基于多层次模糊综合评判的教师教学工作业绩评价模型研究.doc

多层次模糊综合评判法在教师教学工作业绩评价中的应用李三波（丽水职业技术学院机电信息分院，浙江，丽水，323000）【摘要】教师教学工作业绩评价是高校教学评估环节中的一项重要工作，但教师业绩在评价过程中不可避免地存在大量的模糊性等不确定性因素，为了更客观、公正、恰当地给出相应的评价，以便促进教师业务水平的提升，本文给出了一种改进型的模糊综合评判方法，建立了基于层次分析法的教师业绩综合评价模型，利用AHP方法确定评价指标的权重，利用加权平均法计算评判的数据，算例结果表明，基于多层次的模糊综合评判教师业绩可以得到良好的评价结果。【关键词】AHP；教师业绩评价；评价模型；模糊综合评判中图分类号: G647 文献标识码:AMulti-level fuzzy comprehensive evaluation method in the teaching work of the performance evaluation of applicationSanbo Li（The School of Mechanical Electronic and Information Engineer, Lishui Vocational & Technical College , Lishui 323000, China）【Abstract】Performance evaluation of teachers teaching is the sectors of college teaching evaluation is an important work，however, performance in the evaluation process of teachers is inevitable and so there are a lot of fuzzy uncertainty, to make objective, fair and appropriate given the appropriate assessment of business level in order to promote the upgrading of teachers，this paper presents an improved fuzzy comprehensive evaluation method，established based on the results of AHP evaluation model for teachers，evaluation using AHP method to determine the weight, the use of the weighted average method of data evaluation。The simulation results show that the multi-level fuzzy comprehensive evaluation of teachers can get good performance evaluation results.【Keywo】AHP;Teacher Performance Evaluation;Evaluation model;Fuzzy Comprehensive Evaluation1 引言教师业绩考核是高校教学评估环节中的一项重要工作，也是教师岗位聘任、职称评定的一个重要指标，同时也是教师绩效工资发放的一个主要依据。但在评价过程中不可避免地存在大量的模糊性等不确定性因素，评价结果似乎也有些“模糊”，有失合理性和公正性。利用传统的模糊综合评判方法虽然也可得到较好的评价效果，但评价的准确度仍有待提高，为让教师业绩评价结果更为客观、公正，本文采用了层次分析法来确定各指标的权系数，利用加权平均法来计算评价结果，算例结果表明，基于多层次模糊综合评判教师业绩可以得到良好的评价效果。2 模糊决策中的模糊综合评判过程模糊理论的研究最早始于模糊数学，是美国科学家L.A.Zadeh于1965年提出，它主要研究定量描述、模糊处理等问题1。建立在模糊数学基础上的各种模糊理论、模糊技术不仅在自动控制、计算机与信息处理等自然学科学得到广泛应用，而且在决策、管理等社会学科也获得了广泛的运用。模糊决策是模糊技术与决策方法相结合的产物。它由模糊化、模糊推理和去模糊化三个部分组成2，可用图1表示。图1 模糊决策过程示意图模糊综合评判步骤如下：（1）确定评价对象的因素论域；（2）确定评语等级论域；（3）建立模糊关系矩阵；（4）确定评价因素的权向量；（5）合成模糊综合评价结果向量；（6）对模糊综合评价结果向量进行分析。