基于二元语义的大学生就业质量评价

赵萍

(商洛学院 数学与计算机应用学院， 商洛 72600)

0 引言

积极稳妥的就业政策和就业优先战略的实施使高质量就业成为一个急需解决的社会问题。高校毕业生就业质量的评价问题引起众多学者的研究，如文献[1]利用层次分析法(AHP)对大学生的就业质量满意度进行定量和实证分析，结果显示黎明职业大学就业质量良好且接近优秀，就业质量综合评价排列顺序与实际相一致，文献[2]利用模糊综合评价法对安徽省2014-2017年毕业生就业质量进行讨论，最终得出学历层次越高就业质量越好，就业趋势是在波动中上升。文献[3]在构建学生满意度的结构方程模型基础上对广州高校的学生就业质量进行实证分析。

二元语义模糊评价法是针对某一对象给出二元数组来表示评价结果，该方法采用多决策者参与决策，可以有效避免传统模式一人评测带来的偶尔误差。利用该方法既能对测评参与者给出的各项指标标价结果进行全面考量，又可以在此基础上对各评价结果进行客观运算，最大限度的避免了指标难以定量的问题，对语言评价中的信息集结和运算可以有效的避免信息损失和扭曲[4-5]，从而使计算结果更加客观，精准和完整。本文引用二元语义模糊评价法分析大学生就业质量，并且以商洛市为例，对模型的科学性和有效性进行验证。

1 构建评价体系

1.1 构建大学生就业质量评价指标体系

大学生就业质量评价是一个立体多维度概念，在确立大学生就业质量评价体系时需要把握科学系统性，综合层次性以及区域动态性。本文以大学生就业质量评价体系的现有研究成果为基础[6-9]，采用问卷调查法和访谈法对商洛市的大学毕业生以及相关就业管理部门进行访谈，对商洛市的就业市场进行实地考察，分析出能够影响毕业生就业质量的相关因子。借助AHP法从政府和毕业生个体2个不同视角出发建立一级评价指标，再以综合评价指标体系为基础，从2个一级指标中细化出12个二级评价指标，构建毕业生就业质量评价指标体系，如图1所示。

图1 大学生就业质量评价指标体系

1.2 相关知识

二元语义[10-13]是利用一个二元数组(si,αi)表示语言评价信息，其中si表示由计算得到的评价结果与初始语言评价集S最贴近的语言短语。αi表示通过计算得到的语言信息与事先设定的si之间的偏差，且αi∈[-0.5，0.5]。

定义1 若si∈S={s0,s1,sg}是一个语言短语，定义函数θ,利用θ将si转化为二元语义形式如式(1)。

θ：S→S×[0.5，0.5]

θ(si)=(si,0),si∈S

(1)

定义2 设语言评价集S={s0,s1,sg},β∈[0,g],β表示语言评价集S集结运算得到的实数，用函数Δ定义β的二元语义如式(2)。

(2)

式中round(·)为四舍五入取整运算。

定义3 假设语言评价集S={s0,s1,sg}，(si,αi)是一个二元语义，则存在一个逆函数Δ-1将(si,αi)可转化成具体的数值β∈[0,g]，即式(3)。

Δ-1(si,αi)=i/g+αi=β

(3)

定义4 设(sm,αm)和(sn,αn)是两个二元语义，关于二元语义一般要求有如下性质：

(1)有序性：当m>n时，则(sm,αm)>(sn,αn)，这里“>”表示“好于”。

当m=n时，如果αm=αn，(sm,αm)=(sn,αn)； 如果αm>αn，(sm,αm)>(sn,αn)； 如果αm<αn，(sm,αm)<(sn,αn)；

(2)存在逆算子：Neg((si,αi))=Δ(g-Δ-1(si,αi))。

(3)最大、最小化运算：当(sm,αm)≥(sn,αn)时：Max{(sm,αm)，(sn,αn)}=(sm,αm)，Min{(sm,αm)，(sn,αn)}=(sn,αn)

