基于模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)江蘇省教育質(zhì)量的研究

何良杰，戴正本，時(shí)自亮

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，安徽 蚌埠 233000）

隨著中國(guó)的改革開(kāi)放，國(guó)家的綜合實(shí)力不斷增強(qiáng)，中國(guó)高等教育發(fā)展整體已進(jìn)入世界中上水平.作為一個(gè)教育大省，江蘇省的本科教育發(fā)展在全國(guó)名列前茅，而江蘇省13個(gè)地級(jí)市的本科教育質(zhì)量發(fā)展并不平衡.為此對(duì)江蘇省整體的教學(xué)質(zhì)量水平進(jìn)行評(píng)估，反映出江蘇省本科教育發(fā)展?fàn)顩r.然后，對(duì)江蘇省13個(gè)地級(jí)市的本科教育質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，發(fā)現(xiàn)各地級(jí)市教育質(zhì)量水平的差異，結(jié)合差異指標(biāo)，給出改進(jìn)建議，以縮小各地級(jí)市的教育水平發(fā)展差異.

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與模型建設(shè)

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于

①2017年中國(guó)教育統(tǒng)計(jì)年鑒；

②《2015/2016學(xué)年江蘇普通高校本科教學(xué)質(zhì)量報(bào)告》；

③江蘇省52個(gè)普通高?！?016-2017年審核評(píng)估報(bào)告》.

1.2 模型假設(shè)

（1）假設(shè)江蘇省教育統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)均真實(shí)有效；

（2）假設(shè)選取的指標(biāo)能夠較全面反映教育質(zhì)量問(wèn)題.

2 理論準(zhǔn)備

2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定

影響江蘇省本科教育的指標(biāo)有很多，我們遵循數(shù)據(jù)可獲得性、便于統(tǒng)計(jì)性、普遍性原則來(lái)選取評(píng)價(jià)指標(biāo).我們主要選取了本科院校數(shù)量、招生人數(shù)、師資隊(duì)伍與結(jié)構(gòu)、生師比、教學(xué)條件與利用、專業(yè)建設(shè)與教學(xué)改革、學(xué)生就業(yè)、科研投入與產(chǎn)出、雙一流學(xué)科建設(shè)9個(gè)指標(biāo).

2.2 綜合評(píng)價(jià)體系

江蘇本科教育質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的準(zhǔn)則有很多，但不是每個(gè)數(shù)據(jù)都能準(zhǔn)確得到，因此在選取時(shí)，需要選取容易搜集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì).另外有些指標(biāo)是概念性的，必須選取影響這些指標(biāo)的定量因素，通過(guò)二級(jí)指標(biāo)，建立公式，將其量化處理[1].為此我們建立指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)體系，如圖1.

圖1 教學(xué)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系框架

考慮到各級(jí)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)可獲得性以及便于比較性，對(duì)一些指標(biāo)采用了匯總求和法處理，而其他一些指標(biāo)采用了比值法來(lái)進(jìn)行量化處理.

Step1:全省數(shù)量指標(biāo)總數(shù)Ai的計(jì)算：

Step2:全省比值指標(biāo)Bi的計(jì)算：

3 江蘇省本科教育質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)模型

3.1 分析思路

對(duì)江蘇省本科教育質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，要求我們利用搜集的數(shù)據(jù)，建立數(shù)學(xué)模型，來(lái)對(duì)江蘇省13個(gè)地級(jí)市的本科教育質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià).由于所給的評(píng)價(jià)教育指標(biāo)有很多，我們根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)權(quán)重的大小，選取主要指標(biāo)作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)對(duì)江蘇省13個(gè)地級(jí)市本科教育質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià).我們主要分為三個(gè)步驟，首先從收集的指標(biāo)數(shù)據(jù)中，選取主要指標(biāo)；其次，根據(jù)主要指標(biāo)來(lái)建立模糊綜合評(píng)價(jià)模型；最后，根據(jù)主要指標(biāo)的數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算，并對(duì)各個(gè)地級(jí)市教育質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià).

