軍校理論課教學質量評價的模糊網絡層次分析*

張 強 趙 儉 李長波

(1.解放軍理工大學軍教院 南京 211101)(2.解放軍理工大學訓練部 南京 210007)

軍校理論課教學質量評價的模糊網絡層次分析*

張 強1趙 儉2李長波2

(1.解放軍理工大學軍教院 南京 211101)(2.解放軍理工大學訓練部 南京 210007)

針對某軍?，F行的理論課教學評價標準存在的主要問題,采用網絡層次分析法與模糊綜合評價法相結合的方案,提出具體改進措施。首先,著眼教學評價指標間具有較強相互影響的現實,利用網絡層次分析法確定各指標權重;其次,構建模糊綜合評價模型,提出求解評價結果的思路;最后,采集最近一學期某教員的理論課教學質量評價原始數據,通過實例驗證該評價模型的有效性。

軍事教育; 理論課教學; 質量評價; 網絡層次分析; 模糊綜合評價

Class Number TP399

1 引言

近年來,隨著軍隊院校編制體制調整和教育評估工作的深入推進,教學質量評價問題已成為人們關注的焦點[1～4]。各級各類軍隊院校紛紛圍繞自身的人才培養目標,建立了教學質量評價的標準和體系,對推動教育教學改革及提升人才培養質量起到了積極作用。但是,教學質量評價的科學性仍有待提高。如表1為某軍?，F行的理論課教學質量評價表,教學督導專家在聽查課過程中憑此表對任課教員進行評價。該表對評價指標進行了分層細化,體現了相關部門力求實現教學質量評價精細化的態度和愿望。該表的主要弊端有:第一,各層次評價指標權重不明確。為體現某些指標的重要性,該表將其簡單地設定為“高壓線”(詳見表1中“評價內容和標準”欄下括號內的說明),而對眾多指標間的相對重要性關系沒有任何定量描述。確定指標權重是進行科學評價的基礎性工作,不具有指標權重的評價結果必然難以令人信服。第二,綜合評價方法不夠合理。綜合評價結果(表1最下一行)是對分項指標評價結果(表1右側五列)的“綜合”,這種“綜合”應該有嚴格的科學依據。而該表并沒有對怎樣“綜合”進行明確,完全依靠主觀判斷。換句話講,即使基于相同的分項指標評價結果,不同教學督導專家進行綜合評價時,其結果很可能不同,甚至大相徑庭。

教學質量評價不僅對于教員隊伍建設,甚至對軍隊院校整體建設都是敏感和重要的問題。該項工作的設計和實施必須具有嚴謹的態度和科學的方法。本文采用網絡層次分析和模糊綜合評價相結合的方法,力求破解表1存在的弊端,為軍校理論課教學質量評價提供更加合理的思路。

表1 某軍校理論課教學質量評價表

2 網絡層次分析法基本理論

目前,確定指標體系的權重一般采用層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)[5～8]。但應用AHP的關鍵假設是系統內各元素具有獨立性,相互間只能是簡單的遞階層次結構。而教學行為是一種復雜的社會活動,評價教學質量的指標體系往往存在強烈的相互作用關系。就表1而言,這種相互作用關系尤為明顯。如,教學目標嚴格制約教學內容,教學內容又深刻影響教學過程,而教學過程對教學目標的實現又具有直接的影響作用。教學過程與教學態度,教學過程與教學風格之間,也存在著明顯的相互作用關系。如何科學地確定各指標權重是必須考慮的關鍵問題。

美國運籌學家T.L.Satty教授于1996年提出網絡層次分析法(Analytic Network Process,ANP)理論,將系統內各元素用相互關聯的網絡結構表示,突破了AHP的研究限制,可以更準確地描述客觀事物間的聯系,成為更加科學的決策方法,并在近年來得到較廣泛的應用[9～12]。本文采用ANP方法確定各評價指標的權重。

2.1 ANP的基本結構

圖1 APN的基本結構

標準的ANP由控制層和網絡層構成?？刂茖雍蛡鹘y的AHP的控制層結構相同;網絡層除具備傳統AHP結構的特點外,允許系統內的任意元素與其它元素(包括該元素自身)進行相互作用和反饋。這種相互作用以箭頭表示。AHP基本結構如圖1所示。

2.2 未加權超矩陣

設ANP中控制層元素為P1,P2,…,Pm,網絡層中元素組為C1,C2,…,Cn,其中元素組Ci中的元素ei1,ei2,…,einj,i=1,…,N。以控制層元素PS(s=1,2,…,m)為準則,以Ci中的元素ejl(l=1,2,…,nj)為次準則,元素組Ci中元素對ejl的重要性大小進行比較,由此構造判斷矩陣并計算出歸一化特征向量win,即為網絡元素權重(需進行一致性檢驗)。同理,可得到相對于其它元素的排序向量,得到矩陣Wij。

其中,Wij的列向量為Ci中元素ei1,ei2,…,einj對Cj中ej1,ej2,…,ejnj影響程度的排序向量。若二者互不影響,則Wij=0。綜合后可得到在控制層元素PS下的超矩陣W。

