文獻(xiàn)綜述：高校專業(yè)設(shè)置相關(guān)模型研究

呂佳雯+張靈+孫亞南

摘要在人力資源對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著巨大作用的前提下，作為為區(qū)域經(jīng)濟(jì)輸送人才的高校顯得極為重要，而專業(yè)設(shè)置已成為近年來高校發(fā)展的重點(diǎn)研究問題。本文先后對(duì)國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于專業(yè)設(shè)置預(yù)警模型、專業(yè)設(shè)置預(yù)測(cè)模型相關(guān)研究進(jìn)行了歸納與整理，并在此基礎(chǔ)上給出了筆者的總結(jié)與思考。

關(guān)鍵詞專業(yè)設(shè)置 預(yù)警模型 預(yù)測(cè)模型

專業(yè)設(shè)置的好壞直接關(guān)系到高校的人才培養(yǎng)狀況，進(jìn)而影響到高校人才的輸送能力，其重要性不言而喻。因此專業(yè)設(shè)置的調(diào)整越來越受到教育界乃至整個(gè)社會(huì)的關(guān)注。近年來，對(duì)該問題進(jìn)行研究的學(xué)者不斷增多，但就目前所查到的相關(guān)資料信息而言，國(guó)內(nèi)大多數(shù)學(xué)者在文章中所研究的內(nèi)容仍停留在定性分析層面，所以加強(qiáng)對(duì)定量分析的研究十分重要。而在定量分析中模型研究尤為特色?；诖?，本文著重對(duì)高校專業(yè)設(shè)置的相關(guān)模型的研究進(jìn)行了文獻(xiàn)綜述，由于高職院校也屬于高校范疇，且高職院校對(duì)普通高校具有借鑒作用，因此將高職院校的模型也一并進(jìn)行了總結(jié)。

1國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)高校專業(yè)設(shè)置預(yù)警模型的研究

查閱相關(guān)文獻(xiàn)，可以發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)高校專業(yè)設(shè)置的研究可分為定性和定量?jī)煞N。定性研究大多集中在我國(guó)專業(yè)設(shè)置調(diào)整歷史、調(diào)整中出現(xiàn)的問題以及對(duì)策探討等，這里便不多贅述。而定量研究中，很多學(xué)者提到了專業(yè)設(shè)置預(yù)警模型。

1.1高職院校

李海宗、楊燕兩位學(xué)者從高職院校預(yù)警模型創(chuàng)建的原則出發(fā)，從內(nèi)外兩方面考慮，初步構(gòu)建了專業(yè)設(shè)置預(yù)警機(jī)制指標(biāo)體系。對(duì)一些職業(yè)教育專家、高職院校老師以及企業(yè)員工進(jìn)行詳細(xì)咨詢和深入分析，并結(jié)合《高職高專教育示范專業(yè)評(píng)估指標(biāo)體系》，確定出三級(jí)指標(biāo)（其中外部因素的二級(jí)指標(biāo)從人才、生源、就業(yè)以及政策四方面出發(fā)，而內(nèi)部因素更強(qiáng)調(diào)教師、課程、經(jīng)費(fèi)等方面），然后使用專家排序法，通過對(duì)幾個(gè)專家們進(jìn)行問卷調(diào)查，得出一、二、三級(jí)指標(biāo)的權(quán)重，并且給出其權(quán)重的計(jì)算公式。經(jīng)過簡(jiǎn)單解釋后的指標(biāo)體系通俗易懂，但是卻沒有根據(jù)體系建立起模型，用于專業(yè)的預(yù)警，卻是一個(gè)不足之處。