3.2 研究方法

在收集的指標(biāo)數(shù)據(jù)中，一般具有不同的量綱，為了使不同的量綱的量也能進(jìn)行比較，首先應(yīng)該對(duì)原始數(shù)據(jù)作適當(dāng)無(wú)量綱化[2].本文中均用極大-極小值法進(jìn)行處理，公式如下：

其中，yij為第i個(gè)指標(biāo)第j個(gè)城市無(wú)量綱化后的數(shù)據(jù)，max{xij}為第i個(gè)指標(biāo)的最大、最小值.

考慮到本科教育指標(biāo)評(píng)價(jià)體系的復(fù)雜性、相對(duì)客觀性及受數(shù)據(jù)收集、量化等限制因素，本文采用了相對(duì)主觀性較小，能充分利用數(shù)據(jù)特征的變異系數(shù)法權(quán)法對(duì)評(píng)價(jià)體系的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，從而根據(jù)權(quán)重比選出主要指標(biāo)作為評(píng)價(jià)指標(biāo).

Step1：各指標(biāo)變異系數(shù)公式為：

Step2：對(duì)vi進(jìn)行歸一化，得到各指標(biāo)的權(quán)重

設(shè)U={u1,u2,…un}是待評(píng)價(jià)的n個(gè)城市集合，v={v1,v2,…vn}是評(píng)價(jià)指標(biāo)因素集合，將U中每個(gè)城市用v中的每個(gè)指標(biāo)進(jìn)行衡量，得到一個(gè)觀測(cè)值矩陣A.

其中，aij表示第j城市關(guān)于第i項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的指標(biāo)值（i=1,2,3…m，j=1,2,3…n）

建立理想方案:

其中：

根據(jù)變異系數(shù)法所選取的主要指標(biāo)權(quán)重，來(lái)建立權(quán)重向量，對(duì)做出的綜合評(píng)價(jià)進(jìn)行比較與分析.

最后建立綜合評(píng)價(jià)模型

且若Ft＜Fs則t城市教育質(zhì)量評(píng)價(jià)在s城市教育質(zhì)量評(píng)價(jià)之前.

3.3 結(jié)果分析

將搜集的評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用變異系數(shù)法，得到各指標(biāo)權(quán)重，結(jié)果如下：

表1 各指標(biāo)的權(quán)重結(jié)果

從表中可以看出，教授比、副教授比、博士比、國(guó)家級(jí)重點(diǎn)專業(yè)、畢業(yè)生就業(yè)率、雙一流學(xué)科總數(shù)等指標(biāo)權(quán)重較大，故選取這些指標(biāo)作為主要指標(biāo).

根據(jù)選取的6個(gè)指標(biāo)，對(duì)各個(gè)城市進(jìn)行量化處理，結(jié)果如下.

最后得到各城市綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，如表3.

以下是按照權(quán)重大小進(jìn)行排序后的城市綜合評(píng)價(jià)排名：

南京，鎮(zhèn)江，蘇州，無(wú)錫，揚(yáng)州，徐州，常州，連云港，鹽城，南通，淮安，泰州，宿遷.

4 教育質(zhì)量評(píng)價(jià)關(guān)鍵指標(biāo)確立分析

4.1 分析思路

江蘇省教育質(zhì)量評(píng)價(jià)關(guān)鍵指標(biāo)的確立，需要對(duì)題目給定的9個(gè)指標(biāo)進(jìn)行靈敏度分析，從而確定一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，即靈敏度最強(qiáng)的指標(biāo)，使得該指標(biāo)值的改善能夠有效縮小江蘇省13個(gè)地級(jí)市本科教育發(fā)展的差異.為此我們插入一個(gè)虛擬控制變量，即一個(gè)控制城市.然后對(duì)虛擬控制變量的各指標(biāo)值進(jìn)行相同幅度的改變，得到與其變化相對(duì)應(yīng)的不同的綜合排名.各個(gè)地級(jí)市排名的相對(duì)變化距離可以用n維歐式距離來(lái)衡量，數(shù)值變化前后的相對(duì)距離越大[3]，就說(shuō)明該指標(biāo)的靈敏性越強(qiáng).從中選擇靈敏度最強(qiáng)的指標(biāo)，通過(guò)改善該指標(biāo)的數(shù)值來(lái)縮小江蘇省13個(gè)地級(jí)市本科教育發(fā)展的差異，改善江蘇省教育發(fā)展不平衡問(wèn)題.

