應(yīng)用型本科專業(yè)人才綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)研究

張紅艷

（淮陰工學(xué)院人文學(xué)院，江蘇 淮安223003）

1 應(yīng)用型本科專業(yè)人才綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)研究的必要性

隨著改革的發(fā)展，我國培養(yǎng)了大批下得去、留得住、用得上的高級(jí)應(yīng)用型人才。培養(yǎng)應(yīng)用型人才要從四個(gè)方面入手：培養(yǎng)、開發(fā)、使用和評(píng)價(jià)。那么作為教育工作者，我們究竟怎樣才能做到很好的使用、吸引和開發(fā)人才呢？首先，科學(xué)的評(píng)價(jià)人才，做好人才鑒別工作是引導(dǎo)學(xué)生培養(yǎng)自己的全面素質(zhì)和綜合能力，特別是發(fā)展自己的個(gè)性、發(fā)揮自己的專長，培養(yǎng)自己的創(chuàng)造力的重要方法。它對于學(xué)生在畢業(yè)時(shí)考核學(xué)生、評(píng)選優(yōu)秀學(xué)生、推薦學(xué)生就業(yè)等工作方面都有不可估量的推動(dòng)作用。目前已有研究大都集中在對于應(yīng)用型人才培養(yǎng)模式的探索。而對應(yīng)用型人才的評(píng)價(jià)也局限于資格考試等方面，未形成一個(gè)有效的綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)體系。這就給我們工作提出新的要求。

2 指標(biāo)數(shù)據(jù)采集及量化實(shí)施

2.1 指標(biāo)數(shù)據(jù)的初始采集

數(shù)據(jù)采集以班為單位進(jìn)行，各班成立由輔導(dǎo)員或班主任、班長、團(tuán)支書和其它班干部組成的數(shù)據(jù)采集小組，匯總學(xué)生的自評(píng)、同學(xué)評(píng)價(jià)及學(xué)期內(nèi)學(xué)生相關(guān)紀(jì)錄，計(jì)算出匯總的指標(biāo)數(shù)據(jù)，并予以公布。對于學(xué)生的一些成績類定量指標(biāo)通過其所在系教務(wù)員處取得，能力素質(zhì)等諸如創(chuàng)新大賽等成績通過學(xué)工部門、團(tuán)委取得，宿舍衛(wèi)生由宿舍管理部門提供，企業(yè)實(shí)習(xí)、社會(huì)實(shí)踐等數(shù)據(jù)可以通過企業(yè)師傅或相關(guān)部門取得。把指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，即可進(jìn)行綜合素質(zhì)的量化評(píng)價(jià)，由輔導(dǎo)員將各指標(biāo)數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)庫中的學(xué)生指標(biāo)成績表。

2.2 指標(biāo)數(shù)據(jù)權(quán)重的確定

對于應(yīng)用型本科專業(yè)人才綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)應(yīng)綜合考慮各方面的因素，讓每一個(gè)因素都對綜合評(píng)價(jià)有所貢獻(xiàn)。權(quán)重計(jì)算及評(píng)價(jià)方法在綜合評(píng)價(jià)中擔(dān)負(fù)著重要的任務(wù)，稍有疏忽，都會(huì)導(dǎo)致不準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)結(jié)果。

層次分析法(Analytical Hierarchy Process，簡稱AHP法)是由美國學(xué)者薩蒂(T.L.Saaty)于20世紀(jì)70年代提出的一種定量定性相結(jié)合的多目標(biāo)決策分析方法，首先引入教育評(píng)價(jià)領(lǐng)域用以確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。該方法把數(shù)學(xué)處理與人的經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷相結(jié)合，能進(jìn)行有效地分析目標(biāo)準(zhǔn)則體系層次間的非序列關(guān)系，有效地綜合測度評(píng)價(jià)決策者的判斷和比較。[6]

如果用U={Ui}表示構(gòu)成應(yīng)用型本科計(jì)算機(jī)專業(yè)人才綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)體系的5個(gè)一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)：思想道德素質(zhì)、身心健康素質(zhì)、專業(yè)素質(zhì)、人文素質(zhì)和發(fā)展能力素質(zhì)；用Ui={Uij}表示二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，i為一級(jí)指標(biāo)，j為相應(yīng)的一級(jí)指標(biāo)i對應(yīng)的二級(jí)指標(biāo)；同樣可以用Uij={Uijk}表示三級(jí)指標(biāo)，k為相應(yīng)二級(jí)指標(biāo)j對應(yīng)的三級(jí)指標(biāo)；其它指標(biāo)依次類推。

