基于三角模糊數(shù)-TOPSIS模型的省域社區(qū)教育發(fā)展成效評(píng)價(jià)實(shí)證研究

齊 梅,孫 海,時(shí)允昌,劉則芬

(1.安徽開放大學(xué) 社區(qū)教育學(xué)院,安徽 合肥 230022;2.安徽省社區(qū)教育研究指導(dǎo)中心,安徽 合肥 230022)

《國(guó)家中長(zhǎng)期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要(2010—2020)》提出要“廣泛開展城鄉(xiāng)社區(qū)教育,加快各類學(xué)習(xí)型組織建設(shè)……到2020年,努力形成人人皆學(xué)、處處可學(xué)、時(shí)時(shí)能學(xué)的學(xué)習(xí)型社會(huì)”［1］。黨的二十大報(bào)告中強(qiáng)調(diào):“建設(shè)全民終身學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)型社會(huì)、學(xué)習(xí)型大國(guó)。”［2］構(gòu)建服務(wù)全民終身學(xué)習(xí)的教育體系,形成全民學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)型社會(huì),促進(jìn)人的全面發(fā)展。社區(qū)教育是構(gòu)建全民終身學(xué)習(xí)型社會(huì)的必要形式和重要載體［3］,是提升居民素養(yǎng)、豐富居民文化生活、促進(jìn)社會(huì)和諧穩(wěn)定的重要因素［4］。社區(qū)教育作為學(xué)校教育的補(bǔ)充,不僅具有教育功能［5］,還具有服務(wù)現(xiàn)代化社會(huì)建設(shè)的功能。雖然各區(qū)域越來(lái)越重視社區(qū)教育,從社區(qū)教育的財(cái)政投入、管理體制及體系建設(shè)等多維度入手,不斷提升社區(qū)教育的功能定位與發(fā)展成效,但是安徽省社區(qū)教育始終面臨“效質(zhì)低下”的困境,在社區(qū)教育的各類資源投入上,并沒有帶來(lái)服務(wù)效能、發(fā)展成效的等率增長(zhǎng)。

為推動(dòng)社區(qū)教育的高質(zhì)量發(fā)展,遵照分析理論,構(gòu)建社區(qū)教育發(fā)展成效評(píng)價(jià)模型,用以定義、描述、分析和反映社區(qū)教育發(fā)展水平的省域空間分布特征及時(shí)空演變趨勢(shì),開展關(guān)于發(fā)展成效的實(shí)證研究至關(guān)重要。既往關(guān)于社區(qū)教育的發(fā)展成效研究主要集中在理論層面,基于教育現(xiàn)狀的定性分析評(píng)價(jià)較多［6-9］,面向社區(qū)教育,基于數(shù)據(jù)證據(jù)構(gòu)建的發(fā)展成效評(píng)價(jià)模型的定量分析方法相對(duì)缺乏。深光輝等［10］提出老年教育發(fā)展成效的PCA-DEA模型,該模型使用主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)方法對(duì)模型指標(biāo)進(jìn)行降維保留關(guān)鍵數(shù)據(jù),但未考慮各指標(biāo)參數(shù)的分辨性和差異性;張春華［11］提出一種針對(duì)社區(qū)教育滿意度的評(píng)價(jià)模型,該模型僅考慮了供給和消費(fèi)兩個(gè)維度相關(guān)數(shù)據(jù),但對(duì)整體的發(fā)展成效評(píng)價(jià)不夠全面。在教育評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建方面,Bree等［12］結(jié)合CCR模型對(duì)美國(guó)25所大學(xué)的相對(duì)效率進(jìn)行評(píng)價(jià);Colber等［13］利用DEA模型評(píng)價(jià)工商管理碩士項(xiàng)目;鄭倩［14］使用TOPSIS模型對(duì)高等教育發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。TOPSIS模型能夠克服傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析方法數(shù)據(jù)要求過(guò)高、數(shù)據(jù)分布約束及指標(biāo)數(shù)量限制等缺點(diǎn)。針對(duì)現(xiàn)有評(píng)價(jià)模型的不足結(jié)合國(guó)內(nèi)外新進(jìn)評(píng)價(jià)方法,本文構(gòu)建基于三角模糊數(shù)-TOPSIS模型的社區(qū)教育發(fā)展成效評(píng)價(jià)模型,既考慮了不同指標(biāo)體系數(shù)據(jù)在目標(biāo)評(píng)價(jià)中的差異權(quán)重,又有效減少評(píng)了價(jià)主觀因素的影響,為社區(qū)教育評(píng)價(jià)改革提供公正有效的量化評(píng)價(jià)方法。

