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        基于多重指標(biāo)分析的浙江省高考改革模型分析

        2020-07-01 01:51:15付云霖王相燚宰博士
        科技創(chuàng)新導(dǎo)報 2020年12期

        付云霖 王相燚 宰博士

        摘 ? 要:2014年9月4日,國務(wù)院正式發(fā)布《關(guān)于深化考試招生制度改革的實(shí)施意見》,標(biāo)志著新一輪高考招生制度改革正式拉開帷幕。本文選取幾所不同地區(qū)的學(xué)校進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,首先對于題目中的學(xué)校學(xué)生規(guī)模,文化傳統(tǒng)和特色,建立二級指標(biāo)進(jìn)行具體分析,并得到每個指標(biāo)的權(quán)重。選擇已經(jīng)高考改革的地區(qū)的省中的一個,不妨為浙江省,然后選擇不同地區(qū)和不同條件的中學(xué)調(diào)查,數(shù)據(jù)來源于浙江省教育網(wǎng)。在以上基礎(chǔ)上采用一次指數(shù)平滑預(yù)測對選課組合的選擇人數(shù)進(jìn)行合理預(yù)測。采用 TOPSIS 綜合評價法對選課組合進(jìn)行排序。

        關(guān)鍵詞:一次指數(shù)平滑預(yù)測 ?TOPSIS ?綜合評價法 ?正負(fù)理想方案

        中圖分類號:G63 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號:1674-098X(2020)04(c)-0178-02

        2014年9月4日,國務(wù)院正式發(fā)布《關(guān)于深化考試招生制度改革的實(shí)施意見》,標(biāo)志著新一輪高考招生制度改革正式拉開帷幕[1]。浙江省作為此次高考改革試點(diǎn)之一,隨即發(fā)布了改革方案,即除語文、數(shù)學(xué)、外語三科為必考科目外,考生將從政治、歷史、地理、物理、化學(xué)、生物、技術(shù)等七門課中選取三門作為高考科目[2]。這就意味著浙江省文理不再分科,高中學(xué)業(yè)水平考試也將從傳統(tǒng)的分科必考改為學(xué)生自選科目考試,而這些科目的選擇,在很大程度上將會影響學(xué)生高等教育的專業(yè)選擇及報考方向[3]。

        1 ?模型建立與求解

        1.1 評估指標(biāo)選取

        根據(jù)主題,本文采用Duffel方法,提出問題,結(jié)合必要的背景材料,通過現(xiàn)代手段提供給有經(jīng)驗的專家,對他們的意見進(jìn)行分類,然后將它們反饋給他們,這么多次,直到他們認(rèn)為這是合適的。到目前為止,最終獲得了標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)層的權(quán)重。

        標(biāo)準(zhǔn)層包括學(xué)生規(guī)模、文化傳統(tǒng)、特色、外在因素,其相應(yīng)權(quán)重及指標(biāo)層進(jìn)一步區(qū)分。標(biāo)準(zhǔn)層細(xì)化的結(jié)果如下。

        1.2 基于分層 TOPSIS 對選課人數(shù)模型的建立

        在指標(biāo)確定后,用 TOPSIS 進(jìn)行分析,其中最為基本的兩個概念是“正理想解”和“負(fù)理想解”。進(jìn)行相關(guān)的方案排序的基本流程就是把一定的可行解與得到的“正理想解”以及得到的“負(fù)理想解”進(jìn)行對比,如果其中有一定的可行解接近于計算出來的正理想解,同時又在一定程度上遠(yuǎn)離負(fù)理想解的區(qū)域,那么得到的該可行解為密集型的問題滿意解方案,反之則為最差的方案。具體過程如下:

        (1)假設(shè)客戶有m個,影響選課組合的指標(biāo)有n個,,,。其中,影響選課組合指標(biāo)的權(quán)重設(shè)置為,在一定程度上表示指標(biāo)對選課組合概率影響的指標(biāo)集的一個決策矩陣。

        (2)Q為進(jìn)行初始決策的基本矩陣。在考慮到相關(guān)的評價指標(biāo)的基本含義以及相關(guān)的計算方法的不同之后,且計算的量綱也不相同,應(yīng)該需要先對決策的目標(biāo)進(jìn)行相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)化處理。在本文之中主要采用的是進(jìn)行[0,1]線性變換,并主要對決策矩陣進(jìn)行相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)化處理得到了一個特定的Q'。

