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    基于模糊數(shù)學(xué)的高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量評價方法研究

    2020-10-10 06:50:31徐君
    中國商論 2020年18期
    關(guān)鍵詞:模糊數(shù)學(xué)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)

    徐君

    摘 要:創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)教育是高等院校教育工作的重要環(huán)節(jié),科學(xué)合理地評價創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量對提升學(xué)校教育教學(xué)水平具有重要意義。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量的評價指標(biāo)存在大量模糊概念,因此適合用模糊數(shù)學(xué)模型來進行評價。從教育教學(xué)基地建設(shè)、教師隊伍建設(shè)、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐與服務(wù)支撐、教育效果的跟蹤四方面建立一級評價指標(biāo),每個一級指標(biāo)進一步細分為若干二級指標(biāo)。通過發(fā)放調(diào)查問卷,統(tǒng)計計算二級評價指標(biāo)隸屬各評價等級的隸屬度。建立模糊數(shù)學(xué)綜合評價模型,經(jīng)過矩陣運算得到多個評價主體的綜合評價結(jié)果。最后舉例闡述了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育模糊數(shù)學(xué)評價模型的實際應(yīng)用過程,并對其不足之處進行討論和總結(jié)。

    關(guān)鍵詞:創(chuàng)新創(chuàng)業(yè) ?教育質(zhì)量評價 ?模糊數(shù)學(xué)

    中圖分類號:F273.1 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:2096-0298(2020)09(b)--03

    創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新教育是當(dāng)前高校培養(yǎng)體系中不可或缺的一環(huán),它能夠激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)激情,增強學(xué)生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)意識,幫助大學(xué)生熟悉創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的整個流程,從而為國家和社會培養(yǎng)更多具備開創(chuàng)型個性和創(chuàng)業(yè)素質(zhì)的優(yōu)秀人才。目前一些院校都在如火如荼的開展創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育活動,但很多院校的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育大多是形而上學(xué),為教育而教育,無法通過創(chuàng)業(yè)教育來激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)業(yè)熱情,也不能切實培養(yǎng)和提高學(xué)生創(chuàng)業(yè)實踐所需的技能和思維。因此如何科學(xué)地評價創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的實踐效果,對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育過程予以反饋和糾偏,成為保障和改進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量的重要前提,也是當(dāng)前高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育改革中的重要組成部分[1]。

    在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量綜合評價中包含教育教學(xué)與基地建設(shè)的評價、教師隊伍建設(shè)評價、學(xué)科競賽與創(chuàng)業(yè)實訓(xùn)體系評價、教育效果的跟蹤與反饋評價等評價指標(biāo),每一個評價指標(biāo)又由多種因素的共同作用驅(qū)動,存在著大量模糊不清的現(xiàn)象和概念,傳統(tǒng)的定量評價無法描述這一問題,很難給予定量的評價打分,因此采用模糊數(shù)學(xué)方法進行處理比較合適[2]。模糊數(shù)學(xué)可以用精確的數(shù)學(xué)手段對模糊概念和模糊現(xiàn)象進行描述、建模,目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用在模糊決策、模糊評判等領(lǐng)域中[3]。本文將模糊數(shù)學(xué)理論應(yīng)用于地方應(yīng)用型高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育評價中,構(gòu)建創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量評價模型,實現(xiàn)對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量進行多因素綜合評價。

    1 模糊數(shù)學(xué)綜合評價方法概述

    模糊數(shù)學(xué)綜合評價是模糊數(shù)學(xué)中應(yīng)用較為廣泛的一個分支,它通過模糊關(guān)系合成將一些邊界不清、無法定量衡量的因素定量化,然后進行綜合評價。現(xiàn)實生活中存在大量不明確和模糊的現(xiàn)象。所謂“模糊”是指事物之間差異不明顯,具有中間過渡性。比如, 教師教學(xué)質(zhì)量的好壞、學(xué)生綜合素質(zhì)的高低等,都無法定量化的表示。人們評價這些模糊事物時,不需要給予非此即彼的絕對答案,只需要用0~1實數(shù)即“隸屬度”來評估模糊狀況達到什么程度。“隸屬度”是對模糊性的一種定量化的描述,可理解為屬于某種事物的概率。

    所謂模糊數(shù)學(xué)綜合評價,是指當(dāng)評價由多方面因素共同決定時,首先根據(jù)等級或權(quán)重對每個因素進行單獨評價,得出每個因素的隸屬度,組成模糊判別矩陣,然后對矩陣進行多層次的復(fù)合運算,進行歸一化來確定評價對象的等級,得到模糊評價綜合結(jié)果[4]。

    影響創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效果和培養(yǎng)質(zhì)量的因素比較多,存在大量的模糊概念,采用傳統(tǒng)的定性和定量的評價方法無法將其描述清楚。本文應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)綜合評價方法進行處理。

