王學(xué)穎, 劉馨澤(. 沈陽師范大學(xué) 計(jì)算機(jī)與數(shù)學(xué)基礎(chǔ)教學(xué)部, 沈陽 0034;. 沈陽師范大學(xué) 科信軟件學(xué)院, 沈陽 0034)

隨著中國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,社會對于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才的需求逐步加大,各高校肩負(fù)著為社會培養(yǎng)所需人才的重任,逐漸開始重視創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育。那么如何有效的測評高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的效果就成了值得關(guān)注的問題。對于教育質(zhì)量的有效評價有利于高校檢驗(yàn)自身教育的成果,找到整個教育體系中的不足并加以改正,對于高校人才培養(yǎng)質(zhì)量的提高、學(xué)生自身能力的培養(yǎng)、社會需求的滿足都有重要意義。

高校教育質(zhì)量評價是多指標(biāo)綜合評價,評價指標(biāo)的選擇應(yīng)針對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的特點(diǎn)來設(shè)定,指標(biāo)設(shè)定的合理性直接決定了評價結(jié)果的有效性。另外,被評價對象各指標(biāo)的得分受參評者個人喜好、知識水平、認(rèn)知程度等影響較大,影響評價結(jié)果的客觀、公正性。目前已有很多研究考慮到了指標(biāo)的權(quán)重差異,但多數(shù)是通過專家直接根據(jù)主觀意識定權(quán)(如AHP層次分析法)[1],依然缺乏客觀性;其中也有方法考慮到了客觀權(quán)重,但計(jì)算方法過于復(fù)雜(如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))[2],難以廣泛使用。而熵權(quán)法是根據(jù)原始數(shù)據(jù)來獲得權(quán)重,足夠保證客觀性。另外TOPSIS模型能夠很好地進(jìn)行橫向、縱向的對比分析,且計(jì)算過程簡單,易于普及。

1 綜合評價指標(biāo)

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育需要高校、政府、社會多組織協(xié)調(diào)運(yùn)作,涉及教育教學(xué)、師資力量、政府支持、社會需求等內(nèi)容,因此影響因素眾多。本文綜合創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育內(nèi)涵以及國內(nèi)外研究成果,構(gòu)建了一個包含4個一級指標(biāo),20個二級指標(biāo)的高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育評價指標(biāo)體系,見表1。

表1 高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育評價指標(biāo)體系Tab.1 The evaluation index system of innovation and entrepreneurship education

2 熵權(quán)TOPSIS模型的構(gòu)建

2.1 模型方法簡介

2.1.1 熵權(quán)法

在計(jì)算高校教育質(zhì)量評價時,各個指標(biāo)占有不同的權(quán)重,本文利用熵權(quán)法[3]賦予各個指標(biāo)權(quán)重。熵權(quán)法是依照各指標(biāo)間的偏差程度,利用信息熵計(jì)算出指標(biāo)的熵權(quán),再通過熵權(quán)進(jìn)一步確定指標(biāo)權(quán)重。這種方法可以客觀地反映出數(shù)據(jù)中的隱藏信息,提高指標(biāo)的分辨率,全方位翻譯指標(biāo)信息。指標(biāo)熵越小,熵權(quán)越大,該指標(biāo)越重要;反之亦然。

2.1.2 TOPSIS模型簡介

TOPSIS為逼近理想解的排序方法,是多屬性分析的常用方法,也是系統(tǒng)工程中常被用到的決策技術(shù),它是將被評價對象與評價標(biāo)準(zhǔn)之間的距離作為被評價對象優(yōu)劣排序標(biāo)準(zhǔn)的評價方法。通過計(jì)算目標(biāo)靠近(或偏離)最優(yōu)解、最劣解的程度來評價教育質(zhì)量,可以全面且客觀地反應(yīng)高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的真實(shí)效果。

2.2 模型構(gòu)建的步驟

2.2.1 構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化評價矩陣

設(shè)現(xiàn)有m個評價指標(biāo),n個待評對象,構(gòu)建初始評價矩陣X=(xij)m×n

(1)

其中xij為第i個評價指標(biāo)下第j個待評對象的評價值。

依據(jù)式(2)、式(3)對矩陣X進(jìn)行歸一化處理,得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣R。如果評價指標(biāo)為收益型(收益越大越好),則

(2)

如果評價指標(biāo)為成本型(成本越小越好),則

(3)

2.2.2 確定指標(biāo)權(quán)重

2.1.1 色譜條件 色譜柱為Waters Symmetry ShieldTM RP18（250 mm×4.6 mm，5 μm），流動相為乙腈-0.2%磷酸水溶液，洗脫梯度：0～14 min，10%～28%乙腈；14～45 mim，28%～38%乙腈；45～65 min，38%～55%乙腈；65～67 min，55%～80%乙腈；體積流量1.0 mL/min；進(jìn)樣量10 μL；檢測波長270 nm（朝藿定A、朝藿定B、朝藿定C、淫羊藿苷、寶藿苷I）、325 nm（川陳皮素）、360 nm（金絲桃苷、槲皮素、木犀草素、山柰酚），柱溫30 ℃。各色譜圖見圖1。

熵權(quán)法能有效考慮到指標(biāo)Xi的變異程度,客觀地反映其重要性。計(jì)算公式為

(4)