2.3 加權超矩陣

以PS為主準則,以元素組Cj為次準則,對元素組進行成對比較,構造判斷矩陣aj,并進行歸一化處理,得到歸一化特征向量(a1j,a2j,…,aNj)T,將所有的排序向量綜合起來構成加權超矩陣A。

aij表示在控制層元素PS準則下,第i個元素組對第j個元素組的影響權重。W的加權超矩陣為

2.4 極限超矩陣

3 模糊綜合評價法基本步驟

在教學質量評價中,很多問題不可能具有明確的定量標準,很多評價指標是一種邊界不清楚、分類標準不明確的模糊問題,只能被大致地評價為“優”、“良”等模糊等級。模糊綜合評價法被公認為解決這類問題的有效方法[13～15],其基本思想是利用模糊線性變換原理和最大隸屬度原則,進行由底向上的逐步綜合,從而得到最終評價結果。其主要步驟如下:

第三步,獲得單因素評價矩陣。

fij為第i個因素被評為第j個評語等級vj的總次數。

第四步,進行模糊變換,得到底層綜合評價結果。

B1=W1°R1=[b11b12…b1n]

?

Bm=Wm°Rm=[bm1bm2…bmn]

式中,“°”表示進行模糊合成運算。常用的模糊算子有M(∧,∨)型、M(·,∨)型和M(·,+)型。

第五步,對上一級因素進行綜合評價。因素集U的單因素評價矩陣為

設u1,u2,…,um的權重向量為WU=[a1,a2,…,am],則對U的綜合評價BU=WU°RU=[b1,b2,…,bn]。

第六步,從最低層次到最高層次依次進行上述運算,直至得到最終結果。另外,還可以模糊綜合評價結果按照一定標準轉化為分值,使信息更加清晰。

4 實例分析

4.1 基于網絡層次分析法對評價指標賦權

根據表1所示的某軍?，F行理論課教學評價指標體系,采用專家調查法確定各層次指標間的相互影響關系,建立軍校理論課教學質量評價ANP結構模型,如圖2所示。

圖2 軍校理論課教學質量評價ANP結構模型

本文采用經典九分法對各指標之間重要性程度進行對比打分。由于ANP方法對打分和一致性檢驗過程較AHP方法復雜得多,本文運用Super Decisions軟件進行運算。

表2 網絡層指標的群內權重和極限權重

4.2 軍校理論課教學質量模糊綜合評價

現按表1收集最近一個學期15名教學督導專家對某教員的教學質量評價結果,如表3所示。通過對網絡層各指標進行單因素分析,可得到評價矩陣Wi、Ri及Bi=Wi°Ri(i=1,2,…,5)。本文采用加權平均型算子M(·,+)進行模糊運算。如B1的求解過程為

B1=Wi°Ri

=[0.1654 0.3308 0.3063 0.1308 0.0667]

同理,可求出u2,u3,u4,u5的綜合評價向量:

B2=[0.3706 0.3146 0.2063 0.1023 0.0063]

B3=[0.2520 0.4439 0.1854 0.0950 0.0236]

B4=[0.1016 0.5651 0.2317 0.1016 0.0000]

B5=[0.3629 0.3897 0.1763 0.0651 0.0059]

由B1、B2、B3、B4、B5可知控制層的模糊綜合評價矩陣RU:

由表3可知控制層各指標權重

WU=[0.164 0.164 0.418 0.121 0.133]

BU=WU°RU

=[0.2538 0.4116 0.2131 0.0989 0.0226]

表3 評價指標權重及某教員教學質量評價原始數據

4.3 評價結果分析

根據上述分析結果,該教員的教學質量的總體評價結果見表4。根據最大隸屬度原則,該教員在“優”、“良”、“中”、“合格”、“不合格”五個等級中,“良”的隸屬度值最大(0.4116),所以該教員總體評價結果為“良”。

表4 某教員教學質量綜合評價結果

為便于對所有教員的教學質量進行排序,不妨設評語集V={優,良,中,合格,不合格}={95,85,75,65,50}。因此該教員的綜合評價成績為:0.2538×95+0.4116×85+0.2131×75+0.0989×65+0.0226×50=82.638。

當然,教學質量評價的最終目的是找到教學中存在的問題,以便有針對性地加以改進。因此,還需要進一步整理(見表5)和分析(見表6)該教員的控制層評價結果。由表6可知,u5排序第一,達到85.35分,說明該教員的教學風格特色鮮明,授課具有強烈的感染力;u1排序最后,得分在80分以下,說明該教員還需要進一步把握軍事教育轉型的要求,更多地關注學員能力培養和未來職業發展。當然,這些問題屬于當前軍事教育,乃至整個高等教育普遍存在的深層次問題,如何在理論課中合理體現教學目標還具有較大爭議。另外,u2、u3和u4的得分均處于較高水平,并且較為接近,說明該教員的整體教學水平良好,并且沒有明顯的短板存在。

