民办高校绩效评价模型研究

2016-05-26 21:03金丽丽杨媛媛
企业导报 2016年9期
关键词:模糊综合评价法民办高校绩效评价

金丽丽++杨媛媛

摘 要:在综合评价中,评价的对象往往受各种不确定性因素的影响而具有模糊性,将模糊理论与经典综合评价方法相结合得到的评价方法称为模糊综合评价方法,应用模糊综合评价方法进行评价将使结果尽量客观 从而取得更好的实际效果。在模糊综合评价中,权值的分配主要靠人的主观判断,因素过多时就很难准确分配权重,本文尝试利用层次分析法来确定模糊综合评价法中的权向量从而建立评价模型。民办高校绩效评价是一个多指标,多属性并且具有模糊性的评价过程。利用本文提出的评价模型对民办高校绩效进行评价能够更客观,更科学地反映高校教师的绩效状况。

关键词:模糊综合评价法;民办高校;绩效评价

民办高校教育评价是一个多指标、多属性并且具有模糊性的综合评价过程。综合评价是指综合考虑受多种因素影响的事物或系统对其进行总的评价。在实际应用中,评价的对象往往受各种不确定性因素的影响而具有模糊性,将模糊理论与经典综合评价方法相结合得到的评价方法称为模糊综合评价方法,应用模糊综合评价法进行评价将使结果尽量客观从而取得更好的实际效果。在模糊综合评价中,权值的分配主要靠人的主观判断,因素过多时就很难准确分配权重,利用层次分析法确定模糊综合评价法中的权向量来建立评价模型能够使权重分配更合理。本文提出的评价模型对民办高校教育综合评价能够更客观、更科学地反映其绩效状况。

一、模糊综合评价原理

(一)模糊综合评价的数学模型。设U={u1,u2,...,un}为待评价对象的n个指标构成的集合,称为指标集。设V={v1,v2,...,vm}为m个评语(或等级)构成的集合,称为评语。

由于各种指标所处地位不同,作用也不一样,可用权重W=(w1,w2,...,wn)来描述,它是指标集上的一个模糊子集,又称权向量。对于每一个指标Ui 单独作出的一个评判f(Ui),可看作是U到V的一个模糊映射f,由f可诱导出U到V的一个模糊关系Rf,由Rf可诱导出U到V的一个模糊线性变换TR(A)=A○B=B。它是评判集V上的一个模糊子集,即为综合评判。(U,

V,R)构成模糊综合评价模型,U,V,R是此模型的三个要素。

上述的模型属于一级模糊综合评价。实际上,有许多复杂问题,不仅要考虑的因素多,同时各种因素往往又具有不同的层次。这种情况下要采用多级模糊综合评价。本文是应用二级模糊综合评价来建立高校教育绩效评价模型。

二、模糊层次分析法确定权向量的原理与步骤

首先建立优先关系矩阵。在模糊层次分析中,优先关系矩阵是每一层次中的因素针对于上层因素的相对重要性两两比较建立的矩阵,也称为模糊互补矩阵。作因素间的两两比较判断时,采用一个因素比另一个因素的重要程度定量表示,则得到的模糊优先关系矩阵A=(aij)n×m其具有如下性质:

依据上面的数字标度,因素x1,x2,...,xn相互进行比较,则得到如下模糊互补判断矩阵:

接下来,将优

三、民办高校教育绩效评价模型

(一)确立评价指标层次及评语集。 建立民办高校教育绩效综合评价指标层次,评价中主要涉及的三个方面的指标为中间层,依次建立递接层次结构,如表2。建立评语集为:V={优秀,良好,较好,一般,不合格}。

(二)构造优先关系矩阵并计算各因素权重值。在指标层次结构表的基础上建立优先关系矩阵,然后将优先关系矩阵改造为模糊一致矩阵如下。

A- B优先关系矩阵以及A-B模糊一致矩阵:

(三)建立评价矩阵进行综合评价。选取民办高校的三位教师的绩效情况进行综合评价,通过设计评价问卷,由院系直属领导、教学督导等10位领导填写评价问卷,建立评价矩阵R1、R2、R3。例如针对教师A的教学工作量情况,参加评价的10人有3人认为优秀、5人认为良好、1人认为较好,1人认为一般,没有人认为不合格。则评价矩阵R1的第一行为(0.3,0.5,0.1,0.1,0),针对课堂教学效果、学生评教、课外辅导、教学研究与改革情况建立R1的其他四行。同理,建立R2、R3,综合评价为B=W○R,其中: 最后,教师

A的综合评价结果为0.915,教师B的评价结果为:0.882,教师

C的综合评价结果为:0.903,排名为:A、C、B。此评价结果与专家听课、学生评教、同行评分最终得出的结果是一致的。

四、结论

利用层次分析法确定模糊综合评价法中的权向量来建立评价模型能够提高评价指标权重分配的科学性和可信性,使得评价结果更合理。应用此评价模型来考量民办高校的绩效情况能够更科学地反映其实际情况,避免了传统的将各项指标分数相加求和的不合理性。

参考文献:

[1] 李长华,曾晓东.美国高校教师绩效评价存在的争议.外国教育研究,2004,31(11)

[2] 丁姗姗.DEA方法在我国高校绩效评价中的应用.经济师,2009(4)

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