基于TOPSIS決策的本科教育影響指標(biāo)評價

林晉鋼 孫馨雨 靖龍悅 楊春明

摘 要：本文針對江蘇省各地級市本科教育質(zhì)量進(jìn)行綜合測評，建立了教育質(zhì)量綜合測評模型，對于影響本科教育質(zhì)量的因素除去已知9個指標(biāo)外，本文運(yùn)用層次分析法對影響指標(biāo)進(jìn)行分析歸類，用能夠反映部分指標(biāo)共有屬性的大類指標(biāo)，對各類指標(biāo)進(jìn)行量化描述，利用熵權(quán)法以確定各類指標(biāo)的權(quán)重，再引入灰色關(guān)聯(lián)度分析法評價各類指標(biāo)對于本科教育質(zhì)量的程度高低，最后用TOPSIS決策方法確認(rèn)各類指標(biāo)對于本科教育質(zhì)量的影響程度高低。

關(guān)鍵詞：層次分析法;TOPSIS決策;本科教育質(zhì)量

引言

隨著中國的改革開放，國家的綜合實(shí)力不斷增強(qiáng)，中國高等教育發(fā)展整體已進(jìn)入世界中上水平。作為一個教育大省，江蘇省的本科教育發(fā)展在全國名列前茅，而江蘇省13個地級市的本科教育質(zhì)量發(fā)展并不平衡。因此需要建立一個評估本科教育質(zhì)量具體方案，一方面有利于教育管理部門從宏觀上把握高校本科生教學(xué)質(zhì)量的現(xiàn)狀，另一方面也有利于各地級市通過橫向?qū)Ρ确治稣覝?zhǔn)本科教育教學(xué)存在的主要短板

1 .指標(biāo)權(quán)重分析

根據(jù)層次分析法，對已知9個指標(biāo)各個具有的屬性分類，分為6大類指標(biāo)，即：數(shù)量、師資力量、教學(xué)條件、學(xué)科水平、科研狀況個就業(yè)情況，具體模型如下圖所示。

首先進(jìn)行規(guī)范化處理，根據(jù)對指標(biāo)進(jìn)行的量化分析，發(fā)現(xiàn)各個指標(biāo)所指向領(lǐng)域不盡相同，因此采用歸一化處理對指標(biāo)進(jìn)行大類分類，本文采用的是線性函數(shù)歸一方法，規(guī)范化處理后的標(biāo)準(zhǔn)矩陣為：

2 . TOPSIS決策

首先構(gòu)建加權(quán)規(guī)范化矩陣的正理想指標(biāo)和負(fù)理想指標(biāo)，記為C+和C-。正理想指標(biāo)即所有屬性都接近已知指標(biāo)的理想指標(biāo);負(fù)理想指標(biāo)為所有屬性都相悖于已知指標(biāo)的理想指標(biāo)。

其次構(gòu)建灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣。計算第i個指標(biāo)與正理想指標(biāo)關(guān)于第j個指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)? ? ? ，從而建立各種指標(biāo)與正理想指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣：

3 .模型求解

通過模型求解，計算出各指標(biāo)的熵值，而后運(yùn)用SOM聚類分析方法對本科教育質(zhì)量進(jìn)行綜合評估，得到指標(biāo)的重要程度由高到低可表示為：

雙一流學(xué)科建設(shè)、師資隊伍與結(jié)構(gòu)、專業(yè)建設(shè)與教學(xué)改革、招生人數(shù)、教學(xué)條件與利用、生師比、科研投入與產(chǎn)出、學(xué)生就業(yè)、本科院校數(shù)量。

通過模型的運(yùn)算與比較，得出江蘇省內(nèi)13個城市本科教育質(zhì)量的綜合評估結(jié)果，質(zhì)量由高到低排序依次為：

南京市、徐州市、蘇州市、無錫市、鎮(zhèn)江市、揚(yáng)州市、南通市、常州市、淮安市、鹽城市、泰州市、連云港市、宿遷市。結(jié)果分析可知，江蘇省內(nèi)13個城市的本科教育質(zhì)量存在一定的差異。

結(jié)論：

本文針對本科教育質(zhì)量進(jìn)行綜合評價，通過建立本科教育質(zhì)量評估指標(biāo)權(quán)重分析模型，得出各個指標(biāo)對于本科教育質(zhì)量影響程度的權(quán)重。同時運(yùn)用層次分析法對影響指標(biāo)進(jìn)行分析歸類，用能夠反映部分指標(biāo)共有屬性的大類指標(biāo)，對各類指標(biāo)進(jìn)行量化描述，并得出各類指標(biāo)對于本科教育質(zhì)量影響程度的權(quán)重。

參考文獻(xiàn)：

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