基于TOPSIS法的自闭症儿童移动学习应用设计评价研究

王媚雪 翟洪磊

摘要：为了解决自闭症儿童移动学习应用设计后期方案优选的问题，提出了一种基于TOPSIS（逼近理想解排序法）的自闭症儿童移动学习应用的设计评价方法，首先通过专家访谈和问卷调研确定移动学习应用的评价指标并对其进行打分，然后使用层次分析法计算出各指标的权重值并进行一致性检验，获得了各项评价指标的重要度排序，最后通过TOPSIS法对方案进行排序，以此作为方案筛选的决策依据。将TOPSIS法应用到自闭症儿童移动学习应用的设计中，可以降低设计方案选择过程中人的主观性和片面性，也为以后自闭症儿童移动学习应用的设计提供参考。

关键词：工业设计;TOPSIS法;自闭症儿童;学习应用设计

中图分类号：TP311

文献标识码：A

文章编码：1672-7053（2020）02-0060-02

近年来，自闭症的发病率一直上升，我国13亿人口中有至少超过1000万的自闭症患者[1]。通过对自闭症儿童进行早期的干预训练，可以使其具备一定的自理能力，减轻家庭和社会的负担。移动互联网的普及为自闭症儿童的干预提供了新的思路，国外已经有将移动应用用于自闭症儿童干预的案例，并且取得了不错的效果，相比于国外，国内的研究起步晚，并且很多自闭症康复中心的老师和家长不知道如何选择，也没有一个系统性的方法来指导设计师进行设计。因此，本文基于TOPSIS法，建立了一种自闭症儿童移动学习应用的设计评价方法，来指导设计师进行设计和后期的方案优选。

1TOPSIS法概述

TOPSIS（逼近理想解排序法）[2]是一种根据待评价方案与理想解的接近程度进行排序，从而确定方案优劣的一种方法。这种方法目的是为了找出与理想方案最接近的一种方案，减小方案选择中人的主观性和片面性。张厚等人提出了一种基于主成分分析和改进的TOPSIS法的混煤配比方案综合评价方法，对某燃煤电厂和6种混煤配比方案进行了综合评价。刘羽歆等人基于用户体验对专业性购物网站建立评价体系，采用网络分析法对评价体系的权重进行确立，并引入了TOPSIS法对网站的评价结果数据进行了排序。

2基于TOPSIS法的自闭症儿童移动学习应用设计评价流程

2.1建立自闭症儿童移动学习应用的层次分析模型

由于自闭症儿童的认知特点、行为特征与正常儿童有所不同，因此，在进行自闭症儿童移动学习应用的设计时，不能遵循普通儿童的移动应用设计原则。通过对自闭症康复中心的5名康复专家进行专家访谈，确定了自闭症儿童移动学习应用设计的21项初始评价指标。然后选取8名自闭症康复中心的专家和5名自闭症儿童的家长对这21项初始评价指标进行问卷调研，最终确立了8项评价指标，即准则层，包括了：X及时的反馈、X2娱乐性、Xz益智性、X4操作简单、Xg界面简洁、X难度可调节、X色彩搭配合理。目标层则代表了整个自闭症儿童移动学习应用的设计方案。

2.2评价指标权重的确定

判断矩阵的合理构建是层次分析法中的一个必不可少的重要环节，可以用来比较某一层次各要素两两之间相互的相对重要性。判断矩阵采用1～9标度方法确定分值（1表示指标i与指标j重要程度相同;3表示指标i比指标j稍微重要;5表示指标i比指标j明显重要;7表示指标i比指标j强烈重要;9表示指标i比指标j绝对重要，标度倒数表示指标j比指标i重要），可以体现两个要素比较出的重要程度等级。根据判断矩阵，计算相对权重值，根据判断矩阵的数据，计算出权重向量W=[o]1.n，然后计算出每一个评价要素的权重，计算公式为：

2.3一致性检验

对于能否确定层次的排序，需要对其进行一致性检验。首先定义一致性指标：c1=，其中λ为最大特征根，n为矩阵的阶数。当λ比n越大时，不一致性就越大，所以，当CI=0时，可以判断具有完全的一致性;当CI接近于0时，有满意的一致性;当CI越大，不一致性就越严重。为了衡量CI的大小，引入了随机一致性指标RI，RI的值见表1。

