2004年7月，中国科学评价研究中心在《中国青年报》上首次发布中国大学评价排行榜，引起了巨大的社会反响。自此之后，中国科学评价研究中心按年度连续发布“中国大学及学科专业评价报告”。在这八年间，中国大学及学科专业评价经历了一个从尝试探索到成熟完善的发展过程，本着继承与发展相结合的原则，在保持整体稳定的前提下不断进行创新和完善。本年度的大学评价主要在以下几个方面进行了改进和变革。

      1  首次单独以表格形式列出各类型大学竞争力排行榜

2004年，教育部下发的《普通高等学校基本办学条件指标（试行）》文件，将高等学校划分为6种类型。我们以此为依据，并根据学校的性质、任务和数量，将中国高校（包含重点大学和一般大学）分为8种类型：综合类、理工类、师范类、医药类、语文·财经·政法类（简称文法类）、艺术·体育类（简称艺体类）、民族类、农林类。为便于大家更好地了解每所高校在其所属类型中的水平和位置，在2011年大学评价报告中，我们首次将735所中国重点大学和一般大学采用统一的指标体系进行分类型评价，分别对不同类型的高校进行评价和排序，得到了“中国高校分类型竞争力排行榜”。以前只在综合排行榜中列出“类型序”，今年分8个表单分别列出了各类型大学排行榜。如此一来我们的评价结果更加细化和明确，也有利于大家更好地对同种类型的高校进行分析和比较，这也充分体现出我们中国科学评价研究中心一贯坚持的“分类评价、同类比较”原则。

      2  首次使用自动分类系统统计发文量和被引频次

在我们的评价指标体系中，发文量和被引频次是两个非常重要的评价指标，都具有较高的权重。这两个指标的原始数据主要由中国科技信息研究所、万方数据公司提供，以及由本中心自行批量下载，涉及到SCI、SSCI、A&HCI、EI、ISTP、ISSTP、CSTPC、CSSCI等国内外多个数据库，每年数据量高达数百万条。如何科学、合理地对这些海量的论文题录信息进行分类和处理，以便于准确、高效地统计出每所高校及每个专业的发文量和被引频次，一直是困扰大学评价的一大难题。2009年，中国科学评价研究中心投入大量人力物力对这一难题进行攻关，自主研发了“论文自动分类系统”。该系统经过多次基本调试和完善之后，被正式应用于本次大学评价数据处理中，使得发文量和被引频次统计计算工作实现了自动化。自动化分类克服了以往手工分类所造成的主观性强和效率低下两大弊端，兼顾了数据处理工作的质量和效率，大大提高了数据处理的速度，并且使得评价结果更加准确客观。

      3  中国一流大学的比例有所上升

2009年，我们首次提出了“中国一流大学”的概念和标准，并且在当年的《中国大学及学科专业评价报告》中首次公布了“中国一流大学排行榜”。按照当时的评价标准和计算比例，评出综合竞争力排行中前20名的重点大学作为中国一流大学。随着近年来中国高等教育的快速发展，中国大学的综合实力和竞争力有了较大的提高，中国大学在世界大学排行榜中的排名位置也不断提升。我们认为，越来越多的中国高校达到了“一流大学”的标准，如果仍然按照原来的评选比例来划定中国一流大学，势必会将一些原本达到“一流大学”标准的高校排除在“中国一流大学排行榜”之外。基于对中国高等教育发展现状的考虑，也为了能够更好地体现出中国高校的发展和进步，我们适当地扩大了中国一流大学的评选比例。在2011年大学评价中，共有125所重点大学，我们选取前20%的大学，即中国重点大学竞争力排行榜中前25所大学作为中国一流大学。