非规模化范文（精选4篇）
非规模化 第1篇
1 调研对象及基本情况
本次调研主要集中在南通市通州区、如皋市、海门市、启东市、海安县、如东县以及南通市以外的江苏省其他县市区,调研主要针对农村畜禽养殖农户,包括禽类养殖户和畜类养殖户。调查以问卷、座谈及现场考察的方式进行,共发放问卷500份,回收问卷478份,扣除无效问卷后,有效问卷438份,占整体发放问卷量的87.6%,有效问卷率为91.6%。
1.1 文化程度以初中、小学及以下为主
对农村养殖农户文化水平的调研可以很好地反映养殖户群体对环境污染的意识及其防治的意愿,也能在一定程度上反映其技术能力、接受新技术和知识的能力水平。调研结果显示,被调查养殖农户中中小学及以下文化程度占30.2%,初中占41.8%,高中(中专)占20.7%,而大专及以上仅占7.3%
1.2 年龄结构以中老年为主
通过调查分析发现,在调研区域内农村畜禽养殖户中30岁以下的占9.9%,30~45岁的占18.7%,45~60岁的占42.1%,60岁以上的占29.3%。江苏省属于区域经济比较发达的省份,南通市GDP排名全省前四位,因此多数农村青壮年都会选择在企业工作,造成其在畜禽养殖户中所占比例偏低,而中老年由于学历层次以及技术能力等原因,更倾向于农村散户式畜禽养殖。
2 农村非规模化畜禽污染现状
2.1 环境满意度与污染认知度情况
随着城乡居民生活水平的提高,人们对居住环境的关注度和舒适性的要求也逐渐提高,在被调研的438个有效样本中,有256个调研对象对当前农村环境表示不满意或完全不满意,占有效样本总量的58.4%。当前居民对农村环境满意度较低的原因有很多,如生活污水污染、工业污染、生活垃圾污染、畜禽养殖污染以及农药化肥使用造成的农田与作物污染等。见图1。
由图1可见,农村环境污染产生的主要原因是生活垃圾、畜禽养殖以及生活污水。说明畜禽养殖对农村环境造成了较大污染,需要尽快采取相应的措施来改善农村环境,提高农村居民对环境的满意度。
2.2 农村畜禽污染危害情况
随着农村畜禽养殖业的迅猛发展,畜禽养殖产生的废弃物也逐年增加,畜禽养殖业已成为我国农业污染源之首。见图2。
由图2可见,农村居民对畜禽养殖产生的饮用水污染、环境恶臭、孳生蚊虫、土壤污染、地表水污染、危害人体健康等有一定的认知,但是从统计结果来看,环境恶臭、孳生蚊虫以及地表水污染分别占27.9%、25.7%、21.6%,三项之和达到75.2%。说明大多数农村居民对畜禽养殖污染危害的认识还处于表观状态,对于土壤、饮用水以及自身健康危害还缺乏较深层次的认识,这也与本次调研中样本的学历和年龄层次有很大的关系。
3 农村畜禽污染防治情况
3.1 畜禽粪便和废水处理情况
畜禽养殖的主要污染源是粪便和废水,因此畜禽养殖中粪便的“干湿分离”对其后续处理方式的选择以及去向尤为重要。通过调研分析发现,在总体有效样本中仅有37.8%的养殖户实现了粪便的“干湿分离”,62.2%的用户未做到这一点,这也为畜禽粪便的后续处理和环境污染带来了较大的潜在隐患。畜禽养殖圈舍的清理方式、畜禽粪便和废水的处理方式等显得尤为重要。当前我国规模化养殖场主要清粪方式是水冲粪、水泡粪和干清粪,其中应用最多的是干清粪方式[6,7]。调研分析见图3。
由图3可见,所有调查样本中不同的清粪处理方式均有涉及,其中使用干清粪处理的占35.8%,使用水冲粪处理的占45.7%,仅5.6%的养殖户选择水泡粪处理。水冲粪由于设备简单、易于清理所占比例最大,但由于其用水量较大,给后续污水处理带来了极大隐患,而很多养殖散户几乎没有处理设施,造成严重污染。
畜禽粪便和污水处理方式调研结果见图4。