以上是針對多人次(15位教學督導專家)教學質量評價的計算分析過程,對于單次教學質量評價,只是上述過程的特例,計算流程和方法相似,不再贅述。

表5 某教員教學質量控制層評價結果

表6 某教員教學質量控制層評價結果排序

5 結語

本文針對某軍?，F行的理論課教學質量評價辦法存在的問題,提出了具體改進方案:從各評價指標間具有較強交互作用的實際出發,采用網絡層次分析法確定各評價指標的權重;采用模糊綜合評價法對理論課教學質量進行分析,不僅技術成熟,易于操作,而且可以方便地轉化成具體的數值進行更加精細化的排序,有助于科學決策理論向實際應用轉化。

對于各評價指標得分的差異性比較,本文采用數值對比法,數值大者為優,數值小者為劣。這種方法直觀易懂,但對于優劣的程度還不能準確描述。為此,需要借助統計分析相關方法[16～17],這將是下一步研究的重點。

[1] 向德全.軍事教育評價發展研究[M].北京:解放軍出版社,2007:1-4.

[2] 向德全.軍隊學歷教育院校教學評價工作研究[M].北京:海潮出版社,2008:3-5.

[3] 陳鐵柱,戴燕君.軍隊院校教學工作評價運行模式研究[M].北京:國防工業出版社,2011:1-5.

[4] 陳勇.軍事高等教育理論研究與實踐探索[M].北京:軍事誼文出版社,2010:395-401.

[5] WU Yan, DU Dong. AHP evaluation software desing and empirical research[J]. Computer Systems & Applications,2008,17(11):34-36.

[6] 朱寶紅,聶海波,周永強.基于AHP與ANP方法的浮橋渡河方式評估[J].兵工自動化,2009,28(12):18-21.

[7] 楊德權,裴金英.基于超效率DEA-IAHP的物流企業績效評價[J].運籌與管理,2012,21(1):189-194.

[8] Stam A, Duarte Silva A. Onmultiplicative priority rating methods for the AHP[J]. European Journal of Operational Research,2003,145(1):92-108.

[9] 周黎莎,于新華.基于網絡層次分析法的電力客戶滿意度模糊綜合評價[J].電網技術,2009,33(17):191-197.

[10] 周榮喜,馬鑫,李守榮,等.基于ANP-RBF神經網絡的化工行業綠色供應商選擇[J].運籌與管理,2012,21(1):2121-219.

[11] 沈利香,曹國.基于多人網絡層次分析法的商業銀行網絡安全評估模型[J].計算機應用,2010,32(2):480-484.

[12] Rozann W Saaty. Decision making in complex environments: The analytic hierarchy process(AHP) for decision making and theanalytic network process(ANP) for decision making with dependence and feedback[M]. England: Ashgate Publications,2003.

[13] 陳曼英,高軒能,劉忠.地鐵車站火災風險的模糊綜合評價[J].數學的實踐與認識,2011,41(23):72-77.

[14] 周念清,魏誠寅,婁榮祥,等.基于模糊數學理論探討評判地鐵工程中地下水風險[J].同濟大學學報(自然科學版),2011,39(11):1629-1633.

[15] 田水承,李磊,王莉,等.基于ANP法的企業安全文化模糊綜合評價[J].中國安全科學學報,2011,21(7):15-20.

[16] 史靜寰,文雯.清華大學本科教育學情調查報告2010[J].清華大學教育研究,2012,33(1):4-16.

[17] 王紓.研究型大學學生學習性投入對學習收獲的影響機制研究[J].清華大學教育研究,2011,32(4):24-32.

Fuzzy Analytic Network Process of Teaching Quality Evaluation of Theory Course in Martial University

ZHANG Qiang1ZHAO Jian2LI Changbo2

(1. College of Basic Education for Commanding Officers, PLA University of Sci. & Tech., Nanjing 211101) (2. Training Department, PLA University of Sci. & Tech., Nanjing 211101)

In allusion to the main problems of the actual theory course teaching quality evaluation in certain martial university, the analytic network process is integrated with fuzzy comprehensive evalution. Firstly, Due to the fact of mutual influence between the indexes, the analytic network process is used to ascertain the weights of each evaluation index. Secondly, the model of fuzzy comprehensive evalution is designed to put forward the idea for calculating the evalution results. Finally, the original data of theory course teaching quality evaluation for the certain facultyman in the latest semester is collected to prove the validity of the method by instance analysis.

martial education, theoretics teaching, quality evaluation, analytic network process, fuzzy comprehensive evaluation

2013年7月10日,

2013年8月22日

全國教育科學國防軍事教育學科“十二五”規劃軍隊重點課題(編號:PLA111004);解放軍理工大學教育教學研究重點課題(編號:GJ1301001)資助。

張強,男,講師,博士后,研究方向:軍事教育評估技術。趙儉,男,碩士,副教授,研究方向:軍事教育評估理論。李長波,男,碩士,講師,研究方向:軍事教育評估政策。

TP399

10.3969/j.issn1672-9730.2014.01.029