基于PCA的高校信息化综合评价研究

任姚鹏，王春红

（运城学院计算机科学与技术系，运城　044000）

基于PCA的高校信息化综合评价研究

任姚鹏，王春红

（运城学院计算机科学与技术系，运城044000）

0　引言

自20世纪以来，信息化的技术得到了迅速的发展，而教育信息化一直就是国家整个信息的重要组成部分。随着教育信息化的不断发展，教育信息化的改革与发展也成为信息化的重要内容，而这种教育信息化主要表现在高等教育领域。目前，信息化技术已经深入到我国高校的各个方面。高校信息化的研究早已成为了许多研究者关注的重点。所谓“高校信息化”就是指充分利用网络技术、计算机技术、多媒体技术实现校园的网络化、信息资源的数字化、管理科学化，最终达到教学科研的现代化。信息技术应用正在逐渐影响着教学模式的传统化，影响着师生之间的沟通方式，学校的管理模式。无可非议的是高校的信息化对于促进科研水平、提高教学的质量、改善学习生活环境及其对于学校变革求得生存，通过创新求得发展具有非常重要的意义［1］。但是，高校信息化还处于初始阶段，还没有形成一个完整的、公认的评价指标体系。

高校的信息化是一个系统的工程，因为它涉及到了高校发展的各个方面，要求进行统筹规划，进行分步的实施。为了能够正确以及客观地评价高校信息化，有效地指导各个高校的信息化的发展程度，本文从高校信息化发展的多层次、多维度和综合性的角度出发，建立了一套客观的、系统的、理性的、科学的高校信息化评价指标。并通过使用主成分分析法对高校信息化进行客观的综合分析以及评价，能够合理地科学地反映出高校信息化的发展水平。

1　高校信息化评价指标体系

高校信息化指标体系是指一系列的相互补充、相互联系的用于高校信息化全面地进行评价的统一整体。进行高校教育信息化评价指标选取首先应该具有目的性以便实现它的导向。信息化的设计要求综合性的反映出高校教育信息化的建设情况和当前发展的状况，这样有利于制定出相应的、必要的的制度和政策，从而有利于推进各个高校的高等教育信息化的发展［2］。结合已有信息化研究的成果以及实际调研情况，并根据中国教育信息化的实际情况，本文给定了如表1所示的高校信息化评价指标，能够体现目前高校信息化水平的评价和测度的一般内容［3］。

本文选取信息化指标具有一定的可操作性，便于与现实数据相衔接；但要获得某高校的信息化水平需要对其进行综合性评价。本文将采用主分分析法，获得主要成分，实现减少指标数量来完成综合性的评价任务。

表1高校信息化水平的评价指标

2　主成分分析法

2.1主成分分析法思想

在实际研究问题中，为了能够系统性、全面性地研究问题，这就必须要考虑到可能影响到最后分析结果的所有因素［4］。选取研究中所要用到的因素称其为指标。这些指标中每个指标反映的问题都不相同。不同的指标代表着不同的信息。在一定程度上这些指标所代表的信息会有重叠性。在使用统计的方法来进行研究这种重叠信息的指标时会增加分析问题的难度和计算量。所以为了使研究更加的简洁方便，需要在研究过程中从众多的指标中筛选出较少的的指标，所选出的较少指标中所含的信息量大，不影响最终研究结果的判定。主成分分析法就是这种能够缩减研究的指标数量来达到研究目的。

同样的，进行实际评估时，一般情况下会选择具有代表性的几个综合指标，这几个综合指标的选取是难点和重点。基于这样的情况，需要对原始数据的相关矩阵进行关系研究。把综合指标转变为线性。通过这样的转变方式既可以保留了原始的数据，而且还可以彼此之间不相关。这就是所谓的抓主要矛盾，突出重点。利用主成分选取主要成分可以消除一些无关紧要的因素，达到预期的分析目的。主成分分析法使得研究绕开错综复杂的微弱部分，在研究的过程中得到新的启发。