由图4可见,调查样本中35.6%和15.8%畜禽粪便和污水未经处理直接排放和还田处理,占样本总数的51.45%,而集中处理后排放和还田的分别占10.9%和25.6%,其中集中处理多为简单的化粪池处理,真正做到达标排放或还田的比例较低,这也是造成农村畜禽养殖污染的重要原因。
3.2 农村居民参与畜禽污染治理意愿情况
农村居民是农村非规模化畜禽养殖业的主体,也是农村非规模化畜禽养殖污染的主要受害方,因此农村居民参与畜禽养殖污染治理的意愿将直接影响畜禽养殖污染防治的成效。通过调研发现,仅有45.9%的农村居民有意愿参与畜禽养殖污染防治,54.1%农村民居不愿意参与污染防治工作,这也是农村畜禽污染防治压力较大的重要原因。因此,需要通过不断深入的调研和分析农村居民参与意愿的影响因素,开展深入有效的工作来进一步提高其参与意愿。农村畜禽污染防治方式调研结果见图5。
A.政府投资建设并运行维护;B.养殖户投资建设并运行维护;C.政府和养殖户共同承担建设和运行维护费用;D.政府投资建设,养殖户负责运行维护;E.其他方式。
由图5可见,29.7%的养殖户认为需要政府和养殖户共同承担建设和运行维护费用,而35.9%的养殖户认为由政府投资建设,养殖户负责运行维护费用,但也有19.8%的养殖户认为农村畜禽污染防治需要政府投资建设并运行维护。从调研结果来看,大部分养殖户对畜禽养殖污染防治有一定的认识,多数养殖户认为畜禽污染防治需要政府和养殖户共同解决,但是由于资金投入、技术方法等还存在较大困难,需要政府加大投入力度。
3.3 农村畜禽污染治理的难点
见图6。
由图6可见,农村居民普遍认为政府资金投入不足和监管不到位是农村畜禽养殖污染治理的难点,分别占33.8%和23.2%,没有实用技术和群众参与度不高则分别占21.6%和16.3%。由此可见,农村畜禽养殖污染防治需要政府在政策层面进行有效倾斜,加大资金投入和监管力度,同时应进一步联合高等院校、科研院所开展实用技术研发,并进一步加大宣传力度,加强与养殖户的沟通交流,提高其参与度。
4 农村非规模化畜禽污染防治对策及建议
调研分析结果表明,农村非规模化畜禽养殖污染防治是一个比较复杂的过程,与政府投入、养殖户环保意识与意愿、技术与管理机制等密不可分。因此,需要从以下几个方面着手,提升农村环境综合质量。
4.1 污染防治模式创新
当前农村畜禽养殖普遍存在分散化、非规模化的特点,导致农村环境污染形式严峻,因此可以考虑实行区域集中管理,强化畜禽养殖过程中的清洁生产,实施畜禽养殖污染集中整治,可以大大缓解农村地区非规模化畜禽养殖面源污染。
4.2 多方位多层次宣传,营造立体化污染防治氛围
农村非规模化养殖户普遍文化水平不高,环境保护和污染防治意识淡薄,因此应利用各种媒体加大对畜禽污染防治的宣传力度,逐步提高农村养殖人员的环保意识。除环保、农业等部门定期做好宣传外,还需要借助高校环保组织、民间环保组织以及环保非政府组织(NGO)深入农村开展宣传活动。
4.3 多渠道投入污染防治经费
当前政府部门对规模化畜禽养殖污染防治投入较大,但对以农村散户为主的非规模化畜禽养殖投入严重不足,这也是制约农村非规模化畜禽养殖污染防治的重要因素。因此,在农村环境综合整治中政府应加大农村散户畜禽污染防治的投入;通过奖励政策调动养殖户投入污染防治资金的积极性;另外,还可以通过吸引民间、企业资本等形式进一步加大投入。
4.4 加快低耗、高效实用技术的研发与技能培训
当前畜禽养殖污染防治技术多适用于规模化养殖场,存在建设和运行费用高等缺点,因此必须加快低耗、高效实用技术的研发,并依托高等院校、科研院所等开展实用技术研发,依托高等职业院校开展技术和技能培训。
4.5 建立健全养殖环境污染防治监督与管理机制
建立健全县乡村三级养殖环境污染防治管理体系,加强农村养殖环境污染监测,加大农村养殖环境监督执法力度,建立畜禽养殖污染治理长效管理考核机制和整治工程后续运行保障机制。
参考文献