一、基于三角數(shù)-TOPSIS的社區(qū)教育發(fā)展成效評(píng)價(jià)模型

發(fā)展成效一般指某項(xiàng)活動(dòng)按照預(yù)定的目標(biāo)計(jì)劃實(shí)施后,最終所達(dá)到的效益和功能,即是否實(shí)現(xiàn)預(yù)定目標(biāo)或預(yù)定目標(biāo)被實(shí)現(xiàn)的程度［15］。本文研究的社區(qū)教育發(fā)展成效指安徽省域社區(qū)教育的投入產(chǎn)出效率,輸入指標(biāo)數(shù)據(jù)為社區(qū)教育發(fā)展過(guò)程中的政府投入,在TOPSIS模型中融入三角模糊數(shù)加權(quán)系數(shù),為不同指標(biāo)數(shù)據(jù)分配不同權(quán)重,利用多對(duì)多的輸入輸出指標(biāo)數(shù)據(jù),評(píng)價(jià)省域范圍內(nèi)的運(yùn)營(yíng)實(shí)體(安徽省10個(gè)地市)的社區(qū)教育產(chǎn)出物。通過(guò)教育數(shù)據(jù)分析技術(shù),構(gòu)建的三角數(shù)-TOPSIS模型以數(shù)據(jù)要素作為模型的輸入輸出,避免了傳統(tǒng)模型的主觀性和隨意性,具體的模型構(gòu)建流程如圖1所示。

圖1 社區(qū)教育發(fā)展成效三角模糊數(shù)-TOPSIS評(píng)價(jià)模型框架

(一)指標(biāo)數(shù)據(jù)選取

利用統(tǒng)計(jì)分析模型評(píng)價(jià)社區(qū)教育發(fā)展成效,聚焦社區(qū)教育量化評(píng)價(jià)分析,為得出更具代表性的評(píng)價(jià)結(jié)果,選取符合安徽省社區(qū)教育發(fā)展水平的指標(biāo)數(shù)據(jù),需要遵循以下幾個(gè)基本原則:

1.應(yīng)景性和真實(shí)性。立足投入產(chǎn)出效率評(píng)價(jià)意圖選擇合適的指標(biāo)體系,應(yīng)基于省域社區(qū)教育發(fā)展現(xiàn)狀,選取意義明確、內(nèi)容真實(shí)的指標(biāo)數(shù)據(jù)作為測(cè)評(píng)根據(jù),立足社區(qū)教育的“省域本土性”,選取能夠反映本土發(fā)展特色的指標(biāo)數(shù)據(jù)。

2.度量性和代表性。度量性要求所選取的指標(biāo)是可以用直觀數(shù)值來(lái)表示的指標(biāo),而不是定性指標(biāo)。同時(shí),選取的指標(biāo)要具有代表性,社區(qū)教育發(fā)展成效評(píng)價(jià)不同于其他類型的教育評(píng)價(jià),側(cè)重點(diǎn)也有所不同,應(yīng)考慮社區(qū)教育的經(jīng)費(fèi)投入、數(shù)字化供給、績(jī)效產(chǎn)出這些代表性的指標(biāo)。

3.針對(duì)性和導(dǎo)向性。指標(biāo)選取要考慮針對(duì)性,不同城市的社區(qū)教育特性和作用不同,指標(biāo)選取對(duì)評(píng)價(jià)社區(qū)教育發(fā)展成效具有引領(lǐng)作用,引導(dǎo)社區(qū)教育發(fā)展方向,促進(jìn)社區(qū)教育協(xié)同發(fā)展。

本研究圍繞基礎(chǔ)能力建設(shè)、社區(qū)教育資源平臺(tái)、師資等直接數(shù)據(jù),并圍繞內(nèi)容和形式、提高服務(wù)重點(diǎn)人群的能力、提升社區(qū)教育內(nèi)涵等非直接數(shù)據(jù),采用可量化指標(biāo)進(jìn)行間接表示,如以數(shù)字資源表示社區(qū)教育資源內(nèi)容和形式,以遠(yuǎn)程教學(xué)和資源共享指數(shù)表示服務(wù)重點(diǎn)人群的能力,以專題講座和科研團(tuán)隊(duì)數(shù)表示社區(qū)教育內(nèi)涵的提升。遵照一般的關(guān)鍵詞抓取手段,剔除低頻率關(guān)鍵詞,對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上2020—2022年社區(qū)教育相關(guān)文獻(xiàn)資料進(jìn)行抓取,抽取社區(qū)教育相關(guān)關(guān)鍵詞與評(píng)價(jià)指標(biāo),如表1所示。