    2 模糊數(shù)學(xué)綜合評價步驟和過程

    運用模糊綜合評價法對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效果進行評價的具體步驟為:

    2.1 確定評價因素和評價等級

    首先,分析和總結(jié)影響創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量的各種因素指標(biāo),假設(shè)歸納總結(jié)所得的一級評價指標(biāo)有n個,記為,而每個一級指標(biāo)又可繼續(xù)細分為m個二級評價指標(biāo),比如一級指標(biāo)(i=1,2,3…...n)可分解為二級指標(biāo)集合。

    一級指標(biāo)和二級指標(biāo)的評價用評價等級來刻畫,設(shè)每個指標(biāo)都有k個評價等級。

    2.2 建立評價集

    所謂評價集是評價主體作為元素的集合。評價主體可以只有一個,也可以有多個。只有單一的評價主體,稱之為單因素綜合評價;有多個評價主體,稱之為多因素綜合評價。為了保證得到客觀公正的評價結(jié)果,模糊數(shù)學(xué)評價一般采用多元主體參與的評價方式。比如,評價集是指由h個評價主體組成的集合。

    2.3 確定評價因素的權(quán)重

    評價指標(biāo)體系中各個評價因素的重要性不同,在評價過程中必須對不同的評價因素賦予不同、合理的權(quán)重。權(quán)重是反映某個評價指標(biāo)重要程度的度量值。模糊數(shù)學(xué)評價中的權(quán)重分配一般包括一級指標(biāo)權(quán)重分配、二級指標(biāo)權(quán)重分配和評價主體的權(quán)重分配。

    假設(shè)一級評價指標(biāo)集是,給每個一級指標(biāo)分配權(quán)重(i=0,1,…n),得到權(quán)重向量,,。同理,對應(yīng)二級評價指標(biāo)的權(quán)重向量記為,,;對應(yīng)評價集的權(quán)重向量記為,,。

    2.4 建立模糊數(shù)學(xué)評判矩陣

    評級指標(biāo)屬于某個評價等級的概率用隸屬度來表示,隸屬度通過發(fā)放調(diào)查問卷來統(tǒng)計計算,調(diào)查問卷采集到的贊成某個評價等級的人數(shù)占被調(diào)查總?cè)藬?shù)的百分比即為隸屬度。

    是一級指標(biāo)中的第 j 個二級指標(biāo),i=1,2,…,n,j=1,2,…,m;

    是二級指標(biāo)關(guān)于第 w 個等級上的隸屬度,w=1,2,…,k;

    是一級指標(biāo)關(guān)于第 w個等級上的隸屬度,w=1,2,…,k。

    二級指標(biāo) 的隸屬度矩陣,可由問卷調(diào)查結(jié)果得出:

    那么,一級指標(biāo)關(guān)于 k個評價等級的模糊關(guān)系矩陣,即

    以此類推,可以得到一級指標(biāo)的模糊關(guān)系矩陣V

    單個評價主體對評價對象進行評價時,一級評價指標(biāo)在k 個評價等級上隸屬度模糊關(guān)系為

    那么,m個評價主體對評價對象進行評價時,得到m個主體在k個評價等級上的模糊關(guān)系矩陣,進而得到多元主體的模糊綜合評價模型F

    評價對象的最終綜合評價結(jié)果由隸屬度向量(f1,f2,...,ft)決定,其中隸屬度數(shù)值最大的等級記為最終評價結(jié)果。若對評價等級集合進行量化賦值,則可計算得到評價對象定量化的評價結(jié)果。

    3 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量的模糊數(shù)學(xué)評價模型應(yīng)用

    本文以某地方應(yīng)用型本科高校為例,詳細闡述模糊數(shù)學(xué)綜合評價模型在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量評價中的實際應(yīng)用。評價過程采用多元評價主體,將學(xué)校的內(nèi)部評價與外部社會的評價相互結(jié)合,有利于保證評價結(jié)果的客觀性。學(xué)校內(nèi)部人員參與評價,便于發(fā)揮主動能動性,發(fā)現(xiàn)并解決自身存在的問題。社會和企業(yè)人員參與評價,可以避免校內(nèi)人員自我評價的局限性。本文實際應(yīng)用中,評價主體由學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)、教師、 學(xué)生、校企合作單位的工程師、校外專家組成??紤]到各主體評價結(jié)果的重要程度,根據(jù)經(jīng)驗判斷法對各評價主體賦予權(quán)重:分別為校外專家(0.3)、學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)(0.1)、教師(0.2)、學(xué)生 (0.2)、校企合作單位的工程師(0.2)。