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规模养猪场发生非典型猪瘟的诊治 第2篇
1 发病情况
东丰县某规模养猪场, 于2012年5月初, 一栋分娩舍有上产床母猪42头, 其中已分娩母猪21头, 所产28日龄内仔猪203头, 5月初有3日龄和5日龄各一窝仔猪出现腹泻, 很快扩散到整窝仔猪发病, 起初以为是普通的腹泻病, 按腹泻病及时治疗, 不见好转反而迅速蔓延到13窝不同大小的仔猪整窝发病, 当确诊为非典型猪瘟并且应用干扰素进行治疗, 最后控制疫情为止, 疾病持续了16d, 发病仔猪达122头, 死亡仔猪43头, 有一过性腹泻症状的母猪6头。由于诊断及时, 其它猪舍紧急接种猪瘟疫苗, 并采取有效的防控措施, 其他猪舍没有疫情发生。
2 临床症状
发病仔猪初期吃奶减少或不吃奶, 体温40.5～41.3℃, 腹泻严重, 用抗生素和解热药, 肌注、口服、皮肤涂擦等多项措施无效, 病猪除腹泻外, 出现呆立、卷缩、走路左右摇摆, 粪便有白色或黄白色的粘膜, 粪便腥臭味, 尿液发黄, 病猪皮肤有紫斑或零星出血点, 在耳尖、后肢内侧及腹下出现淤血症状。
3 剖检变化
病死仔猪淋巴结肿大, 一部分仔猪淋巴结切面大理石变化, 肺门淋巴结和肠系膜淋巴结切面呈大理石样边缘出血的较多, 脾脏边缘有出血性梗死, 但梗死范围较小。症状主要表现为肾脏出血明显, 切开后肾乳头、肾盂出血充血明显, 最具诊断意义。有些病猪的扁桃体出血、化脓、溃疡。胃粘膜充血、出血明显, 肠道粘膜脱落充血。
4 实验室诊断
4.1 镜检
无菌手术取肝、肺、脾、心血、淋巴结等组织涂片镜检, 除肺脏涂片有葡萄球菌和嗜血杆菌外, 没有检出其它细菌。
4.2 猪瘟荧光抗体检测
采集的病死猪的扁桃体和肾脏等组织作冷冻切片, 自然干燥, 丙酮固定后用猪瘟荧光抗体染色, 在荧光显微镜下观察, 见到细胞浆内呈现明亮的黄绿色荧光, 猪瘟荧光抗体染色阳性, 说明病料中含有猪瘟病毒。
4.3 间接血凝法
对本舍发病仔猪、没发病仔猪及母猪采血, 分离血清, 用间接血凝法进行猪瘟抗体效价检测, 发现发病仔猪猪瘟抗体效价很高, 平均在10左右, 说明感染猪瘟病毒;没发病仔猪和母猪抗体效价很低, 平均为4.3, 并且离散度高。抗体效价低无法抵御猪瘟病毒, 引起发病。
5 诊断
根据病理变化、实验室诊断, 患病猪群诊断为非典型猪瘟。
6 防治
6.1 无害化处理
对病死猪采取无害化处理, 对粪便等排泄物进行堆积发酵处理。整个猪场进行彻底消毒, 封闭发病猪舍。
6.2 隔离治疗
对猪群尽量减少各种应激, 加强通风, 对发病猪注射干扰素和板蓝根注射液, 每天各一次, 连续注射5d, 对体温较高的腹腔注射VC和氨基比林。经过16d的陆续发病和连续治疗, 除死亡43头外, 其余79头得到了控制, 但有20头左右形成僵猪。猪瘟得到控制后, 连续观察21d, 没有新病例出现。
6.3 紧急免疫
在发病舍隔离进行治疗的同时, 对其他没有发病的猪舍饲养的猪全部进行紧急猪瘟疫苗免疫, 免疫剂量为4～6倍量。
7 小结
非规模化 第3篇
关键词：大规模天线,能量效率,信道估计误差
0 引言
在MU-MIMO系统架构下，一种名为大规模MI-MO天线的新技术得到了广泛的研究和关注。该技术的基础架构是，由发射端配备大规模的天线阵列，接收端仅配备一根或少量的天线，并使系统工作于TDD模式，发射端通过信道互易性实施预编码等相应的信号处理工作。