表1 評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

社區(qū)教育發(fā)展成效評(píng)價(jià)是多指標(biāo)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)耦合,參照教育部公布的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系方法,在投入-產(chǎn)出框架下,對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行了篩選,剔除體驗(yàn)基地個(gè)數(shù)、閱覽室個(gè)數(shù)等與目標(biāo)評(píng)價(jià)相關(guān)度不高的評(píng)價(jià)指標(biāo),構(gòu)建多級(jí)評(píng)價(jià)方法,設(shè)立5個(gè)一級(jí)指標(biāo)及16個(gè)二級(jí)指標(biāo),評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)集表示為:

A={B1,B2,…B5},Bi={Cij}

其中i=1,2…5,j為指標(biāo)層Bi下的指標(biāo)個(gè)數(shù)。

社區(qū)教育發(fā)展成效多級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)可以重新整理如表2所示。

表2 社區(qū)教育發(fā)展成效評(píng)價(jià)多層級(jí)指標(biāo)體系

(二)指標(biāo)數(shù)據(jù)預(yù)處理

為方便統(tǒng)計(jì)處理,去除不同指標(biāo)參數(shù)不同量綱影響,本節(jié)采用歸一化法對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,使得處理后的數(shù)據(jù)統(tǒng)一規(guī)在［0,1］區(qū)間歸一化方法計(jì)算如下:

(1)

式中cij表示第i級(jí)第j項(xiàng)指標(biāo)值,cmax、cmin分別表示第j項(xiàng)指標(biāo)的最大和最小值。

一是直接從政府部門統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)獲取,二是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)換計(jì)算得到,整理得到安徽省社區(qū)教育面板數(shù)據(jù)預(yù)處理后數(shù)據(jù),如表3所示。

表3 社區(qū)教育發(fā)展成效指標(biāo)數(shù)據(jù)歸一化表示

(三)指標(biāo)數(shù)據(jù)加權(quán)

一般的指標(biāo)評(píng)價(jià)方法采用平均賦權(quán)法,未考慮指標(biāo)的辨識(shí)性和差異性,這顯然不符合數(shù)據(jù)規(guī)律,本節(jié)利用三角模糊數(shù)確定指標(biāo)權(quán)重,記三角模糊數(shù)為pij=(lij,mij,uij),lij和uij分別表示三角數(shù)的下限和上限,mij表示可能性最大的取值。創(chuàng)建k組三角模糊判斷數(shù)值矩陣,各指標(biāo)兩兩比較得:

(2)

W={w1,w2…w5}

(3)

同樣使用模糊矩陣法得到二級(jí)指標(biāo)權(quán)重:

Wi={wi1,wi2…wij}

(4)

利用三角模糊數(shù)計(jì)算得出評(píng)價(jià)指標(biāo)體系貢獻(xiàn)權(quán)重,如表4所示。

表4 評(píng)價(jià)指標(biāo)貢獻(xiàn)率

(四)加權(quán)TOPSIS評(píng)價(jià)模型

首先,構(gòu)造規(guī)范化評(píng)價(jià)決策矩陣Z=(Zij)m×n:

(5)

其次,基于公式(4)構(gòu)造加權(quán)規(guī)范化決策矩陣V,其中矩陣元素Vij=wijZij。

第三,確定理想解V+和負(fù)理想解V-:

(6)

(7)

第四,計(jì)算每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)到理想解的距離S+和負(fù)理想解S-的距離:

(8)

(9)

最后,計(jì)算每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的貼近度,以此得到安徽省域10個(gè)地市的社區(qū)教育發(fā)展成效目標(biāo)評(píng)分:

(10)

式中0≤Ai≤1,Ai值越大代表該地市社區(qū)教育發(fā)展水平越高。

二、評(píng)價(jià)結(jié)果實(shí)證分析

本節(jié)基于安徽省域10個(gè)地市2020—2022年的指標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)社區(qū)教育發(fā)展水平進(jìn)行綜合量化評(píng)價(jià),三角數(shù)-TOPSIS模型的求解結(jié)果如表5所示。

