基于灰色理论的BRM实操评估教学模型的研究

赵鲁明

【摘要】本文首先结合国内外的科研情况，提出了本文的研究内容与方法，接着介绍了驾驶台资源管理的理论知识；其次，通过对规则的解读以及根据培训的先例，提出了BRM培训对于课程、师资、设备、教材的标准要求，确定了驾驶台资源管理培训体系框架，同时选取了衡量驾驶员驾驶台资源管理能力的16项评价指标，并运用层次分析法确定其权重；最后，引入灰色理论，建立驾驶台资源管理评价模型，通过设立评价集，最终确定学员驾驶台资源管理能力的等级标准。

【关键词】驾驶台资源管理 灰色理论 考核评估

【中图分类号】G42 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2018）49-0205-03

一、驾驶台资源管理（BRM）考核评价模型的建立

1.现行的考核评价方法

马尼拉修正案实施以来，各个海事局、培训机构以及航海院校都在积极探索BRM的培训以及评估考核，培训可以通过理论学习和实践操作来实现，但是如何科学地评估学员对驾驶台资源管理的能力，迫在眉睫。虽然在欧美国家驾驶台资源管理课程开展得较早，但是至今仍然没有一套科学有效的评估考核办法，在国际海事组织内部也没有达成一致的意见。

在我国现行的BRM评估考核中，理论考试采取定量的考核办法，而实操考试多采用定性的评价方法。在理论考试中，海事局通过组织有经验的船长以及专家学者在研究培训内容的基础上，结合实船经验，拟定考试题目，以题库的形式储存在电脑中。学员在考试的过程中，通过随机抽取试题来组织答案，最后电脑给予评分，这样就能客观真实地反映学员对于BRM理论课程的掌握程度。在实操考试中，提前拟定考核项目，绘制考核表，考官根据评估标准，结合学员的具体操作给予相应的分数，同时另一名考官通过控制台人为的设置各种场景，来考察学员处理应急突发事件的能力，这样虽然能够真实反映实船的操作状况，然而实操评估结果受考官的主观意识影响太大，难以保证考核结果的客观公正。

2.灰色评价理论

基于以上原因，现行BRM实操评估考核办法已经满足不了新形势下对BRM的考核要求，一套系统完善的科学评估考核办法亟待出台，本研究将采用灰色理论来评价。

（1）灰色理论基础。灰色理论法，它是一门研究信息部分清楚、部分不清楚并带有不确定性现象的应用数学学科。

（2）灰色评价理论的流程。

①制定评价指标Vij的评分等级标准

评价指标Vij是定性指标，将定性指标转化为定量指标，即定性指标量化可以通过制定评价指标评分等级标准来实现。考虑到思维最大可能分辨能力，将评价指标Vij的优劣等级划分4级，并分别赋值（评分）4，3，2，1分，指标等级介于两相邻等级之间时，相应评分为3.5，2.5和1.5。

②确定评价指标Ui和Vij的权重

按上述评价指标体系评价时，评价指标Ui和Vij对目标W的重要程度是不同的，即有不同的权重。这些评价指标权重的确定，可以利用层次分析法，通过两两成对的重要性比较建立判断矩阵，然后用解矩阵特征值的方法求出。

假设求得一级评价指标Ui（i=1，2，…，m）的权数分配为ai（i=1，2，…，m），各指标权重集A=（a1，a2，…，am），且满足ai≥0， ai=1；二级评价指标Vij（i=1，2，…，m；j=1，2，…，ni）的权数分配为aij（i=1，2，…，m；j=1，2，…，ni），各指标权重集Ai=（ai1，ai2，…，ain ），且满足aij=0， aij=1。

③组织评价专家评分

设评价专家序列号为k（k=1，2，…，p），即有p个评价专家。组织p个评价专家对第S个项目按评价指标Vij评分等级标准打分，并填写评价专家评分表。

④求评价样本矩阵

根据评价专家评分表，即根据第k个专家对第S个项目按评价指标Vij给出的评分d ，求得第S个项目的评价样本矩阵D ：

D = =（d ）p？鄢 n

其中， i=1，2，…，m；j=1，2，…，nm；k=1，2，…，p。

⑤确定评价灰类

确定评价灰类就是确定评价灰类的等级数、灰类的灰数和灰数的白化权函数。分析上述评价指标Vij的评分等级标准，决定设定4个评价灰类，灰类序号为e，即为e=1，2，3，4。它们分别是“优”、“良”、“中”、“差”，其相应的灰数和白化权函数如下：

第1灰类 “优”（e=1），灰数？茚1∈[4，∞]，白化权函数为f1。

f1（d ）= d ∈[0，4] 1 d ∈[4，∞） 0 d ？埸[0，∞）

第2灰类 “良”（e=2），灰数？茚2∈[0，3，6]，白化权函数为f2。

f2（d ）= d ∈[0，3] d ∈[3，6] 0 d ？埸[0，6]

第3灰类 “中”（e=3），灰數？茚3∈[0，2，4]，白化权函数为f3。

f3（d ）= d ∈[0，2] d ∈[2，4] 0 d ？埸[0，4]

第4灰类 “差”（e=4），灰数？茚4∈[0，1，2]，白化权函数为f4。

f4（d ）= 1 d ∈[0，1] d ∈[1，2] 0 d ？埸[0，2]