        對于選課組合概率的效益型的指標(biāo),其相關(guān)的優(yōu)越度大小表示在同類型的基本指標(biāo)中對選課組合的影響貢獻(xiàn)最大,最大的指標(biāo)表示對最小指標(biāo)值相對擁有的指標(biāo)優(yōu)越度為1;對于一些成本型的指標(biāo)而言,那些指標(biāo)優(yōu)越度則是指在一系列的同類指標(biāo)中距離那個最大類型指標(biāo)的相對之間的計算距離,最小指標(biāo)對于相關(guān)的最大指標(biāo)的優(yōu)越度設(shè)置為1。故可以進(jìn)一步令:

        (3)確定影響指標(biāo)的權(quán)重。

        對于各個不同的屬性指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行確定的方法有多種,其中主要是根據(jù)相關(guān)的在德菲爾法,通過各個算法的計算得到相應(yīng)的各個屬性所占有的權(quán)重值大小, 并進(jìn)一步地可以形成權(quán)重向量基本表達(dá)式如下:式中,wj為第j種決策指標(biāo)的權(quán)重。

        (4)形成加權(quán)判斷矩陣。

        在上面的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步將歸一化之后得到的決策矩陣與相關(guān)的決策指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行相關(guān)的計算,進(jìn)一步地構(gòu)造一個加權(quán)判斷的矩陣Z,在這其中。

        (5)計算各個備選方案與理想方案之間的距離。

        (6)計算各備選Ai到理想方案的貼近度。

        在以上分析后大致得出,在七選三 35 種的選擇之下,物化生的選擇人數(shù)最多,化政技、生地技的人最小,全部排序見表1。在以上定性分析后,本文進(jìn)行定量分析,對每一種選課組合的人數(shù)采取一次指數(shù)平滑模型進(jìn)行預(yù)測。

        1.3 一次指數(shù)平滑模型

        預(yù)測公式是:,本公式中,是期間的預(yù)測值,即本期(t=1)的平滑值St;是t期的預(yù)測值。上一期的平滑值是St-1。

        為了使模型更加準(zhǔn)確,可以在一定程度上通過調(diào)整趨勢和增加趨勢修正值來改進(jìn)指數(shù)平滑預(yù)測。調(diào)整后的指數(shù)平滑法的公式為:包括趨勢預(yù)測(YITt)=新預(yù)測(Yt)+趨勢修正(Tt)

        趨勢預(yù)測的指數(shù)平滑預(yù)測有3個步驟:

        步驟1:使用前面描述的方法計算t時間的簡單指數(shù)平滑預(yù)測(Yt)。

        步驟2:計算趨勢。公式為:,式中:

        Tt:t時期后呈平穩(wěn)走勢;Tt-1:相位的平滑系數(shù);b:所選的趨勢平滑因子。

        Yt:簡單的指數(shù)平滑預(yù)測的時期;Yt-1:簡單的指數(shù)平滑預(yù)測的時期。

        步驟3:計算趨勢調(diào)整指數(shù)平滑預(yù)測(YITt),公式為:。

        根據(jù)專家的經(jīng)驗,當(dāng)時間序列數(shù)據(jù)呈上升趨勢或下降趨勢時,指數(shù)平滑系數(shù)a應(yīng)取較大值,在0.6~0.1之間,本文取0.7,趨勢平滑系數(shù)值b,根據(jù)專家經(jīng)驗取值0.5。

        1.4 選課選擇人數(shù)及排序

        選取其中學(xué)校,并統(tǒng)計入學(xué)總?cè)藬?shù)后進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果如表1所示。

        從表1可以看出,最主要的選法是物化生、政史地,其次是物化史、物化地、化生史,再次是物化政、政史化、化生地。

        2 ?結(jié)語

        排課問題是各類院校及教學(xué)機(jī)構(gòu)都要面對的問題,是教學(xué)政策實(shí)施、教學(xué)效果實(shí)現(xiàn)的保證。而由于排課問題涉及的因素多,約束條件多變復(fù)雜,具有組合爆炸性的特點(diǎn),因此不易得到令人滿意的排課效果。因此對排課問題的研究和分析,有著非常重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 何雪,韋波,張曉宇,等.一種求解學(xué)區(qū)劃分問題的混合啟發(fā)式算法[J].測繪科學(xué),2019(8):1-11.

        [2] 郭方銘,鐘珞.采用增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法的排課模型[J].計算機(jī)工程與設(shè)計,2003(11):125-128.

        [3] 林漳希,林堯瑞.人工智能技術(shù)在課表編排中的應(yīng)用[J]. 清華大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,1984(2):1-9.

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