吳 敏

(蕪湖廣告產(chǎn)業(yè)園資產(chǎn)管理有限公司，安徽 蕪湖 241000)

隨著高等學(xué)校的進(jìn)一步擴(kuò)招，高等院校的本專科招生人數(shù)和毛入學(xué)率逐年增加，使得高校校園的在校生規(guī)模不斷增加。據(jù)教育部數(shù)據(jù)統(tǒng)計，高校在校總?cè)藬?shù)從2012年3 325萬人增長到2018年3 831萬人[1]。高校校園里逐年增長的學(xué)生給高校安全管理帶來很大的考驗。國家就校園安全問題出臺了相關(guān)政策和法規(guī)，提出了相關(guān)措施保障學(xué)生和校園安全。盡管如此，高校校園安全管理問題仍然不容樂觀[2]。因此，為保障高校學(xué)生能夠健康發(fā)展、校園穩(wěn)定和諧，對高校校園安全的整體評估顯得尤為重要。

很多學(xué)者對影響校園安全的因素提取、校園安全評估的指標(biāo)體系構(gòu)建和評價模型等展開了系統(tǒng)性的研究。周濤[3]采用問卷調(diào)查的方式，采集數(shù)據(jù)，通過假設(shè)檢驗，探討了各個影響因素與校園安全之間的關(guān)系。張善紅[4]等運(yùn)用模糊綜合評價方法對商洛某所大學(xué)的安全問題進(jìn)行了實證研究。張?zhí)芈黐5]等集合了主客觀權(quán)重求解方法的優(yōu)點，利用AHP和熵權(quán)法求解校園安全指標(biāo)之間相對重要性的大小。于建新[6]等通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，充分運(yùn)用已有的評估信息，模擬和學(xué)習(xí)模型，得到較為可靠的評估結(jié)果。在考慮評估數(shù)據(jù)可能存在不完全信息的情況下，皮祖訓(xùn)[7]構(gòu)建了基于灰理論的校園安全評估模型，通過計算指標(biāo)之間的灰色關(guān)聯(lián)度來實現(xiàn)評價。王瑩瑩[8]等運(yùn)用可變模糊集對評估數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，采用有序比值法計算得到指標(biāo)的權(quán)重。基于投入產(chǎn)出得出效率的思想，高山[9]等構(gòu)建Bootstrap-DEA模型對中國各個省份的中小學(xué)校園進(jìn)行安全評估，取得了較好的截面評估結(jié)果。覃德澤[10]通過專家打分收集數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于云模型的評估模式，計算整體的期望值得到該校園的安全得分。

上述文獻(xiàn)中，很多學(xué)者用不同的角度和方法構(gòu)建了校園安全的評估模型，在一定程度上能夠?qū)崿F(xiàn)對高校校園安全水平的有效評估，然而，在面對復(fù)雜的評估決策環(huán)境和評估過程時，上述一些方法還存在不足，需要進(jìn)行完善。一是在現(xiàn)實評估過程中，通過問卷等方法獲得某些指標(biāo)的信息可能存在模糊性(如200份調(diào)查問卷，某個指標(biāo)有180人在不同分值上進(jìn)行打分，還有20人因不確定未能打分，此時這種情形的數(shù)據(jù)模糊性以往研究不能有效處理)[11]；二是提出的方法多為加權(quán)平均的數(shù)據(jù)融合方法，當(dāng)指標(biāo)之間不滿足線性加和的條件，需要采用其他方式進(jìn)行數(shù)據(jù)融合[12]；三是研究對某個單一的校園進(jìn)行評估的較多，對某地區(qū)相同環(huán)境下各個高校校園安全比較研究涉及較少。

證據(jù)推理方法作為一種非線性的數(shù)據(jù)融合方法，利用評估等級和置信程度對不精確、模糊等數(shù)據(jù)刻畫與描述，在相關(guān)決策問題中有著廣泛的應(yīng)用[11]。因此，針對上述問題，提出一種基于模糊證據(jù)推理方法的高校校園安全評估方法。

1 建立校園安全評估指標(biāo)體系

在遵循系統(tǒng)性、完備性和便于操作性等原則下，咨詢學(xué)校相關(guān)部門意見和看法后，參考其他文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上[2,5-6]，建立三級評估指標(biāo)體系，包含了安全制度、安全教育等5個方面。具體的指標(biāo)體系和三級指標(biāo)表示如圖1所示。

圖1 高校校園安全評估指標(biāo)體系

2 建立校園安全評價模型

(1)計算各個層級指標(biāo)的權(quán)重。在這里權(quán)重可以由決策者直接給出，也可以由決策者通過AHP等方法求解得出。

(2)依據(jù)評估體系，通過網(wǎng)絡(luò)問卷收集指標(biāo)信息，計算得出各層級中指標(biāo)的置信程度和不確定程度βn,i(Ij)和βH,i(Ij)。