⑥计算灰色评价系数

对评价指标Vij，第S个项目属于第e个评价灰类的灰色评价系数记为x ，则有

x = fe（d ）

对评价指标Vij，第S个项目属于各个评价灰类的总灰色评价数记为r ，则有

x = x

⑦计算灰色评价权向量和权矩阵

所有评价专家就评价指标Vij，对第S个项目主张第e个灰类的灰色评价权记为r ，则有

r =

考虑到灰类有4个，即e=1，2，3，4，便有第S个项目的评价指标Vij对于各灰类的灰色评价权向量r ：

r =（r ，r ，r ，r ）

从而得到第S个项目的Vi所属指标Vij对于各评价灰类的灰色评价权矩阵R ：

R =r r r = r r r r r r r r

⑧对Vi做综合评价

对第S个评价项目的Vi做综合评价，其综合评价结果记为B ，则有

B =Ai·R =（b ，b ，b ，b ）

⑨对U做综合评价

由Vi的综合评价结果B 得第S个评价项目的U所属指标Ui对于各评价灰类的灰色评价权矩阵R ：

R =B B B = b b b b b b b b

于是，对第S个评价项目的U做综合评价。其综合评价结果记为B ，则有

B =A·R =A ·R A ·R A ·R =（b ，b ，b ，b ）

⑩计算综合评价值并排序

设将各评价灰类等级按“灰水平”赋值，即第1灰类“优”取4，第2灰类“良”取3，第3灰类“中”取2，第4灰类“差”取1，则各评价灰类等级值化向量C：

C=（4，3，2，1）

于是，第S个评价项目的综合评价值W 按下式计算：

W =B ·C

式中C ——各評价灰类等级值化向量的转置。

求出综合评价值W 后，根据W 大小对q个被评价对象进行排序。

3.评价模型的实践应用

（1）建立驾驶台资源管理的综合评价体系，采用层次分析法，确定一级评价指标Ui和二级评价指标Vij的权重。

（2）确定二级评价指标Vij的评分等级标准。本例将评价指标Vij的优劣等级划分4级，并分别赋值（评分）4，3，2，1分，指标等级介于两相邻等级之间时，相应评分为3.5，2.5，1.5分。

（3）组织海事局考官评分。两名海事局官员现场针对学员的表现，根据评分等级标准，对学员的考核项目逐一评分。

（4）确定评价灰类。结合上述Vij的评分等级标准，定义评价灰类为4个，设灰类序号为e，即e=1，2，3，4，分别代表“优”、“良”、“中”、“差”。

（5）计算灰色评价系数。对于评价指标V11，由第e个评价灰类计算得出的灰色评价系数x 为：

当e=1时，x = f1（d ）=f1（d ）+f1（d ）=f1（2.5）+f1（3）=0.625+0.75=1.375

当e=2时，x =f2（2.5）+f2（3）=0.8333+1=1.8333

当e=3时，x =f3（2.5）+f （3）=0.75+0.5=1.25

当e=4时，x =f4（2.5）+f （3）=0+0=0

所以，对于评价指标V11，总灰色评价数x 为：

x = x =x +x +x +x =4.458

（6）计算灰色评价权向量和权矩阵。对于海事局官员赞成第e个灰类的灰色评价权r 为：

当e=1时，r =x x =0.308

当e=2时， r =x x =0.411

当e=3时，r =x x =0.280

当e=4时，r =x x =0

所以，对于评价指标V11，灰色评价权向量r 为：

r =（r ，r ，r ，r ）=（0.308，0.411，0.280，0）

进而可以根据上述方法，求得其他指标的灰色评价权向量r ，从而可以得到二级评价指标Vij相对其一级评价指标Ui的对于各评价灰类的灰色评价权矩阵R ，R ，R ，R ：

R =r r r r = 0.333 0.444 0.222 0 0.283 0.377 0.340 0 0.386 0.436 0.178 0

R =r r r r = 0.308 0.411 0.280 0 0.333 0.444 0.222 0 0.333 0.364 0.303 0

R =r r r r = 0.360 0.400 0.240 0 0.333 0.364 0.303 0 0.447 0.425 0.128 0

R =r r r r = 0.386 0.436 0.178 0 0.447 0.425 0.128 0 0.333 0.364 0.303 0

（7）对一级指标Ui做综合评价。对考核评估的U1，U2，U3，U4进行综合评价，评价结果B ，B ，B ，B 为：

B =A1gR =（0.3196，0.4154，0.2644，0）

B =A2gR =（0.3380，0.4056，0.2559，0）

B =A3gR =（0.3815，0.3862，0.2332，0）

B =A4gR =（0.3975，0.4203，0.1821，0）

（8）对考核评估结果进行综合评价。根据B ，B ，B ，B ，得出总灰色评价权矩阵R 为：

R =B B B B = 0.3380 0.4056 0.2559 0 0.3815 0.3862 0.2332 0 0.3975 0.4203 0.1821 0

对考核评估结果做综合评价，评价结果B 为：

B =AgR =（0.3366，0.4096，0.2535，0）

（9）求出最终的综合评价值，则考核评估的综合评价值W 为：

W =B gC =（0.3366，0.4096，0.2535，0）g（4，3，2，1） =3.0822

假设海事局考官以2分作为刚好通过指标Vij的一个标准，即2分作为合格分时，通过计算可求得对应的W 为2.7693。所以，当综合评价值大于2.7693时，则考核结果为合格，即通过考试。

基于现行的考核评估办法存在的不足，根据灰色理论的基础以及灰色理论评价的流程，计算出评价结果。

二、总结与展望

1.总结

利用灰色理论来构建BRM评价模型，最后将该模型应用于实践，综合评价出考生的驾驶台资源管理能力。

2.展望

本文在写作的过程中，发现还有如下方面需要进一步完善：

（1）在确定评价指标权重的过程中，虽然层次分析法能够较准确地反映出各指标的重要程度，但是受限于专家的主观性、知识水平的影响，可能对结论有所影响，因此准确合理的权重确定方法是下一步工作的重点。

（2）在组织海事局官员评分的过程中，各评价指标的评分标准比较模糊，分数之间的界限不够明显，所以急需确定更加准确的评分考核标准。