不同主體綜合評價不同客體改進算法

夏麗也

(金華職業技術學院 經濟管理學院,金華 321000)

不同主體綜合評價不同客體改進算法

夏麗也

(金華職業技術學院 經濟管理學院,金華 321000)

針對現有不同主體評價不同客體的權重設計方法的不足，提出一種改進計算權重的算法。建立不同主體、不同客體的教學評價模型的數學模型，計算不同主體評價方案，計算每個主體的評價方案和其他方案之間的等級相關系數，把每個方案得到的等級相關系數加總，選出等級相關系數做大的一個方案作為比較方案，通過計算歐氏距離找到和比較方案兼容程度做大的組合方案作為最優組合方案。通過一個實際應用驗證本算法有效性。

綜合評價； 無量綱； 不同主體; 不同客體

0 引言

高校教師教學質量綜合評價已經突破了以定性為主、以學生為主的傳統模式[1,2]，建立了以學生、教學督導、同行評價、管理人員為評價主體的多角度、多視野教師教學質量全面評價體系。但實際執行中不同評價主體對不同客體進行評價，卻要在同一平臺下進行排序，會造成很大的評價偏差，不能客觀公正地體現教師的教學質量[1-4]。同時，不同評價主體對不同客體進行評價，不同主體所采用的權重將嚴重影響教師教學質量評價的排序。若選擇不恰當，會造成評價偏差很大，不能客觀公正體現教師的教學質量。因此，研究不同主體評價不同客體的智能化綜合教學評價方法，有利于教學質量評價主體的科學選擇, 有利于教學質量評價指標的科學設置，使整個教學質量評價變得更加科學、合理、易于實施。同時，給教學評價不同主體相應的地位和權利, 可以激發他們的熱情, 調動他們參與的積極性。

文獻[5]提出了教師績效評價工作是一項很重要的工作，要從不同主體的角度進行綜合考慮才合理。文獻[6]提出了一種將政府、社會、學校、學生、教師、職員參與評價的模糊綜合評價方法。文獻[7]采用層次分析發研究了政府績效評價不同主體的權重研究，并對不同主體的權重排序進行科學排序分析，在此基礎上提出相關的政策建議。文獻[8]分析了政府、民眾、企業作為評價政府績效主體所包含的不同價值取向及其各自的優勢和缺失，設計了不同主體權重的取值方法。文獻[9]從民眾、警察組織、政府機關、社會新聞媒介和學者等不同主體角度研究了警民關系評價指標體系構建，從每一主體角度設計了評價指標體系，并從共性的角度探討了指標的采集與標準化方法、權重確定與綜合評價模型。文獻[5-9]論述了在多個領域不同主體評價方法研究。

在不同主體的教學評價方面，也有相關文獻報道，文獻[10]采用灰色關聯分析算法確定各項評價指標體系(教學態度、教學水平等指標)的權重，但沒有對各不同評價主體的權重進行討論。文獻[11，12]根據經驗首先對各類評價主體采用主觀方法將4類評價主體(學生、同行教師評價、教務督導教師、專業主任)權重設置為6∶1∶2∶1，等二級管理已經相對成熟，權重就可進行適當調整，比如可設為6∶1∶1∶2。文獻[13]通過分群聚類的方法研究的多主體評價計算方法，但也沒有考慮多主體權重的計算方法。文獻[14]考慮不同類主體(學生、同事，教管部門，教學督導、領導)參與的定量評價的情形，系統的提出了一種多主體參與下的高校教師績效評價信息集結方法。該文獻首先給出了一種新的信息集結方法—TDW算子集結方法; 然后利用 TOP-SIS方法作為主體類的評價結果的處理方式，以規避偏好信息集結的難點; 其次依據信息關聯程度的大小給出了密度權向量的確定方法,給出了各評價客體評價結果。但算法要求不同的評價主體都需要對所有的評價客體進行評價，現實的情況無法滿足，因此該算法實際應用還是受限。文獻[15]提出了基于遺傳算法的雙方協商效用最大化確定各主體權重系數的多主體群組綜合評價方法和基于專家群體決策與專家個人決策之間的相似程度的主客觀權重協調方法，最終結果是使得評價主體能夠經過協商后，評價結論能夠較快的盡可能保持一致。但由于教學評價過程是要求各評價主體獨立完成，不能進行協商討論的，因此上述文獻中的提出的群組智能化綜合評價算法都無法應用到不同主體評價不同客體的教學評價中去。

綜上所述可知，不同主體(多主體)評價不同客體的教學評價算法還有如下的關鍵問題沒有解決：

1) 各個評價指標的量綱和量級不相同,這就為合成和加權帶來困難,如何在最大保留原始信息的前提下,對指標進行無量綱化處理。

2) 如何處理同一類主體的原始數據，采用何種算法確定各個體的權重，計算出合理的每一類評價主體的評價分數。

3) 如何從不同主體評價分數的空間、時間和關系的角度挖掘主觀和客觀信息，確定各類評價主體之間的權重。

因此，針對現有不同主體評價不同客體的權重設計方法的不足，提出一種改進計算權重的算法。第1節首先建立不同主體、不同客體的教學評價模型的數學模型，計算不同主體評價方案，計算每個主體的評價方案和其他方案之間的等級相關系數，把每個方案得到的等級相關系數加總，選出等級相關系數做大的一個方案作為比較方案，通過計算歐氏距離找到和比較方案兼容程度做大的組合方案作為最優組合方案。第2節，根據學生的評價分數進行仿真計算，驗證本算法的有效性。