2.2主成分分析算法步骤

首先，把原始数据进行标准化，得到P维的随机向量

可得到标准化的矩阵Z。

然后，根据标准化矩阵求得相关系数矩阵

其次，在根据相关矩阵的特征方程|R-μIp|=0可得到P个特征值，主成分可以按照

最后，标准化以后指标的变量转变成主成分

U1称为第一主成分，U2称为第二主成分，…UP称为第P主成分。

3　高校信息化评价

3.1数据来源

本文通过问卷调查的方式，获得了9所高校在19个评价指标下的数据。9所高校分别用A、B、C、D、E、F、G、H、I表示，数据如表2所示。

3.2高校信息化评价

（1）主成分分析

基于所获取的9所高校相应信息化指标下的数据，在SPSS软件中采用主成分分析法进行了数据分析，其最终获得的方差分解主成分提取分析表如图1所示。

从输出的结果可以看出，前面的6个主成分F1，F2，F3，F4，F5以及F6的方差和占全部方差的比例95.910%。本文就选取F1为第一主成分，F2为第二主成分，F3为第三主成分，F4为第四主成分，F5为第五主成分，F6为第六主成分，且这六个主成分的和占全部方差的95.910%，即基本上保留了原来的指标信息，这样就由原来的19个指标转化为6个指标，起到了降维的作用。并依据其成分系数矩阵可获得6大主成分的线性表达式，如下所示。

表2各个高校信息评价指标原始数据

图1　方差分解主成分提取分析表

（2）综合评价

基于每个主成分对应的特征值所占总特征值的比可获得信息化评价的综合评价模型，计算公式如下：F=61%F1+15%F2+11%F3+9%F4+3%F5+1%F6（5）

由主成分构成的综合模型就可计算出综合评价值，通过比较这9个高校的综合值，可对进行评价排序，其评价结果如表3所示。

表3评价结果

4　结语

本文采用主成分分析法，将设定的高校信息化的19个评价指标转换成6个综合指标，将指标之间的重叠进行了消除，优化了由于多个指标给绩效衡量带来的弊端。在保存原来的大部分信息的前提下，可以用较少的指标对多个指标进行优化，从而利用所选的有代表性的综合指标变量对高校信息便可进行有效的评价，提高了评价效率，进而促进高校的信息化建设。

［1］韩靖，邓尚民，刘文云.高校信息化指标体系建立与指标权重的计算研究［J］.情报杂志，2007，1:133-135.

［2］李涛.高校信息化水平评估指标体系及综合评判模型研究［D］.中南大学，2005.

［3］艾雨兵.浙江省高校教育信息化评价指标体系的构建［D］.浙江师范大学，2011.

［4］蒲善荣，刘建泉.高校信息化三级指标评价体系设计及测度研究［J］.四川师范大学学报（自然科学版），2010，33（6）:849-85.

任姚鹏，女，山西运城人，硕士研究生，讲师，研究方向为数据挖掘、信息检索

王春红，女，山西运城人，本科，教授，研究方向为信息检索、网络信息系统

Principal Component Analysis（PCA）；Education Informatization；University Informatization；Evaluation Index

Research on the Comprehensive Evaluation of University Informatization Based
on AHP

REN Yao-peng，WANG Chun-hong
（Deparment of Computer Science and Technology，Yuncheng University，Yuncheng 044000）

国家级自然基金项目（No.11241005）、山西省高等学校教学改革研究项目（No.J2012098）

1007-1423（2015）29-0006-04

10.3969/j.issn.1007-1423.2015.29.002

2015-08-11

2015-09-11

结合目前高校的实际情况，建立一套合理的高校信息化评价指标体系；并通过问卷调查，获得9所高校的相应指标值；基于主成分分析法，对指标体系进行降维处理，从而实现对9所高校信息化水平的快速、合理、有效地综合评价。

主成分分析法；教育信息化；高校信息化；评价指标

Presents a set of reasonable evaluation index system of university informatization，combining the actual situation of colleges and universities.And through the questionnaire survey，obtains nine universities'corresponding index values.Then based on the principal component analysis（PCA），the index system gets dimension reduction process，and obtains the comprehensive evaluation of the nine universities rapidly，reasonable and effectively.