而趙輝學(xué)者在構(gòu)建了以就業(yè)為導(dǎo)向的專業(yè)設(shè)置預(yù)警體系的基礎(chǔ)上建立起了相關(guān)模型。其預(yù)警體系由兩部分組成——“預(yù)警指標(biāo)體系”與“預(yù)警監(jiān)測(cè)模型”：其中第一部分以就業(yè)質(zhì)量、社會(huì)需求狀況和生源狀況一級(jí)指標(biāo)和16個(gè)二級(jí)指標(biāo)作為具體的監(jiān)測(cè)要素；而趙輝學(xué)者得出的預(yù)警監(jiān)測(cè)模型后，根據(jù)預(yù)警監(jiān)測(cè)模型的預(yù)算結(jié)果“預(yù)警系數(shù)w”將警報(bào)分為五個(gè)顏色，代表不同級(jí)別，分別意味著從安全到超重級(jí)五個(gè)警報(bào)級(jí)別，每一個(gè)等級(jí)都有相應(yīng)的系數(shù)值域。與李海宗、楊燕兩位學(xué)者相比，趙輝學(xué)者更強(qiáng)調(diào)在建立完體系后建立預(yù)警監(jiān)測(cè)模型，并將結(jié)果進(jìn)行分級(jí)，真正落實(shí)到如何預(yù)警。但是筆者認(rèn)為，若是能具體將模型運(yùn)用到實(shí)際中，即以某一個(gè)高職院校為例子利用模型進(jìn)行預(yù)警則更有說服力。

雖然上述兩者闡述的只是高職院校專業(yè)設(shè)置預(yù)警模型，但是它們可以作為一種借鑒。我們可以學(xué)習(xí)它們的研究思路，從而為普通高校專業(yè)設(shè)置預(yù)警模型的建立提供方向。之后，筆者將大致總結(jié)一下有關(guān)普通高校預(yù)警模型的建立。

1.2普通高校

鄧岳敏學(xué)者在專業(yè)設(shè)置趨同問題的研究中，提到如何減少我國(guó)高校的這種現(xiàn)象時(shí)，說的第一個(gè)措施就是建立專業(yè)設(shè)置以及人才供求的預(yù)報(bào)與預(yù)警機(jī)制。而兩者之中又強(qiáng)調(diào)的是預(yù)警方面，主要涉及兩點(diǎn)：其一是通過教育部的兩個(gè)網(wǎng)站（中國(guó)教育和科研網(wǎng)、大學(xué)生就業(yè)網(wǎng)）實(shí)時(shí)更新專業(yè)設(shè)置信息，并根據(jù)不同高校的設(shè)置情況給出不同的結(jié)果，主要是看布點(diǎn)數(shù)與高?？倲?shù)的關(guān)系，以此來確定指示燈的顏色，從而判斷高校的專業(yè)設(shè)置是否存在險(xiǎn)情。例如，布點(diǎn)數(shù)低于高?？倲?shù)的百分三十，確定為綠色，代表此專業(yè)沒有險(xiǎn)情；其二是看就業(yè)率，教育部在網(wǎng)站上公布就業(yè)率，高校根據(jù)就業(yè)情況調(diào)整招生規(guī)模和結(jié)構(gòu)，同時(shí)，新生也可以根據(jù)所反映出來的信息選擇合適的專業(yè)。例如：某一專業(yè)的就業(yè)率不足30%，此時(shí)燈為紅色，就能確定此專業(yè)險(xiǎn)情較大，代表學(xué)生畢業(yè)后較難找到工作，這也側(cè)面反映了這一類人才供過于求，這時(shí)相關(guān)專業(yè)就不應(yīng)該過多招生?？梢哉f，作者在這篇文章里確確實(shí)實(shí)談到了高校預(yù)警問題。作為解決高校專業(yè)趨同問題的首要措施來說，可見預(yù)警的重要性，但是其不足之處也顯而易見。作者從布點(diǎn)數(shù)與高?？倲?shù)的關(guān)系以及就業(yè)率出發(fā)來確定指示燈的顏色，從而對(duì)高校專業(yè)進(jìn)行預(yù)警，但是卻沒有深入研究，進(jìn)而提出相應(yīng)的預(yù)警模型來，僅僅只是涉及而己。

