李爽 閆碩 杜麗萍
【摘要】高中藝術類特長生作為高考大軍中一類特殊人群越來越引起人們的關注和重視。本文就不同高中藝術類特長生培養(yǎng)方案這一問題,采用基于數據包絡分析的模糊綜合評價模型(D-FCE),以八種不同培養(yǎng)方案下的中等學生數據為基礎進行綜合評價。評價結果表明,學校要提高特長生的綜合成績須在保證學生每日學習時間的基礎上,增加學生學習的積極性以及思想與心理素質教育,由于特長生的特點,尤其要重視學生、老師、家長三方面的溝通與交流。
【關鍵詞】模糊綜合評價 數據包絡分析 綜合評價 培養(yǎng)方案
【中圖分類號】G420 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089(2016)06-0184-01
隨著素質教育的深化和藝術教育在全國范圍的開展,藝術類考生在全國高考生中所占比例越來越大,針對他們的培養(yǎng)方案也逐漸成為了目前高中院校教育一個很重要的部分。有關藝術教育方面的探討,國外的研究者主要從藝術教育的地位和藝術教育的內容等方面入手,而國內主要圍繞藝術教育的問題展開研究。大多研究通過問卷調查和訪談,采用實證的方法,對問題進行分析。本文從教學、管理、德育和家校聯合培養(yǎng)四個方面進行調查和訪談,通過問卷調查法收集數據,采用基于數據包絡分析的模糊綜合評價模型(D-FCE),以八種不同培養(yǎng)方案下的中等學生數據為基礎,對不同培養(yǎng)方案下的高中特長生進行綜合評價,其結果能為普通高中特長生的培養(yǎng)方案提供合理的對策。
一、學生量化指標的DEA分析
本文選取了八種不同培養(yǎng)方案下的中等成績學生進行基于數據包絡分析的模糊綜合評價,以學生每日學習時間(輸入)、補課時間(輸入)、學習成績(輸出)作為決策單元的投入產出指標進行數據包絡分析,其中學生n即來自第n種培養(yǎng)方案下的中等成績學生,以方案M下的學生為例,建立如下C■R模型:
其中Xj為輸入向量,Yj為輸出向量,v為輸入權重,u為輸出權重,ω=tv,μ=tu,xij為第j個決策單元對第i輸入的投入量,yrj為第j個決策單元對第r輸出的產出量。
將需要評價的八個決策單元的輸入輸出數據得到線性規(guī)劃P分別解其最優(yōu)解,從而得到各個評價單元的效率評價指數,即八種不同培養(yǎng)方案下學生的綜合DEA成績,計算結果如表1所示。成績表明了不同方案下的學生在量化指標方面的相對有效性。
二、DEA成績模糊化處理
利用模糊數學中的隸屬度函數將DEA 的分值進行模糊化,模糊綜合評價中的評語集V=(優(yōu),良,差),采用等腰三角隸屬函數來對其進行模糊處理。設其隸屬度r=(r0,r1,……,rp-1),則:
將表1中DEA成績分別代入上式,則得出隸屬度為Bj=(bj1,bj2,…bjp)。這里的評價集為V=(優(yōu),良,差),則可以分別得到表2中DEA成績模糊化隸屬度,即量化指標Bj1,j=1,2,…,8。
三、學生非量化指標及相對效率指標的FCA分析
不同培養(yǎng)方案學生的非量化指標分為學習的積極性、學生思想品德與心理健康教育程度、與學校老師及家長的溝通程度,組成的權向量Aj2=(0.4,0.4,0.2),綜合評價矩陣Rj2,則Bj2=Aj2·Rj2,選擇評語集V=(優(yōu),良,差),運用FCA方法評價非量化指標,計算結果表明了不同培養(yǎng)方案下學生在非量化指標方面的評價成績,具體數值如表2非量化指標Bj2,j=1,2,…,8,最后將各分指標數據化為了總指標的隸屬度。利用一級總指標對各個評價單元進行總評。記一級指標中量化指標、非量化指標組成的權向量為Aj=(0.6,0.4),相應綜合評價矩陣Rj的值如表2所示。
表2 綜合總評結果
通過式,計算得到如表2的綜合總評結果。根據最大隸屬度原則,選擇模糊綜合評價集Bj=(b1,b2,b3)中最大值Bi所對應的等級“優(yōu),良,差”作為最終的評價結果。結果表明:方案1、方案2、方案8下的學生綜合評價成績?yōu)閮?yōu);方案3、方案5、方案6、方案7下的學生綜合評價成績?yōu)榱?;方?下的學生綜合評價成績?yōu)椴睢?/p>
四、評價與結論
本文提出了將基于數據包絡分析的模糊評價模型應用于高中特長生培養(yǎng)方案的綜合評價中。根據最終的評價結果,可以得到以下初步結論與對策:
1.每日學習時間與補課時間的較長,但是學習的積極性和與家長老師的溝通程度不高的學生,往往綜合成績也不會太高。
2.學校要提高特長生的綜合成績還必須在保證學生每日學習時間的基礎上,增加學生學習的積極性以及思想與心理素質教育。
3.老師及家長要經常與學生進行溝通交流。
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作者簡介:
李爽(1993年-),女,河北廊坊人,漢族,本科在讀,研究方向: 應用統(tǒng)計。endprint