理论上，随着发射端的大规模天线阵列和用户数的不断增大，MIMO系统的容量将不断增大，理论上没有上限。然而，大规模MIMO天线系统的这些优势的获得，是建立在大幅度增加能量消耗的基础上的。基于绿色通信的理念，在考虑系统的能量消耗的基础上，如何设计和部署大规模天线系统，成为学术界和工业界关注的焦点。当我们试图把能量消耗作为系统优化的依据时，使用能量效率模型作为评价准则将是直观与合适的，具体模型将在下面详述。在能量效率模型下，文献[1]显示了能量效率关于用户数和天线数的仿真结果，文献[2]考虑了在发射端具有完美信道信息的情况下，系统的最优天线数，但是，上述文献均未考虑发射端信道估计非完美的情况。
本文在上述文献工作的基础上，考虑了一个更完善的模型:发射端配置大规模天线阵列并使用ZF预编码，且假设上行信道估计存在误差，即发射端具有非完美信道信息。本文在该模型下推导出了闭式解，且仿真结果显示，依据本文所述的最优天线配置策略对发端天线阵列进行配置将得到最优性能。
1 系统总体结构
如图1所示，本文主要考虑了一个单小区多用户的MIMO-OFDMA系统。该小区由1个宏基站(Macro Base Station,BS)和K个移动用户终端(User Equipment,UE)组成，其中，宏基站配备有由M根天线组成的天线阵列，而移动用户终端则配备单天线。用hk表示宏基站与每个被服务用户间的信道增益，且假设所有信道均是平坦衰落信道。在该系统中，每个OFDM符号由nF个子载波构成，依次编号为{1,2，…，nF}。为使宏基站能在大规模天线配置下正常工作，设定系统的工作模式为时分双工(Time-Division Duplex,TDD)模式。更具体地说，在每个相干时间块起始阶段，K个正交的上行导频信号通过K个信道传送给宏基站，用于信道估计。由于在TDD模式下的信道具有互易性，对于小区内的第k个用户，可以得到其能达到的最大信息速率的表达式，即第k个用户所对应的信道的容量的表达式:
其中，δi={0,1}表示用户k在第i个子载波上是否传输，[v1,v2，…，vK]=V表示发射端使用的预编码矩阵，σ2表示噪声方差，EB{·}表示求期望操作。本文采用容量最大化原则，给每个用户分配一个子载波，因此上式可以退化为单子载波形式，即:
其中，hkH表示用户k对应的子载波的信道矩阵。
2 能量效率问题建模
如前面所述，当试图把能量消耗作为系统优化的依据时，使用能量效率模型作为评价准则将是直观与合适的，下文详细阐述所使用的能量效率模型。
能量效率模型的总体形式如下所示。
其中，式中的分子是用户所获得的信息速率的度量，Rk表示前文中所述的第k个用户所对应的信道的容量，或表示第k个用户在传输中的实际吞吐量。式中的分母是系统能量消耗的度量，Ptotal表示系统消耗的功率总和。
特别地，Ptotal包含以下几个部分的功率消耗:
(1)信号发射功率消耗
其中，η∈(0,1]表示功率放大器的效率。
(2)MIMO传输链路功率消耗
根据文献[3]中所述，典型的MIMO传输链路的功率消耗中，有两项是与发射天线数NT或用户数K呈线性相关的，分别为发射端和接收端的天线相关组件的功率消耗，在上式中分别表示为PM1和PM2。
(3)信号处理功率消耗
如式(6)所示，信号处理各模块的功率消耗由三部分组成，第一部分是发射端预编码操作的功率消耗，其中，Pprec(K)表示每根天线在做预编码操作时的功率消耗。第二部分是发射端和接收端编码和解码的功率消耗，其中，Pc表示每增加一个用户，系统在编解码部分新增的功率消耗。第三部分是发射端信道估计操作的功率消耗，其中，Pe为信道估计单元操作的功率消耗。
(4)系统固定功率消耗
系统固定功率消耗是指与发射天线数NT或用户数K无关的系统功率消耗。式(7)中，Psyn是指基站用于同步的功率消耗，P0是指其他后台操作的功率消耗。
综上，系统的总功率消耗可以表示为
若假设系统中K为固定值，则上式可抽象成Ptotal=c+d·NT。
其中，
3 最优天线数配置策略
