参与学习型城市建设动力

b.仿真模型的构建

确定各个变量的值以及确定变量的函数关系是建立系统动力学模型的关键,本文主要变量的相关信息见表1。根据系统动力学理论,系统动力学模型中共存在水平变量(level variable)、流速变量(rate variable)、辅助变量(auxiliary variable)、常量(constant)等四种变量。水平变量是指在一定时间内在流速变量的影响下累计达到的水平,又称为存量、状态变量。水平变量是作用于流速变量积分的量,具有一定的物理性质,是在物质交换流、信息流变动状态下对系统变化的描述。在系统中,水平变量L1～L10为基础保障。流速变量R1～R9是作用于存量的微分性质的量,是水平变量的变化率,包括流出变量与流入变量。辅助变量A1～A16起到为流速变量传递信息的作用,是连接流速变量与常量的中间变量,有时候用于量纲的转化。不同变量之间的量纲可以通过辅助变量得到统一,在系统中加入辅助变量能使系统结构更完整、更符合逻辑。常量C1～C27是指在该模型中假定其不随时间和其他变量的变化而变化的变量,其在系统中往往是局部的标准值。

表 1 主要变量

c.部分主要方程(2)因篇幅有限,仅举例部分主要方程,如需完整分析过程可联系作者索要。

前文已经论述了各子系统及其各因素之间的相互因果关系,以“政策激励”这一因素为例,其在逻辑论述上受到“官方政策”“政府发展规划”“相关法律法规”这三个因素的共同影响,于是先假设算式为:

政策激励 = f(官方政策,政府发展规划,相关法律法规)

系统动力学中涉及的公式系数由层次分析法确定,采用特征法确定权重,将判断矩阵通过问卷形式分发给相关专家,最终得到各个判断矩阵的得分。使用特征法求出的权重向量为0.545、0.203和0.252,分别对应政治环境子系统中的“官方政策”“政府发展规划”“相关法律法规”三个变量。基于此,得到最终算式:

政策激励=0.545 * 官方政策+0.203 * 政府发展规划+0.252 * 相关法律法规

经济环境子系统中的“经济发展形势良好”这一因素会受到政府资助能力和企业资助能力这两者的影响,故使用与上述相同的方法,将“政府资助能力提升”和“企业资助能力提升”这两个因素作为两个自变量,而“经济发展形势良好”则为因变量,最终回收判断矩阵所得到的权重结果为0.667和0.333,分别对应“政府资助能力提升”和“企业资助能力提升”这两个变量,因此得到算式:

经济发展形势良好=0.667 * 政府资助能力提升+0.333*企业资助能力提升

同理,制度保障完善=0.5 * 学校章程+0.313*高校激励制度+0.187 * 高校发展规划,内部环境影响=0.333*物理环境影响+0.333*文化环境影响+0.334*心理环境影响,等等。

3.数据来源及模型检验

a.数据来源

本文变量基于G市统计数据、G大学的师生调查、历年年鉴数据,以及对2017—2021年的数据进行整理、计算求得各变量的数值,并通过表函数的形式定义各变量间的关系。

b.模型检验

系统动力学的仿真实验是建立在一系列具体假设前提下的,如何在这些假设前提下提升实验的有效性是本文需要关注的重点。本文通过量纲一致性测试、灵敏度测试和真实性检验等进行模型有效性检验。首先,只有通过量纲一致性检验才可以确保模型变量以及方程的选择是合理的,系统才可以进行后续的仿真实验。最终显示结果表明,本文的系统动力学模型通过量纲一致性检验。其次,在对系统中参数的灵敏度测试分析时发现,既不存在灵敏度过低的变量,也没有发现过度灵敏的变量。为了验证本文提出模型的有效性,更好地利用系统动力学模型预测高校参与学习型城市建设动力的变化趋势,用各变量在2017年至2021年的数据对个人教育需求进行真实性检验,并不断调整模型内的相关变量,使模拟数据与历史数据的拟合相对误差符合标准(10%范围内),以保证模型的有效性。

