方 燕

（湖南環(huán)境生物職業(yè)技術學院，湖南 衡陽 421005）

0 引言

我國高校畢業(yè)生的創(chuàng)業(yè)成活率不是很高，導致創(chuàng)業(yè)失敗的因素多種多樣，其中最重要的一點是企業(yè)贏利模式的模糊，導致成本遠遠超過了收益。如果能夠以數(shù)學計算的方法提前分析好創(chuàng)業(yè)路徑、盈利空間，乃至發(fā)展規(guī)劃，將會為創(chuàng)業(yè)者規(guī)避若干不必要的風險，助力其成功。為此，亟須建立一個以創(chuàng)業(yè)成功率為基礎的創(chuàng)業(yè)教育生態(tài)系統(tǒng)評價模型，引導大學生提高自己的創(chuàng)業(yè)能力，幫助大學生正確認識自己，找到適合自己的創(chuàng)業(yè)路徑，引導大學生走向成功?，F(xiàn)有的評價模式雖然也能夠提供一定程度的建議，但不能充分評估影響大學生創(chuàng)業(yè)成功率的因素，難以有效地進行大學生創(chuàng)業(yè)的績效評估。鑒于此，該文運用相似模糊數(shù)確定創(chuàng)業(yè)風險與市場要求之間的相互關系，確定預期的功能，并使其更加準確，得出在市場需求風險下的企業(yè)成功率評價矩陣，構建了一個基于創(chuàng)業(yè)成功率的評價模型，并運用此模型對大學生的創(chuàng)業(yè)成功率進行了評價，實現(xiàn)創(chuàng)業(yè)前的精準策劃。應用現(xiàn)代信息技術來增強評價模式的靈活性、科學性，這對高校的持續(xù)健康發(fā)展具有十分重大的現(xiàn)實意義。

1 創(chuàng)業(yè)教育生態(tài)體系評估體系評估模型

1.1 選擇關鍵評價指標

該文建立了一套以創(chuàng)業(yè)成功率為基礎的創(chuàng)業(yè)教育生態(tài)系統(tǒng)評價模型，該評價指標由背景評價、投入質量評價、過程質量評價和結果評價4 個層次構成。指標的選取是在現(xiàn)有指標體系的基礎上，結合創(chuàng)業(yè)教育生態(tài)特征，依托實際需求，運用AHP 方法對各個指標進行權重確認，以便使其更加具有科學性。主要指標的選取為項目組對創(chuàng)業(yè)教育生態(tài)系統(tǒng)的質量評估指標進行整理和總結。由于不同的指標從不同的角度反映了評價指標的有效性，因此需要采用綜合評價指標方法進行關鍵指標判別。

設個指標為論域中的元素，則U={，，，...，X}，如果每指標由一組數(shù)據(jù)，，，...，y表征，則與通過校準構成了相似度的計算r，且0≤r≤，得到的Fuzzy 關系矩陣。從廣義上講，它具有模糊化相似特性，既能實現(xiàn)模糊化的自我倒置和對稱化，又能實現(xiàn)傳遞。

多數(shù)指標的判斷結果表現(xiàn)出高度集中性的特點，只有少數(shù)指標存在較大的變異系數(shù)。因為還不能滿足可轉移性，所以需要將其轉化為模糊等值關系，進而獲得新的模糊等值矩陣。通過類似矩陣，采用平坦的方法來求解一個轉移閉包→→→...→=（），即（）為實現(xiàn)閉包的傳遞數(shù)值。該方法可以獲得一個可轉移的閉包，通過對該集合的模糊等價矩陣進行橫向截取，進而獲得在不同精度下的新指數(shù)分類。判別矩陣的建立是將定性和定量相結合的關鍵，判別矩陣的數(shù)值表示同一層次上某一要素的重要性。先把同一層次的指標因子做成參照物，將這一組因子分成2 個小組，再提取和排列小組中的因子，將其進行重要程度的對比和規(guī)劃。以標準層面作為例子，假設其中共有4 個因子的存在，則每次選取兩個因子進行對比，對比之后的結果就是選擇關鍵評定指標的標準。