令Uij=Uj/Ui得判斷矩陣如表1所示：

表1 一級(jí)指標(biāo)判斷矩陣

先將判斷矩陣的元素按列正規(guī)化得到正規(guī)化矩陣，再將該矩陣按行相加，最后將其進(jìn)行正規(guī)化處理（或者求按行相加的平均數(shù)），得到權(quán)重系數(shù)。

按照和積法的運(yùn)算步驟計(jì)算出的矩陣最大特征值和特征向量為別為：

最大特征值λmax=5.0681，最大特征值對應(yīng)下的特征向量WT=[0.1599，0.4185，0.2625，0.0973，0.0618]。

一致性檢驗(yàn)是指專家在判斷指標(biāo)重要性時(shí)，各判斷之間是協(xié)調(diào)一致的，不致于出現(xiàn)相互矛盾的結(jié)果。具體方法是利用隨機(jī)一致性比率CR進(jìn)行判定，當(dāng)CR＜0.1時(shí)即認(rèn)為判斷矩陣具有滿意的一致性，否則就需要調(diào)整判斷矩陣，使之具有滿意的一致性。在這里CR=CI/RI，其中，CI=(λmax-n)/(n-1)，λmax是矩陣的最大特征值，n是矩陣的階數(shù)。RI值是判斷矩陣的隨機(jī)一致性指標(biāo)，RI的值由表2給出。

表2 平均一致性指標(biāo)

如上例中判斷矩陣的一致性，因?yàn)榫仃囯A數(shù)n=5，對應(yīng)的隨機(jī)一致性指標(biāo)RI=1.12，CI=(λmax-n)/(n-1)=(5.0681-5)/4=0.0170，則對應(yīng)的隨機(jī)一致性比率為：CR=CI/RI=0.0152＜0.10，所以判斷矩陣具有滿意的一致性。

因此可以得到一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重：思想道德素質(zhì)(0.1599)、專業(yè)素質(zhì)(0.4185)、身心素質(zhì)(0.2625)、文化素質(zhì)(0.0973)、能力素質(zhì)(0.0618)。

按照以上的方法計(jì)算各級(jí)指標(biāo)體系的其他權(quán)重系數(shù)，最終獲得的各級(jí)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。

3 應(yīng)用型本科專業(yè)人才綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)

為得到一組相對科學(xué)、客觀、合理的評(píng)價(jià)結(jié)果，就必須考慮主觀因素，通過評(píng)價(jià)專家對各指標(biāo)進(jìn)行選擇，統(tǒng)計(jì)出對評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的選擇結(jié)果，再利用相關(guān)運(yùn)算將定性描述轉(zhuǎn)變?yōu)槎棵枋觥?/p>

3.1 評(píng)價(jià)因素和評(píng)價(jià)等級(jí)

前文所述的應(yīng)用型本科專業(yè)人才綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)體系共有四級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，所有的一級(jí)指標(biāo)共同構(gòu)成主評(píng)價(jià)指標(biāo)集U={Ui}，所有的二級(jí)指標(biāo)構(gòu)成二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)集Ui={Uij}，所有的三級(jí)指標(biāo)共同構(gòu)成三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)集Uij={Uijk}，同樣所有四級(jí)指標(biāo)共同構(gòu)成四級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)集Uijk={Uijkl}。

評(píng)語集就是評(píng)價(jià)者對評(píng)價(jià)對象可能做出的各種評(píng)價(jià)結(jié)果組成的集合。評(píng)語集只有一個(gè)，本文中評(píng)語集表中的評(píng)價(jià)等級(jí)為優(yōu)秀、良好、中等、及格、不及格共五個(gè)等級(jí)，表示為E={e1，e2，e3，e4，e5}。

3.2 構(gòu)造判斷矩陣和確定權(quán)重

判斷矩陣刻化指標(biāo)集和評(píng)語集之間的關(guān)系，它影響評(píng)價(jià)與評(píng)價(jià)結(jié)果之間的合理關(guān)系。設(shè)A是綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)值集合，它是一個(gè)n維的行向量。假設(shè)從評(píng)價(jià)指標(biāo)到評(píng)價(jià)集的評(píng)價(jià)矩陣為：