3 利用AHP方法确定各评价指标的权重AHP（The analytic hierarchy process）方法是美国科学家T.L.Saaty提出的对定性问题进行定量分析的方法3。它把复杂问题中的各因素划分为互相联系的有序层使之条理化，根据对客观实际的模糊判断，就每一层次的相对重要性给出定量的表示，再利用数学方法确定全部元素相对重要性次序的权系数。3.1 构造判断矩阵判断矩阵是用随机的方法构造500个样本矩阵，构造方法是随机地用标度以及它们的倒数填满样本矩阵的上三角各项4（一般采用19数字及其倒数来标度）。主对角线各项数值始终为1，对应转置位置项则采用上述对应位置随机数的倒数。即得到判断矩阵。3.2 计算判断矩阵用Mathematica软件计算判断矩阵的最大特征根，及其对应的特征向量，此特征向量就是各评价因素的重要性排序，也即是权系数的分配5。3.3 一致性检验样本矩阵一致性指标值计算6：。平均随机一致性指标计算：=(CI1+CI2+CIn)/n。当随机一致性比率时，即权系数的分配是合理的；否则，要调整判断矩阵的元素取值，重新分配权系数的值。4 算例验证4.1 教师业绩多级模糊综合评价指标4.1.1 评价定量分级标准的确定本文以高校教师教学工作业绩评价为例，主要围绕着教学效果、教学工作量、教学研究与改革、教师社会实践与学生毕业设计指导、科研项目、教师获奖等六个方面进行。根据测评数据确定4个测评等级：优秀、良好、合格、待努力，另增加一个否定级，即教师在一年中发生一次及时以上的教学事故就定为不合格。为了便于计算，我们将主观评价进行量化，并依次赋值为4、3、2、1。所设计的评价定量标准见表1。表1 评价定量分级标准评价值评语定级Xi3.52.5Xi3.51.5Xi2.5 Xi1.5否定项（若有教学事故发生）优秀良好合格待努力不合格ABCDE4.1.2教师教学工作业绩两级评价指标及其权重现从以下几个方面来考虑：从教学效果、教学工作量、教学研究、教学改革、教师科研、教师获奖情况设定6个一级评价指标以及18个二级业绩评价指标构成体系7,8。所构成的业绩指标体系见表2。表2 教师教学工作业绩两级评价指标及其权重综合指标评价指标权重A教学效果评价（0.258）a1 学生网上评教a2 教学督导评教a3 同行评教a4 教研组评教a5 考评组评教0.2030.2080.1020.2140.273B教学工作量评价（0.156）b1 完成或超额完成给定的教学工作量评价b2未完成规定的基本工作量评价0.8740.126C教学研究与改革评价（0.108）c1 参与教学文件建设评价c2 参与实训室建设评价C3承担教学研究项目评价C4参与教学改革实践评价0.1650.1190.3560.360D教师社会实践与学生毕业设计的指导（0.163）d1 教师社会实践评价d2 教师参与学生比赛设计指导工作评价0.5910.409E科研项目评价（0.102）e1 主持省部级及以上项目科研及完成情况评价e2 主持市厅级项目科研及完成情况评价e3 主持院校级项目科研及完成情况评价0.4670.3050.228F教师获奖评价（0.213）f1 教师项目获奖评价f2教师指导学生竞赛获奖评价0.4370.563(表中权重的分配由层次分析法求出)4.2 评价指标权重的确定4.2.1 确定评价对象集=高校教师教学工作业绩评价。4.2.2 构造评价因子集教学效果,教学工作量,教学研究与改革,教师社会实践与学生毕业设计指导,科研项目,教师获奖4.2.3 确定评语等级论域确定评语等级论域，即建立评价集V。V=v1,v2,v3,v4=优秀,良好,合格,待努力，对于本年度出现过教学事故的，按一票否决来执行，一律规定为E级。4.2.4一级指标权重的计算6个一级指标因子权重，我们采用AHP方法求出指标权重。构造判断矩阵即：用Mathematica软件计算判断矩阵的最大特征根得。一致性指标：。平均随机一致性指标。随机一致性比率：。因此认为层次分析排序的结果有满意的一致性，即权系数的分配是非常合理的。其对应的特征向量为：A0=(1.544515,0.933893,0.646541,0.975798,0.610622,1.275123)。归一化处理后得：A=（0.258,0.156,0.108,0.163,0.102,0.213）。4.2.5 计算二级指标权重同理，我们仍采用层次分析的方法来求出指标权重。分别对各个二级指标构造其各自的判断矩阵，再用Mathematica软件计算最大特征根和一致性检验。得出合理的权系数。