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基于记账凭证的高校教育成本数据挖掘：方法、应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今社会，高等教育的发展对于国家的人才培养、科技创新以及社会进步具有至关重要的作用。随着我国高等教育从精英化向大众化的转变，高校的规模不断扩大，教育投入持续增加。然而，在这一过程中，高校教育成本的管理问题逐渐凸显出来。准确计量高校教育成本，不仅有助于高校合理配置教育资源、提高办学效益，还有利于政府制定科学的教育政策、优化教育投入结构。

高校教育成本是指高校为培养一定数量和层次的各类专门人才所耗费的各种物化劳动、活劳动以及其他货币资金。它涵盖了教师课时津贴、四项经费、教学及实验设备和用房等固定资产折旧、图书资料购买及摊销等费用。近年来，我国高等教育规模突飞猛进，在校大学生人数大幅增长，这给高校的正常运营成本施加了压力，也使得现行教育成本核算体系和方法的缺陷逐步显现。例如，部分高校在成本核算中存在数据不准确、核算范围不清晰等问题，导致无法真实反映教育成本的实际情况。这些问题不仅影响了高校自身的管理决策，也给政府部门的教育政策制定和资源配置带来了困难。

在大数据时代，数据挖掘技术的发展为高校教育成本管理提供了新的思路和方法。数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程，它涉及统计学、机器学习、数据库技术和数据可视化等多个领域。通过对高校记账凭证等相关数据的挖掘分析，可以发现成本数据中的潜在规律和趋势，为教育成本的核算、控制和决策提供有力支持。例如，利用数据挖掘技术可以对高校的各项费用支出进行分类和聚类分析，找出成本控制的关键点；还可以通过建立预测模型，对未来的教育成本进行预测，提前做好成本规划和管理。因此，开展基于记账凭证的高校教育成本数据挖掘研究具有重要的现实意义。

1.2国内外研究现状

国外对高校教育成本核算的研究起步较早，在理论和实践方面都取得了较为丰硕的成果。20世纪60年代，“教育成本”概念出现在英国经济学家约翰?维泽的《教育成本》和美国经济学家舒尔茨《教育的经济价值》中，前者站在学校的角度提出教育成本应同时计量直接成本和间接成本，后者从学生及高校视角，提出还应考虑教育服务成本和学生上学的机会成本。美国作为高等教育发达的国家，对高校教育成本核算的研究和实务运行已有近百年历史，从1919年的《高等教育花费了多少》教育通告到现在执行的《非营利组织的财务报表、高等教育财务会计与报告手册》，充分体现了其对教育成本核算的重视。在核算基础上，美国高校以权责发生制为会计基础，能更准确地反映成本发生的实际期间；在核算原则上，如NACUBO组织提出的12条高等教育成本核算原则，在统一性、配比、谨慎性等原则的细节规定上更为细致，并且要求成本信息以报表方式提供，便于成本信息的分析和比较。

在数据挖掘技术应用于教育领域方面，国外也开展了大量研究。数据挖掘技术被广泛用于分析学生学习行为、预测学生成绩、优化教学策略和课程设计以及评估教学效果等。例如，通过分析学生的学习行为数据，挖掘学生的学习模式和潜在问题，为个性化教学提供有力支持；利用数据挖掘技术对教学资源的使用情况进行分析，实现教育资源的智能分配，提高资源利用效率。

国内对于教育成本的研究始于20世纪80年代以后，是在一批学者将国外研究成果引入国内，并结合我国实际情况进行检验和分析的基础上发展起来的。我国著名会计学家潘序伦教授针对我国教育工作中严重浪费现象提出“培养人才也要成本”的观点，此后众多学者围绕教育成本的各个方面展开研究，如王善迈教授对教育投资占国民经济比例的研究、闵维方教授对高等教育规模效益的研究等。在高校教育成本核算方面，随着我国高等教育的发展和改革，对教育成本核算的关注度不断提高。学者们探讨了高校教育成本核算的必要性、核算体系的构建、核算方法以及成本控制等问题。一些研究指出，高校教育成本核算对于建立经费投入保障机制、保证高校稳定发展以及提高教育资源配置效率具有重要意义。在核算方法上，除了传统的会计核算法，还引入了作业成本法等新方法，以提高成本核算的准确性。

在数据挖掘技术应用于高校管理方面，国内研究主要集中在教学管理领域，如学生选课情况分析、课程评价分析、学生成绩预测以及教师评价分析等。通过对这些教学数据的挖掘分析，为高校教学管理提供决策支持，提高教学质量和管理效率。但将数据挖掘技术应用于高校教育成本核算的研究相对较少，目前主要是一些理论探讨，研究如何利用大数据分析技术优化高校教育成本核算方法，设计更科学合理的核算模型，以提高核算精确度。

尽管国内外在高校教育成本核算和数据挖掘应用方面取得了一定成果，但仍存在一些不足。在教育成本核算方面，对于教育成本的概念和核算范围尚未形成统一的认识，不同研究和实践中的核算方法和标