基于因子分析优化模型的广东省本科院校发展现状分析报告

...31/31基于因子分析优化模型的省本科院校发展现状分析华南师大学柳葳、凌洁玉、吴如婵摘要随着高等教育改革不断深入以与大学“无用论”的此起彼伏，高校办学问题也越来越突出。为了联系实际并结合专业知识科学地评价省各所本科院校的办学规模和人才培养情况。我们通过选用合适的指标体系建立了因子分析优化模型，借助统计软件SAS编写相关的程序，找出了各大高校的主要影响因子。通过聚类分析中的类平均法对所有主要影响因子的样品值进行分类，凭借各因子、综合因子的排名和得分值、原始数据的特征进行分析说明，从而得到了各类学校在办学上的优势和弱势并得出了省本科院校教师资源不足，教学质量急需提升的总体结论。关键词：主要影响因子，综合评价得分，因子分析优化模型，聚类分析一、问题提出如今，我国的高等教育已进入大众化阶段。2011年全国高考人数达到933万人，而省65.5万的考生又创了省新高。随着高等教育改革的不断深入，各大高校不断扩大招生，高校合并频繁。为满足社会的高速发展，高校开办的专业也越来越多。虽然这都有助于我国高等教育的普与，提高社会的文化水平。但随之而来的问题也逐渐浮出水面。首先，学生生源质量参差不齐，影响专业教学，使得优势专业得不到充分体现，反而影响了教学的效果和质量。其次，教师队伍建设缓慢，跟不上高校扩招的脚步。有的学校在教学资源不足的情况下，仍然开设市场热门专业，以至于出现了师资力量不足的办学现象。此外，每年几百万的应届毕业生，使得就业形势非常严峻。这也对高校输出高质量人才提出了更高的要求。至2011年6月，省共有55间普通本科院校，其中公办本科院校36间，民办本科院校3间，独立学院16间。本科专业1887个，新增专业74个。

从我们所能看到找到的资料中，对教育发展研究围还是主要围绕对不同地区整体教育发展情况的对比分析，很少有关于局部地区各高校具体情况的综合比较。为了更好地了解省普通本科院校的发展建设，很有必要对省本科院校进行分析研究，进而为提高各院校的综合竞争力提供一定的科学依据并给出相关建议

二、数据描述2.1.1变量的选取与依据我们主要以高等院校的办学规模、教学水平、生源质量和毕业生竞争能力来考察各所高校的办学和人才培养情况。针对这5个方面的主要容，我们选取了以下变量：-各高校10届毕业生就业率（%）；-2010年高考文科录取平均分；-2010年高考理科录取平均分；-全日制在校生数（人）；-师生比（%）；-校图书馆藏书量（万册）；-本科专业数（个）；-国家级与省级特色专业率(%)；-国家级与省级精品课程数（个）。其中相关指标值的计算公式为：-师生比(%)=专任教师人数/全日制在校生数；-国家级与省级特色专业率(%)=国家级与省级特色专业总数/本科专业数。2.1.2指标选取的依据：（1）、-各高校10届毕业生就业率（%）：随着高等教育的愈来愈普与，越来越多的人有机会接受更高层次的教育，这使得全民素质有了很大程度的提高，但问题也随之而来，最严峻的就是高校毕业生的就业难问题，面对如此庞大的就业大军，各高校毕业生就业率的高低，也从一个侧面反映了该校所培养学校的社会竞争能力，从而反映出学校的一个教学培养成果。（2）、-2010年高考文科录取平均分（分）、-2010年高考理科录取平均分：这2个指标直接地反映了学校的生源质量。由于文科与理科的考生录取标准存在差异，所以我们就将文理科考生的录取平均分作为2个指标单独考虑。（3）、-全日制在校生数（人）、-校图书馆藏书量（万册）、-本科专业数（个）：这3个指标主要是用来反映学校的教学规模。全日制在校生数越多，表明学校教学可容纳性也越高；学校所开设的本科专业数越多，表明其办学能力越强，可供学生选择的发展方向也就越多；图书馆的藏书量则属于学校办学的一个硬件方面的条件，大学主要培养的是学生自主学习的能力，而图书馆就是学生学习，获取多方面知识的重要场所，图书馆藏书的多少，直接体现了学校对教学的重视程度。（4）、-师生比（%）、-国家级与省级特色专业率(%)、-国家级与省级精品课程数（个）：这3个指标的选取主要是为了体现学校的教学质量，师生比越高，表明1位教师所负责课程教授的对象越少，教师的精力越能集中，学生的听课效果也能更好，更能体现“精简教学”这一越来越受关注的教学模式。特色专业率和精品课程数则体现了学校的办学效果，这是其在办学上的投入和重视程度的很好体现。