2.2.3 構(gòu)建基于熵權(quán)的評價矩陣

根據(jù)式(4)獲得各評價指標(biāo)的權(quán)重ωi=[ω1,ω2,…ωm]T,計(jì)算得到加權(quán)矩陣C=(cij)m×n

2.2.4 為各參評對象排序

3 實(shí)證研究

本文以遼寧省5所大學(xué)(東北大學(xué)、沈陽師范大學(xué)、渤海大學(xué)、遼寧中醫(yī)藥大學(xué)、遼寧大學(xué))作為研究對象。根據(jù)各高校實(shí)際情況,邀請遼寧省創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育指導(dǎo)委員會委員王學(xué)穎教授等5位專家對表1中的評價指標(biāo)進(jìn)行賦值,賦值標(biāo)準(zhǔn)為[0,1],保留2位小數(shù)。采用算術(shù)平均法整理得到5所高校各項(xiàng)指標(biāo)的初始分值,根據(jù)式(1)得到矩陣X。

在對原始數(shù)據(jù)運(yùn)用式(2)和式(3)進(jìn)行歸一化處理的基礎(chǔ)上,運(yùn)用式(4)計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重,具體見表2。

表2 評價指標(biāo)權(quán)重Tab.2 The evaluation index weight(1)

利用標(biāo)準(zhǔn)化矩陣R和表2得到的評價指標(biāo)權(quán)重得出加權(quán)矩陣C。

根據(jù)公式計(jì)算正、負(fù)理想解,并計(jì)算5個被評價對象距離正、負(fù)理想解的距離。見表3。

表3 5個學(xué)校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量靠近/偏離正、負(fù)理想解的距離Tab.3 The distance of the 5 schools and the positive and negative ideal solution

計(jì)算5個學(xué)校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量與理想解的貼近度:

d1=0.983 1,d2=0.285 0,d3=0.060 4,d4=0.257 3,d5=0.725 1

排序?yàn)?/p>

d1>d5>d2>d4>d3

通過對5所學(xué)校的綜合評價,可知東北大學(xué)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量最高,渤海大學(xué)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量較低。

4 結(jié) 語

對于高校的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量的綜合考評是推動創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的重要環(huán)節(jié)。本文結(jié)合熵權(quán)法和TOPSIS評價方法對高校的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質(zhì)量進(jìn)行綜合評價。綜合事實(shí)與文獻(xiàn)提出綜合評價指標(biāo),利用熵權(quán)法確定考評指標(biāo)的權(quán)重,在此基礎(chǔ)上利用采用TOPSIS算法,通過計(jì)算各評價指標(biāo)靠近、偏離正、負(fù)理想解的距離來判斷高校教育質(zhì)量的優(yōu)劣。通過實(shí)例分析,結(jié)果表明該方法具有一定的實(shí)用性和可操作性。

[ 1 ]張力娜,李小林. 基于AHP和TOPSIS的教師評價模型[J]. 信息技術(shù), 2013,37(9):38-41.

[ 2 ]童曉玲. 研究型大學(xué)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育體系研究[D]. 武漢:武漢理工大學(xué), 2012.

[ 3 ]胡百川. 生涯發(fā)展視角下IT類大學(xué)生動態(tài)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)研究[D]. 沈陽:沈陽師范大學(xué), 2015.

[ 4 ]曹志剛,柴春紅. 模糊綜合評價方法在科研項(xiàng)目評價中的應(yīng)用[J]. 航空計(jì)算技術(shù), 2007,37(1):51-53.

[ 5 ]李強(qiáng),黃婷,石磊,等. 高校教師教學(xué)質(zhì)量評價體系與評價方法的創(chuàng)新研究[J]. 高教學(xué)刊, 2015(12):5-8.

[ 6 ]顏建軍. 高校教學(xué)質(zhì)量評價體系構(gòu)建研究[J]. 湖南商學(xué)院學(xué)報, 2015,22(2):25-27.

[ 7 ]楊衛(wèi)平. 高校經(jīng)濟(jì)類專業(yè)實(shí)踐教學(xué)質(zhì)量評價體系的構(gòu)建研究[J]. 高教學(xué)刊, 2015(11):18-19.

[ 8 ]鄭永,陳艷. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校教師教學(xué)質(zhì)量評價模型[J]. 重慶理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2015,29(1):85-90.

[ 9 ]林海英. 基于TQM理論的高校經(jīng)管類專業(yè)實(shí)踐教學(xué)質(zhì)量控制研究[J]. 內(nèi)蒙古財經(jīng)大學(xué)學(xué)報, 2015,13(4):110-114.

[10]ZHU Yongyue,SU Yinan,CHEN Yongqing. Study on the Quality Evaluation of Universities’ Network Entrepreneurship Education under E-Commerce Background[J]. Advanced Materials Research, 2011,204:1625-1630.

[11]WU Di,TANG Deshan,LU Xingwang,et al. The Application of entropy weight of attribute recognition model in reservoir eutrophication evaluation[J]. Applied Mechanics and Materials, 2014,477:870-873.

[12]ANDRAEJ K,JOANNA P. A data pre-processing model for the TOPSIS method[J]. Folia Oeconomica Stetinensia, 2016,16(2):219-235.