而與鄧岳敏學(xué)者相比，王志軍學(xué)者就更為深入了些，他的文章著重于建立預(yù)警體系，并且是在就業(yè)前景的前提下考慮高校專業(yè)設(shè)置的現(xiàn)狀。其研究對(duì)象是全國(guó)34所有關(guān)院校，從三個(gè)方面出發(fā)，分別是設(shè)置“紅黃綠”三牌的專業(yè)數(shù)、院校數(shù)以及三牌專業(yè)數(shù)占總數(shù)的比重，以此來尋找成因與分析相應(yīng)的對(duì)策（其基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來自麥克斯公司）。王志軍學(xué)者從紅、黃、綠三牌出發(fā)，簡(jiǎn)單的說，“紅牌專業(yè)”是指高失業(yè)率、就業(yè)前景最不好的專業(yè)；“黃牌專業(yè)”是指就業(yè)前景次于紅牌的專業(yè)；“綠牌專業(yè)”是與紅牌完全相反，即就業(yè)前景最好的專業(yè)。雖然簡(jiǎn)單易懂，可以很好地判別目前高校的專業(yè)設(shè)置是否符合就業(yè)前景，并且依托34所院校具有針對(duì)性。但是很明顯地發(fā)現(xiàn)其預(yù)警體系過于簡(jiǎn)單，只是依據(jù)三牌判斷，且僅以就業(yè)這一個(gè)指標(biāo)來判定專業(yè)設(shè)置是否好壞有失偏頗。并且與李海宗、楊燕兩位學(xué)者犯了一樣的問題，即闡述的只是一個(gè)預(yù)警體系，還沒有達(dá)到模型的高度上。

2國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)專業(yè)設(shè)置預(yù)測(cè)模型的研究

統(tǒng)觀學(xué)者各類研究，雖研究?jī)?nèi)容五花八門，但不難發(fā)現(xiàn)其主要目的都是為了對(duì)高校專業(yè)設(shè)置進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而為學(xué)校專業(yè)調(diào)整以及地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供良機(jī)。而且比起預(yù)警模型，預(yù)測(cè)模型更具有前瞻性，畢竟比起被動(dòng)地調(diào)整專業(yè)，主動(dòng)適應(yīng)才是符合社會(huì)發(fā)展的。

2.1高職院校

陳衍，程宇，房巍對(duì)職業(yè)院校現(xiàn)有專業(yè)設(shè)置的模型式進(jìn)行了研究和分析，總結(jié)了國(guó)內(nèi)已有的專業(yè)預(yù)警模型：（1）二維四項(xiàng)評(píng)價(jià)模型：該模型以。為原點(diǎn)，從。出發(fā)畫出兩條射線，分別代表兩個(gè)維度，正向?yàn)閤，代表社會(huì)需求，而另一方向?yàn)閅，代表資源條件。每一維度又可細(xì)分兩個(gè)互相對(duì)稱的具體指標(biāo)，構(gòu)成四向的斜軸坐標(biāo)：其中，x包括經(jīng)濟(jì)和大眾需求，Y包括軟件和硬件資源。（2）三維模型：三維模型則將影響專業(yè)設(shè)置的相關(guān)要素分為三個(gè)條件，分別涉及生源、辦學(xué)以及就業(yè)。三個(gè)要素問相互影響，共同形成三維模型。（3）層次屬性模型：建立層次屬性模型的依據(jù)是影響專業(yè)設(shè)置的一些重要因素，因此模型從高到低可分為三層：專業(yè)設(shè)置綜合評(píng)價(jià)層、指標(biāo)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)層（有5個(gè)指標(biāo)項(xiàng)：分別從師資、學(xué)科、市場(chǎng)、教學(xué)、資金方面展開）、擬設(shè)專業(yè)對(duì)象層。三位學(xué)者雖肯定了上述模型，但也提出了一些不足，他們認(rèn)為上述的模型在一定程度上無法面面俱到影響新專業(yè)設(shè)置的眾多要素，沒有足夠重視專業(yè)設(shè)置預(yù)測(cè)模型的復(fù)雜性；而且在計(jì)算過程當(dāng)中，沒有明確定義各個(gè)影響因素的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，隨意性太強(qiáng)?；诖?，他們認(rèn)為這些模型的運(yùn)算功能不強(qiáng)，沒有突出表現(xiàn)其優(yōu)點(diǎn)，模型的提出并沒有實(shí)際意義。