教学效果评价五个指标的权重，其特征向量为 (1.70915,1.75125,0.858786,1.80176,2.29851)归一化得：（0.203,0.208,0.102,0.214,0.273） 教学工作量指标的权重：（0.874,0.126） 教学研究与改革指标的权重：(0.165,0.119, 0.356,0.360) 教师社会实践与学生毕业设计指导指标的权重：(0.591,0.409) 科研项目指标的权重：（0.467,0.305,0.228） 教师获奖指标的权重：(0.473,0.563)4.3 教师教学工作业绩的二级模糊综合评价4.3.1 教师教学工作业绩的加权平均模糊合成综合评价利用加权平均模糊合成算子将与足合成得到模糊综合评价结果向量，计算公式为：式中，分别为隶属于第等级的隶属度、第个评价指标的权重和第个评价指标隶属于第等级的隶属度。4.3.2 多级模糊综合评价结果向量 将来源于某学校教师教学工作业绩评价的数据代入建立的模型中，计算各级模糊综合评价的向量。4.3.2.1教学效果的评价向量学生网上评价模糊集合的构建，由学生在网上测评的结果进行统计，现得到某教师的数据为：68%的学生评定“优秀”，27%的学生评定为“良好”，5%的学生评定为“合格”，评定不合格的学生人数为0，则可得学生网上评价模糊集为R1=（0.68,0.27,0.05,0.00）。同理，可得到教学督导评价、同行评价、教研组评价、考评组评价等因素评判模糊集合为：R2=（0.59,0.26,0.11,0.04）,R3=(0.61,0.25,0.11,0.03),R4=(0.54,0.32,0.06,0.08),R5=(0.49,0.35,0.11,0.05)。权重取前面计算值，这样，因素集与评判集之间的关系矩阵为：=（0.57231,0.29834,0.08712,0.04215）归一化后的教学效果评价向量：（0.572,0.299,0.087,0.042） 4.3.2.2 教学工作量的评价向量B1 =(0.08105,0.66591,0.16280,0.14780)归一化得(0.079,0.659,0.158,0.141)4.3.2.3教学研究与改革评价向量C1 =（0.15175,0.22876,0.52015,0.09934）归一化得（0.152,0.228,0.520,0.099）4.3.2.4教师社会实践与学生毕业设计指导评价向量D1 =（0.038775,0.338063,0.458178,0.066006）归一化得（0.043,0.376,0.509,0.073）4.3.2.5科研项目的评价向量E1 =（0.025329,0.194062,0.50623,0.174222）归一化得（0.028,0.216,0.562,0.194）4.3.2.6教师获奖评价向量F1 =（0.028933,0.255359,0.461062,0.178078）归一化得（0.026,0.232,0.418,0.162）4.3.2.7 综合评价向量A =（0.191719,0.337306,0.332579,0.109717）归一化得（0.197,0.347,0.342,0.113）4.3.2.8 对综合评分值进行等级评定VA=40.572+30.299+20.087+10.042=3.401VB=40.079+30.659+20.158+10.141=2.719VC=40.152+30.228+20.520+10.099=2.431VD=40.043+30.376+20.509+10.073=2.391VE=40.028+30.216+20.562+10.194=2.078VF=40.026+30.232+20.418+10.162=1.798由上述计算可知，对照表1的评价分级标准可得某教师教学工作业绩的“教学效果”、“教学工作量”二个评价指标的评价结果为“良好”属于B级，“教学研究与改革”、“ 教师社会实践与学生毕业设计指导”和“科研项目”三个评价指标的评价结果为合格，属于C级，另外教师获奖评价指标的评价结果为“待努力”，也就是该教师本人没有获奖也没有指导学生竞赛获奖，属于D级。按照各个指标的评分等级的大小可以对其排序，其中“教学效果”最好、“教师获奖”的评价最差。 而对总体的综合评判分值为： V=40.197+30.347+20.342+10.113=2.626说明该教师教学工作业绩评价为“良好”，属于B级。5 结语应用模糊综合评判法对教师教学工作进行评判，可以避免许多主观因素的干扰，一方面能将定性分析问题转化为定量分析，并且可利用计算机编程计算；另一方面使评价结果更科学、公正，为指导教师提高教师业务水平提供了可信的依据。对于权重的确定，目前大多由专家凭经验给出，人为干扰较为严重，导致评判结果的出入。本文在模糊综合评价中采用层次分析法来确定权重。 此方法具有较强的逻辑性、实用