接下来，在发端天线数NT大于等于可服务用户数K的网络场景下，将实例化上述能量效率度量式，并对其进行优化，求出最优天线数配置的闭式解。
对于大规模天线系统，复杂预编码算法(如非线性预编码算法)对于系统运算能力的需求提升将是巨大的，而从另一方面来讲，随着天线数的增大，简单的线性预编码算法的性能将逼近复杂的预编码算法，在极限情况下，即天线数无穷大时，各种预编码算法的性能是相同的。因此，选用常用的ZF预编码算法作为大规模天线系统的发端预编码算法是合理的。在ZF预编码的假设下，对于预编码矩阵有如下表述:
其中，H=[h1,h2，…，hK]表示信道矩阵，ρ表示经归一化的发射功率。
在发端使用上述ZF预编码后，在没有上行信道估计误差的情况下(即发端能获得完美的CSI，并且信道具有互易性)，对于每一个被服务用户，从发端的视角来看(即忽略路径损耗等因素)，均能保证其具有相同的信息速率:。由于上行信道估计存在误差，且信道互易性在多数情况下并不完美，因此，考虑引入信道估计误差ΔH来指代上述两种系统偏差，即本文考虑的用于预编码矩阵V产生的信道矩阵为
因此，发端使用ZF预编码且存在信道估计误差情况下，上文实例化中所述的能量效率模型可以得到:
至此，完成了对能量效率问题在非完美信道估计情况下的实例化过程。下面，将详细推导最优天线数配置策略得出的过程。
对于E{A/B}问题，假设E{A/B}约等于E{A}/E{B}，该假设在分子分母相关性弱时成立。可以推导得到:
在上式中，将预编码矩阵V视为已有的矩阵，又因信道估计误差矩阵中的元素为0均值复高斯分布，则有:
因此可将能量效率表达式化为如下形式:
因此，关于在存在信道估计误差的情况下，基于能量效率的最优天线配置策略问题的最优化问题可以建模为下述形式:
至此，写出了优化天线配置数中的度量函数EE，且该度量函数是一个非凸函数，问题1为一个非凸优化问题，不能用传统的凸优化方法解决。因此，为解上述问题，引入了Lambert W函数。
Lambert函数(又称欧米加函数)的定义如下:
W(z)是关于z的Lambert函数，如果对于任意z∈C，均有z=W(z)eW(z)。其中，C表示全体复数的集合。
引理1:若仅考虑式(18)中用户k的能量效率最大化，且将NT的取值范围视为大于0的实数，则有下述最优化问题:
由于,c,d都是大于0的实数，则上式有如下形式的闭式解:
利用引理1，通过下面四个步骤获得最优天线数的闭式解:
第三步，将第二步中求得的两个最小值和两个最大值，分别替代每个用户对应的，即将式(15)化成如下两式:
对上述两式应用引理1得出最优天线数的表达式，分别记为
第四步，在式(18)和式(19)所限定的范围内，穷举天线数，并代入式(16)，使得式(16)取得最大值的天线数即为最优的天线数。仿真结果表明，式(18)和式(19)所限定的范围通常小于10，对整个运算复杂度的影响不大。
4 仿真结果和分析
本节通过链路级仿真验证所提出的最优天线配置策略的性能。具体地，本文仿真了一个半径为1千米的宏小区，小区的中心为一个配备有大规模天线阵列的宏基站，其配备的天线总数大于200根，且每根天线可以单独控制开关状态，即该天线阵列为有源智能天线阵列。信道的路径损耗模型采用3GPP-Urban Micro模型，而信道的衰落模型为0均值、单位方差的瑞利衰落模型。根据文献[2]中的建议，将小区内的活跃用户数设置为85个，并将发射功率归一化参数ρ设为4.6097。事实上，在前面所得出的最优天线配置策略适用于所有活跃用户数的情况。该小区中的所有物理层通信链路中的信号通过LTE R11标准传输，即按照LTE标准实施相应的调制编码。在仿真中，将CQI设定为固定值，并且CQI=10，即使用64QAM和466×1024码率传输。本文将系统带宽设定为20MHz，并且每个子载波的带宽为19.5kHz，共有1024个子载波。另外，将信道估计误差的方差设为0.5，且信道估计误差服从0均值复高斯分布。对于每种SNR或者功率状态，共仿真了100个数据包，每个数据包中包含有5000个子帧。