表5 安徽省域社區(qū)教育發(fā)展水平評(píng)價(jià)結(jié)果

從表5評(píng)價(jià)結(jié)果可以看出,合肥、淮北、淮南、蕪湖、滁州幾個(gè)地區(qū)評(píng)價(jià)結(jié)果位居前列,其中合肥市社區(qū)教育發(fā)展水平明顯高于其他地區(qū),近三年平均得分達(dá)到了0.6859,合肥作為省會(huì)城市,無(wú)論是社區(qū)教育的發(fā)展,還是教育和社會(huì)資源等配置方面,都具有很大的優(yōu)勢(shì),因此,評(píng)價(jià)結(jié)果要明顯優(yōu)于其他地市。其他地市雖然存在一定的評(píng)分差距,但是整體上差異不是十分明顯,這與各地都積極響應(yīng)社區(qū)教育有關(guān)。

結(jié)合評(píng)分指標(biāo)和評(píng)價(jià)結(jié)果來(lái)分析,可以得出:(1)財(cái)政經(jīng)費(fèi)投入以及效益產(chǎn)出是社區(qū)教育發(fā)展水平衡量的重要指標(biāo),而資金投入存在地區(qū)不平衡性和時(shí)間序列上的不連續(xù)性,導(dǎo)致各個(gè)地區(qū)不同年份的社區(qū)教育基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況不一。政府應(yīng)發(fā)揮頂層規(guī)劃、引導(dǎo)支持的統(tǒng)籌作用,出臺(tái)社區(qū)教育推進(jìn)政策和辦法、劃撥社區(qū)教育投入資金,聯(lián)合號(hào)召其他部門合力合作推動(dòng)社區(qū)教育實(shí)踐。(2)數(shù)字化、信息化發(fā)展正在不斷重塑教育形態(tài),成為評(píng)價(jià)教育成效的重要指標(biāo),創(chuàng)建共享數(shù)字學(xué)習(xí)資源,打造數(shù)字化學(xué)習(xí)平臺(tái),降低社區(qū)教育的活動(dòng)組織成本,豐富社區(qū)教育形式,利用平臺(tái)統(tǒng)一管理,面向基層教育網(wǎng)絡(luò)全覆蓋,進(jìn)一步推進(jìn)社區(qū)教育的均衡性以及公平性。應(yīng)在省域范圍內(nèi)加強(qiáng)全民終身學(xué)習(xí)網(wǎng)、全民智慧學(xué)習(xí)平臺(tái)建設(shè),創(chuàng)新平臺(tái)資源共享模式,發(fā)揮終身學(xué)習(xí)網(wǎng)的神經(jīng)中樞作用,推進(jìn)社區(qū)教育體系向末端廣泛延伸,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)和移動(dòng)終端將終身學(xué)習(xí)傳遞到家庭和個(gè)人,提升社區(qū)教育服務(wù)社會(huì)的能力。(3)在人員投入上,專職教師隊(duì)伍占高比重,但是社區(qū)教育專職教師學(xué)歷層次及專業(yè)技術(shù)職務(wù)不是很高,專職教師配比度不高,這在一定程度上也限制了社區(qū)教育發(fā)展水平。應(yīng)以專職教師為主,加大社區(qū)教育工作者投入量,拓展社區(qū)教育師資隊(duì)伍的來(lái)源途徑,多元化吸引社區(qū)教育人才,推進(jìn)專業(yè)社區(qū)教育師資隊(duì)伍建設(shè),從而為社區(qū)教育事業(yè)提供持續(xù)、穩(wěn)定、高效的人員保障。

三、結(jié)語(yǔ)

以社區(qū)教育發(fā)展成效評(píng)價(jià)為研究對(duì)象,構(gòu)建發(fā)展成效科學(xué)評(píng)定評(píng)價(jià)模型,基于教育大數(shù)據(jù)分析的社區(qū)教育發(fā)展評(píng)價(jià)方法將為安徽省社區(qū)教育發(fā)展帶來(lái)評(píng)估新視角:一方面,改善了社區(qū)教育發(fā)展水平評(píng)價(jià)研究不足的情況;另外一方面,也夯實(shí)了社區(qū)教育發(fā)展成效的實(shí)證基礎(chǔ),為教育主管部門及時(shí)掌握社區(qū)教育發(fā)展成效提供方法支撐。穩(wěn)健有效的證據(jù)模型新圖景保障了社區(qū)教育決策和實(shí)踐路徑科學(xué)化精準(zhǔn)化實(shí)施,對(duì)推動(dòng)社區(qū)教育高質(zhì)量發(fā)展具有現(xiàn)實(shí)意義,也為類似的實(shí)證評(píng)價(jià)研究提供方法借鑒和模型參考。