这两项指标均包含了国家级和省级的，我们此处的处理是将这2个级别的荣誉进行合并，不再区分国家和省级，原因是：若某一专业（精品课程）是属于国家级的，则它必然也是省级的，那么合并之后，国家级特色专业（精品课程）将出现重复计算（即累加1次）的情形，我们将2视为赋予这个达到国家级特色专业（精品课程）的一个权数，以显示其相对于省级特色专业（精品课程）的优越性。2.2.1样品的确立为反映省各本科院校的办学情况，故选取省47所本科院校。其中公办高校34间：大学、华南理工大学、暨南大学、南方医科大学、华南农业大学、中医药大学、华南师大学、工业大学、外语外贸大学、大学、商学院、医学院、 海洋大学、仲恺农业工程学院、药学院、星海音乐学院、体育学院、技术师学院、师学院、山师学院、石油化工学院、大学、医学院、大学、学院、嘉应学院、学院、 理工学院、五邑大学、 科学技术学院、学院、金融学院、警官学院；民办高校2间：白云学院和培正学院；独立院校12间：电子科技大学学院、工业大学华立学院、大学松田学院、师大学分校、大学分校、理工学院城市学院、华南农业大学珠江学院、大学华软软件学院、海洋大学寸金学院、华南理工大学学院、商学院华商学院、技术师学院天河学院。另有6所院校由于数据为公布或者不齐，因而不作为我们考察的对象。2.2.2数据来源就业率来自省教育厅下发到的文件，其余数据均源于各院校主页。模型建立3.1因子分析优化模型理论因子分析优化模型：有维的可观测随机向量，均值为，协差阵为,对正整数，求：称之为因子载荷阵的，称之为因子的随机向量，称之为误差的随机向量，使，(3.11)，，，，(3.12)达到最大(tr是方阵的迹)，(3.13)的列数，(3.14)式(3.11)-(3.14)中的关系构成正交因子优化模型。用式(3.11)-(3.12)容易证明：是变量X与因子的相关阵。注1简单结构：每行中有一元素绝对值靠近1，其余元素绝对值小额到中等。(B第j列元素的平方和)称为因子方差贡献，它是衡量因子解释变量X信息程度的指标；称为因子累计方差贡献，它是衡量因子解释变量X信息程度的指标；称为因子解释变量的误差信息，称为因子解释变量X的误差信息。引理1设的特征值为、…、，≥…≥≥0，，（这里有）,，(前k个标准化主成分)，，则满足式(3.11)，式(3.12)，且。定理1如果满足条件(3.14)，则，，是因子分析优化模型的精确解，且(同引理1)，称为初始因子，称为初始因子载荷阵。当变量与初始因子的相关阵没有达到简单结构时，初始因子与其初始因子载荷阵难以和实际问题对应，此时可以通过某个正交阵Г，使和有鲜明的实际意义，即变量与旋转后因子的相关阵较靠近简单结构。这里有：定理2设Г是使方差最大化的正交旋转矩阵，如果满足条件(3.14)，则,,是因子分析优化模型的精确解，且(同引理1)，称为旋转后因子(的旋转)，称为旋转后因子载荷阵。3.2相关阵的特征值(其中)表3-3相关阵特征值矩阵（EigenvaluesoftheCorrelationMatrix）序号特征值前后特征值差方差贡献率累计贡献率15.414426073.846619370.60160.601621.567806700.604305970.17420.775830.963500720.418389370.10710.882940.545111350.315776320.06060.943450.229335040.090008580.02550.968960.139326450.060069110.01550.984470.079257340.023034000.00880.993280.056223340.051210360.00620.999490.005012990.00061.0000从相关系数矩阵的特征值方差贡献率可以看到，当时，此时的累计方差贡献率已经达到88.29%，而当时，累计方差贡献率已达94.34%，因此，若使用初始因子构建因子分析优化模型，则可参考选用初始因子个数为。此外，我们也注意到当时，(其中)，说明还需要进一步考虑因子载荷阵的影响。