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        基于概率語言決策方法的高校教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力評(píng)價(jià)

        2022-01-21 06:12:36王志平彭仲文王慧闖
        大學(xué)數(shù)學(xué) 2021年6期
        關(guān)鍵詞:語言評(píng)價(jià)教師

        王志平, 彭仲文, 王慧闖

        (1.大連海事大學(xué) 理學(xué)院,遼寧 大連 116026; 2.大連海事大學(xué) 航運(yùn)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,遼寧 大連 116026)

        1 引 言

        教學(xué)學(xué)術(shù)是教師在系統(tǒng)性占有知識(shí)的基礎(chǔ)上,為解決教學(xué)的問題,開展反思性實(shí)踐研究,并將研究結(jié)果公開交流,在同行評(píng)價(jià)和繼續(xù)建構(gòu)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)教和學(xué)知識(shí)共享的學(xué)術(shù)性活動(dòng)[1].教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力是對(duì)于教學(xué)研究的聚焦以及交流、共享上的創(chuàng)造和可持續(xù)發(fā)展.高校對(duì)教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力的重視,能夠推動(dòng)教師學(xué)術(shù)的發(fā)展,而教師教學(xué)學(xué)術(shù)的發(fā)展能反過來推動(dòng)高校在領(lǐng)域內(nèi)的發(fā)展,使高校專業(yè)學(xué)科的教學(xué)能力和科研水平得到社會(huì)的認(rèn)可,高校地位能夠得到進(jìn)一步提升,并使高校成果轉(zhuǎn)化為社會(huì)價(jià)值.因此有必要對(duì)教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力進(jìn)行評(píng)價(jià),增強(qiáng)高校之間的學(xué)術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力.

        目前國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力的研究大多是對(duì)相關(guān)的概念的研究[2-3],而對(duì)其評(píng)價(jià)比較模型的研究較少.在傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)體系當(dāng)中,評(píng)定者的權(quán)重一成不變,并且由專家組來確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重,人為因素干擾的可能性較大,導(dǎo)致評(píng)價(jià)過程缺少客觀性.隨著數(shù)學(xué)相關(guān)決策評(píng)價(jià)模型的發(fā)展,一些學(xué)者提出以科學(xué)決策方法來對(duì)教師進(jìn)行評(píng)價(jià)[4-6],比如層次分析法、灰色決策法以及基于TOPSIS的決策方法.這些評(píng)價(jià)方法的應(yīng)用,在模糊數(shù)據(jù)的處理上取得一定的效果,為高校對(duì)教師評(píng)價(jià)工作提供了一定的方法,但在評(píng)價(jià)指標(biāo)和決策結(jié)果內(nèi)在的關(guān)系上,對(duì)于主觀因素過分依賴,并且決策結(jié)果不能客觀真實(shí)反映教師教學(xué)排名.

        本文以概率語言的形式對(duì)每位教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力進(jìn)行評(píng)價(jià),組成概率語言術(shù)語矩陣.確定專家組的初始主觀權(quán)重,計(jì)算出專家組之間的概率語言術(shù)語矩陣距離,在離差化思想下調(diào)節(jié)專家組初始權(quán)重,消除了專家組因地位以及知識(shí)水平對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果帶來不公正的影響.并基于每位專家組的概率語言決策矩陣距離和離差化思想來確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重,即在某個(gè)指標(biāo)下專家組對(duì)每位教師給出的評(píng)價(jià)接近一致時(shí),賦予該評(píng)價(jià)指標(biāo)較低權(quán)重,反之,則賦予該指標(biāo)較大權(quán)重,以此來確定每個(gè)教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力的評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重.最后基于TOPSIS和ELECTRE的思想來確定各個(gè)教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力的排名.為高校對(duì)教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力評(píng)比提供依據(jù),也是對(duì)其評(píng)判理論體系的完善.

