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    基于直覺模糊滿意度模型的多級學(xué)生綜合考評

    2014-07-20 11:54:00魚先鋒
    商洛學(xué)院學(xué)報 2014年6期
    關(guān)鍵詞:商洛直覺復(fù)雜度

    魚先鋒

    (商洛學(xué)院 數(shù)學(xué)與計算機(jī)應(yīng)用學(xué)院,陜西商洛726000)

    基于直覺模糊滿意度模型的多級學(xué)生綜合考評

    魚先鋒

    (商洛學(xué)院 數(shù)學(xué)與計算機(jī)應(yīng)用學(xué)院,陜西商洛726000)

    學(xué)生綜合考評結(jié)果一方面反映高校學(xué)生管理水平和教學(xué)水平;另一方面反映不同學(xué)生在校綜合表現(xiàn)優(yōu)劣。基于直覺模糊滿意度計算模型,確定四級評價指標(biāo)體系和權(quán)重,結(jié)合實例對商洛學(xué)院某班學(xué)生進(jìn)行了綜合考評。將定性與定量的方法結(jié)合起來對學(xué)生綜合考評,科學(xué)公正且自動化程度高,結(jié)果顯示基于直覺模糊滿意度的多級學(xué)生綜合考評高效實用。

    直覺模糊集;綜合考評;指標(biāo)體系

    學(xué)生綜合考評是學(xué)生管理中最具實際意義的工作之一。傳統(tǒng)學(xué)生綜合考評完全是手工統(tǒng)計分析,費時費力效率低下??荚u過程以及復(fù)雜的考評結(jié)果分析常常令學(xué)生管理人員感到沮喪和難以把握,加之主觀性強(qiáng)及指標(biāo)體系復(fù)雜性,容易出錯,難以保證考評的客觀性和公正性,這樣就出現(xiàn)了學(xué)生管理人員與學(xué)生間一些矛盾和問題,在不同程度上影響到了學(xué)生考評工作發(fā)揮其應(yīng)有的作用,甚至對學(xué)生管理產(chǎn)生負(fù)面影響。直覺模糊集[1-3](Intuitionistic Fuzzy Sets)理論由保加利亞學(xué)者K.T.Atanasssov提出,以其深刻的理論意義和廣泛的實際背景;已被用于系統(tǒng)評價相關(guān)的各個領(lǐng)域[4-9]。文獻(xiàn)[10]給出了直覺模糊滿意度計算模型,該模型可用于解決多級綜合評價問題。評價結(jié)果客觀公正,評價過程自動化程度高且直覺模糊的方法自然的切近評價元數(shù)據(jù)。本文基于直覺模糊滿意度計算模型,將定性與定量的方法結(jié)合起來對學(xué)生綜合考評,科學(xué)公正且自動化程度高。分析了該模型的計算復(fù)雜度,并結(jié)合實例對商洛學(xué)院某班學(xué)生進(jìn)行了綜合考評,結(jié)果顯示該模型高效實用。

    1 直覺模糊滿意度計算模型

    文獻(xiàn)[10]給出了直覺模糊滿意度計算模型,計算了模型的復(fù)雜度;定義5給出了直覺模糊滿意度計算模型,將對評價對象的滿意、一般、不滿意評價結(jié)果誘導(dǎo)到直覺模糊數(shù)的隸屬度、猶豫度和非隸屬度;定義4給出的模糊合成運算,做初級到高級評價的合成運算自然且自動化程度高;定理6指出,若用IFSD模型對n個對象做N個等級的IFSD計算,每一級有個m IFSD指標(biāo),則空間復(fù)雜度和時間復(fù)雜度都為O(nmk),給出了詳盡的證明,并說明了雖然該模型下空間復(fù)雜度和時間復(fù)雜度會隨IFSD計算等級的增長呈指數(shù)增長,但實際中IFSD計算等級是比較小的值,所以不必?fù)?dān)心復(fù)雜度過高。

    2 學(xué)生綜合考評應(yīng)用案例

    以商洛學(xué)院數(shù)學(xué)與計算機(jī)應(yīng)用學(xué)院某班為例,根據(jù)班主任,輔導(dǎo)員,班委及該班30名學(xué)生的互評數(shù)據(jù)對該班學(xué)生應(yīng)基于直覺模糊滿意度計算模型進(jìn)行多級學(xué)生綜合考評。表1給出了評價過程中用到的指標(biāo)體系及各級指標(biāo)的權(quán)重(參照了《商洛學(xué)院學(xué)生綜合素質(zhì)考評實施辦法(試行)》)。因為每個一級指標(biāo)都包含了各個二級指標(biāo),因此一級指標(biāo)不再列出。一級指標(biāo)是班主任、輔導(dǎo)員、班委及該班30名學(xué)生互評的權(quán)重分別為0.5,0.3,0.2,0.1。

    表1 指標(biāo)體系與權(quán)重

    同樣過程計算1號學(xué)生“集體觀念”“紀(jì)律觀念”“道德觀念”評價結(jié)果為,

    R集1=(0.734,0.097,0.169),

    R紀(jì)1=(0.789,0.087,0.124),

    R道1=(0.889,0.092,0.019),

    進(jìn)行第三級評價,對1號學(xué)生“德育素質(zhì)”進(jìn)行評價,

    歸一化處理,

    同樣過程計算對1號學(xué)生“專業(yè)素質(zhì)”“能力素質(zhì)”評價結(jié)果為,

    R專1=(0.872,0.103,0.025)