4.2 研究方法

4.2.1 插入虛擬控制變量

插入一個(gè)虛擬控制變量，即一個(gè)控制城市，則該城市的各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)為：

其中xi0為虛擬控制城市的第i個(gè)標(biāo)數(shù)據(jù).

為了觀察各指標(biāo)產(chǎn)生同一波動(dòng)對(duì)目標(biāo)層產(chǎn)生的影響，分別將x10x20x30…xk0增大20%后重復(fù)上述標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)程和評(píng)價(jià)過(guò)程，即可得到調(diào)節(jié)控制城市第i個(gè)指標(biāo)后所產(chǎn)生的13個(gè)地級(jí)市的本科生教育發(fā)展綜合評(píng)分：Qi={Qi1Qi2…,Qi3}

4.2.2 調(diào)節(jié)控制變量虛擬預(yù)測(cè)度[4]

由于樣本地級(jí)市大學(xué)數(shù)量太小，若直接通過(guò)排名編號(hào)來(lái)對(duì)指標(biāo)的靈敏性進(jìn)行評(píng)定，不僅評(píng)定精讀低，且評(píng)定結(jié)果易受偶然因素的影響.因此，本文將指標(biāo)調(diào)節(jié)前后各地級(jí)市本科教育綜合評(píng)分的相對(duì)距離大學(xué)作為該指標(biāo)靈敏性評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn).

Step1:綜合評(píng)價(jià)的無(wú)量綱化處理

由于指標(biāo)的權(quán)重會(huì)隨著控制城市某一個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)的變化而變化，因此對(duì)不同指標(biāo)調(diào)節(jié)后計(jì)算出的各地級(jí)市本科教育綜合評(píng)分的數(shù)量級(jí)是不同的.為了計(jì)算的相對(duì)距離具有可比性，我們需要對(duì)改變第i個(gè)指標(biāo)后的綜合評(píng)分Qi進(jìn)行無(wú)量綱化處理，公式如下：

Step2:計(jì)算變化距離

對(duì)第i個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)節(jié)后，第j個(gè)地級(jí)市本科教育的綜合評(píng)分與調(diào)節(jié)之前相比會(huì)產(chǎn)生一段一維變化距離：|Qij-Q0j|，那么n個(gè)地級(jí)市本科教育排名的相對(duì)變化距離可用n維歐式距離來(lái)計(jì)算，公式如下：

其中，Di為第i個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)后n個(gè)地級(jí)市本科教育綜合排名的相對(duì)變化距離，本文中此處n=13.

Step3：判斷靈敏度

插入的虛擬控制城市每個(gè)指標(biāo)的數(shù)值變動(dòng)相同幅度，假設(shè)為20%，所導(dǎo)致的13個(gè)地級(jí)市本科教育前后評(píng)分的相對(duì)距離D1,D2,…,DK不同.Di越大，說(shuō)明評(píng)分針對(duì)該指標(biāo)改變的波動(dòng)就越大，說(shuō)明該指標(biāo)的靈敏性越強(qiáng)，對(duì)排名的影響也將越顯著，因此可以通過(guò)改變?cè)撝笜?biāo)來(lái)縮小江蘇省13個(gè)地級(jí)市本科教育發(fā)展的差異.

4.3 結(jié)果分析

由于指標(biāo)數(shù)目較多，且對(duì)于有些指標(biāo)的研究并無(wú)意義，因此我們選取幾個(gè)較為關(guān)鍵的指標(biāo)（即權(quán)重較大的指標(biāo)）進(jìn)行分析，分別是教授比、副教授比、博士比、國(guó)家重點(diǎn)專業(yè)、畢業(yè)生就業(yè)率、雙一流學(xué)科總數(shù).