在图2中，比较了三种算法在非完美信道估计情况下的性能表现。其中，作为比较的完美信道估计算法是指，在计算最优天线数配置策略时，不考虑信道估计误差的影响;作为比较的粗略搜索算法是指，在系统中通过估算和迭代得出的结果，具体地，估算是指使用当前时隙的系统实际能量效率和当前所用系统天线数，以10根天线为步进设置下一时隙的天线数。例如，当前所用系统天线数为100，则将下一时隙的天线数为90或110。其中，增10或减10的选择依照于前两个时隙系统实际能量效率的变化关系，例如，时隙1天线数为100，时隙2天线数为90，如果时隙1的能量效率大于时隙2的能量效率，则时隙3天线数为100(增10);如果时隙1的能量效率小于时隙2的能量效率，则时隙2天线数为80(减10)。
比较上述三种算法，可以得出，由文中所述的基于非完美信道估计的最优天线配置算法在最大化系统实际能量效率上具有最优的性能。在系统的能量效率为65bits/s/Joule时，其性能较其余两种算法高出5 dB，且随着SNR的增大，其系统的能量效率较其余两种算法分别高出9%和12%，性能增益显著。同时，可以观察到，在SNR较低时，本文所提出的天线配置算法的性能和完美信道估计算法的性能接近，而在SNR较高时，两者又呈现出显著的性能差异。出现这个现象的原因如下:在SNR较低时，由于噪声信号强度高，其对信号解调的影响远高于信道估计误差带来的影响，所以，可以将信道估计误差忽略，或者将其视作噪声的一部分。因此，在SNR较低时，两种算法表现出相似的性能;在SNR较高时，由于此时噪声信号强度低，对信号解调造成主要影响的将是信道估计误差，所以两种算法表现出明显的区别是合理的。
5 结束语
本文考虑了一个发射端配备大规模天线阵列，且上行信道估计存在误差的系统模型，并以能量效率为优化准则，通过Lambert W函数和DC规划两种方式推导了发射端使用ZF预编码时，发射端应激活的最优天线数的闭式解。最终的仿真结果显示，依据本文所述的最优天线配置策略对发射端天线阵列进行配置，在SNR较高时，系统的能量效率将得到9%～12%的提升。同时，本文对在SNR较低时，系统的能量效率提升不明显的现象做了相应的分析和诠释。
参考文献
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非规模化 第4篇
关键词：中医药院校,非医药类专业,招生规模
随着我国经济迅速发展, 社会对具有医药学知识背景的高质量各类非医药专业人才的需求逐步提高, 这对学校培养复合型人才提出了新的要求, 也为学生的就业提供了更多选择和新的发展空间。纵观整个发展历程, 特别是改革开放以来, 尤其是“十五”以后, 高等中医药教育发生了显著变化。在规模上, 一部分中医药院校从千人院校发展到万人大学。在专业结构上, 从单一的中医、中药专业向理、工、经、管、文、法、教、农扩张。规模结构的巨大变化, 创办以中医药为主体, 理、工、经、管、文等为支撑, 多学科协调发展的具有研究教学型特质的院校, 已成为一部分高等中医药院校的追求目标。
1 研究对象及主要内容
从研究时间限制、资料的可获得性、研究对象的代表性等方面综合考虑, 本文选取了16所具有区域代表性的中医药高等院校为主要比较和研究对象。包括: 成都中医药大学、山东中医药大学、天津中医药大学、黑龙江中医药大学、福建中医药大学、浙江中医药大学、辽宁中医药大学、湖北中医药大学、湖南中医药大学、江西中医药大学、广西中医药大学、山西中医学院、云南中医学院、贵阳中医学院、甘肃中医学院、陕西中医学院。针对2013年各院校网站公布的非中医药本科专业设置等相关数据, 对高等中医药院校非医学类专业招生人数、不同学科门类招生人数、非医药类专业内部各学科招生人数进行比较分析。
