乡村义务教育师资配置脆弱性：时空分异与风险规避——基于BP神经网络模型

优化乡村义务教育师资配置是加快高质量教育体系建设、实现城乡一体化均衡发展的基本诉求。本研究借助DPSIR概念模型设计了包含师资配置风险水平和应对能力的脆弱性评价指标体系，利用2016-2020年31个省份城镇义务教育师资配置数据训练出BP神经网络模型对乡村义务教育师资配置脆弱性进行评价，进而通过权值系数计算各评价指标权重。结果表明：2016-2020年乡村师资配置脆弱性呈下降趋势，但存在“东低西高”脆弱性局面；小学阶段乡村师资配置比初中阶段乡村师资配置更加脆弱；11项评价指标对乡村义务教育师资配置脆弱性的影响有主次之分。为此，应努力缩小师资配置的空间差异，提升小学阶段师资配置水平，优化师资队伍结构。