為了更直觀的比較指標(biāo)靈敏性與指標(biāo)權(quán)重的關(guān)系，將各指標(biāo)的靈敏性與權(quán)重一起列出，如下表：

表4 靈敏性與指標(biāo)權(quán)重的關(guān)系

對(duì)于各指標(biāo)產(chǎn)生相對(duì)相同的波動(dòng)，13個(gè)地級(jí)市本科教育的綜合評(píng)分相對(duì)距離越大則該指標(biāo)的靈敏性越高.由表4可見(jiàn)，靈敏性最高的指標(biāo)為“副教授比”，并且，“副教授比”指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)體系中所占的權(quán)重也是最大的.此外，其他數(shù)據(jù)也基本符合“權(quán)重越大，靈敏性越強(qiáng)”的規(guī)律.

由此可以得出結(jié)論，對(duì)13個(gè)地級(jí)市本科教育綜合評(píng)價(jià)排名產(chǎn)生顯著影響的指標(biāo)，即相對(duì)距離大于2的指標(biāo)有：“副教授比”“博士比”.因此，本文將“副教授比”作為評(píng)價(jià)江蘇省教育的關(guān)鍵指標(biāo)，通過(guò)改善該指標(biāo)值來(lái)縮小江蘇省13個(gè)地級(jí)市本科教育發(fā)展的差異.

5 提升江蘇省本科教育質(zhì)量的政策建議

通過(guò)對(duì)教學(xué)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)體系的建立，以及搜集的江蘇省13個(gè)地級(jí)市6個(gè)重要指標(biāo)的具體數(shù)據(jù)，對(duì)各地級(jí)市的教育質(zhì)量進(jìn)行了綜合排名.

經(jīng)分析，南京市的教育質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)最高，鎮(zhèn)江市次之，宿遷市最小.因此，以南京市為標(biāo)準(zhǔn)，分析其他12個(gè)地級(jí)市9個(gè)指標(biāo)的相對(duì)偏差情況，分別給出建議.

從整理結(jié)果來(lái)看，其他12個(gè)地級(jí)市在國(guó)家級(jí)重點(diǎn)專業(yè)和雙一流學(xué)科2個(gè)指標(biāo)上普遍偏差較大，在0.9到1之間，不能作為縮小其教育質(zhì)量差距的指標(biāo).而教授比的偏差范圍在0.0064到0.8287之間，博士比的偏差范圍在0.1664到0.8198之間，畢業(yè)生就業(yè)率的偏差范圍在0.1118到0.4794之間，可以作為進(jìn)一步縮小差異的指標(biāo).

基于上述分析，從教授比、副教授比、學(xué)生就業(yè)率三個(gè)方面提出以下幾點(diǎn)建議：

①普遍增大教授比、副教授比，提高教師學(xué)歷水平，加大對(duì)高學(xué)歷的教師的招聘或者鼓勵(lì)教師修讀深造.

②提高教師的薪酬水平，以吸引更多高學(xué)歷的教師任職.

③加大對(duì)應(yīng)屆畢業(yè)生的就業(yè)指導(dǎo)，提高他們的專業(yè)技能和能力水平，提供更多就業(yè)機(jī)會(huì)和提前實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)，以提高應(yīng)屆畢業(yè)生的初次就業(yè)率.

④進(jìn)一步改進(jìn)本科生教學(xué)模式，在打牢專業(yè)知識(shí)的基礎(chǔ)上，給學(xué)生提供更多的鍛煉機(jī)會(huì)，提高自身素質(zhì)和綜合實(shí)力.

6 結(jié)論

模糊綜合評(píng)價(jià)法根據(jù)模糊數(shù)學(xué)的隸屬度理論把定性評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)化為定量評(píng)價(jià)，即用模糊數(shù)學(xué)對(duì)受到多種因素制約的事物或?qū)ο笞龀鲆粋€(gè)總體的評(píng)價(jià)[5].為此，基于模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)江蘇省本科教育質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià).運(yùn)用了變異系數(shù)法求出各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，并選取6個(gè)主要指標(biāo)，構(gòu)建了模糊綜合評(píng)價(jià)模型，運(yùn)用了MATLAB軟件編程求解，得出了江蘇省13個(gè)地級(jí)市本科教育質(zhì)量排名，其中南京市第一，鎮(zhèn)江市次之，宿遷市最后，結(jié)果合理、準(zhǔn)確，能夠很好地反映江蘇省各地級(jí)市教育質(zhì)量情況.