黑龍江 王海濱 張冬冬
基于熵值法的高職院校教師滿意度評價研究
黑龍江 王海濱 張冬冬
教師滿意度是制約教師工作積極性、影響高職院校發(fā)展的重要因素。只有建立學院與教師的良好關系,提高教師的滿意度,充分發(fā)揮教師的才智,高職學院才能更好地發(fā)展。教師的滿意度很難定量評估,本文采用熵評價的方法對教師的滿意度進行定性評估。
教師滿意度;熵值;高職院校
教師是教學的主體,是學校生存和發(fā)展最主要的人力資源和最根本的動力源泉。教師工作積極性是影響學校教學質量和辦學水平的主要因素,而教師滿意度是影響教師工作積極性的主要方面,所以有必要對教師滿意度進行評估。教師的滿意度很難用定量的方法來評估,本文采用三角模糊數對定性指標進行處理,采用熵評價的方法將信息質量反映到組合權中,最終結合層次分析法確定組合權重,從而對教師滿意度進行定性評估。
構建高職院校教師滿意度評價指標體系的根本目的,旨在通過對指標的評價來了解教師對學院的滿意程度,以找出差距和提出改進措施來更好地為教師服務。根據高職院校自身的特點,選取了6個指標作為高職院校教師滿意度分析的指標,這些指標之間的關系如圖1所示:
圖1 高職院校教師滿意度指數模型結構關系圖
通過對物流行業(yè)顧客滿意度共性的分析,建立了3層指標體系,該指標體系較全面地反映了高職院校教師滿意度評價指標體系的構成要素,具體指標內容如表1所示。
表1 高職院校教師滿意度評價指標體系
在高職院校教師滿意度測評中,某些感受性的指標很難量化,在組合權重確定中又必須對定性資料進行處理,以往模糊綜合評價方法在量化過程中,往往選用平均數,造成許多有用的信息丟失,而采用三角模糊評價的方法對定性指標進行量化處理可以彌補這一不足。
根據模糊理論知識,設B∈y(R),其中y(R)是指實數空間上的全體模糊集,B可由(a,b,c)決定,且隸屬函數值。稱B為三角模糊數(triangular fuzzy number),記為B=(a,b,c),其分布如圖1所示
圖1 三角模糊數的分布
當a=b=c時,B為一個精確數
(1)建立三角模糊矩陣。設有n個專家參與評價模型的確定,評價指標根據物流服務的特點進行設計,設共有p個,由第j個專家對第i個指標給出評價[aij,bij,cij]。aij表示第j個專家對指標i重要程度給出的最保守的評價;bij表示第j個專家對指標i重要程度給出的最可能的評價;cij表示第j個專家對指標i重要程度給出的最樂觀的評價。專家可在[0,100]之間打分,從而形成初始評價矩陣:
(2)確定專家評價的權重集E=[e1,e2,…,ep],ej表示第j個專家給出的評價值在綜合評價中所占的比重。
(3)模糊合成。利用E⊙R表示專家重要性與評價值的模糊合成結果,
式中“⊙”為模糊合成算子,它的具體運算有多種,如M(↓,↑)、M(↘,⊕)、M(↙,⊕)算子等,其中M(↙,↘)、M(↘,⊕)計算簡潔,但“取小”,“取大”后失去了大量單因素判斷的信息,使綜合評判得不出任何有意義的結果,而加權平均型模糊算子M(○,⊕)在體現權數的作用,綜合程度和利用B的信息方面都有優(yōu)勢,因而將利用M(○,⊕)算子進行模糊合成,從而形成模糊合成矩陣。
(4)確定模糊權。根據三角形模糊數的特點,采用dj=(aj+4bj+cj)/6的方法確定指標i的模糊權重。通過歸一化處理得到模糊權重集WT=[d1,d2,…,dp]。
根據指標調查所得的信息雖然能夠在某中程度上表征高職院校教師的滿意狀況,但由于各指標表本身的難易程度不同,使收集到的不同指標的信息質量不盡相同。因而引入熵評價的方法,依據信息質量對指標權重進行調整。
(1)指標總熵的確定。三角模糊矩陣的建立方法同前,以B為基礎,確定第i個指標的總熵為
(2)指標熵的確定,第i個指標的熵為
(3)差異系數gi的確定;
由2求得指標熵hi的差異系數:gi=1-hi,gi越大,對評價的作用越大,熵值越??;反之,則作用越小,熵值越大;
(4)指標熵權的確定。對3所得差異系數進行歸一化處理,得各分指標的熵權。,其中,wi為第i個指標的熵權。這樣就得到熵權集:W=(w1,w2,w3,…,wp)。
設通過層次分析確定層次權重集WA=[a1,a2,…,ap],可得到指標i包含模糊熵的最終調整權重:從而得到最終評價權重W/=(w1/,w2/,w3/,…,wp/)。
由此確定的組合權重,使得最終的指標權重兼顧了主觀和客觀兩個方面的因素,從而更具現實意義。
以黑龍江生物科技職業(yè)學院某教師為例,評價其對學院的滿意度。根據高職院校的特點,把以下這22個指標作為評價對象,并在專家評價的權重集為[0.2,0.1,0.15,0.3,0.25]條件下,選取4因素進行專家評分,評價矩陣如表2所示。
表2 專家評價矩陣
利用M(○,⊕)算子進行三角模糊合成以及通過信息熵的方法確定U1~U22模糊權以及熵權集,如表3所示。
表3 模糊權與熵權集
根據前述確定組合權重的方法確定組合權,得到22個指標的權重集為:[0.0544,0.0573,0.0527,0.0541,0.0543,0.0561,0.0531,0.0540,0.0534,0.0545,0.0538,0.0554,0.0538,0.0541,0.0558,0.0537,0.0594,0.0541,0.0552,0.05 07,0.0468,0.0583]。
基于熵值法的高職院校教師滿意度的測評方法優(yōu)勢在于:一是將模糊三角數引入高職院校教師滿意度綜合評價中,充分利用了高職院校教師滿意度定性指標的模糊信息,擴大了可以利用的信息域;二是熵權的引入考慮了高職院校教師滿意度的信息質量對權重的影響,通過具體算例,說明該方法科學、合理。通過對測評數據進行分析,使高職院校能及時發(fā)現其教師滿意度方面存在的問題,從而有效地指導提高教師工作滿意度的途徑,提高教師滿意度,并增強高職院校競爭力。
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(作者單位:王海濱,黑龍江生物科技職業(yè)學院;張冬冬,黑龍江農墾職業(yè)學院)
(編輯 王旸)