3.3因子载荷阵表3-4因子载荷阵（FactorPattern）初始因子载荷阵旋转后因子载荷阵变量因子1因子2因子3因子4因子1因子2因子3因子4x1-0.22318-0.326150.91193-0.04509x20.916920.156250.07089-0.30331x30.911640.251740.13393-0.24902x40.84341-0.44892-0.04213-0.01066x50.331060.767220.304120.42958x60.90792-0.30300-0.053520.17990x70.80746-0.506930.062580.12776x80.782240.484160.02986-0.23603x90.88524-0.01720-0.083600.31626-0.03470-0.11604-0.021170.987270.485290.844920.09506-0.061160.444990.854690.21161-0.033530.878340.34468-0.15590-0.01274-0.039820.288130.94363-0.014300.913570.320270.07620-0.091410.929660.22356-0.078150.094170.226970.846130.31868-0.184160.786740.331180.34248-0.21218从显著性的角度看，当因子取到时，往后就再也没有显著性在80%以上的因子了，说明选用初始因子进行因子分析最多只能选定三个因子对所有变量进行分析，这样在一定程度上会造成因子的损失以致变量的可解析度下降，同时因子分析模型的优化程度也随着下降。尽管3.2中的相关阵特征值的方差贡献率建议选3个初始因子进行建模，但是从旋转后的因子载荷阵的角度可以看到，在第4号因子中仍然存在特别显著的特征值，因此并不能舍弃第4号因子，还需要借助因子载荷阵绝对值0、1两极分化对比表进行进一步的判断。3.4确定主要因子个数3.4.1因子载荷阵绝对值0、1两极分化频数对比表借助、写出因子载荷阵绝对值0、1两极分化频数对比表(如表3-4)表3-4因子载荷阵绝对值0、1两极分化对比表因子载荷区间0.9以上0.8～0.90.7～0.80.5～0.70.5以下合计频数初始43212636旋转后44102736查找检验相关系数的临界值表，，，表3-4因子载荷阵绝对值0、1两极分化对比表很明显的看到，无论是从特别显著性还是从可解释变量来看，旋转后的因子载荷阵都优于初始因子载荷阵。3.4.2选定风险因子个数在表3-4中，显著性在0.8～0.9的因子个数，旋转后的因子载荷阵比初始因子载荷阵的多一个，在旋转后因子载荷阵的4个因子中，显著性在0.7以上的可解释变量为9个，恰好是我们所选变量的个数，所以选择旋转后的因子作为我们的因子分析优化模型的主要因子。将前4个旋转因子设为，，，，在变量正态分布下，取显著水平为5%，由和显著相关的临界值判断，因子，，，与变量显著相关；其它因子与变量没有显著相关，因此我们选用旋转后的因子建立因子分析优化模型，并确定因子的个数为。3.5因子命名与其正向化由和显著相关的临界值为和判断，因子与、、、、、显著正相关，与、显著性在90%以上，故称为办学规模因子，正向化取正号；因子与、、、、、、显著正相关，与、、显著性在80%以上，故称为生源与专业质量因子，正向化取正号。因子与、、显著正相关，与显著性在90%以上，故称为教师资源因子，正向化取正号。因子与显著正相关且显著性在95%以上，故称为教学与就业因子，正向化取正号。表3-6旋转后的因子参数估计表变量因子1因子2因子3因子4x1-0.03470-0.11604-0.021170.98727x20.485290.844920.09506-0.06116x30.444990.854690.21161-0.03353x40.878340.34468-0.15590-0.01274x5-0.039820.288130.94363-0.01430x60.913570.320270.07620-0.09141x70.929660.22356-0.078150.09417x80.226970.846130.31868-0.18416x90.786740.331180.34248-0.21218（旋转后因子参数计算编程看附录9.2.4）3.6主要因子得分函数通过因子分析优化模型精确解的计算，得到以下四个主要风险因子的得分函数参数估计表(如表3-6)：因此，五个主要风险因子得分函数(参数保留2位有效数字)分别是：3.7综合因子得分函数因为因子不相关，综合起来可反映样品的因子累加综合状况(不是反映多变量信息最大化时的样品值状况)，以旋转因子信息贡献率为权数构造各大高校综合评价因子函数(参数估计如表3-7):表3-7综合评价因子参数估计表(FB)参数综合因子0.06743170.44588110.45157810.42791710.1927003参数综合因子0.45622690.43589290.35866970.430043.8主要因子与综合因子排名旋转后各主要风险因子与综合因子样品值排序，可以通过对各大高校的主要影响因子得分和综合评价因子得分的排序，看出各大高校的综合信息，考虑到该排序表的篇幅过长，这里不做排序表，详细排序见附表II。