计算出每一个评价指标的相对权重值，求得权重向量后，根据公式CR=台进行一致性检验，如果CR≤0.1，则符合要求。

2.4根据各项指标权重构造加权矩阵

首先构建评价指标特征矩阵：

对矩阵A进行加权标准化处理后得到标准化矩阵By：

2.5求正负理想解

正理想解为：

负理想解为：负理想解为：

2.6计算各方案到理想解的距离以及相对贴进度

各方案与正理想解X+和负理想解X-的距离为：

计算出每个方案与理想解的相对贴进度Ci：

根据相对贴进度Ci的值进行排序，Ci的值越大，说明评价对象的优先程度越高，反之，则说明评价对象的优先程度越低。

3基于TOPSIS的自闭症儿童移动学习应用设计案例分析

选取了三款自闭症移动学习应用，运用上文所述的方法对其作出评价。

3.1计算评价指标权重并进行检验

选取自闭症康复中心的专家对图1所示的7项指标采用上文所述的1～9标度的方法进行评分，然后借助matlab软件求出每项指标的权重，然后对其进行归一化处理，最后进行排序，见表2。通过计算，CI的值为0.0808，查表知RI的值为1.32，根据公式CR=号计算得出，CR=0.0612≤0.1，因此各项指标的权重值符合要求。

3.2根据各项评价要素权重构造加权矩阵

选取自闭症康复中心的9名专家和4名设计师对上述的三款产品对9项评价要素进行评分，评分区间為0～10分（0《很差≤3，3《较差≤5，5《一般≤6，6《较好≤8，8《很好≤10），取其算术平均数作为每项评价要素的最终得分，然后对得分结果进行加权标准化处理。最终评分结果见表3。

3.3計算评价对象的正负理想解

根据公式（4）（5）求出正理想解与负理想解为：

X+=（0.1150，0.0327，0.0547，0.1645，0.1059，0.0934，0.0471）X=.（0.1073，0.0285，0.0424，0.1425，0.0854，0.0840，0.0390）3.4计算计算各方案的欧式距离以及相对贴进度

根据公式（6）～（8）可以计算各方案的欧式距离以及相对贴进度C，如表4。通过表4可以发现，产品C明显优于其他两款方案。

3.5结果验证

根据应用商店的软件下载排行和评分可知，产品C的评分和下载量是最高的，与评价结果一致，证明了TOPSIS法应用于自闭症儿童移动学习应用的设计评价是可行的。

4结语

为了解决在自闭症儿童移动学习应用设计过程中设计要素的获取和方案的筛选过分依赖人的主观性和片面性，提出了一种基于TOPSIS法的产品评价方法，首先通过专家访谈和问卷调研的方式建立了自闭症体感游戏设计的评价指标体系，然后求出了各项评价指标的权重，最后利用TOPSIS法进行了产品的优劣排序。可以看出，利用TOPSIS法来指导设计师进行设计，可以帮助设计师权衡各项设计要素的优先级，以此来获得最大的产品价值机会，也可以帮助设计师进行设计方案筛选的时候，科学有效的获得最优的设计方案。

本文系秦皇岛市科学技术研究与发展计划资助项目（项目编号：201703A264）。

参考文献

[1]韦钰婕.基于行为探索的自闭症儿童辅助工具设计研究[D].西南交通大学，2017.

[2]于新宇，陈东帆，李睿强.现代化技术在自闭症康复领域应用的研究综述[J].中国特殊教育，2016（03）：17-22.

[3]孙强.基于AHP和QFD的SC公司供应商选择研究[D].华东理工大学，2018.

[4]邹涛，时昀.层次分析法在儿童自行车设计中的应用[J].包装工程，2019，40（02）：161-166.

[5]袁鹏，曾艺桥，陈政.基于TOPSIS法的城市旅游发展动力因子评价：以湖南省为例[J/OL].统计与决策，2019（22）：59-63.[2019-12-05]htps：//oi.og/10.13546/.ni.tjc.2019.22.013.