大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目立項(xiàng)評(píng)審的加權(quán)秩和比分檔排序

高 鷹，陳荷榮

1.廣州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與教育軟件學(xué)院，廣東廣州 510000 2.廣州大學(xué)外國(guó)語(yǔ)學(xué)院，廣東廣州 510000

大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目立項(xiàng)評(píng)審的加權(quán)秩和比分檔排序

高 鷹1，陳荷榮2

1.廣州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與教育軟件學(xué)院，廣東廣州 510000 2.廣州大學(xué)外國(guó)語(yǔ)學(xué)院，廣東廣州 510000

分檔篩選大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目是立項(xiàng)評(píng)審的重要環(huán)節(jié)。本文以項(xiàng)目研究基礎(chǔ)、研究團(tuán)隊(duì)、指導(dǎo)教師、選題、研究方案、研究成果、創(chuàng)新點(diǎn)和答辯過(guò)程等8項(xiàng)評(píng)價(jià)內(nèi)容作為大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目立項(xiàng)評(píng)審指標(biāo)，以XX大學(xué)17項(xiàng)大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目立項(xiàng)評(píng)審原始數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，應(yīng)用加權(quán)秩和比法，給出了這些項(xiàng)目分檔排序的計(jì)算步驟及結(jié)果，可為大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目立項(xiàng)評(píng)審提供參考方法。

大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目；加權(quán)秩和比法；分檔排序

21世紀(jì)是知識(shí)經(jīng)濟(jì)的時(shí)代，知識(shí)經(jīng)濟(jì)主要依靠知識(shí)創(chuàng)新和知識(shí)廣泛傳播、以智力資源來(lái)創(chuàng)造財(cái)富的經(jīng)濟(jì)。創(chuàng)新是知識(shí)經(jīng)濟(jì)的靈魂，而創(chuàng)新的關(guān)鍵在于創(chuàng)新人才的培養(yǎng)，培養(yǎng)具有創(chuàng)新素質(zhì)的人才是時(shí)代的迫切需要，也是一個(gè)國(guó)家富強(qiáng)及在國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地的重要因素。高等學(xué)校是培養(yǎng)高素質(zhì)創(chuàng)新型人才的搖籃，大學(xué)生創(chuàng)新能力的培養(yǎng)已經(jīng)成為國(guó)家的需要、社會(huì)的需求和時(shí)代的主題[1]。大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目的設(shè)立是培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新能力的重要舉措，可以提高學(xué)生的創(chuàng)新思維和創(chuàng)新能力，促進(jìn)學(xué)生鞏固知識(shí)，拓展視野，形成創(chuàng)新思維；有助于學(xué)生打破思維定勢(shì)，挑戰(zhàn)權(quán)威，樹(shù)立自信心和創(chuàng)新意識(shí)；大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目有利于形成良好的創(chuàng)新氛圍和教育環(huán)境。隨著大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目的越來(lái)越多，如何分檔篩選優(yōu)秀的項(xiàng)目是立項(xiàng)評(píng)審的重要環(huán)節(jié)。秩和比法是一種常用的綜合統(tǒng)計(jì)分析評(píng)價(jià)方法，它對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象無(wú)特殊要求，其基于指標(biāo)秩次的計(jì)算方法簡(jiǎn)單、易懂，排序分檔結(jié)果直觀明了，特別適合于評(píng)價(jià)對(duì)象多、需給出合理分檔排序的場(chǎng)合。本文應(yīng)用加權(quán)秩和比法對(duì)大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目立項(xiàng)進(jìn)行評(píng)審，為大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目立項(xiàng)評(píng)審提供參考方法。

