软件工程专业合作企业选择评价系统研究

梁 银，祝 义

（江苏师范大学 计算机科学与技术学院，江苏 徐州 221116）

软件工程专业合作企业选择评价系统研究

梁 银，祝 义

（江苏师范大学 计算机科学与技术学院，江苏 徐州 221116）

在软件工程专业校企合作人才培养模式中，企业的综合实力直接决定人才培养的质量。为合作企业建立客观合理的选择综合评价系统，有利于高校从众多参差不齐的企业中遴选出符合自己培养目标的企业。文章在构建合作企业评价指标体系的基础上，针对评价指标体系的特点，提出采用灰色关联分析法建立企业综合评价模型，并通过实例研究，证实该评价模型的实用性和有效性。

校企合作；软件工程；评价系统；灰色关联分析法

0 引 言

为使软件工程专业毕业的学生能够胜任企业实际工作的需要，应用型本科院校积极探索人才培养创新模式，把企业具有实践经验的工程师和实习实训资源引入到教学中，分工承担教学任务[1]。高校专业教师由于具有较高学历，理论知识扎实，负责专业理论课教学，有利于培养学生扎实的软件工程专业理论基础，使学生能够牢固掌握软件工程专业的核心知识、方法和技术。企业一方面具有实践经验丰富的工程师，开发过实际的项目，由这些有经验的工程师负责实践性课程的教学，有利于培养学生的实际动手能力和工程实践能力；另一方面还具有实习实训基地和丰富的实践教学项目，采用真实的项目教学有利于培养学生综合运用所学知识解决实际软件开发问题的能力[2]。

由此可见，企业在校企合作人才培养模式中担负了极其重要的角色，企业兼职教师的职业素养水平、企业的实习实训资源直接决定着人才培养的质量[3]，所以合作企业的遴选尤为重要。目前地方高校在遴选合作企业时，主要依据企业提供的资料、工作人员的介绍以及高校管理人员到企业的实地考察结果，这在很大程度上具有主观任意性，缺乏定量的分析研究。因此，需要建立一套综合评价系统，为高校客观、科学、合理地从众多参差不齐的企业中遴选出符合自己培养目标的企业提供重要依据。

1 合作企业选择评价指标体系的构建

1.1 合作企业选择评价指标设计原则

为保证合作企业选择评价指标能客观、真实地反映企业的实际情况，在选择评价指标时应该遵循以下基本原则[4]：①易操作性，评价指标数据要能够简单、便捷、快速地获取到；②可量化，为便于客观、公平合理的评价各企业，应尽量选择客观的定量指标；③易评性，评价指标数据便于用数学方法处理和分析，易于掌握；④可比性，选择的评价指标要具有一定的可比性。

1.2 合作企业选择的评价指标

以软件工程专业为例，通过查阅相关文献[5-7]，结合问卷调查，走访长期从事高校实践教学的企业工程师，初步确立合作企业评价指标体系。在众多的评价指标中，主要选取具有代表性、易操作的指标，构建包含教学成本、企业教学资源、社会效益3个一级指标和18个二级指标的合作企业选择综合评价指标体系（见表1）。

表1合作企业选择综合评价指标体系及权重

2基于灰色关联分析法的企业综合评价模型

由于待选企业构成要素的多层次、复杂化，且难以完全获取，在综合评价时，只能选择主要的、可获得的指标，这使得用于评价的信息不完整、样本量较小。灰色关联分析法能够处理信息不完全明确的灰色系统，对于小样本、无典型分布规律指标的评价问题准确性较高，因此，笔者采用灰色关联分析法对待选企业进行综合评价。

灰色关联分析法的思想是根据评价目的确定出理想的评价标准，然后通过比较评价对象与评价标准几何形状的相似程度来判断它们之间的关联程度。根据关联度的大小进行排序，可比较各评价对象的优劣，关联度越大说明评价对象越优。灰色关联分析法常用于对受多种因素影响的事物或现象从整体出发进行综合评价[89]。

利用灰色关联分析法对待选企业进行综合评价主要分为以下6个步骤。

（1）根据已确定的评价指标，收集待选企业的评价数据。

设待选的合作企业有m个，评价指标有n个，获取m个企业的n个评价指标数据，可得到如下比较序列：

（2）处理评价数据。

由于各评价指标有不同的计量单位，因而评价指标数据存在量纲和数量级上的差异，不便于分析比较，且难以得出正确结论，因此，公式要对评价指标数据进行无量纲化处理。常用的无量纲化方法有初值化法、均值化法、区间化法、内插法、逆化法和倒数化法等，不同的方法适合于不同特点的数据处理。根据表1中评价指标的特点，主要采用区间化法和逆化法。