        2 教師教學(xué)發(fā)展力影響因素及評(píng)價(jià)方式

        2.1 教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力影響因素

        教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力受到多因素的影響,本文主要從文獻(xiàn)[2]中的四個(gè)方面(研究力、學(xué)習(xí)力、遠(yuǎn)景力、影響力)對(duì)教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力進(jìn)行評(píng)價(jià)研究.這四個(gè)方面不僅僅是對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的一種概括,更是對(duì)教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力一種內(nèi)涵的表達(dá).以下是對(duì)四個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)方面進(jìn)行詳細(xì)說明,并綜合以下因素,對(duì)教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系表達(dá)如圖1所示.

        圖1 教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

        研究力是指教師能夠觀察事物的特征并轉(zhuǎn)換成一個(gè)抽象的概念,在發(fā)現(xiàn)問題基礎(chǔ)上,然后分析問題和解決問題的能力,是教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力當(dāng)中的一種重要能力.要具備這些能力,需要教師能夠在實(shí)踐中反思,在教學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議中研討和交流,以及掌握行動(dòng)研究方法的過程當(dāng)中,形成教學(xué)創(chuàng)新、交流的意識(shí)和能力.

        學(xué)習(xí)力是指教師能夠與時(shí)俱進(jìn)的學(xué)習(xí)教學(xué)能力,學(xué)習(xí)即是教師的工作方式,也是教師的生活方式,以及教師生命的存在和活動(dòng)方式.優(yōu)秀的教師不僅能夠具有教學(xué)實(shí)踐的知識(shí),而且擁有從外界中自我學(xué)習(xí),自我更新的能力.教師的學(xué)習(xí)力決定教師的素質(zhì)競(jìng)爭(zhēng)力,決定著高校培養(yǎng)創(chuàng)新性人才的能力,決定一所高校一個(gè)教師的素質(zhì)和社會(huì)影響力.

        遠(yuǎn)景力是指教師能夠根據(jù)自身狀況及所處的環(huán)境,對(duì)未來的發(fā)展進(jìn)行描繪和陳述的一種能力,以及依靠教師自身的判斷把握機(jī)會(huì)的能力.一般包括教師的價(jià)值觀使命和目標(biāo),對(duì)于教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展的遠(yuǎn)景力來看,不僅包括教書育人的責(zé)任感,同時(shí)還包括對(duì)教學(xué)學(xué)術(shù)的認(rèn)同感,以及為實(shí)現(xiàn)教學(xué)學(xué)術(shù)成長(zhǎng)的發(fā)展規(guī)劃.

        影響力是指教師在教學(xué)交流及教學(xué)過程當(dāng)中擁有權(quán)威作用、領(lǐng)導(dǎo)能力,以及表現(xiàn)出來的榜樣形象,是由教師的知識(shí)、才能、情感、性格等個(gè)性特征所產(chǎn)生的.其最終目標(biāo)是在教學(xué)的過程當(dāng)中實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生、教師、課堂的影響,以及在教學(xué)的實(shí)踐當(dāng)中形成智慧的傳承.其不僅表現(xiàn)在教師的知識(shí)和文化資本上面,還體現(xiàn)在教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力的專業(yè)影響上面.

        2.2 教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力的評(píng)價(jià)方式及數(shù)據(jù)整合

        根據(jù)教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力的評(píng)價(jià)體系,在全排序有限離散的語言術(shù)語集[7]

        S={Sα|α=-τ,…,-1,0,1,…,τ}

        的基礎(chǔ)上,專家組基于概率語言術(shù)語集[8]

        在教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系下,給同一領(lǐng)域內(nèi)的每位教師分別進(jìn)行評(píng)價(jià)打分.其中Sα表示語言術(shù)語中的可能值,τ的值為正值,S-τ和Sτ表示為語言術(shù)語集的下限和上限,對(duì)于任意語言術(shù)語集Sα,Sβ∈S,當(dāng)且僅當(dāng)α?β時(shí)Sα?Sβ成立.此外,L(k)(p(k))表示語言術(shù)語項(xiàng)L(k)及其相關(guān)聯(lián)的概率p(k),#L(p)表示概率語言術(shù)語集L(p)中包含的個(gè)數(shù).對(duì)專家組對(duì)各個(gè)教師的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行整合構(gòu)成概率語言決策矩陣U.