其中rij表示指標(biāo)Uij對于第j級(jí)評(píng)語ei的隸屬程度。rij的計(jì)算方法為：首先對評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)整理，得到對于指標(biāo)Uij有sij個(gè)ei級(jí)評(píng)語，則對于j=1,2,3,…,n，rij滿足：

由評(píng)價(jià)小組成員對相應(yīng)的對象進(jìn)行評(píng)價(jià)，假設(shè)對評(píng)價(jià)指標(biāo)Ui作出級(jí)別vj評(píng)價(jià)的人數(shù)占該組所有評(píng)價(jià)人數(shù)的比例為rij，可以根據(jù)此獲得關(guān)系。結(jié)合權(quán)重向量進(jìn)行變換，得到該層對應(yīng)指標(biāo)在評(píng)價(jià)集E上的關(guān)系，將結(jié)果進(jìn)行歸一化處理之后作為進(jìn)行上一級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)的評(píng)價(jià)矩陣。

評(píng)價(jià)因素集中的各個(gè)因素對評(píng)價(jià)目標(biāo)的重要程度是不一樣的。需要確定各個(gè)因素的權(quán)重分配。本文采用的是層次分析法進(jìn)行的權(quán)重系數(shù)的確定。A={Ai}代表一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，Ai={Aij}代表二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，Aij={Aijk}代表三級(jí)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，Aijk={Aijkl}。

3.3 綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)

設(shè)B為綜合評(píng)定向量，則B=A*R。本文應(yīng)用型本科計(jì)算機(jī)專業(yè)人才綜合素質(zhì)測評(píng)指標(biāo)體系共分為四級(jí)指標(biāo)，所以在合成運(yùn)算上要經(jīng)過四次合成運(yùn)算：首先對各個(gè)相應(yīng)的四級(jí)指標(biāo)進(jìn)行合成運(yùn)算Bijk=Aijkl*Rijkl，并對Bijk進(jìn)行歸一化處理，得到的結(jié)果就構(gòu)成了相應(yīng)的三級(jí)評(píng)判矩陣，再對各個(gè)相應(yīng)的三級(jí)指標(biāo)進(jìn)行合成運(yùn)算Bij=Aijk*Rijk，同樣對結(jié)果進(jìn)行歸一化處理后，就得到了二級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)矩陣，進(jìn)一步對各個(gè)一級(jí)指標(biāo)判斷矩陣進(jìn)行合成運(yùn)算，Bi=Aij*Rij，就得到了對于各個(gè)一級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)矩陣，最后對各個(gè)一級(jí)指標(biāo)判斷矩陣進(jìn)行合成運(yùn)算，B=A*R，正規(guī)化處理后就是綜合評(píng)價(jià)的最終結(jié)果。對于最終的評(píng)價(jià)結(jié)果按照最大接近度原則來評(píng)定等級(jí)，從而得出學(xué)生的綜合素質(zhì)等級(jí)。

4 結(jié)束語

綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)的意義不僅在于“評(píng)價(jià)”本身，更在于充分發(fā)揮“評(píng)價(jià)過程”的影響力。要力求轉(zhuǎn)變社會(huì)、學(xué)校、家庭、學(xué)生自身對“綜合素質(zhì)”的原有認(rèn)識(shí)，引導(dǎo)他們改變“分?jǐn)?shù)高低決定素質(zhì)高低的”的價(jià)值取向，形成正確的人才觀和教育質(zhì)量觀。同時(shí)也要注重評(píng)價(jià)過程的客觀公正，務(wù)必以高度的責(zé)任感和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)態(tài)度，廣泛征求師生與用人單位等對應(yīng)用型本科專業(yè)人才綜合素質(zhì)指標(biāo)體系構(gòu)成的意見和建議，設(shè)計(jì)出符合本校特色與實(shí)際的綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)體系。

［1］干洪,徐達(dá)奇.高素質(zhì)工程應(yīng)用型人才培養(yǎng)途徑研究[J].高等工程教育研究,2010(6):44-48.

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［6］方寶紅.基于多源信息融合的本科生綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)研究[D].東華大學(xué),2011,5.