在此基礎(chǔ)上，陳衍，程宇，房巍三位學(xué)者給出了一種模塊化樹型新專業(yè)設(shè)置預(yù)測(cè)模型（量化分析法）。以所得的預(yù)測(cè)結(jié)果作為該結(jié)構(gòu)的根節(jié)點(diǎn)，而相對(duì)應(yīng)的多級(jí)指標(biāo)為樹形結(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)，最終形成樹形結(jié)構(gòu)，而該模型的終端節(jié)點(diǎn)是最底層量化指標(biāo)以及權(quán)值。其重難點(diǎn)在于使用新專業(yè)設(shè)置預(yù)測(cè)模型推理算法時(shí)，在將推理得分與其權(quán)重相乘之前，必須對(duì)該專業(yè)預(yù)測(cè)信息的實(shí)際結(jié)果值進(jìn)行推算，最后才能得到終端節(jié)點(diǎn)的分值。相比之前的三個(gè)模型，模塊化樹型模型優(yōu)點(diǎn)在于，強(qiáng)調(diào)了量化權(quán)重。模型所基于的指標(biāo)體系也更為豐富，總共由四級(jí)指標(biāo)構(gòu)成，其中又包含多個(gè)指標(biāo)，由評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和所占權(quán)重組成。但是筆者認(rèn)為只是提出一個(gè)模型其實(shí)說服力不強(qiáng)，若是在模型的基礎(chǔ)上，以某一高校某一專業(yè)作為實(shí)例，采用數(shù)據(jù)說話證明模型在專業(yè)設(shè)置中的作用，使整個(gè)思路更完善，才能體現(xiàn)出預(yù)測(cè)模型的價(jià)值。

2.2普通高校

學(xué)者們不僅僅為建立高職院校的專業(yè)設(shè)置預(yù)測(cè)模型做出努力，同時(shí)也在對(duì)構(gòu)建高校預(yù)測(cè)模型進(jìn)行理性思考。曹紅軍學(xué)者提到要解決大學(xué)生結(jié)構(gòu)失業(yè)的一個(gè)舉足輕重的措施就是建立專業(yè)設(shè)置預(yù)測(cè)系統(tǒng)，并且是以大學(xué)生就業(yè)為導(dǎo)向。但與其他學(xué)者不同的是，他認(rèn)為建立高校專業(yè)設(shè)置預(yù)測(cè)系統(tǒng)是一件很復(fù)雜的事，所以他并不認(rèn)為一個(gè)人、或是一個(gè)部門能承擔(dān)這樣一個(gè)任務(wù)。因此，他提倡由國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)領(lǐng)導(dǎo)，依托相關(guān)戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)，聯(lián)合有關(guān)專家學(xué)者，采用職業(yè)預(yù)測(cè)先行、專業(yè)預(yù)測(cè)跟進(jìn)的兩步走的策略組建專門的工作機(jī)構(gòu)以建立預(yù)測(cè)系統(tǒng)。他的想法確實(shí)很新穎，畢竟一個(gè)人的能力有限，有時(shí)僅憑一個(gè)人遠(yuǎn)不能達(dá)到要求，所以借助政府的力量迫在眉睫。但是，作者自身也說是這些思考比較淺顯，同時(shí)筆者認(rèn)為既然已經(jīng)進(jìn)行了一些思考，不妨可以給出一些建議，為之后相關(guān)機(jī)構(gòu)建立專業(yè)設(shè)置預(yù)測(cè)系統(tǒng)提供思路。

王娜在她的研究生畢業(yè)論文中以高校就業(yè)預(yù)測(cè)模型作為選題進(jìn)行了自己的思考。她在建立相關(guān)預(yù)測(cè)模型之前，就先分析了現(xiàn)有的模型，包括灰色預(yù)測(cè)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型等，然后再將所在院校的留在北京的學(xué)生就業(yè)率及考研率作為數(shù)據(jù)來源，對(duì)得出的預(yù)測(cè)值進(jìn)行比較分析，從中尋找思路。最后利用計(jì)算機(jī)知識(shí)，結(jié)合自身學(xué)校的就業(yè)情況，建立了一個(gè)有關(guān)就業(yè)的預(yù)測(cè)模型。然而，她在構(gòu)建模型時(shí)，強(qiáng)調(diào)的只是系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原理，以系統(tǒng)流程圖和功能設(shè)計(jì)圖來分析模型建立的過程，卻沒有真正給出新模型到底是怎樣的。而且，其在應(yīng)用實(shí)例時(shí)，只是采用了一元線性回歸模型來進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)際上并沒有真正建立新的預(yù)測(cè)模型。這讓人遺憾。但不得不說，王娜將層次分析法運(yùn)用到相關(guān)模型建立中，為高校專業(yè)設(shè)置提供了一種研究方向；運(yùn)用了計(jì)算機(jī)知識(shí)（Java的設(shè)計(jì)思想和開發(fā)方法），可謂另辟蹊徑；并且詳細(xì)分析了現(xiàn)有預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，值得肯定。