        其次,當(dāng)概率語言決策矩陣U中各組語言術(shù)語集L1(p)的項(xiàng)數(shù)#L1(p)和L2(p)的項(xiàng)數(shù)#L2(p)不相等時(shí),若#L1(p)多于#L2(p)則增加#L1(p)-#L2(p)個(gè)數(shù)的語言項(xiàng)到語言術(shù)語集L2(p),使兩個(gè)語言項(xiàng)個(gè)數(shù)相等,附加的語言項(xiàng)為L(zhǎng)2(p)中最小的語言項(xiàng),且附加的語言項(xiàng)的概率p為0.

        3 多屬性群體決策相關(guān)知識(shí)

        定義1[10]假設(shè)S={Sα|α=-τ,…,-1,0,1,…,τ}是一個(gè)語言術(shù)語集,語言術(shù)語Sα和信息γ通過轉(zhuǎn)換函數(shù)g以及強(qiáng)制函數(shù)g-1之間的相互關(guān)系如下,且γ的取值范圍為[0,1].

        (1)

        定義2[11]兩個(gè)概率語言術(shù)語集的可能度大小pij定義為

        (2)

        (3)

        定義3[11]兩個(gè)概率語言術(shù)語集之間的歐式距離定義為

        (4)

        (5)

        定義4[12]使E=(L1(p),L2(p),…,Ln(p))為n項(xiàng)概率語言術(shù)語集,則n項(xiàng)概率語言術(shù)語集經(jīng)過廣義語言Hamacher加權(quán)平均算子的運(yùn)算后仍然為概率語言術(shù)語集

        GPLHWAw(L1(p),L2(p),…,Ln(p))

        (6)

        當(dāng)γ=1,λ=1時(shí),廣義概率語言Hamacher加權(quán)平均算子退化為概率語言Algebra加權(quán)平均算子:

        (7)

        4 問題解決步驟

        4.1 概率語言多屬性決策數(shù)據(jù)要素

        設(shè)X=(x1,x2,…,xm)為m個(gè)被評(píng)價(jià)的教師的集合,A=(a1,a2,…,an)為被評(píng)價(jià)教師n個(gè)共同評(píng)價(jià)指標(biāo)的集合,D=(d1,d2,…,dt)為t個(gè)專家組的集合.給定專家組相對(duì)應(yīng)的初始主觀權(quán)重向量為

        通過計(jì)算得到專家組對(duì)應(yīng)的最終權(quán)重向量為

        對(duì)于評(píng)價(jià)指標(biāo),其權(quán)向量為

        其中,專家組主觀權(quán)重是給出的,調(diào)節(jié)權(quán)重以及評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重是計(jì)算得出的.基于語言術(shù)語集

        S={Sα|α=-τ,…,-1,0,1,…,τ},

        專家組dk對(duì)教師xj的共同評(píng)價(jià)指標(biāo)aj進(jìn)行評(píng)價(jià)得到原始數(shù)據(jù)概率語言術(shù)語集

        4.2 調(diào)節(jié)專家組權(quán)重系數(shù)

        (8)

        (9)

        顯然,調(diào)節(jié)權(quán)重系數(shù)ρk表示專家組dk在群體中受到支持的程度.ρk越大表示某種程度上專家組dk越重要,應(yīng)增加該專家組權(quán)重.則由賦予的初始主觀權(quán)重ηk及調(diào)節(jié)權(quán)重系數(shù)ρk來確定評(píng)價(jià)專家組的最終權(quán)重

        (10)