1.2 建立影響因子間關聯(lián)模型

在確定關鍵評價指標基礎上建立綜合的影響因素影響模型。每個影響因子都不是獨立存在的，其自身的影響效果會通過本身或關聯(lián)因子表達，因此需要分析各因子之間的關聯(lián)關系，形成綜合研判結果。該文著眼于創(chuàng)業(yè)教育生態(tài)體系的影響因子模型，通過創(chuàng)業(yè)者信息模塊、教學成果模塊、行動能力模塊以及成績信息反饋模塊這4 個功能模塊協(xié)調配合工作，分析其中的關聯(lián)關系，以此建立創(chuàng)業(yè)教育生態(tài)體系評估模型。功能模塊設計內容如圖1 所示。

圖1 功能模塊內容

利用C++編程語言設計創(chuàng)業(yè)者信息模塊中的各個子因素登錄和驗證程序，確保信息管理的安全性。同時，利用MySQL基礎數(shù)據(jù)庫存儲滿意度信息，對企業(yè)、學校和教師三方進行等級評價，根據(jù)評價結果優(yōu)化教學成果模塊設計。

采用資源整合方法在教學成果模塊中對大學生各個方面的專業(yè)能力進行評估。利用Aspose 系列控件對教學成果信息文本進行預處理，并通過能力判定的方式為創(chuàng)業(yè)指導方向提供多元信息數(shù)據(jù)支持。

針對不同學生的不同行動能力進行系統(tǒng)化識別和數(shù)據(jù)采集，可以有效提高大學生創(chuàng)業(yè)的精準性。在行動能力模塊中，采用DDR3 存儲芯片設計Jscript 腳本程序代碼，優(yōu)化激活命令所花費的時鐘周期數(shù)，確保數(shù)據(jù)的完整性，為成績信息反饋模塊提供整體數(shù)據(jù)信息。

選擇大學生創(chuàng)業(yè)關鍵指標時，需要將所有分布式的成績信息進行整合處理。將個人成長、企業(yè)收益和社會效益等成績信息進行UML 格式文檔轉換，提高模型對模塊中的各個子因素的處理能力，增強信息整合的透明度，提高信息處理的綜合效率。

在功能模塊設計的基礎上建立影響因子間關聯(lián)模型，通過灰色關聯(lián)分析方法對功能模塊中的各個子因素進行判定。如果2 個因素變化的態(tài)勢是一致的，即同步變化程度較高，則可以認為兩者關聯(lián)度較大。根據(jù)子因素態(tài)勢關聯(lián)度建立影響因子間關聯(lián)模型。設一母序列（）和子序列x（），母序列（）代表子模塊關聯(lián)程度值，子序列x（）代表子因素關聯(lián)程度值。

將2 個序列的相關項進項排列總合，對其進行無量化處理，并計算它們在時刻的絕對差值Δ（），其計算如公式（1）所示。

式中：關聯(lián)度為序列（）和序列x（）之間的關聯(lián)程度，關聯(lián)度越大，則相關程度就越高，反之相關度程度越低。

2 創(chuàng)業(yè)成功率評價因素權重計算

以上確定的關鍵影響因素和創(chuàng)業(yè)質量影響因素都會對創(chuàng)業(yè)的結果產生影響作用，但每因素的作用效果不同，所產生的促進或消極作用也不盡相同，因此需要區(qū)別對待。引入權重概念對各個影響因素的作用效果進行分類計算。

為提高以創(chuàng)業(yè)成功率為基礎的創(chuàng)業(yè)教育生態(tài)系統(tǒng)評價模型的準確性，采用模糊綜合評判的方法構造出各因子的權重，確定各因子的權重，并建立一個成功率因子的評估矩陣，計算過程如公式（6）所示。

式中：′為創(chuàng)業(yè)成功率評價因素權重；′為大學生創(chuàng)業(yè)市場風險；′為因素序數(shù)；′為另外一種因素序數(shù)；′′為劃分因素等級的閾值；′為領導者素質。

根據(jù)大學生創(chuàng)業(yè)成功率的評價因子獲取各個子因素權重，以得出的閾值結果為根據(jù)建立成功因子評價矩陣，為構建高校學生創(chuàng)業(yè)成敗的最佳評估模式奠定良好的理論依據(jù)。