    R能1=(0.446,0.027,0.517)

    進(jìn)行第二級評價計算對1號學(xué)生“學(xué)生互評”結(jié)果,

    歸一化處理,

    同樣過程計算對1號學(xué)生“班委評議”“輔導(dǎo)員評議”“班主任評議”評價結(jié)果為,

    R委1=(0.834,0.097,0.169),

    R輔1=(0.729,0.087,0.184),

    R主1=(0.884,0.095,0.021),

    進(jìn)行第一級評價計算對1號學(xué)生最終評價結(jié)果,

    歸一化處理,

    g1無單位,它表征了對1號學(xué)生綜合考評結(jié)果相對于其他學(xué)生的優(yōu)劣,g1的值越大則說明1號學(xué)生表現(xiàn)越好。

    同樣過程對其他學(xué)生進(jìn)行基于直覺模糊集的綜合考評結(jié)果為,

    G=(7.00,7.13,8.21,6.88,9.33,7.25,7.56,8.34, 6.27,6.51,9.00,8.30,8.26,7.74,8.55,7.71,8.64,7.29, 8.43,7.68,9.21,6.58,5.46,9.58,8.88,7.69,7.04,7.36, 8.49,8.27)

    對綜合考評得分按降序進(jìn)行選擇排序,結(jié)果為,

    X=(24,5,21,11,25,17,15,29,19,8,12,30,13,3,14,16,26,20,7,28,18,6,1,4,22,10,9,23),x1=24說明第24號學(xué)生綜合考評排名第一, x30=23說明23號學(xué)生綜合考評成績最差。

    3 結(jié)語

    基于直覺模糊滿意度計算模型,選取了48個四級指標(biāo),12個三級指標(biāo),3個二級指標(biāo)(德育素質(zhì)、專業(yè)素質(zhì)、能力素質(zhì)),4個一級指標(biāo)(4個評價群體:學(xué)生、班委、輔導(dǎo)員、班主任)確定相應(yīng)指標(biāo)權(quán)重結(jié);用實例對商洛學(xué)院數(shù)學(xué)與計算機(jī)應(yīng)用學(xué)院某班學(xué)生進(jìn)行了綜合考評。用直覺模糊滿意度計算模型的直覺模糊合成運算自然地將初級評價結(jié)果合成高級評價結(jié)果;將定性與定量的方法結(jié)合起來對學(xué)生綜合考評,科學(xué)公正且自動化程度高。彌補了傳統(tǒng)學(xué)生綜合考評費時費力,難以保證客觀性和公正性的缺陷。

    [1]Atanassov K T.Intuitionistie fuzzy sets[J].Fuzzy Sets and Systems,1986,20(1):87,96.

    [2]陳東鋒,雷英杰,田 野.基于直覺模糊等價關(guān)系的聚類算法[J].空軍工程大學(xué)學(xué)報,2007,8(1):63-65.

    [3]趙克勤.直覺模糊直覺模糊不確定性的描述和處理[J].信息與控制,1995(3):162-166.

    [4]蔡 茹,雷英杰,申曉勇,等.基于直覺模糊等價相異矩陣的聚類方法[J].計算機(jī)應(yīng)用,2009,29(1):1233-128.

    [5]任 平.優(yōu)化理論中的令人滿意準(zhǔn)則[J].模糊數(shù)學(xué),1983, 56(4):111-112.

    [6]Hopfield J J,Tand D W.Neural computation of decision in optimization problems[J].Biologieal Cybemeties, 1985,52:141-152.

    [7]張 潔,郭 萌,魚先鋒.基于直覺模糊的大學(xué)生滿意度研究[J].商洛學(xué)院學(xué)報,2013,27(6):37-40.

    [8]趙明宇,孫立軍.基于歸納式學(xué)習(xí)法的通勤交通滿意度指標(biāo)研究[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報,2011,39(9):1303-1308.

    [9]Liu H W,Wang G J.Multi-criteria decision-making methods based on intuitionistic fuzzy sets[J].European Journal of Operational Research,2007,179:220-233.

    [10]魚先鋒,李永明.基于直覺模糊的滿意度計算模型[J].計算機(jī)科學(xué),2013,40(1):266-270.

    (責(zé)任編輯:李堆淑)

    Multistage Student Com prehensive Evaluation Based on the Satisfaction Degree of Intuitionistic Fuzzy Model

    YU Xian-feng
    (College of Mathematics and Computer Application,Shangluo University,Shangluo 726000,Shaanxi)

    On the one hand,the result of student comprehensive evaluation shows student management and teaching levels of a college.On the other hand,the result shows different student's comprehensive performance advantages or disadvantages.Based on the satisfaction degree of intuitionistic fuzzy model(IFSD)4 levels evaluation index system and weight is determined,combining the data of one class of Shangluo University,an example of multistage student comprehensive evaluation is done.Integration of qualitative and quantitative methods for student comprehensive evaluation is scientific and fair.The evaluation result shows that the model is effective and practical.

    IFSD;comprehensive evaluation;index system

    O159

    :A

    :1674-0033(2014)06-0010-03

    10.13440/j.slxy.1674-0033.2014.06.004

    2014-05-16

    商洛學(xué)院科研基金項目(12SKY009)

    魚先鋒,男,陜西商州人,碩士,講師

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