3.9聚类分析3.9.1聚类分析图表调用SAS软件的聚类分析类平均法过程命令，得到聚类过程表3-9-1和聚类分析图3-9-2，按主要因子样品值、、、排名顺序给出样品分类结果；表3-9-1类平均聚类部分过程（ClusterHistory）TMiniNCL--ClustersJoined--FREQSPRSQRSQERSQCCCPSFPST2Diste22OB6CL2830.0026.966..24521CL41OB530.0033.962..64120CL23CL27120.0104.952..4219CL20CL33150.0106.941..25.05.11.119418CL31OB4350.0051.936..30617OB33OB4620.0035.933..33616OB2CL2140.0045.928..55215CL26CL1890.0152.913..24.08.51.2797（由于篇幅过长，这里只给出了15-22类的分类结果，详细请参考附表III）图3-9-2类平均法聚类图3.9.2聚类结果通过主要风险因子样品值对47个样品进行聚类。经分析，取阀值为1.2，可分为十六类：第一类：大学第二类：华南理工大学、暨南大学、南方医科大学、华南农业大学第三类：工业大学第四类：外语外贸大学第五类：中医药大学、大学、商学院第六类：华南师大学,医学院第七类：技术师学院,石油化工学院第八类：嘉应学院第九类：仲恺农业工程学院第十类：学院第十一类：海洋大学、星海音乐学院、体育学院、药学院、师学院、大学、大学、医学院、山师学院、理工学院、五邑大学、金融学院、学院、电子科技大学学院、工业大学华立学院第十二类：学院、科学技术学院、大学松田学院第十三类：警官学院、商学院华商学院第十四类：理工学院城市学院第十五类：师大学分校、大学分校、白云学院、海洋大学寸金学院、第十六类：华南农业大学珠江学院、培正学院、大学华软学院、华南理工大学学院、技术师学院天河学院3.9.3聚类结果分析结合前4个旋转后因子得分样品值的聚类分析结果，因子得分、综合因子得分样品值和排序，因子得分、综合因子得分函数，原始数据，原始变量名称的意义，进行优势、劣势和影响因素等的综合评价，我们得出结论如下：大学以排名为1（1.64073）单独排在了第一类，是省综合实力最强的大学。由和排名为1（4.29）和2（2.82），看出大学的办学规模最大，且教师资源优厚，这都是大学的优势。但是，和为负值，低于平均得分，分别排在了34位和44位。而-文录取平均，-理科录取平均分最高，-特色专业率0.5位于第三。从排名上看，似乎与的结果相矛盾。但是必须注意到-就业率为82.81%很低，而且得分也很低。结合实际情况，认为大学虽有丰富的教学资源，高品质的生源，但是学校的教学模式却没能使它们充分结合，发挥最大效能。由于办学规模过大，学生数太多,而教师资源有限,学校实行的是大班上课,一个班有上百个学生，使得教师授课无法兼顾每一位学生的实际情况而做相应的调整,这势必影响教学的质量。另外教学与实际联系不大，使得所学的知识不能马上转化为现实生产力。学生的知识面在数量、质量上受限，又缺乏实际操作，使得学生在就业方面缺乏优势，因而就业率低。我们建议：大学在保证生源和师资优势的前提下，继续加强其精品课程、特色专业以与图书馆的建设。优化教学模式，提高教学质量，并增强与实际的联系，多提供一些实习的机会，提高学生理论应用能力；与此同时扩大教师队伍，缓解学生数量多与教师资源相对缺乏的矛盾。第六类的华南师大学和医学院，华南师大学是重点“211工程”本科院校，而医学院是二本B类院校。从医学院的数据来看，它的办学规模小，而且教师资源相对不足，本科生源质量也不如华南师大学，但是，学校的特色专业率为0.47，排到了第五。可见，医学院更关注教学质量。而华南师大学虽然办学规模大，师资力量雄厚，但在特色专业方面发展缓慢，这一部分也是由于办学规模大造成。但总体来讲，华南师大学的教学质量不差。这两间学校在就业率上都没有特别优势，这可能是由于华南师大学是师类院校，医学院是医学类学校，学生类型单一造成的。因此，我们建议：作为省教师教育的龙头，华南师大学应该借助自身优势，加强和加快自身特色专业的建设和步伐，例如在综合班中建立专项特色专业，改变学生专业散乱的局面以减少专业人才的流失；同时加强师班的管理，严格把好教育关，例如将师班的生源要求加强以提升人才培养的起点，炼造有华南师大学特色教师人才；此外，在非师专业也应提高该专业的师资力量，抓紧非师专业的培养，在非师专业中寻找一条特色专业的新出路。