基于BP神经网络的政府购买高等教育服务定价研究
发布时间:2023-12-28 19:25
自20世纪八十年代初期,西方国家对在教育领域内引入政府购买这一概念开始进行探索。随着我国政府由“职能型”转为“服务型”改革发展的要求,政府购买服务也开始进入教育领域中。2013年颁布的《国务院机构改革和职能转变方案》明确指出要加大政府购买服务在教育领域的力度。2016年出台的《关于做好事业单位政府购买服务改革工作的意见》提到为促进政府职能转变,公益二类事业单位所承担的服务事项加快转为通过政府购买服务这一方式提供,作为公益二类事业单位之一的高校所提供的高等教育服务必然包含在这一范围内。到目前为止,学者们关于政府购买教育服务的研究,主要集中在基础理论、购买政策、购买范围、购买模式、购买风险以及绩效评价等方面,但作为政府购买服务起点的高等教育服务定价问题尚未深入涉及。在当前政府购买服务的背景下,制定一个合理的高等教育服务定价体系,有利于推进政府购买服务的实施。本文通过文献研究法总结了关于政府购买服务的研究现状,从政策、模式、策略等方面进行总结并阐述了政府购买服务引入高等教育领域的可行性。通过系统的分析研究,选取确定了影响高等教育服务定价的因素。由于BP神经网络能够在信息模糊、存在矛盾及假象、...
【文章页数】:70 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究内容及方法
1.2.1 研究内容
1.2.2 研究方法
1.3 创新点
1.4 研究框架图
第2章 文献综述
2.1 国外研究现状
2.2 国内研究现状
2.2.1 政府购买服务的起源及内涵
2.2.2 政府购买服务的研究现状
2.2.3 政府购买教育服务研究现状
2.3 人工神经网络
2.3.1 人工神经网络的发展历程
2.3.2 人工神经网络的应用
第3章 政府购买高等教育服务定价的BP神经网络理论分析
3.1 影响政府购买高等教育服务定价因素分析
3.1.1 办学条件
3.1.2 人才培养
3.1.3 资金运行
3.1.4 教育效益
3.1.5 经济环境
3.2 基于BP神经网络的政府购买高等教育服务定价操作原理
3.2.1 BP神经网络的基本模型
3.2.2 BP神经网络的算法实现
第4章 政府购买高等教育服务定价模型的构建
4.1 模型样本选择
4.2 基于BP神经网络样本量化处理
4.2.1 办学条件的编码转换
4.2.2 人才培养的编码转换
4.2.3 资金运行的编码转换
4.2.4 教育效益的编码转换
4.2.5 经济环境的编码转换
4.2.6 期望输出变量
4.3 政府购买高等教育服务定价模型的建立
4.3.1 BP神经网络模型的建立
4.3.2 BP神经网络的训练与分析
第5章 案例分析
5.1 X高校情况概述
5.1.1 X高校基本情况
5.1.2 X高校教育服务提供情况
5.2 X高校高等教育服务定价分析
第6章 结论与展望
6.1 研究结论
6.2 不足与展望
参考文献
发表论文及参加科研情况说明
致谢
本文编号:3876039
【文章页数】:70 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究内容及方法
1.2.1 研究内容
1.2.2 研究方法
1.3 创新点
1.4 研究框架图
第2章 文献综述
2.1 国外研究现状
2.2 国内研究现状
2.2.1 政府购买服务的起源及内涵
2.2.2 政府购买服务的研究现状
2.2.3 政府购买教育服务研究现状
2.3 人工神经网络
2.3.1 人工神经网络的发展历程
2.3.2 人工神经网络的应用
第3章 政府购买高等教育服务定价的BP神经网络理论分析
3.1 影响政府购买高等教育服务定价因素分析
3.1.1 办学条件
3.1.2 人才培养
3.1.3 资金运行
3.1.4 教育效益
3.1.5 经济环境
3.2 基于BP神经网络的政府购买高等教育服务定价操作原理
3.2.1 BP神经网络的基本模型
3.2.2 BP神经网络的算法实现
第4章 政府购买高等教育服务定价模型的构建
4.1 模型样本选择
4.2 基于BP神经网络样本量化处理
4.2.1 办学条件的编码转换
4.2.2 人才培养的编码转换
4.2.3 资金运行的编码转换
4.2.4 教育效益的编码转换
4.2.5 经济环境的编码转换
4.2.6 期望输出变量
4.3 政府购买高等教育服务定价模型的建立
4.3.1 BP神经网络模型的建立
4.3.2 BP神经网络的训练与分析
第5章 案例分析
5.1 X高校情况概述
5.1.1 X高校基本情况
5.1.2 X高校教育服务提供情况
5.2 X高校高等教育服务定价分析
第6章 结论与展望
6.1 研究结论
6.2 不足与展望
参考文献
发表论文及参加科研情况说明
致谢
本文编号:3876039
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