利用AHP 軟件計算重要度，通過判定矩陣得到與最大特征根相對應的特征矢量，其計算方程如公式（7）所示。

式中：為最大特征根；為所對應的特征向量。

所求特征向量通過標準化，也就是對各個評估因子的重要程度進行了排序。對權重進行分配，得出的權重分布是否合理還需要驗證判定矩陣的一致性，檢驗方法如公式（8）所示。

式中：為判斷矩陣的隨機一致性比率；為判斷矩陣的一般一致性指標；為判斷矩陣的平均隨機一致性指標。

按照以上判定準則對所有矩陣進行一致性檢查，做出合理的篩選，對不合格的矩陣采用微粒群計算法得出經過一致性檢驗的判定矩陣。將各層次的評價結果進行綜合，得出創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的評價指標。假定方案層面上每個指數(shù)的權值是W，那么可以得到公式（9）。

式中：Z為第個學校的綜合得分；r為各指標的歸一化值。以此為基礎對不同學校的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質量進行評價，其綜合評分越高，則評價結果越好。

3 測試試驗

3.1 試驗準備

為了證明提出的基于創(chuàng)業(yè)成功率反饋的創(chuàng)業(yè)教育生態(tài)體系評估模型設計的有效性，需要進行一次試驗，建立基于MATLAB7.1 的大學生創(chuàng)業(yè)評價模型的模擬試驗系統(tǒng)。該研究以一所大學科技園區(qū)2016—2021 年營業(yè)收入為樣本。在試驗中，采用測試結果的相容性為衡量標準，確定了以創(chuàng)業(yè)成功率為基礎的創(chuàng)業(yè)教育生態(tài)系統(tǒng)的評價模型的準確性，并從整體和達標率2 個方面對其進行了評價。

3.2 試驗結果

評價的連貫性，一般情況下都會體現(xiàn)在企業(yè)創(chuàng)業(yè)的經營活動中，其創(chuàng)業(yè)的成功程度與現(xiàn)實的成果之間存在不可分割的關系，這些數(shù)值再加上年度利潤可以計算出評估的一致性。如果在數(shù)值和計算中存在更高的相容性，便會獲得更準確的評價。

達標率是指大學生的創(chuàng)業(yè)率與其創(chuàng)業(yè)的成活率之間的差異，其達標率愈高，表明評價的品質愈好。測試基于創(chuàng)業(yè)成功率反饋的創(chuàng)業(yè)教育生態(tài)體系評估模型設計的一致性，測試結果如圖2 所示。

從圖2 的模擬試驗結果可以看出，根據(jù)企業(yè)的創(chuàng)業(yè)成功率，采用該文所提出的評價方法能夠較好地預測企業(yè)的實際情況，對高校學生創(chuàng)業(yè)教育的生態(tài)系統(tǒng)建設具有現(xiàn)實的指導作用。通過建立影響大學生創(chuàng)業(yè)成敗的主要因素，確定創(chuàng)業(yè)成功率的整體，進而達到最優(yōu)的創(chuàng)業(yè)成功率評價。并通過試驗模擬驗證了模型的正確性，可以提高大學生創(chuàng)業(yè)的成功率。

圖2 模型評估一致性

4 結語

創(chuàng)業(yè)是當前社會發(fā)展的一大潮流，在建立以市場為導向的就業(yè)體制和實施鼓勵就業(yè)的新措施后，我國將迎來一輪新的創(chuàng)業(yè)熱潮。創(chuàng)業(yè)成功率反饋是提升大學生創(chuàng)業(yè)效果的關鍵環(huán)節(jié)和核心內容，體現(xiàn)了大學生具體創(chuàng)新行為的能力和價值屬性。因此，為了解決教育生態(tài)體系評估的粗放性，該文提出了基于創(chuàng)業(yè)成功率反饋的創(chuàng)業(yè)教育生態(tài)體系評估模型設計。通過功能模塊設計，增強創(chuàng)業(yè)多元信息融合效果，通過灰色關聯(lián)分析方法建立影響因子間關聯(lián)模型，判定功能模塊中的各個子因素的相關程度。采用模糊綜合評判方法計算創(chuàng)業(yè)成功率評價因素權重，標準化特征向量確定指標權重，完成教育生態(tài)體系評估綜合評估。試驗結果表明，所提模型的評估結果與實際結果具有一致性，達標率可以達到92%。由此表明所提模型具有較強的應用價值，可為今后的高校大學生創(chuàng)業(yè)系統(tǒng)設計提供理論支持。