鉴于医学院的现有条件，努力把好生源关，打造知名度至关重要，引进高质量人才，以输送高品质的人才为目的，解决现有条件下就业难的困境。第十一类，这一类院校的教学水平中等稍偏下，共有15所，其中两间独立院校。在这十五间院校中，有几间学校的综合因子得分是较大，综合排名是比较前的，但是由于其办学规模不大（如医学院、星海音乐学院），或教学效果、就业不好（如大学、大学），而归为了这一类。因而医学院和星海音乐学院在保持学校教学优势的同时，可以适当扩大教学规模，培养更多优秀人才。而大学和大学则应强化教学容，增强与实践的联系。与之相反，该类中的两间独立院校，电子科技大学学院，，综合排名为35，工业大学华立学院，，综合排名为39，虽然综合排名低，但就业率高。说明学校教学与实践结合高，学生所学的知识能较快转换为现实生产力。因此，这两间学校应保持这种教学优势，再加强校的软硬件设施建设，例如图书馆建设、特色专业建设等，提高教师资源和教学水平。四、结论与建议由分类结果可知，从第一类样品到第十二类样品，它们的综合因子评价值在不断递减，说明部分声誉好的公办学校已经开始下滑。与此同时，虽然独立学院与民办高校在办学规模，教师资源，社会关注等上与公办高校上有很大差距，但可以发现一些独立学院虽然目前综合得分低，但依靠其有效的教学和优良师资，未来发展空间还是很大的。故独立学院应继续优化其教学模型，引进优秀教师，建立优势专业；完善学校设备，增加图书馆藏书量。从上面对每类学校的分析看出，大多数名牌学校的教学与实践联系不大，学生不能将所学较快地用于社会。教学效果也一般，没有将良好学生生源优势与教师水平的优势很好结合。因此名牌大学更需改革创新教育模式，提升教学效率，加强实践能力。另外，省教师资源不足，教师总体水平不高，急需培养更多优质教师，方能提高整体教育水平，培养出更多社会急需的人才，满足社会主义建设的需要。五、模型评价与其优化5.1模型评价本论文通过获得的各大高校的相关数据，建立了有效的指标体系，使用因子分析，对所确定的指标体系建立了因子分析优化模型，解决了各大高校无实质数字评价的问题，与生活息息相关，给广大考生的抉择提供了有效的依据。不仅从整体上分析了省各大高校的总体办学水平，而且也给出了各大高校的综合评价。此外，因子分析既能对影响办学情况因素的成分研究，又能研究各影响因素之间的相互关系，对各个院校的办学水平进行综合打分。因而，模型能够克服高校办学类型不同的分析困难，同时还能体现出各个院校办学的优势和劣势。因此，该模型在一定程度上可以向外推广，既可用于分析同类学校，也能分析不同类型的学校。但是由于各个院校的情况不同，给出的信息也不完全一致，对我们模型的建立造成了很大的影响，以致我们建立的指标体系的信息仍然未能达到全面，对学校的办学情况分析也因此而受到很大影响，未能很全面的、多方位的体现学校的实际情况，这也给我们的学校提出了一个严峻的要求，就是自身统计信息系统的不健全。5.2模型优化从模型的优缺点出发，若能找到更加完善的数据,比如说各校开设的总课程数，拿来与精品课程数对比，构建一个比率指标，则可以更加公平的评价各规模不同的院校的课程建设情况。同时也可以考虑教师的职称结构，了解学校的师资层次，以与学校在科研上的投入与建树都可以是评价学校建设的很好的指标。因此建立信息完全覆盖的指标体系，再借助因子分析方法对新的指标体系进行重新的分析拟合，效果会有所提高，各因子的预测得分也更具有解析性和鲜明性。六、参考文献[1]吴彬,王轩,超,王大本.基于因子分析的各地区高等教育发展水平研究[N].工业大学学报（社科版）2011,3(1)

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43314383328173047374218354540-0.06243-0.06268-0.10252-0.17371-0.17476-0.22844-0.28022-0.28230-0.28675-0.34799-0.34956-0.46117-0.46652-0.47221-0.50605-0.52869-0.56005-0.57776-0.58776-0.60276-0.64595-0.67671-0.775602526272829303132333435363738394041424344454647附表III类平均法聚类过程（ClusterHistory）TMiniNCL--ClustersJoined--FREQSPRSQRSQERSQCCCPSFPST2Diste46OB22OB2420.00011.00..154.0.230745OB39OB4420.00021.00..129.0.27744OB31OB3420.0004.999..78943OB15OB1920.0004.999..93342OB18OB2120.0004.998..95441OB3OB420.0004.998..98240OB42OB4520.0005.997..42439OB28OB2920.0007.997..38CL46OB2330.0009.996..18637OB37OB3820.0007.995..19436OB13OB1620.0008.994..32935OB40CL4030.0012.993..99534CL43CL3850.0019.991..45.03.70.617933CL44OB3530.0014.990..42432OB20CL3930.0013.989..42.02.00.651931CL35OB4740.0016.987..9830OB30OB3620.0013.986..01129CL36OB1730.0017.984..27628OB10OB1120.0015.982..40127CL32OB3240.0018.981..39.01.80.742726CL37CL4540.0031.978..99325OB27CL3030.0020.976..1424OB7OB1220.0020.974..51523CL29CL3480.0053.968..73822OB6CL2830.0026.966..24521CL41OB530.0033.962..64120CL23CL27120.0104.952..4219CL20CL33150.0106.941..25.05.11.119418CL31OB4350.0051.936..30617OB33OB4620.0035.933..33616OB2CL2140.0045.928..55215CL26CL1890.0152.913..24.08.51.279714CL24CL4240.0084.905..24.17.01.280513CL25CL1750.0121.893..14212OB14OB2520.0067.886..69111CL14CL19190.0364.849..20.312.81.678110CL16CL2270.0225.827..969附表III续表最短距离法聚类过程（ClusterHistory）TMiniNCL--ClustersJoined--FREQSPRSQRSQERSQCCCPSFPST2Diste9OB8CL1230.0091.818.7722.976068CL13OB4160.0143.804.7453.6022.83.01.92417CL11CL15280.1005.703.713-.4915.823.21.99546CL10CL7350.1099.593.674-3.412.014.62.33335OB26CL870.0227.570.624-2.37954CL6CL5420.1639.407.519-3.99.815.82.75553CL4CL9450.0911.315.389-2.40752CL3OB9460.1419.174.225-5.39211OB1CL2470.1735.000.0000.0726附录ⅡSAS实现过程：1.输入数据集dataa;inputn$x1-x9;cards;大学 82.81 633 664 48677 0.123117694 564.82 112 0.5 107华南理工大学 98.35 615 653 41779 0.055458484 322 83 0.43373494 46暨南大学 93.32 623 647 41606 0.042878431 299.7 76 0.342105263 37南方医科大学 94.13 599 636 15514 0.138648962 185 26 0.615384615 25华南农业大学 93.71 598 627 40000 0.0434 220.32 88 0.386363636 31中医药大学 80.21 601 629 23000 0.086304348 140 16 0.6875 21华南师大学 90.39 603 634 33657 