对于数据越小越好的指标，比如课程嵌入费用占教学经费支出比例、校企距离等指标采用公式（1）计算。

对于数据越大越好的指标，比如学生就业率、平均工资水平等指标采用公式（2）计算。

（3）确定评价标准。

评价标准是一个理想的比较标准，可以根据评价目的选择各评价指标的最优值或最劣值作为评价标准，本评价模型选择最优值作为评价标准。

（4）计算灰色关联系数。

从几何的角度看，关联度实质上是比较序列与参考序列曲线形状的相似程度，若曲线形状接近，说明两者的关联度较大；反之亦然。因此，可用曲线间的差值作为衡量关联度的标准，通过计算比较序列中各评价指标的灰色关联系数来实现。

（5）计算灰色加权关联度。

由于每个待选企业比较序列与参考序列的关联度是通过n个关联系数来体现的，关联信息分散，不便于从整体上进行比较，所以需要对n个关联系数进行进一步处理。笔者采用求平均值的方法，分别计算每个待选企业的n个关联系数的均值，用该均值来定量反映待选企业比较序列与参考序列的关联程度。由于各评价指标在待选企业的综合评价中所起的作用不同，可对关联系数求加权平均值，称为灰色加权关联度。

（6）评价分析。

根据灰色加权关联度的大小，对待选企业进行排序，建立评价对象的关联度，关联度越大其评价结果越好，可以优先考虑这样的企业进行合作。

3 实例研究

以江苏师范大学计算机科学与技术学院为例，有合作意向的企业有7家，经过初步筛选，还剩5家企业可供选择，根据表1确定的评价指标，收集5家待选企业的评价指标数据（见表 2）。

表2 待选企业的评价指标原始数据

分别对上述指标进行规范化处理，“课程嵌入费用占教学经费支出比例”和“校企距离”指标采用公式（1）计算，其余指标采用公式（2）计算。取各评价指标的最大值1，作为理想的评价标准，得到虚拟最优企业。

取ρ=0.5，计算每个待选企业的每个评价指标的灰色关联系数，在此基础上计算出每个待选企业的灰色加权关联度ri（见表3）。

由表3可以看出，5个待选企业按灰色关联度排序， r1＞r5＞r2＞r4＞r3，待选企业 1的关联度与虚拟最优企业的关联度最大，说明企业1优于其它企业，可以优先考虑与企业1合作，以达到整体最优。

4 结 语

将灰色关联分析法用于软件工程专业校企合作人才培养模式中合作企业的选择决策，建立待选企业的综合评价模型，利用待选企业可获得的评价指标数据，将待选企业与虚拟最优企业建立关联，得出客观、可信的评价结果，使原本复杂的决策问题变得更加清晰简单，而且计算方法易于理解和操作，在一定程度上排除了决策者的主观任意性，有一定的实用价值。

表3 评价指标的灰色关联系数和灰色加权关联度

[1] 王智钢, 田祥宏, 张燕, 等. 应用型本科软件工程专业实践能力培养研究[J]. 计算机教育, 2014(10): 94-96．

[2] 覃遵跃, 王晓波, 郭鑫, 等. 基于校企合作的软件工程专业综合改革研究[J]. 计算机教育, 2014(18): 27-29．

[3] 文志诚, 曹春丽. 软件工程专业的校企合作研究[J]. 计算机教育, 2015(9): 89-91．

[4] 文益民, 易新河, 韦林. 利益相关者视域下校企合作综合评价指标体系构建研究[J]. 中国高教研究, 2015(9): 58-62．

[5] 李红卫, 封蕾. 校企合作人才培养模式质量监控与评价体系[J]. 教学与研究, 2010, 23(6): 97-98．

[6] 雷勋平, 刘晨. 熵权法在高校实践教学质量评价中的应用[J]. 蚌埠学院学报, 2015, 4(6): 125-128．

[7] 王吉春. 教学型普通高校实践教学基地评价选择研究[J]. 教学研究, 2011, 34(1): 32-37．

[8] 邓聚龙. 灰理论基础[M]. 武汉: 华中科技大学出版社, 2002．

[9] 刘思峰, 杨英杰, 吴利丰, 等. 灰色系统理论及其应用（第七版）[M]. 北京: 科学出版社，2014．

1672-5913(2017)11-0155-04

G642

江苏师范大学教育教学研究项目（JYY201413）。

梁银，女，副教授，研究方向为计算机应用和高等教育教学研究，1120105907@qq.com。

（编辑：史志伟）