陶 槊,魏東東
(合肥科技職業(yè)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理系,合肥 231201)
近年來,隨著我國智慧化校園建設(shè)的全面推進(jìn),教育主管部門和各院校信息部門都在積極開展“智慧高校信息化建設(shè)評價(jià)指標(biāo)體系”工作。同時(shí),大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟,高校工作亟待研發(fā)一套信息建設(shè)評估工具,借助高效算法,利用好現(xiàn)存的海量評價(jià)數(shù)據(jù),促進(jìn)高等院校信息化工作發(fā)展,并為智慧校園建設(shè)構(gòu)建一套行之有效的綜合評估指標(biāo)體系。
目前國內(nèi)外對高校信息化水平科學(xué)評估方法已有許多研究成果與案例,如美英STaR評估體系和學(xué)校信息化自我評估框架(SRF)[1],日本2018年通過的《平成30年的學(xué)校ICT環(huán)境建設(shè)方針》,對院校信息化建設(shè)評估進(jìn)行規(guī)范[2]。在我國,基本研究基于國家-省2級研究課題展開,主要集中在教育手段、基礎(chǔ)建設(shè)、應(yīng)用水平、決策分析、模型架構(gòu)等5個(gè)方面[3-4],初步構(gòu)建了一套我國的高校教育信息化的理論評估體系。
但通過調(diào)研也發(fā)現(xiàn),高校評估方法更多關(guān)注單方面指標(biāo)體系的分析與評估,特別是缺少對智慧高校綜合指標(biāo)體系的應(yīng)用與研究。同時(shí)在算法構(gòu)建上,主要是模糊數(shù)學(xué)[5]、層次分析、指標(biāo)聚合[6]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法[7],這樣容易受主觀判斷或等級評價(jià)的模糊性影響,難以反映信息化建設(shè)具體變化情況,或者是計(jì)算復(fù)雜,實(shí)現(xiàn)困難。另外,因校際間建設(shè)水平、發(fā)展方向與理念的不同,造成具體建設(shè)指標(biāo)差異大,難以幫助高校起到引領(lǐng)示范作用。據(jù)此,本文主要開展了以下研究:1)以國家和省級的指標(biāo)體系為基礎(chǔ),對客觀軟硬件指標(biāo)內(nèi)容細(xì)化與量化;收集、整理院?,F(xiàn)有信息平臺(tái)累計(jì)的后臺(tái)評分大數(shù)據(jù),生成主觀評價(jià)數(shù)據(jù);2)引入層次化分析與主客觀評估模型。然后通過組合優(yōu)化算法,確定權(quán)重,整合各項(xiàng)評分,獲得綜合評估結(jié)果;3)通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證評價(jià)算法的可靠與適用性,利用該組合評估算法模型發(fā)現(xiàn)智慧高校信息建設(shè)發(fā)展特點(diǎn)。
由上級部門頒發(fā)的各類評估指標(biāo)文件對高校信息化建設(shè)起到了指導(dǎo)示范作用,但各個(gè)指標(biāo)系之間都或多或少存在約束關(guān)系,為能全面反映信息化建設(shè)成果,需實(shí)施3方面的工作:1)建立基本框架模型(見圖1),組織指標(biāo)體系與關(guān)系,明晰架構(gòu)與規(guī)范流程;2)在各約束條件與對應(yīng)評估指標(biāo)之間尋找一種優(yōu)化組合方法,平衡各評分系統(tǒng)權(quán)重關(guān)系獲得最優(yōu)解,體現(xiàn)客觀評價(jià)與主觀體驗(yàn)的統(tǒng)一;3)依靠新技術(shù),以優(yōu)化算法生成更加合理的評估體系,用于指導(dǎo)高校信息化建設(shè)。
圖1 高校信息化評估流程
本文以2021年3月教育部科技司制定的《高等學(xué)校數(shù)字校園建設(shè)規(guī)范(試行)》(教科函〔2021〕14號)和安徽省教育廳《高等學(xué)校教育信息化建設(shè)評價(jià)指標(biāo)體系2.0》[8]系統(tǒng)性指導(dǎo)文件為基礎(chǔ),進(jìn)行研究分解,同時(shí)將智慧校園建設(shè)要求作為評價(jià)指標(biāo)依據(jù),編制6維度3級指標(biāo)體系(見表1,限于篇幅第3級明細(xì)指標(biāo)略)。
表1 高校信息系統(tǒng)評估指標(biāo)表