當(dāng)然，不僅是論文，很多學(xué)者也在所著的書中提到了預(yù)測(cè)模型的建立，就比如陳小娟學(xué)者在《高校本科專業(yè)設(shè)置預(yù)測(cè)模型構(gòu)建》一書中就在對(duì)高校本科專業(yè)設(shè)置預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了較為完整的理論建立外還進(jìn)行了實(shí)證分析，在選擇影響專業(yè)設(shè)置的幾個(gè)要素的前提下，運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)中的主成分分析方法（即CPA模型）篩選相應(yīng)指標(biāo)，進(jìn)而構(gòu)建了預(yù)測(cè)指標(biāo)體系，再從需求、政策、高校、科技水平、學(xué)科布局等五個(gè)方面出發(fā)建立了預(yù)測(cè)模型。陳衍學(xué)者在之前自己研究的兩篇論文的基礎(chǔ)上，出版了《職業(yè)院校專業(yè)設(shè)置：模型設(shè)計(jì)與軟件開發(fā)研究》一書，其主要特點(diǎn)是將模型設(shè)計(jì)與軟件開發(fā)結(jié)合在一起，嵌入了計(jì)算機(jī)知識(shí)，還提供了專業(yè)設(shè)置模型的思路。不足之處可能是計(jì)算機(jī)算法語句方面非專業(yè)人士可能難以理解，而且是局限于職業(yè)院校專業(yè)設(shè)置。

2.3基于現(xiàn)有的模型預(yù)測(cè)人才

可以說建立新的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，其主要目的是為了調(diào)整專業(yè)，進(jìn)而為區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供合適的人才。所以還有一些學(xué)者基于現(xiàn)有的一些模型對(duì)人才進(jìn)行預(yù)測(cè)。

現(xiàn)有模型中比較常見的是灰色預(yù)測(cè)模型，很多論文就是基于此模型進(jìn)行研究。王健學(xué)者對(duì)河南省勞動(dòng)技能人才需求進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)就采用了灰色模型。但是他并不是是照搬原有的進(jìn)行預(yù)測(cè)，而是認(rèn)為傳統(tǒng)的GM（1，1）模型對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，只有最近的幾個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)精確度較高，但時(shí)間越長(zhǎng)，預(yù)測(cè)精度越低，甚至出現(xiàn)較大誤差。因此王健學(xué)者為彌補(bǔ)傳統(tǒng)灰色模型的不足，引入了新陳代謝思想，從而建立灰色新陳代謝模型。經(jīng)過計(jì)算得到的新陳代謝模型后，并用其對(duì)河南省未來5年勞動(dòng)技能人才數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。可以說，雖然王健學(xué)者使用的是比較常用的灰色模型，但沒有落入俗套，而是在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，引入了新的思想，并在預(yù)測(cè)之前先進(jìn)行了誤差分析，提高了準(zhǔn)確率，值得學(xué)習(xí)。

組合模型雖沒有灰色模型那么常見，但也比較大眾，王娜就在她的《高校就業(yè)預(yù)測(cè)模型初探》里詳細(xì)地闡述了其原理，并對(duì)未來的考研率進(jìn)行了預(yù)測(cè)。許多學(xué)者愿意采用組合模型的一個(gè)很大的原因是為了減少誤差。組合預(yù)測(cè)模型指的是先使用兩種或兩種以上不一樣的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行預(yù)測(cè)后，然后對(duì)幾個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果做合適的加權(quán)平均，最后取其組合作為最終預(yù)測(cè)結(jié)果的一種預(yù)測(cè)方法。劉智學(xué)者就采取了回歸預(yù)測(cè)和灰色預(yù)測(cè)兩種模型作為單項(xiàng)基礎(chǔ)方法，進(jìn)而進(jìn)行預(yù)測(cè)。但筆者覺得其更難能可貴之處是用數(shù)據(jù)說話，在劉智學(xué)者的論文中，圖、表隨處可見。筆者認(rèn)為在建立模型時(shí)，數(shù)據(jù)是不可或缺的，這既能增加可靠性，又能體現(xiàn)出作者的數(shù)據(jù)處理能力。