二、基于系统动力学模型的模拟仿真

(一)动态模拟结果及分析

根据内外部系统的模拟结果,外部环境影响随时间变化而增长,增长速率呈现前后小中间大的趋势,最后逐渐减小并趋于稳定,说明外部环境对驱动力的影响存在延迟效应,且存在上限,如图5所示;内部环境影响是随时间平滑上涨的曲线,且曲线斜率逐渐减小,增长的速率由大变小,最后趋向于零,说明内部环境对驱动力的影响是灵敏的,会显著影响驱动力,但可以预见在足够长的时间之后,其影响也会趋向于一个稳定的值,也就是高校的内部环境影响不能无限增加,如图6所示。

图5 外部环境子系统模拟

图6 内部环境子系统模拟

(二)各子系统模拟及分析

政治环境影响主要通过政策激励和政治话语诉求体现,因此本文选取相关政策影响因素进行仿真。图7展示了相关政策水平变化对子系统的影响变化,表现为外部环境影响随着相关政策水平的提升有较为显著的影响。当相关政策中明确带有终身学习相关内容时,高校也容易提升参与终身学习事业的积极性。学习型城市建设是终身学习事业的重要内容,本身具有政策牵引范式的特点,因此高校参与学习型城市建设直接受到相关政策的影响。社会舆论与媒体宣传也是如此,随着相关政治话语诉求不断提升,高校参与学习型城市建设的积极性也容易随之提升,最后在达到一定的高值后趋于饱和。

图7 政治环境子系统模拟

经济环境影响主要通过市场需求激增和经济发展形势良好体现,本文选取个人支出水平影响因素进行仿真。外部环境影响受个人支出水平影响,但影响相对较弱。一般情况下,当经济发展向好时,人均可支配收入提升,将有更多人选择通过接受再教育进行自我提升,个人教育支出也随之提升。个人教育支出的增加相应地会反馈在市场培训需求的增加上,从而刺激市场的不断发展、壮大,吸引更多的高校参与学习型城市建设而成为一种推动力,如图8所示。教育需求会伴随经济的发展一直存在,但在群体教育程度普遍提升的前提下,增长的趋势最终逐渐趋于平缓。

图8 经济环境子系统模拟

社会环境影响主要包括教育资源不对等与矛盾发生改变两个方面,本文选取终身教育关注度影响因素进行仿真。终身教育关注度的增减会作用于外部环境,但影响存在一定的滞后性,效果会在后期逐步显现。学习型城市建设是我国终身学习事业的重要一环,因此终身教育关注度直接与学习型城市建设参与意愿相关,如图9所示。

图9 社会环境子系统模拟

技术环境影响主要受到新技术出现和其带来的新需求影响,本文选取移动学习普及率影响因素进行仿真。图10展示了移动学习普及率对外部环境影响的作用。结果表明,移动学习普及率的提升对技术环境子系统显著影响,呈显著正相关关系。相比过去,城市居民更多采用移动学习形式进行学习,这也促成了更多移动教育技术的诞生,随之产生了更多移动教育资源需求,进而推动高校开发和开放更多的教育资源。移动教育学习需求的提升会吸引更多高校搭建在线教育平台,提供在线教育服务。因此,城市居民移动学习普及率提高自然驱动高校参与学习型城市建设,在改善技术环境的基础之上,进一步增强高校参与学习型城市建设的动力。

图10 技术环境子系统模拟

关于物理环境影响,本文选取专职人员数量影响因素进行仿真。高校为终身教育和建设学习型城市所配备的专职人员数量可以体现出其重视程度。当配备更多终身学习专职人员数量时,高校才有更多资源用于宣传或是直接参与学习型城市建设。从图11来看,高校终身学习专职人员配备数量对内部环境产生一定程度影响。当人员有一点空余量时,可以考虑将部分成员调整到终身教育或者学习型城市建设的相关部门,以此来提升终身学习专职人员配置数量,进而提升参与学习型城市建设动力。