1 加權(quán)秩和比法原理與步驟

秩和比法[2]（Rank-sum ratio，簡(jiǎn)稱(chēng)RSR法）的基本原理是通過(guò)秩轉(zhuǎn)換，獲得無(wú)量綱統(tǒng)計(jì)量RSR，然后運(yùn)用參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析的概念與方法研究RSR的分布，并根據(jù)RSR值對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣進(jìn)行排序或分檔排序。設(shè)x1,x2,…,xn是容量為n的樣本，其順序統(tǒng)計(jì)量是x(1),x(2),…,x(n)。若xi=x(k)，則稱(chēng)k是xi在樣本中的秩，記作Ri，對(duì)每一個(gè)i=1,2,…,n ，稱(chēng)Ri是第i個(gè)秩統(tǒng)計(jì)量。R1,R2,…,Rn總稱(chēng)為秩統(tǒng)計(jì)量。秩和比法的步驟如下：

1）編秩：將n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)排列成n行m列的原始數(shù)據(jù)表。依據(jù)指標(biāo)值編出每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象各指標(biāo)的秩，同一指標(biāo)數(shù)據(jù)相同者編平均秩，得到的秩矩陣

2）計(jì)算加權(quán)秩和比（WRSR）：根據(jù)各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，計(jì)算加權(quán)秩和比，其中jw為第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，

3）計(jì)算概率單位：將WRSR值由小到大排列起來(lái)，列出各組頻數(shù)if，計(jì)算各組累積頻數(shù)，計(jì)算累積頻率，將pi轉(zhuǎn)換為概率單位Probiti，Probiti為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的pi分位數(shù)加5。

4）計(jì)算直線回歸方程：以累積頻率所對(duì)應(yīng)的概率單位Probiti為自變量，以WRSRi值為因變量，計(jì)算直線回歸方程WRSR=a+b×Probit。

5）分檔排序：按照回歸方程推算所對(duì)應(yīng)的WRSR估計(jì)值對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行分檔排序。

2 大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目立項(xiàng)評(píng)審

2.1評(píng)審指標(biāo)及原始數(shù)據(jù)

選取項(xiàng)目研究基礎(chǔ)、研究團(tuán)隊(duì)、指導(dǎo)教師、選題、研究方案、研究成果、創(chuàng)新點(diǎn)和答辯過(guò)程等8項(xiàng)指標(biāo)作為大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目立項(xiàng)評(píng)審指標(biāo)，8項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)值分別為0.1、0.05、0.1、0.1、0.15、0.1、0.25和0.15。研究基礎(chǔ)指標(biāo)考察項(xiàng)目成員是否具備較好的開(kāi)展創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目研究的知識(shí)基礎(chǔ)和實(shí)踐操作基礎(chǔ)等。研究團(tuán)隊(duì)指標(biāo)考察項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員結(jié)構(gòu)的合理性。指導(dǎo)教師指標(biāo)考察指導(dǎo)教師是否具有較強(qiáng)的科研能力，對(duì)學(xué)生研究方案的科學(xué)性和可行性提出了具體意見(jiàn)。選題指標(biāo)考察的內(nèi)容包括：選題科學(xué)、內(nèi)容新穎，具有挑戰(zhàn)性和前景價(jià)值，擬解決的主要問(wèn)題明確、清楚，基本假設(shè)成立。研究方案指標(biāo)考察的內(nèi)容包括：項(xiàng)目方案思路清晰，每個(gè)階段工作任務(wù)清楚，研究方法可行，主要內(nèi)容安排合理，人員分工合理，研究時(shí)間安排合理。研究成果指標(biāo)考察預(yù)期研究成果是否明確、可考核（對(duì)以知識(shí)創(chuàng)新或技術(shù)創(chuàng)新為主的項(xiàng)目有實(shí)驗(yàn)過(guò)程和原始數(shù)據(jù)記錄；對(duì)以研究方法創(chuàng)新為主的項(xiàng)目有研究結(jié)果對(duì)比分析）。創(chuàng)新點(diǎn)指標(biāo)考察項(xiàng)目體現(xiàn)知識(shí)創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新或研究方法創(chuàng)新的程度，或?qū)η叭说墓ぷ饔懈倪M(jìn)或突破，或有獨(dú)到見(jiàn)解。答辯過(guò)程指標(biāo)考察包括：匯報(bào)基本概念清楚，重點(diǎn)突出，回答問(wèn)題準(zhǔn)確、有深度、有理有據(jù)等。表1是××大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目立項(xiàng)評(píng)審指標(biāo)及原始數(shù)據(jù)（百分制）。