1 綜合評價算法

Step 1 不同主體不同客體的教師教學評價數學模型描述,如圖1所示。

圖1 綜合評價算法流程圖

Step 2 原始數據無量綱化處理

對評價客體的原始分數和參考評價分數進行無量綱處理，具體無量綱化處理算法描述如下：

2) 對任何大于0的評價分數ai,j，根據以下式(1)進行無量綱化。

(1)

將班級bi的評教分數線性變換到分數區間[m1,m2]。同時，將參考數據分數也按上式進行無量綱化處理。

3) 為保證數據的平滑性和公平性，對不確定的評價值，用這個客體接受這一類主體評價分數的平均值取代。

Step 3 確定權值

建立模糊c平均值分群法的目標函數，計算評價分數樣本到群集中心的距離、定義評價分數樣本隸屬與群的模糊程度，即模糊隸屬度函數，設計模糊分群算法，將學生的評價分數分成不同群體，根據群聚集程度確定評價個體的權重[13]。

Setp 4 不同主體的計算

1) 用m類評價主體對n個評價對象進行評價,得到每類評價主體的評價結果序關系,

根據序關系建立n×m階評價方案矩陣。

2) 計算每個排序關系和其他主體的排序關系的等級相關系數,把每類主體計算等級相關系數求和，選出等級相關系數最大的一個排序結果作為比較參考排序結果。

3) 組合評價方案與原評價方案的兼容度越大,則組合評價方案的代表性就越好,可靠性就越強。因此可通過求解兼容度極大化的方式確定組合評價方案的權重，從而確定各類評價主體的權重，找到和比較參考排序結果兼容程度做大的組合方案。這組合方案的不同類主體的權重就是的所求的不同類主體的權重。

Setp 5 評價

從上述過程中將會得出一系列的分析結果、模式或模型。若能得出一個好的結論則整體算法結束，若結果不理想，可根據偏差進行評價、反饋、調整。

2 算法驗證

表1給出一個例子來說明算法的應用。

表1 4類10個不同評價主體的原始評價分

現考慮某職業技術學院10(m=10)個評價主體組成的4(p=4)類評價主體，分別來自4(r1=4)個學生班級、3(r2=3)個同行教師、2(r3=2)個督導教師和1(r4=)個教學領導的4類評價主體，對以上6(n=6) 個待評教師進行評價的情形，假設10個評價主體體對 6 個待評教師的意見不一致，其評價信息如表1所示(以評分的形式表示，滿分為100分)，下面通過本文提出的評價方法計算各類評價主體的權重。

1) 通過Step2，將表1的數據進行無量綱化處理到[70,90]的無量綱區間,如表2所示。

表2 4類10個不同評價主體班和參考數據的預處理無量綱分數

3) 通過Step4計算四類主體的權重系數η1=0.175,η2=0.463,η3=0.219,η4=143。

3 數據分析和討論

由主體關聯度計算可知，學生的評價分數關聯度比較高。從各評價主體的權重系數計算看出來，同行教師評價的系數最高，一定程度上認可同行評價具有更高的權威性，因此該算法能夠公平的評價教師的教學質量。

4 總結

本文所提算法在一定程度上能夠公平地評價教師的教學質量。但還有很多工作值得我們進一步探討。例如針對現有不同主體評價不同客體存在評價的不公平性現象，及該評價模型因素較多、相互之間的關系呈現出一定復雜性,評價結果具有一定的主觀性和局限性等問題,采用信息熵、模糊分群、遺傳算法等智能方法確定同類主體不同個體權重取值和不同類主體的權重選取，客觀公正評價教師的教學質量，使得整個教學質量評價變得更加科學、合理、易于實施。

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[15] 楊勇.智能化綜合評價理論與方法研究[D].杭州:浙江工商大學，2014,12.

An Improved Algorithm for Diverse Subjects Comprehensive Evaluating Diverse Objects

Xia Liye

Jinhua Polytechnic College of Economics and Management, Jinhua 321000, China

Aiming at the defect about the algorithm for calculating weight, of diverse objects evaluated by diverse subjects, an improved algorithm for calculating weight, is proposed. Firstly, the mathematical model of teaching evaluation model about diverse objects evaluated by diverse subjects is set up, and the evalution scheme of different subject is calculated. The rank correlation coefficient between evaluation scheme of each subject and the other schemes is calculated, and all of the rank correlation coefficients are summed up and the evalution scheme of the maximum rank correlation coefficient is choosed as the scheme for reference. The optimal combination scheme which is the minimal distance to the reference scheme is calculated by Euclidean distance. Finally, an example is given to illustrate the effectiveness.

Compreshensive evaluating； Dimensionless; Diverse subjects; Diverse objects

浙江省教育廳資助項目(Y201534492)

夏麗也(1975-),女，漢，浙江金華，本科，學士,助理研究員，研究方向:教學評價與管理。

1007-757X(2017)05-0015-03

TP274

A

2017.02.12)