    目前,創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量大多用學(xué)校內(nèi)部的教學(xué)指標(biāo)來進行評價,評價指標(biāo)中缺少其他社會、企業(yè)等方面的因素。即使有少量的社會、企業(yè)指標(biāo)參與評價,也因為這些指標(biāo)量化處理不夠客觀、合理,導(dǎo)致整個評價體系缺乏科學(xué)性、全面性。評價指標(biāo)的選擇和構(gòu)建,應(yīng)將過程評價與效果評價結(jié)合起來。針對當(dāng)前創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育評價體系中存在的問題,在此評價過程中選取了4個一級評價指標(biāo):教育教學(xué)與基地建設(shè)、教師隊伍建設(shè)、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐與服務(wù)支撐、教育效果的跟蹤[5,6]。每個一級指標(biāo)又細分為若干二級指標(biāo)。二級指標(biāo)中,除學(xué)生畢業(yè)5年內(nèi)創(chuàng)業(yè)率外,其他均屬于模糊概念,主要通過發(fā)放調(diào)查問卷,統(tǒng)計評價主體中贊成優(yōu)、良、中、差4個評價等級的人數(shù),計算出其占被調(diào)查總?cè)藬?shù)的百分比,這個百分數(shù)就是隸屬各等級的程度,即隸屬度。學(xué)生畢業(yè)5年內(nèi)創(chuàng)業(yè)率:低于0.5%,差;0.5%~1.0%,中;1.0%~2.0%,良;2.0%以上,優(yōu)。

    以校外專家作為評價主體,對某地方高校的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育進行實際調(diào)查,得出調(diào)查結(jié)果,如表1所示。

    根據(jù)表1,得出二級評價指標(biāo)的隸屬度矩陣U1、U2、U3、U4。

    4個一級評價指標(biāo)權(quán)重向量 Q1=(0.3,0.3,0.4), Q2=(0.5,0.5),Q3= (0.3,0.4,0.3),Q4=(0.5,0.5)由此得到4個一級評價指標(biāo)的模糊關(guān)系向量V1、V2、V3、V4。

    “教育教學(xué)與基地建設(shè)” 模糊關(guān)系向量:

    “教師隊伍建設(shè)”模糊關(guān)系向量:

    “創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐與服務(wù)支撐” 模糊關(guān)系向量:

    “教育效果的跟蹤” 模糊關(guān)系向量:

    由此,進一步得到校外專家對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量的模糊評價向量:

    以上向量表明,校外專家組對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量的評價為“優(yōu)”的概率為 0.360,“良”的概率為0.355,“中”的概率為“0.236”,差的概率為“0.049”。顯然,屬于“優(yōu)”的概率最大,根據(jù)最大隸屬度原則,得到校外專家組對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量的評價為“優(yōu)”。

    同理,經(jīng)過問卷調(diào)查統(tǒng)計計算后可得到學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)、教師、學(xué)生、校企合作單位的工程師對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量的模糊評價向量,分別為:

    參考不同評價主體的權(quán)重,得到學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)、教師、學(xué)生、校企合作單位的工程師、校外專家對于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量的綜合評價結(jié)果:

    顯然,屬于“優(yōu)”的概率為“0.3990”,概率最大,根據(jù)最大隸屬度原則,創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量模糊綜合評價的結(jié)果為“優(yōu)”。

    4 結(jié)語

    對于不同的學(xué)校,如果最終的評價結(jié)果都屬于相同評價等級,本文闡述的模糊數(shù)學(xué)評價方法則無法進一步區(qū)分對比。為此,可以對各個評價等級賦分,將最終的評價結(jié)果以分數(shù)表示, 例如,“優(yōu)”為 90分,“良”為 80 分, “中”為 70 分,“差”為 50 分,用向量表示為,則最終評價得分為:

    因此,對于具有相同評價等級的不同評價對象,可以通過評價得分來進一步對比排序。

    總之,創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量的評價存在大量的模糊量,很適合應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)方法進行定量化處理。這為廣大教育工作者監(jiān)控創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量、反饋糾偏創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育方式提供了一種有效手段。

    參考文獻

    王薇.應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)方法構(gòu)建學(xué)校教育質(zhì)量評價模型的研究[J].教育科學(xué)研究,2011(02).

    曹鸚鵡.模糊數(shù)學(xué)在高職院校教育評價中的應(yīng)用[D].寧波:寧波大學(xué),2013.

    陳少青,楊國慶,馮海波.基于模糊數(shù)學(xué)的體育教育訓(xùn)練學(xué)碩士研究生培養(yǎng)質(zhì)量評價方法[J].北京師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2012,48(03).

    楊月涵.學(xué)生視角下高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育評價指標(biāo)體系研究[D].天津:天津理工大學(xué),2019.

    陳致遠,左軍.地方本科院校創(chuàng)業(yè)教育評價體系的構(gòu)建[J].嘉興學(xué)院學(xué)報,2017(03).

    張茜茜,鄧亞晗,王軒.基于戰(zhàn)略地圖的大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力評價指標(biāo)體系研究[J].高教學(xué)刊,2019,104(08).

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