模糊数学在高校重点学科质量评价中的应用.pdf

第21卷 第5期科 学 管 理 研 究Vol 21 No 5 2003年10月SCIENTIFIC MANAGEMENT RESEARCHOct 2003 模糊数学在高校重点学科 质量评价中的应用 彭丽华 常熟高等专科学校科技处 常熟 215500 摘要 本文利用模糊数学建立了普通高等学校重点学科质量评价的数学模型 为普通高等学校重点学科质 量评价提供了一个量化处理的办法 关键词 模糊综合评价 重点学科 质量评价 中图分类号 F204 文献标识码 A 文章编号 1004 115X 2003 05 0072 04 The Application of Fuzzy Mathematics in Evaluating the Quality of the Key Discipline in Colleges and Universities Peng lihua changshu college jiangsu changshu 215500 Abstract A mathematical model isfounded for estimating the quality of the key discipline in colleges and universities using fuzzy Mathematics theory the quantitative analysis method is provided for estimating the quality of the key disci2 pline Key words fuzzy comprehensive evaluation key discipline quality evaluation 高等学校学科建设是高校发展的龙头工程 是 提高人才培养质量 体现办学实力和特色优势的基 础性工作 特别是重点学科建设 在高校学科建设 中起示范和带头作用 是学校教学 科研水平提高 的核心环节 因而 客观而全面地评价普通高等学 校重点学科的综合实力 是一个需要严肃对待的科 学问题 目前 普通高等学校重点学科质量评价问 题正日益引起各级教育行政部门的重视 建立合理 的可操作的普通高等学校重点学科质量评价体系对 提高学校教学 科研水平有重要意义 注意到在质 量考评中大量的难于量化的不确定因素 本文利用 模糊数学建立了普通高等学校重点学科质量评价的 数字模型 为普通高等学校重点学科质量评价提供 了一个量化处理的办法 1 普通高等学校重点学科质量评价的数学 模型 设R r ij n m是一个模糊矩阵 其中0 rij 1 X x 1 xn 和Y y 1 ym 是两个 模糊向量 其中0 xi yj 1 若有 Y XR 则称上式为一个模糊变换 对某一普通高等学校重点学科进行评价时 可 以按以下步骤进行 111 先建立以下集合 考核内容集合T t1 tr 例如学术队 收稿日期 2003 07 25 作者简介 彭丽华 1968 女 江苏常熟人 常熟高等专科学校科技处 助理研究员 从事科研管理研究 伍 科研水平 教学水平 实验设备和图书资料建 设 学术活动等等 评价因素集合Pi Pi1 Pin 例如i相应学术队伍 Pi1 Pin为高职人 员数 队伍年龄情况 学术骨干情况 队伍学历情 况等 评价结果集合V v1 vm 例如优 良 中 差等 112 确定权重向量 根据所在院校的实际 不同的评价因素的权重 是不同的 例如对重点高校 博士学位授予点应该 权重最大 我们令 Xi x i1 xin 为评价因素集之模糊权重向量 其中xij为评 价因素Pij的权重 且 n j 1xij 1 还要确定考核内 容集T的权重向量X x 1 xr 其中 r k 1xk 1 xk为评价内容tk的权重 113 给出评价模糊矩阵 每个考核内容tk 1 k r 通过对P中每条 因素逐一评价 得出模糊矩阵 Rk v k ij n m 其中 m j 1v k ij 1 即Rk中每行数字和等于1 114 给出每个考核内容的考核结果 对tk T tk对评价对象的评价结果是下面的 模糊向量 Yk XkRk 115 给出综合评价结果 由r个m维行向量Y1 Yr构成模糊矩阵 Y 综合评价结果是 V XY 若在最后的综合评价结果V v 1 vm 中 ve max v1 vm 则考核对象的综合评 价结果是ve 2 例子 对于高等学校重点学科的考核 为简单起见 在此给出评价一般普通高等学校重点学科质量的一 个实例 211 考核内容集合 T t1 t2 t3 t4 t5 学术队伍 科 研水平 教学水平 实验设备和图书资料建设 学 术活动 212 评价因素集合 P1 p11 p12 p13 p14 高职人员数 队伍年龄情况 学术骨干情况 队伍学历情况 以上评价因素可分别考虑相应评价指标内涵如下 高职占总人数比例 45岁以下教师占总人数比例 省学科带头人培养对象和骨干教师人数 具有博 士 硕士学位教师占总人数比例 P2 p21 p22 p23 p24 发表学术论文 情况 出版学术专著情况 承担科研项目情况 科 研成果获奖情况 相应评价指标内涵为 教师在 国家重点级学术刊物上发表独撰 含第一作者 学 术论文篇数 出版学术专著部数 第一作者 教 师承担省级以上科研项目数 含省厅级 获省级 以上科研成果奖项数 含省高校成果奖 P3 p31 p32 p33 p34 课程建设 教 学成果 教学改革 教学质量 相应评价指标内 涵为 省级重点课程和院级优秀课程 获省厅级和 院级教学成果奖 有省厅级和院级以上教改项目 课堂教学质量为 优 的比例 P4 p41 p42 p43 p44 实验室设备用 于教学情况 理科 实验室设备用于科研情况 理科 用于教学图书资料情况 文科 用于科 研图书资料情况 文科 相应评价指标内涵为 实验室设备满足教学要求 实验室设备满足科研要 求 图书资料满足教学要求 图书资料满足科研要 求 P5 p51 p52 p53 p54 参加国际性的 学术会议情况 参加全国性的学术会议情况 主办 全院性学术讲座次数 受聘讲学情况 相应评价 指标内涵为 携带论文参加国际性的学术会议次 数 携带论文参加全国性的学术会议次数 主办全 院学术讲座次数 受聘到兄弟高校讲学人数 213 评价结果集合 V v1 v2 v3 v4 优 良 中 差 214 评价因素集P之模糊权重向量 X1 X2 X3 X4 X5 015 013 011 011 014 012 012 012 013 012 013 012 013 012 013 012 013 013 012 012 215 考核内容集的权重向量 37第5期 模糊数学在高校重点学科质量评价中的应用 