定义5 假设二元语义评价集合函数y={(r1,α1),(r2,α2),(rn,αn)}，函数y对应的文字语义所代表的权重向量w={w1,w2,,wn}T，将各要素加权平均得定义为式(4)。

(4)

2 构建评价模型

2.1 问题描述

结合大学生就业质量评价指标体系对该问题进行评价,记评价者集合为E=(e1,e2,…,en),记评价指标集合为B=(B1,B2,…,Bn,B11,B12,…,Bnm)其中Bi表示一级指标,Bij表示第i个评价指标中的第j个二级指标。利用三角模糊函数将文字语言信息评价短语转化为三角模糊数。引入专家组评测，专家根据既定的指标考核并作出独立的测评分析表。

2.2 计算模型描述

算法输入：输入专家组的评价等级和权重。

计算步骤：

(1)通过θ(si)=(si,0),si∈S将专家组的评价等级和权重语义评价短语转化为二元语义形式。

(2)利用Δ-1(si,αi)=i/g+αi=β对专家组给出评价等级和权重短语集结。

算法输出：输出模型的整体评价等级。

3 算例分析

结合大学生就业质量评价体系，对商洛市大学生就业质量进行评价。建立大学生就业质量评价等级三角模糊数如表1所示。权重语义评价短语三角模糊数如表2所示。

表1 就业质量评价等级的三角模糊数

引进3名相关专家依据既定指标对商洛市大学生就业质量做出独立的测评分析。虽然专家组给出的是定性的评价，但该模型用定量的方法刻画定性的信息，从而得出较客观公正的评价结果。评价指标从等级和权重两方面进行如表3所示。

表2 权重语义评价短语的三角模糊数

表3 专家对各指标的模糊测评表

以政府视角下的“直接就业率”这个评价指标为例，将定性评价结果转换为定量指标，计算其值为：B11=(S2,-0.08),W11=(Sw3,0.08)。

同理可得其余评价指标的测算结果，如表4所示。

表4 12项评价指标的测算结果

以“政府视角”为例，计算其值为B1=(S1,0.1),W1=(Sw3,-0.08)。

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同理可得“个人视角”的测算结果，如表5所示。

表5 准则层评价指标的等级和重要性

通过加权平均测算求得大学生就业质量的整体评价等级。

通过计算得知专家组对大学就业质量整体评价结果的对应值为0.43，利用公式(2)将该数值转化为二元语义的形式为(S2,-0.07)，通过查看表1可知大学毕业生就业质量评价等级为“一般”。由计算可知大学生就业质量的评价结果与S2之间的差别为-0.07，在可接受范围之内，但在国家供给侧结构性改革和企业转型升级的趋势下，政府依然要在进一步保障毕业生权益方面做足功夫，企业也应在提高毕业生待遇，完善保障机制，畅通晋升渠道方面多努力，这也与毕业生的人职匹配度，即潜质、能力以及文化有直接关系。总之，对大学生就业质量进行评价，有利于政府对高等教育发展方向进行宏观调控，有利于高校对人才培养方案进行修订，有利于社会形成人尽其用的良好氛围，有利于毕业生准确定位，在提高自身人力资本存量上下功夫。

4 总结

对大学生就业质量进行科学合理的评价对促进高等教育改革以及高校人才培养方向调整具有重要作用。二元语义模糊评价法能够最大程度的克服评价时的随意性与人为性，该方法还可以广泛应用于环境保护领域以及安全生产科学技术领域。本文运用二元语义模糊评价法对大学生就业质量进行分析，建立大学生就业质量评价模型，为更客观的大学生就业质量评价提供理论依据，并以商洛学院为例，得出毕业生就业质量一般，说明当前毕业生的就业质量仍有较大的提升空间。本研究对国家就业政策制定以及高校的人才培养方案修订，办学模式的定位具有理论参考价值，但是该计算过程比较复杂且专家给出的语义权重具有主观性，如何进一步优化算法，进一步减弱主观性将是下阶段研究的主要工作。