        4.3 根據(jù)概率語言可能度確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

        評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重對(duì)教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力排名有著重要影響,因而本文基于概率語言可能度,建立一個(gè)多目標(biāo)規(guī)劃模型來確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重,由以下三個(gè)步驟構(gòu)成:

        4.3.1 整合信息

        w=(w1,w2,…,wt)T

        4.3.2 確定多目標(biāo)規(guī)劃模型

        Wang[13]提出以離差最大化來確定屬性權(quán)重的方法,即當(dāng)評(píng)價(jià)指標(biāo)下的方案評(píng)價(jià)值之間的差異很大時(shí),則給予此評(píng)價(jià)指標(biāo)較大的權(quán)重,反之則賦予更小的權(quán)重.本文通過概率語言術(shù)語集的可能度大小來確定評(píng)價(jià)信息的差異,并依靠最大化加權(quán)平方可能度總和來確定多目標(biāo)規(guī)劃模型.

        (11)

        對(duì)于評(píng)價(jià)指標(biāo)aj,教師間的加權(quán)平方總和Tj衡量了所有教師關(guān)于評(píng)價(jià)指標(biāo)aj下的評(píng)價(jià)值之間的差異性為

        (12)

        基于離差化的思想,通過最大化Tj建立多目標(biāo)規(guī)劃模型M-(i):

        (13)

        4.3.3 求解多目標(biāo)規(guī)劃模型M-(i)

        使θ=min{T1,T2,…,Tn},ξj=(μj)2,則等式(13)變?yōu)橐粋€(gè)線性規(guī)劃模型M-(ii):Maxθ

        (14)

        為了更加方便的求解公式,令

        則公式(14)最優(yōu)目標(biāo)值和最優(yōu)推導(dǎo)解可由拉格朗日函數(shù)推導(dǎo)結(jié)果為

        (15)

        (16)

        4.4 基于TOPSIS思想確定教師發(fā)展力排序

        4.4.1 構(gòu)建級(jí)別高低關(guān)系

        稱為教師xi弱占優(yōu)教師xl,也稱xi與xl為弱和諧集,記為

        在表6中能夠體現(xiàn)出兩者之間的關(guān)系.

        4.4.2 確定和諧指標(biāo)和非和諧指標(biāo)

        (17)

        (18)

        4.4.3 確定綜合占優(yōu)指標(biāo)

        基于TOPSIS思想[15]可對(duì)矩陣C和D進(jìn)行運(yùn)算得到各個(gè)教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力最終排序,首先定義兩兩教師之間的相對(duì)和諧指標(biāo)RCil及不和諧指標(biāo)RDil表示為

        (19)

        (20)

        其中0≤CIil≤1(i,l=1,2,…,m;i≠l),CIil越大,表示教師xi的教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力比教師xl更優(yōu).為了確定教師xi的教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力的綜合占優(yōu)指標(biāo)CDi定義為

        (21)

        CDi的值越大,該教師的教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力越強(qiáng),反之越弱.因此,可由CDi(i=1,2,…,m)的值確定對(duì)各個(gè)教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力的排序.

        5 高校教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力評(píng)價(jià)實(shí)證

        本文引用了文獻(xiàn)[2]中有關(guān)高校教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的四項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)(a1,a2,a3,a4):研究力、學(xué)習(xí)力、遠(yuǎn)景力和影響力,作為概率語言術(shù)語集(PLTS)的屬性集.以某大學(xué)理學(xué)院的四名教師(方案)(x1,x2,x3,x4)T為研究對(duì)象,專家組(d1,d2,d3)T分別由科研領(lǐng)導(dǎo)、學(xué)科負(fù)責(zé)人、教學(xué)督導(dǎo)構(gòu)成,賦予的初始權(quán)重為(0.4,0.3,0.3)T,每個(gè)專家組基于語言術(shù)語集

        S={S-4=非常差,S-3=差,S-2=一點(diǎn)點(diǎn)差,S-1=稍微差,

        S0=不好不差,S1=稍微好,S2=一點(diǎn)點(diǎn)好,S3=好,S4=非常好}.