在常見的模型上要提出創(chuàng)造性觀點(diǎn)，難度較大，且很容易生搬硬套。筆者認(rèn)為譚菲學(xué)者的亮點(diǎn)并不是采用的預(yù)測(cè)模型（線性回歸模型法和比率分析法），而是在探討建筑業(yè)增加值與人力資源數(shù)量的長(zhǎng)短期關(guān)系時(shí)所采用的分析方法，其通過Johansen協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果檢驗(yàn)以及VEC（修正誤差）模型進(jìn)行分析讓人眼前一亮。美中不足的是，譚菲學(xué)者研究的是建筑行業(yè)，而不是高新技術(shù)行業(yè)，筆者認(rèn)為在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展中應(yīng)該更著重關(guān)注高技術(shù)人才的需求?；诖?，筆者和相關(guān)人員在之后的研究中為強(qiáng)調(diào)高技術(shù)人才的重要性，對(duì)江蘇省先進(jìn)制造業(yè)人才進(jìn)行了需求分析和預(yù)測(cè)。

3總結(jié)與思考

不管是高職院校還是普通高校，學(xué)者們都對(duì)相關(guān)模型做出了許多研究，并提出了很多創(chuàng)新的觀點(diǎn)，為后來的學(xué)者們繼續(xù)研究相關(guān)問題提供了思路和方法。在對(duì)前人的研究進(jìn)行分析、整理的基礎(chǔ)上，筆者在此給出自己的總結(jié)與思考。

（1）筆者發(fā)現(xiàn)在相關(guān)研究中，多數(shù)文獻(xiàn)只建立起相應(yīng)的指標(biāo)體系上，卻沒有更深一步，建立起模型。止步于此未免可惜，若在此基礎(chǔ)上深入思考，建立起專業(yè)設(shè)置的相關(guān)模型，必將達(dá)到不一樣的高度。

（2）真正提出新的模型大有人在，但是不難發(fā)現(xiàn)有一部分學(xué)者在研究出新的模型后并沒有經(jīng)過驗(yàn)證。沒有檢驗(yàn)，沒有結(jié)合過實(shí)際例子，如何能判定這個(gè)模型是真的有現(xiàn)實(shí)意義呢？所以在做出相關(guān)模型后，再用該模型對(duì)某一個(gè)學(xué)校的專業(yè)設(shè)置進(jìn)行預(yù)警，又或是對(duì)某一專業(yè)調(diào)整、人才需求進(jìn)行預(yù)測(cè)才算大功告成，真正將模型運(yùn)用到實(shí)際中才是建立模型的最終目標(biāo)。

（3）就目前的研究方法而言，多數(shù)學(xué)者對(duì)問題的闡述和對(duì)策的提出都停留在定性分析層面。而模型的建立使得他們擺脫了這種層面，采取了定量分析。在他們的模型研究中雖涉及圖、表，但終究數(shù)據(jù)太少。筆者認(rèn)為，在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)才是更好的手段。若是這些研究中能再增加些數(shù)據(jù)，用數(shù)據(jù)說話，則更是錦上添花。這一點(diǎn)其實(shí)與前一點(diǎn)是有相通之處的，結(jié)合實(shí)際例子進(jìn)行檢驗(yàn)，必將需要大量的數(shù)據(jù)，而運(yùn)用更多數(shù)據(jù)，使得模型更可信。二、三兩點(diǎn)不謀而合。

（4）就筆者所研究的課題而言，主要方向是普通高校中的地方高校的專業(yè)設(shè)置問題，但在整理文獻(xiàn)的過程中，發(fā)現(xiàn)多數(shù)文章著重研究高職院校的專業(yè)設(shè)置。這雖不利于我們總結(jié)前人的經(jīng)驗(yàn)與方法，但所幸的是，高職院校與普通高校間有一致之處，其相關(guān)研究有可借鑒的地方。而我們正是站在前人的肩膀上看問題，從兩者的共同之處再次深入，從而提出自己的新觀點(diǎn)。