2 招生规模及专业招生人数的比较分析
2. 1 非医药类专业招生规模的比较分析
经过几年的扩招后, 2011—2013年我国中医药院校的非医药专业招生规模处于波动态势, 见表1。部分学校出现持续增长的态势, 如甘肃中医学院。还有部分院校甚至出现逐年下降的态势, 如广西中医药大学连续两年呈现负增长, 这说明中医药院校在非医药类专业的招生规模问题上还是比较慎重的。
此外, 各高等中医药院校根据自身办学条件和发展现状, 招收非医药专业学生占本院校总招生人数的比例有所差异。但招生比例上是比较慎重的, 大部分中医药院校的非医药专业招生规模大约占总体招生规模的10% ~ 30% , 见表2。2013年, 在调查的中医药院校中, 浙江中医药大学招收非医药专业学生人数占比最高, 为32. 05% ; 福建中医药大学占比最低, 为10% 。
2. 2 中医药院校非医药类专业内部各学科招生人数比较分析
中医院校向多学科发展已成为必然趋势。从20世纪90年代起, 国内中医药院校纷纷调整发展方向, 向多学科性大学发展, 在调查的院校开设专业中总共涉及了9个学科门类, 占教育部规定学科门类总数的81. 8% ( 共11个学科门类) , 见表3。非医药专业招生以工学、管理学、文学和教育学为主, 以理学为辅, 只有少量的经济学、法学、艺术学和农学。在调查的中医药院校中, 2013年以管理学科招生的人数最多, 总计2698人, 其次为工学和教育学, 依次招生人数为1392人和1229人, 农学及艺术学则最少, 依次招生人数为50人和42人。
3 建 议
3. 1 保持相对稳定的招生总体规模
随着社会的发展, 社会对高学历、高素质医学人才需求越来越多。但医学不同于其他专业教育, 所以医学不应该是大众教育和基础教育, 而应该是精英教育, 应适度发展。中医药院校在非医药专业的招生规模的扩大应该慎重考虑, 把握好发展的节奏, 今后几年各院校的发展重点要从扩大招生规模向提高学生培养质量转移。
3. 2 坚持以中医药专业为主, 培养目标与模式多元化
中医药院校应坚持以中医药相关专业教育为主体, 在发挥自身教育资源优势的同时适度开展具有中医药背景的理、工、文、护、管及其他专业的教育, 达到培养目标与模式的多样化, 培养出具有中医学背景的非医学人才, 完善人才培养和社会服务功能, 提升办学规模和效益, 同时缓解办学定位转型过快带来的结构矛盾, 办学规模扩张过大带来的就业率下滑问题, 从而实现高等中医药院校教育的良性循环。
3. 3 根据市场需求动态调整不同专业的招生比例
中医药院校应该及时担负起人才培养、科学研究、社会服务的责任, 为中医药产业发展提供服务。因此, 中医药高等院校开设的经济、管理类专业, 要控制专业招生规模, 保持与社会需求的动态平衡。应该以市场需求为导向, 以中医药为主体, 具有中医药背景的理、工、文、护、管协调发展, 构建有利于中医药发展的专业体系。
3. 4 非医药类专业的课程应与中医药特色多结合
非医药专业开设的背景首先就是在中医药院校里, 所以与财经院校的授课内容和授课重点必然有所不同。目前学校任课教师多为综合性大学经济管理类专业毕业, 没有接受过中医药文化的熏陶, 对中医药文化的了解也较少, 授课过程中与中医药文化结合不足是影响管理类学生接受中医药文化教育的一个因素。所以要提高教师的中医药文化底蕴, 为学生提供接受中医药文化教育的平台, 提高非医药类专业设置的合理性。
参考文献
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