0.058056274 305.8 71 0.408450704 41工业大学 97.32 580 612 45000 0.044444444 317 65 0.307692308 21外语外贸大学 93.95 612 640 31948 0.036841117 228 56 0.410714286 23大学 92.75 600 630 9397 0.084069384 110 34 0.470588235 12商学院 93.6 590 614 22837 0.044182686 187.08 50 0.3 10医学院 86.18 564 594 20421 0.058469223 82.19 17 0.470588235 5海洋大学 95.93 566 584 25000 0.044 178 61 0.213114754 4仲恺农业工程学院 95 570 589 12000 0.053583333 82 45 0.133333333 3药学院 87.95 568 588 22764 0.064180285 159 32 0.28125 6星海音乐学院 96.23 560 589 3500 0.098857143 27.5156 22 0.318181818 2体育学院 89.23 560 583 8000 0.04925 44 13 0.153846154 7技术师学院 93.85 572 592 13754 0.064272212 162 41 0.146341463 4师学院 92.96 563 579 25948 0.034646216 193 48 0.125 2山师学院 79.71 563 581 15000 0.0444 132 39 0.153846154 2石油化工学院 92.31 558 576 17175 0.037845706 120 41 0.073170732 3大学 90.45 583 605 22664 0.058639252 250.7 69 0.231884058 10医学院 96.47 571 627 5840 0.221061644 70 18 0.333333333 9大学 87.4 588 614 28000 0.053785714 300 65 0.230769231 11学院 95.43 560 574 21573 0.033143281 187.72 50 0.06 2嘉应学院 94.84 558 572 20673 0.054418807 197.71 45 0.066666667 0学院 96.43 564 579 14305 0.048374694 117.02 42 0.071428571 1理工学院 90.59 569 592 11437 0.057270263 105 30 0.1 2五邑大学 97.08 568 587 10000 0.0484 120 36 0.305555556 3科学技术学院 94.93 564 582 13284 0.061126167 151.2 46 0.108695652 2学院 95.98 559 575 17000 0.042764706 122 39 0.076923077 1金融学院 96.11 580 602 18000 0.044444444 120 23 0.130434783 3警官学院 82.5 567 585 5185 0.050530376 53.2 10 0.2 8电子科技大学学院 97.54 532 543 12700 0.028031496 80 32 0.0625 0工业大学华立学院 96.4 520 543 13300 0.037593985 99.1 25 0 0大学松田学院 96.26 511 522 8000 0.046875 45.8 20 0 0师大学分校 92.9 551 565 20000 0.0463 100 45 0.022222222 0大学分校 91.84 541 553 22000 0.033181818 130 40 0 0白云学院 92.45 508 524 13000 0.062692308 110 25 0.04 0培正学院 86.88 523 534 13614 0.045174086 134 34 0 0理工学院城市学院 90.18 532 545 9375 0.036586667 70 26 0 1华南农业大学珠江学院 89.59 513 522 8680 0.040898618 37 14 0 0大学华软