以表1為藍(lán)本,制作調(diào)查項(xiàng)目,在高校已建立的門戶網(wǎng)站、貼吧、論壇上做問卷調(diào)查、滿意度調(diào)查、抽獎(jiǎng)投票、意見反饋獲得業(yè)務(wù)支撐與業(yè)務(wù)應(yīng)用的主觀評分。利用教研/圖書館/OA、云課堂、MOOC、仿真實(shí)驗(yàn)等平臺(tái),通過項(xiàng)目申報(bào)、考試測評、學(xué)術(shù)調(diào)研、在線評價(jià)形式收集與整理綜合數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進(jìn)行指標(biāo)化統(tǒng)一與量化。對無法在線計(jì)分的項(xiàng)目如基礎(chǔ)設(shè)施,數(shù)據(jù)資源量,安全保障,運(yùn)維管理體系等則直接按照《指標(biāo)體系2.0》要求,一部分劃分層次等級,一部分按數(shù)量做分值統(tǒng)計(jì),然后實(shí)現(xiàn)對所有項(xiàng)目的指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理。
層次化-模糊評估與遺傳-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法評估,各有優(yōu)劣,前一種減少了主觀判斷的隨意性,但全面性反映能力不足,另一種更能反映高校信息建設(shè)的實(shí)際效果,但對數(shù)據(jù)和操作人員要求高,實(shí)效性不足,本文采用層次評估與系數(shù)統(tǒng)計(jì)組合算法作為高校信息系統(tǒng)評估手段,以方便體現(xiàn)高校信息化建設(shè)綜合能力,弱化算法的不足。
信息系統(tǒng)評價(jià)指標(biāo)存在關(guān)聯(lián)情況,且打分區(qū)間一般呈正態(tài)分布,反映了動(dòng)態(tài)評價(jià)指標(biāo)的不確定性,因此采用Fuzzy Analytical Hierarchy Process(FAHP)算法[9]。設(shè)評分區(qū)間從差至好Y={y1,y2,y3,y4,y5},yl=(0~0.2|0.2~0.4|0.4~0.6|0.6~0.8|0.8~1),l=1,…,5,a,b∈yl,且a≤b。在某層對單因子進(jìn)行評估中,存在指標(biāo)序列模糊映射f:F(E)←T,即f(ek)是T的關(guān)聯(lián)度。設(shè)第i指標(biāo)因子集Ci={ci1,…,cin},則因子矩陣C:
(1)
于是得單級權(quán)值評估公式:
(2)
利用三角模糊算法簡化一致性判斷矩陣:
(3)
轉(zhuǎn)換并求模糊一致性矩陣Q:
(4)
歸一化處理后,指標(biāo)i的權(quán)值wi:
(5)
智慧校園建設(shè)涵蓋內(nèi)容多樣,各個(gè)項(xiàng)目不能簡單進(jìn)行分值累加,否則很容易造成各校評價(jià)分值片面化,忽略自身實(shí)際建設(shè)需求。所以本文采用變異系數(shù)法[10],兼顧消除不同指標(biāo)間的不同量綱效應(yīng),并通過權(quán)值變化來反映異化數(shù)據(jù)間的差距與不同。
根據(jù)高校建設(shè)項(xiàng)目,校際間評比,適于采用高優(yōu)指標(biāo),此數(shù)據(jù)越高越好:
(6)
如果是為尋找本校建設(shè)短板,則采用低優(yōu)指標(biāo):
(7)
(8)
得權(quán)值:
(9)
(10)
對等式約束的非線性優(yōu)化:
(11)
f(x):Rn→R;h(x):Rn→Rm。
利用罰函數(shù)的無約束優(yōu)化[12]轉(zhuǎn)換為:
(12)
i=1,…,n,
(13)
(14)
(15)
其中:
(16)
根據(jù)上節(jié)公式要求,設(shè)計(jì)求最小權(quán)值wi過程:
Initial(σ,μ0,Numiteration,εabs,,εrel,…);k=0;
//參數(shù)初始化
While (‖σ(k)‖2>εrelor‖s(k)‖2>εdual) andk<=Numiteration
//收斂條件
//計(jì)算中間值
for(l=1;l<=m;l++)
//計(jì)算歐氏距離
if min(d) then update Dismin,wi;}
//記錄最小距離及min(wl)
alteration(σ,μk+1,Lσ+1,…);
//優(yōu)化更新
k++;}
3.3.1 收斂參數(shù)
(17)
(18)
當(dāng)式(18)的1階導(dǎo)數(shù)為0時(shí),梯度函數(shù)迭代收斂,且殘差的最優(yōu)解s*(k)=-(μl/σ+gl(wl)),即:
s*(k)=max{0,-(μl/σ+gl(wl))}。
(19)
式(19)中,在計(jì)算-(μl/σ+gl(wl))后,0和-(μl/σ+gl(wl))這2個(gè)數(shù)據(jù),取最大的那個(gè)有效。
3.3.2 驗(yàn)證測試
表2 不同初值下最終收斂極值統(tǒng)計(jì)表
圖2 迭代μ收斂情況變化
圖3 迭代殘差系數(shù)s收斂情況變化
根據(jù)高等學(xué)校數(shù)字校園建設(shè)規(guī)范體系要求,對基礎(chǔ)設(shè)施/業(yè)務(wù)平臺(tái)/業(yè)務(wù)應(yīng)用/資源建設(shè)/保障體系/安全體系,選取有代表性的評估模式確定權(quán)重算法進(jìn)行比較。在統(tǒng)一指標(biāo)系數(shù)情況下,分別計(jì)算1級指標(biāo)的權(quán)重,根據(jù)計(jì)算結(jié)果得圖4。
圖4 各種權(quán)重計(jì)算對比圖
從圖4可以看出,直接的多層次模糊算法指標(biāo)隨時(shí)波動(dòng)會(huì)明顯影響評判結(jié)果,不利于評估要求;熵權(quán)法權(quán)重波動(dòng)明顯,其評估準(zhǔn)確性有待進(jìn)一步考查,經(jīng)典的AHP+CRITIC組合方法[17]評估效果有所改善,但結(jié)果前后差異大;遺傳算法的準(zhǔn)確率高,但是因需要大量的訓(xùn)練樣本,對應(yīng)當(dāng)前高校迅速升級變化的環(huán)境,需要經(jīng)常性地加以訓(xùn)練,影響效率,而本文采用的主客觀組合優(yōu)化算法,具備評估準(zhǔn)確性與計(jì)算效率更好地結(jié)合。
根據(jù)2~3節(jié)算法計(jì)算本校4年來有大數(shù)據(jù)評估樣本的1級指標(biāo)權(quán)值,得表3。
表3 歷年1級指標(biāo)組合權(quán)值計(jì)算表
(20)
根據(jù)式(20)得到表4和圖5。
表4 本校信息系統(tǒng)歷年評分表
圖5 本校2017—2020年1級指標(biāo)綜合評估與權(quán)值評分曲線圖
根據(jù)獲得的綜合評分,結(jié)合本校信息化建設(shè)的已知經(jīng)驗(yàn)與成果,和圖5比較分析可以看出:1)4年來在設(shè)施建設(shè)方面的投入,對名義指標(biāo)有一定提高,但是結(jié)合其他關(guān)聯(lián)因素影響,整個(gè)評分并未獲得同步增長;而在信息支撐方面因操作環(huán)境的改善和課程建設(shè)的發(fā)展,評分卻獲得持續(xù)提高,但其增長趨勢卻隨時(shí)間的延續(xù)而放緩,這意味著如果要保證信息化建設(shè)效果,必須考慮在支撐系統(tǒng)中做長期持續(xù)的調(diào)整或投入,才是本校未來智慧高校建設(shè)的重點(diǎn)。2)在信息應(yīng)用與數(shù)據(jù)資源方面,雖受量綱影響,但因權(quán)值的控制,總體未見明顯提高,體現(xiàn)了組合權(quán)重算法的意義;而保障和維護(hù)系統(tǒng)因組合權(quán)重的調(diào)整,工作與評估成績表現(xiàn)出同步關(guān)聯(lián)變化,進(jìn)一步驗(yàn)證了該評估模式可以有效反映高校信息化建設(shè)的成效。
總之,該組合優(yōu)化算法評估系統(tǒng)體現(xiàn)了高校信息化建設(shè)成果與內(nèi)涵,并能為智慧高校建設(shè)發(fā)現(xiàn)問題與指引方向,可以作為高校評估系統(tǒng)的有效工具加以應(yīng)用與推廣。
目前智慧高校信息化水平評估技術(shù)仍處于初創(chuàng)階段,本文通過利用大數(shù)據(jù)信息獲取,建立指標(biāo)評估體系;采用適應(yīng)評估量化的模糊層次模型與反映主客觀因素的變異系數(shù)法獲得初始權(quán)值,并利用改進(jìn)的ALM組合優(yōu)化算法以強(qiáng)化重要指標(biāo)。接著通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法的收斂性,再根據(jù)計(jì)算驗(yàn)證本校歷年校園信息系統(tǒng)建設(shè)狀況,進(jìn)一步檢驗(yàn)本評估算法的可行性與實(shí)效性??傊?,該評估方法通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,證明是一套可行的高校信息系統(tǒng)優(yōu)化評估手段,值得推廣。