X 0 12 013 013 011 01 1 某高等学校重点学科质量评价数据为下表 T xi P xij V V1 优 V2 良 V3 中 V4 差 t1 0 1 2 P11 0 1 5 012015012011 P12 0 1 3 013015011011 P13 0 1 1 017012011010 P14 0 1 1 014013012011 t2 0 1 3 P21 0 1 4 011015013011 P22 0 1 2 014014011011 P23 0 1 2 016013011010 P24 0 1 2 013014012011 t3 0 1 3 P31 0 1 3 011015013011 P32 0 1 2 015014011010 P33 0 1 3 017012011010 P34 0 1 2 013014012011 t4 0 1 1 P41 0 1 3 014015011010 P42 0 1 2 012014013011 P43 0 1 3 016013011010 P44 0 1 2 012013013012 t5 0 1 1 P51 0 1 3 010012013015 P52 0 1 3 015014011010 P53 0 1 2 017012011010 P54 0 1 2 012012013013 得 学术队伍t1的评价结果是 Y1 015 013 011 01 1 012 015 012 011 013 015 011 011 017 012 011 010 014 013 012 011 0130 0145 0116 01 09 科研水平t2的评价结果是 Y2 014 012 012 01 2 011 015 013 011 014 014 011 011 016 013 011 010 013 014 012 011 0130 0142 0120 01 08 教学水平t3的评价结果是 Y3 013 012 013 01 2 011 015 013 011 015 014 011 010 017 012 011 010 013 014 012 011 0140 0137 0118 01 05 实验设备和图书资料建设t4的评价结果是 Y4 013 012 013 01 2 014 015 011 010 012 014 013 011 016 013 011 010 012 013 013 012 0138 0138 0118 01 06 学术活动t5的评价结果是 Y5 013 013 012 01 2 010 012 013 015 015 014 011 010 017 012 011 010 012 012 013 013 0133 0126 0120 01 21 由Y1 Y2 Y3 Y4 Y5构成模糊矩阵 Y Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 0130 0145 0116 0109 0130 0142 0120 0108 0140 0137 0118 0105 0138 0138 0118 0106 0133 0126 0120 0121 综合评价结果是 V XY 0 12 013 013 011 01 1 0130 0145 0116 0109 0130 0142 0120 0108 0140 0137 0118 0105 0138 0138 0118 0106 0133 0126 0120 0121 01341 01391 01184 01 084 评价结果表明 该一般高等学校重点学科质量评价 优秀占3411 良好占3911 中等占1814 差占814 根据隶属度最大原则 该高等学校重 点学科质量可评定为v2级 即良好 3 分析 311 根据需要可以添加下一级考核指标如考核成 员集等 设考核成员j集 同行专家 考核对象所在 的院系部门 考核对象的自评结果 假如以上例 子中的评价结果是同行专家j1考核得出的 通过 以上同样的程序可以得出考核对象所在的院系部 门 考核对象的自评的评价结果 这里可以分别假 定为 考核对象所在的院系部门的评价结果j2 0 135 0130 0120 0115 考核对象的自评结果 是j3 0 140 0130 0120 01 10 进一步设定 考核成员集的权重向量X2 0 14 013 01 3 这样添加下一级考核指标后的综合评价结果是 V X2 J 0 14 013 01 3 47 科 学 管 理 研 究 第21卷 01341 01391 01184 01084 01350 01300 01200 01150 01400 01300 01200 01100 0 1341 01391 01200 01 150 注意这里X2 J是模糊矩阵乘法 即用取大和 取小 算 子 计 算 得 例 如 0 130 0120 01 50 0 140 0135 01 55 0 130 01 40 0 120 01 35 0 150 01 55 0130 0120 0150 0150 进行归一化处理 V 0 1315 01362 01185 01138 评价结果表明 该高等学校重点学科质量 评价 优 秀 占3115 良 好 占3612 中 等 占 1815 差占1318 虽然有两个考评组考评结 果为优秀 但通过合理运算结果表明该高等学校重 点学科质量仍评定为v2级 即良好 312 评价指标体系的内容 权数分配应结合不同 层次 不同类型高等学校重点学科的具体情况而定 重点高等学校择优确定并重点建设的一批学 科 旨在为高层次人才培养 科学研究以及赶超世 界先进水平和提高国际竞争力方面做出贡献 并在 高校学科建设中起示范和带头作用 因此评价指标 体系的内容应考虑博士点学科和博士后流动站等因 素 而对于发表学术论文评价因素应考虑SCI论文 的数量以及SCI论文的影响因子等 4 结论 本文运用模糊数学建立了评价高等学校重点学 科质量的一个数学模型 在目前高等学校重点学科 质量尚缺乏有效定量的评价方法情况下 运用模糊 决策方法能取得良好的预期效果 通过对高等学校 重点学科质量的评价 一方面 能促进高等学校的 学科建设 引导和示范高等学校的学科建设方向 另一方面 能作为国家和地方有限资源配置的依 据 然而评价指标体系的级数是否全面 内容是否 恰当 权数分配是否合理 都影响着评价结果的信 度和效度 在操作中应进行系统的研究 特别应注 意的是权数的配置直接影响着评价结果 因此 在 制定模糊权重时应多途径 多方法 总之 通过对 评价结果的分析和反馈 可以不断地检验和修正评 价指标体系的级数 内容和各因素的权数分配 参考文献 1 吴望名 1