(3)在得到Hn和βn,i(Ij)基礎(chǔ)上，把校園安全評估指標(biāo)體系中各層級指標(biāo)看作證據(jù)源，各等級H1,H2,H3,H4,H5看作識別框架，結(jié)合wi(i=1,2,…,L)，由式(1)計算第i指標(biāo)上的基本概率分配值。

(1)

式中，mn,i表示第i指標(biāo)在等級Hn上的基本概率分配函數(shù)。在此基礎(chǔ)上，校園安全評估各級指標(biāo)基本概率分配值采用非線性算法進(jìn)行數(shù)據(jù)集結(jié)，得到上一層指標(biāo)處于不同等級的概率值[12-13]，具體如式(2)所示：

(2)

其中，k表示對各個安全評估指標(biāo)作為證據(jù)沖突程度的度量。同理，按照從底層向目標(biāo)層進(jìn)行逐層數(shù)據(jù)融合，得到某個校園Ij被評價到等級Hn上的置信程度βn和整體評估存在的不確定性βH。

(4)根據(jù)等級效用值，則各個校園安全評估的最大最小和均值可由式(3)計算出：

(3)

(5)依據(jù)各個校園安全評估得分均值可進(jìn)行排序。

3 實例

選取安徽省蕪湖市4所?？圃盒＿M(jìn)行校園安全評估實證研究，假設(shè)為I1,I2,I3,I4。假設(shè)評價等級為5級，對應(yīng)的等級效用分別為0,0.25,0.5,0.75,1。根據(jù)上述評估步驟對4所?？圃盒＿M(jìn)行評估。

(1)根據(jù)AHP方法，得出二級和三級指標(biāo)的權(quán)重。以二級指標(biāo)為例展示說明，通過咨詢專家得到二級指標(biāo)的模糊判斷矩陣，如下：

其中，最大特征值λmax=5.039 4，CI=0.009 8，CR=0.008 8<0.1滿足一致性檢驗。獲取到的二級指標(biāo)權(quán)重w=(0.091 2,0.346 7,0.270 8,0.091 2,0.200 1)。同理，依據(jù)專家對三級指標(biāo)的判斷信息得出相應(yīng)權(quán)重如表1所示。

表1 4個?？圃盒Ｐ@安全評價信息

(2)依據(jù)證據(jù)推理分析算法，通過從底層向目標(biāo)層逐層融合數(shù)據(jù)，分別得到校園I1,I2,I3,I4的二級指標(biāo)的置信程度和整體置信程度，具體如表2、表3、表4、表5和圖2所示。

表2 校園I1的等級與置信程度

表3 校園I2的等級與置信程度

表4 校園I3的等級與置信程度

表5 校園I4的等級與置信程度

圖2 4所專科院校校園安全等級比較圖

(3)在等級效用基礎(chǔ)上，依據(jù)步驟4和5計算校園整體的效用得分，如表6所示。根據(jù)表6結(jié)果可知，4所專科院校校園安全水平排序I1?I3?I4?I2(“?”表示優(yōu)于)。

對于校園I2，分別計算二級指標(biāo)的平均效用：A(0.693 4)、B(0.647 3)、C(0.600 4)、D(0.639 6)、E(0.448 8)，可以看出校園I2在評估過程中，事后改進(jìn)指標(biāo)E的表現(xiàn)最差，效用值最低。4所?？圃盒Ｔ谥笜?biāo)E上的比較結(jié)果如圖3所示。由圖3可知，指標(biāo)E的表現(xiàn)基本處于等級2和等級3，低于其他三所院校。因此，提升校園I2的安全水平，重點在于汲取教訓(xùn)，總結(jié)經(jīng)驗，加強(qiáng)事后改進(jìn)。

表6 4所?？圃盒Ｐ@安全效用最大、最小和均值得分及排序

圖3 4所?？圃盒Ｐ@安全指標(biāo)E等級比較

4 結(jié)束語

高校規(guī)模的擴(kuò)張和經(jīng)濟(jì)社會環(huán)境的變化給校園安全管理帶來更多的挑戰(zhàn)。通過對高校校園安全的評估有助于進(jìn)一步加強(qiáng)安全措施的實施，構(gòu)建和諧校園。在構(gòu)建三級5個方面的指標(biāo)體系基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一種基于證據(jù)推理方法的高校校園安全評估方法，該方法允許評估信息存在不完全的情況。最后，對安徽省蕪湖市4所專科院校的校園安全情況進(jìn)行實證分析，對各個校園安全水平進(jìn)行了排序，并指出了改進(jìn)的方向?？紤]權(quán)重未知的情況是接下來的研究工作。