图11 物理环境子系统模拟

关于心理环境影响,本文选取领导重视程度影响因素进行仿真,图12呈现的是心理环境因素随着学校领导重视程度增加或者降低的变化趋势。从图12可以明显看到,当学校领导对高校参与学习型城市建设的重视程度增加时,心理环境因素会有较大幅度的提升,但学校领导的重视程度降低对心理环境的影响较小。可见,学校领导的重视程度与心理环境影响呈现正相关关系,即心理环境影响对学校领导重视程度增加较为敏感,但对学校领导重视程度降低不敏感。领导重视程度降低而内部环境保障减少不明显说明基础保障随着领导的重视程度的变化存在一个下限。

关于文化环境影响,本文选取高校终身学习氛围影响因素进行仿真。高校终身学习氛围会影响到高校参与学习型城市建设的执行效果,因此其也是影响基础保障的重要变量。如图13所示,内部环境影响会随着高校终身学习氛围的增加或减少而相应地增加或减少,两者呈正相关关系。高校终身学习氛围的增加,一方面容易影响全体师生对于高校参与学习型城市建设的积极性,另一方面则增强了学习型组织建设,改善了终身学习氛围,最终影响到政策执行效果,一定程度上决定了高校参与学习型城市建设动力的强弱。

图13 文化环境子系统模拟

三、基于系统动力学的动力仿真优化分析

系统动力学的优化仿真是指通过试验各种假设条件模拟对系统产生的影响,通过比较分析的方法,将不同的政策影响或增长方式呈现出来,为决策提供依据。传统的趋势预测一般只通过过去的情景预测之后的发展变化,难以考察以往未发生过的状况。然而,模拟仿真可以预测不同情境下未来可能发生的状况。

(一)模拟仿真方案设置

在高校参与学习型城市建设动力模型通过检验后,前文已选取每个子系统的关键影响因素进行了动态模拟的分析。为更好地预测其发展状况,在现有模型运行情况下,可在前文分析的基础上通过设置不同的优化方案(即调控变量)来模拟变量调整对系统的影响,预测学习型城市的建设成效,通过比较分析选择最优方案组合(见表2),据此为决策的制定提供依据。

(二)模拟仿真结果分析

利用系统动力学模型对上述方案进行仿真模拟,可得出不同方案的系统模拟发展情况,具体如图14所示。通过仿真模拟对比图可以看出:优化方案七即加强校园制度文化和精神文化建设,对高校参与学习型城市建设动力的提升最明显;其次是优化方案一,即国家宏观层面的终身学习相关政策颁布情况,优化方案一与优化方案七分别对应高校参与学习型城市建设的内部和外部因素,具有较高的对策参考价值;优化方案二对高校参与学习型城市建设动力的影响相对明显,与之相对应的影响因素是经济环境相关动力因素;优化方案四和优化方案三对高校参与学习型城市建设动力的影响相对滞后,但在进程后期会有明显的正向作用,即社会环境和技术环境因素对高校参与学习型城市建设动力提升的前期作用不明显,持续投入政策保障和改善舆论氛围后才能明显提升高校参与学习型城市建设的动力;优化方案六和优化方案五对高校参与学习型城市建设动力的影响相对其他方案效果最弱,其对应高校内部物理环境因素和心理环境因素,这可能是由于高校内部的软硬件设施和成员交流氛围等方面在短时间内难以发生较大改变,因此影响效果不理想。

图14 仿真模拟对比图

四、基于系统动力学仿真优化的驱动路径选择

通过模型的仿真可知,高校参与学习型城市建设的不同路径呈现出不同的驱动效果。基于现状和优化方案的综合考虑,笔者提出以下优化驱动路径:

(一)响应社会需求,实践示范引领

高校要以敏锐的战略眼光捕捉经济发展的趋势,注重终身学习的卓越创新驱动,同时依托自身学科优势,以全球视野聚焦所在城市经济建设中的新机遇与新挑战,提高对社会发展动态的辨识力,创新驱动各行业、企业、从业人员的终身学习需求,使城市终身学习文化活力与经济活力同向共进、协同发展,彰显出高校作为我国特色高端人才培育与激励的“高地”作用[16]。具体来说,可以从以下三个方面着手:首先,应加快人才培养的思想创新、理念创新、方法创新和技术创新,不断完善人才培养模式,同时着力建设高水平教学体系,推进课程内容更新,推动课堂改革,持续深化创新创业教育改革,形成领跑示范效应。其次,通过强化理论创新为社会实践活动提供理论指导,为学习型城市建设构建理论基础,探索运行机制,从理论层面为学习型城市建设提供理论指导。最后,率先建立学习型组织,在学习型城市建设中发挥示范作用。

(二)贯彻落实相关政策,提升服务能级

高校要考察解析终身教育者的发展现状、发展瓶颈与发展途径,以及终身学习者的学习特点、学习方式与学习空间,使高质量的学习支持服务系统高度融合于各地,营造出具有一定竞争力的“高质量终身学习解决方案”,从而提升终身学习的卓越服务能级。第一,围绕开放教育资源积极探索,大力推进“互联网+教育”,减少教育在空间和时间上的限制,如提高网络教育的覆盖率,打造智慧课堂、智慧实验室、智慧校园,加大包括慕课在内的各式网络教育平台开放力度。第二,大力开展相关培训,提升教师使用相关信息化平台的水平,实现不同主体之间教育资源的融合开放,最终实现社会层面教育资源的高度共享。第三,强化科技创新活动与产业界的衔接,鼓励有能力的教师开展科技咨询活动,走出校园,服务社会,如建立专门的技术转移机构、搭建技术转移平台等,服务于学习型城市建设。第四,因时而进、因势而新,积极扩大对外交流合作,汇聚育人合力,培育符合时代要求、具有浓厚高校特点和时代担当责任的高素质专业人才。第五,加大对社会、企业的智力输出与服务力度,在承担智力输出等社会责任的同时,传播高校的文化理念和教育精神。

(三)营造文化氛围,增益利益主体

高校可以挖掘中华优秀传统文化中的终身学习思想,开展基于此前学习型城市建设经验的卓越理论研究,同时借鉴国际终身教育的前瞻视野,立足中国终身学习的相关文化,萃取有成效的卓越学习型城市建设实践智慧,创新本土终身教育领域卓越理论,为建立具有中国特色的终身教育理论体系与话语体系提供支撑,为健全终身教育政策法规的制定与颁布提供决策咨询。此外,应营造终身学习精神文化氛围,形成并完善包括学校章程、学校发展规划和激励制度在内的高校制度文化,力争对所在地的城市终身学习体系构建产生正向影响,不断发挥高校作为参与城市发展与治理的“智库”作用。

(四)构建交流平台,加强互联互通

高校要不断增强与各类学习型城市之间的交流。首先,深入推进产教融合、教科结合,充分发挥高校的教育、学习、培训功能,完善同社会各类机构的协同育人机制,在办学、育人、就业和发展上建立长期良好的合作关系。其次,整合校内资源,打破各级各类教育之间的壁垒,并且有针对性地开展不同主题的教育活动,为创建学习型城市提供大力支持[17]。再次,搭建从非正规教育进入正规教育的桥梁。高校往往掌握着丰富的教育资源,这些资源可以满足不同岗位、层次和年龄对象的教育需求,因此可以进一步开展专业教育培训和非学历教育等活动。最后,大力开放学校教育资源,服务社区教育,为各级各类教育的互通构建联通渠道[18]。