表1　××大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目立項(xiàng)評(píng)審指標(biāo)、原始數(shù)據(jù)

表2　17個(gè)項(xiàng)目編秩及計(jì)算結(jié)果

2.2分檔排序計(jì)算過(guò)程

1）編秩：依據(jù)評(píng)審專(zhuān)家的分值對(duì)評(píng)審指標(biāo)從小到大進(jìn)行編秩，最大值編為最高秩次n，次大值編為n-l，次小值編為2，最小值編為1，同一指標(biāo)數(shù)值相同者編平均秩。

3）確定WRSR的分布：根據(jù)WRSR值由小到大對(duì)17個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行排序，計(jì)算向下累計(jì)頻率(p)，并將p換算為概率單位Probit (Probit為P對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)離差u加5)，通過(guò)查《百分?jǐn)?shù)與概率單位對(duì)照表》[3]可得到Probit值。

4）計(jì)算回歸方程：以概率單位值Probit為自變量，WRSR值為因變量，計(jì)算得出回歸方程:WRSR =a+b×Probit ，并根據(jù)回歸方程計(jì)算出WRSR的估計(jì)值。

2.3結(jié)果

17個(gè)項(xiàng)目編秩、WRSR值P值及Prabit值計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表2，計(jì)算得出回歸方程為WRSR=4.6387 +0.9218×Probit，再將Probit代人回歸方程中計(jì)算出WRSR估計(jì)值，根據(jù)WRSR估計(jì)值及Probit值將項(xiàng)目分為優(yōu)、良、中和差4個(gè)檔，由《常用分檔情況下的百分位數(shù)臨界值及其對(duì)應(yīng)的概率單位Prabit值》[4]可知4檔情況下概率單位probit值如下：優(yōu)：Probit值小于3.5；良：Probit值大于等于3.5小于5；中：Probit值大于等于5小于6.5；差：Probit值大于等于6.5。由此獲得17個(gè)項(xiàng)目分檔排序結(jié)果如下：優(yōu)秀項(xiàng)目1個(gè)：P1；良好項(xiàng)目7個(gè)：P8 、P2 、P13、P17、P15、P12、P5；中等項(xiàng)目6個(gè)：P6、P11、P14、P7、P3、P9、P16；較差項(xiàng)目2個(gè)：P10、P4，見(jiàn)表2。

[1]陳國(guó)華，劉貴仲，陳旭，等．工科大學(xué)生創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)方法研究[J].桂林電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2008，28（2）：167-170.

[2]田鳳調(diào).秩和比法及其應(yīng)用[M].1版，北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，1993.

[3]百分?jǐn)?shù)與概率單位對(duì)照表[EB/OL]．http://www．docin．com/p-655564420.html．

[4]劉桂芬.醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)[M].2版.北京：中國(guó)協(xié)和醫(yī)科大學(xué)出版社，2007.

TP3

A

1674-6708（2016）171-0178-02

廣東省高等學(xué)校教學(xué)質(zhì)量與教學(xué)改革工程建設(shè)項(xiàng)目（粵教高函[2015]133號(hào)、粵教高函[2013]113號(hào)）、2015廣東省教育廳教學(xué)成果培育項(xiàng)目(粵教高函201572)、廣州市教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃課題（No.2013A006）、廣州大學(xué)本科教學(xué)質(zhì)量工程建設(shè)項(xiàng)目（ZLGC201419）資助。

高鷹，教授，廣州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與教育軟件學(xué)院，研究方向?yàn)樾畔⒓夹g(shù)。