        在每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)下給每位教師相應(yīng)的評(píng)價(jià),對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行整合構(gòu)成概率語言術(shù)語決策矩陣U1,U2,U3.其中各教師學(xué)術(shù)發(fā)展力評(píng)價(jià)的概率語言決策矩陣如表1所示.

        表1 教師學(xué)術(shù)發(fā)展力評(píng)價(jià)的概率語言決策矩陣U1,U2,U3

        表2 升序的標(biāo)準(zhǔn)化概率語言決策矩陣

        第二步:由等式(10)可以得到專家組(d1,d2,d3)T的最終權(quán)向量為w=(0.39,0.31,0.3)T;

        表3 教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力綜合決策矩陣

        由公式(15)求解以上等式,可以得到教師評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的理想解為

        ξ=(0.2427,0.2352,0.2959,0.2262)T,

        進(jìn)一步通過等式(16)修正得到研究力、學(xué)習(xí)力、遠(yuǎn)景力、影響力四個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的最終權(quán)重分別為

        μ=(0.2467,0.2428,0.2724,0.2381)T;

        表4 可能性程度

        表5 兩兩教師之間和諧與不和諧集

        ?表示為空集

        第七步:由等式(17)和(18)計(jì)算可得和諧矩陣C=(Cil)m×m以及不和諧矩陣D=(Dil)m×m.如下所示:

        第八步:根據(jù)等式(20)可得到相對(duì)緊密度CIil及構(gòu)成緊密度矩陣CI如下:

        第九步:由等式(21)可以確定每個(gè)教師的最終占優(yōu)指標(biāo)CDi=(i=1,2,3,4)

        CD1=0.62,CD2=0.48,CD3=0,CD4=0.33.

        根據(jù)每個(gè)教師的最終占優(yōu)指標(biāo)CDi的大小,進(jìn)行排序可易得CD1?CD2?CD4?CD3,因此教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力最優(yōu)的教師為x1,與實(shí)際情況相符合.

        6 結(jié) 論

        本文從四個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)來評(píng)判高校教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力,由于高校教學(xué)有各種各樣的影響因素,可以從其它角度來確定其評(píng)價(jià)指標(biāo),且不局限于四個(gè)指標(biāo).這樣不僅能夠有針對(duì)性的、多元的進(jìn)行評(píng)價(jià),還能全面了解教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力的質(zhì)與量.此文是基于評(píng)價(jià)指標(biāo)研究的基礎(chǔ)上進(jìn)一步的擴(kuò)展,使教師評(píng)價(jià)由定性問題轉(zhuǎn)化為定量問題,從而更加容易對(duì)各教師方案進(jìn)行排序.此概率語言模型是語義模型、猶豫模糊語言模型、二元組語言模型進(jìn)一步的研究與發(fā)展.利用概率語言多屬性群決策方法來建立高校教師教學(xué)發(fā)展力的評(píng)價(jià)模型,通過計(jì)算決策者之間的一致性和非一致性之間來調(diào)節(jié)評(píng)價(jià)者權(quán)重和確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重向量,基于TOPSIS和ELECTRE思想來確定各個(gè)方案的優(yōu)劣順序.決策者可通過自身偏好來選擇聚合算子的參數(shù)值,當(dāng)聚合算子的參數(shù)值不同時(shí),可能會(huì)使排名發(fā)生變化,因而聚合算子的研究、排序方式的選擇,例如VIKOR、DNMA與該模型相結(jié)合是未來研究的趨勢(shì).該概率語言多屬性決策模型在模糊環(huán)境下概率語言多屬性群體決策可突出其優(yōu)勢(shì),并且使教師教學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展力評(píng)價(jià)機(jī)制更加完善.

        致謝作者非常感謝相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)本文的啟發(fā)以及審稿專家提出的寶貴意見.

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