地方应用型高水平大学一流本科人才评价体系研究

张 娟

（滁州学院 经济与管理学院,安徽 滁州239000）

一、引 言

随着中国高等教育由精英教育转向大众化教育，地方政府和高校也都认识到应用型人才对社会经济发展的重要性。国内的诸多高校近年也纷纷在教育教学改革的探索中注重实践教育，提出了应用型大学的办学定位。

国外应用型人才培养起步较早，发展至今已形成比较成熟的应用型人才培养模式。例如，德国的“双元制”模式[1]、美国的CDIO教学模式[2]、英国的产学互动模式[3]。国外发达国家非常重视培养应用型人才，强调理论知识的应用，并将应用能力评价置于教学评价中的首要位置。

相比国外，国内应用型人才培养还处于探索阶段，应用型人才评价体系还不健全，诸位学者从不同角度对应用型人才评价做了有益探索。邵琴、张明媚、甘玲对应用型人才评价体系的作用、意义、原则等问题进行了归纳。[4-6]吴阿林、陈文远、潘楠、童杰、潘玉驹和陈晓平等分别提出了各自建立的应用型人才评价指标。[7-12]在人才评价方法方面，层次分析法（AHP）、模糊综合评价、数据包络分析法等都是常用方法。

目前，对应用型人才的研究主要集中于人才培养模式、人才培养问题及路径、实践教学体系方面。对应用型人才评价的研究相对较少，且评价主体单一、评价内容不合理、评价方式封闭。

二、地方应用型高水平大学一流本科人才评价体系构建

（一）评价指标体系的确立

在国内外研究现状的基础之上，根据专家的建议或观点，设计地方应用型高水平大学人才评价体系，其一级指标拟包括知识、能力、素质和职业发展状况4个因素。

知识指标细分为基础知识、专业知识和综合知识3个具体指标。基础知识是根基，它保障了日后专业知识的学习，专业知识是基础知识的应用和延伸，二者不可偏废，现代企业对人才素质的要求越来越高，因此地方应用型高水平大学本科人才评价内容还应包括综合知识。

能力指标具体细分为实践、管理、创新、应变、自学能力和个人专长6个二级指标。实践能力主要考查学生参与校内外实践活动的情况，是现代社会对应用型人才最迫切的要求。管理能力是指对大学生社会工作能力和组织能力的评价。创新能力反映应用型人才的创新精神、开拓思维，是应用型人才应用知识解决实际问题的必备条件。应变能力考查应用型本科生在面对复杂多变的社会环境时解决突发状况的能力。自学能力是在没有教师和其它人帮助的情况下自我学习的能力，应用型人才必须不断地自学以达到工作所需的知识水平。个人专长是一个人区别与他人的核心竞争力，可根据调查学生有无相关特长或有无获得专业技能相关的培训与考核而给与评判。

素质指标细分为思想道德、身体、心理和职业道德素质。思想道德素质主要包括政治、思想和道德素质。身体素质是人的其它一切素质的物质基础，心理素质是人的整体素质的组成部分，是情绪内核的外在表现，心理素质足够强才能抵抗工作中的压力。职业道德素质是人们在从事职业的过程中形成的一种内在的有很大限制性的约束机制，只有爱岗敬业、诚实守信、办事公道才能将工作做好。

职业发展状况指标细分为学生毕业后所进单位及获得职位情况、薪资状况、用人单位满意度和个人发展潜力。就业状况直接反应出应用型人才基于社会需求的发展情况。一般情况下，员工对企业贡献度越高，其薪资水平越高。因此，评价应用型人才质量的一个最直接指标就是应用型人才进入企业所获得的薪资水平情况。用人单位对应用型人才的满意度反映了企业实际需求，也反过来影响应用型人才的求职和培养状况。从长远来看，个人发展潜力也是评估应用型人才水平的一个重要因素。

图2-1 地方应用型高水平大学一流本科人才评价指标体系

根据前面的叙述情况，将各项评价指标进行汇总，构建了地方应用型高水平大学一流本科人才评价指标体系，如图2-1所示。

（二）评价体系指标权重确立

通过专家调查法确定同一层次各指标间的相对重要程度，再用层次分析法对专家打分结果进行处理以获得各层次指标的相对权重，最后得到地方应用型高水平大学人才评价指标权重分配。

1.构建两两比较判断矩阵

采用1-9标度法判断各要素的相对重要性，构造两两比较判断矩阵 A=(aij)m×n，aij表示指标 i相对于指标j的重要性。

按照上述方法请专家对一级指标进行两两比较，得到一级指标层的判断矩阵，如表2-1所示。

表2-1 准则层对目标层的两两比较判断矩阵

2.计算特征向量及一致性检验

根据上述矩阵，首先求出每一行元素的乘积，再对每一行的乘积求n次方根，这样便求得每个因素的权值，如公式（2.1）；进行归一化处理（公式（2.2））得到矩阵的特征向量；根据公式（2.3）计算最大特征值；随后根据式（2.4）、（2.5）及表2-2进行一致性检验，当CR＜0.1，认为矩阵满足一致性条件，归一化的特征向量即为每个指标的权重；若CR≥0.1，则对原判断矩阵进行相应调整，直至满足一致性条件。

表2-2 随机一致性指标

二级指标相对于一级指标的重要性排序均按上述过程计算。

3.计算二级指标的绝对权重

前面计算的指标权重都是指其在所属的“指标层”中的权重。还需要获得所有二级指标在总目标中的绝对权重，计算方法就是将“二级指标层”的判断矩阵所对应的向量的各个分量值乘“一级指标层”判断矩阵中对应的分量值，例如要获得综合知识对总目标的绝对权重就是用综合知识对知识的权重乘知识在总目标中的权重。

根据以上公式，借助Yaahp软件计算各个指标权重及判断指标是否通过一致性检验，判断矩阵的数据采用专家调查问卷方式获得，对数据进行分析整理，最终得出各自相对应的判断矩阵。

对学校相关学科负责人、任职教师、行政负责人、企业管理者等多方专家发放问卷30份，回收28份，剔除无效问卷4份，有效问卷24份，对问卷结果重复计算取平均值，最终得到地方应用型高水平大学人才评价体系权重表，如表2-3所示。

表2-3 地方应用型高水平大学一流本科人才评价指标权重系数表

三、地方应用型高水平大学一流本科人才评价实施

由于应用型人才的表现是复杂的，涉及的指标很难用精确的数字表示，具有较强的模糊性，所以在获得指标体系的权重之后用模糊综合评判法对人才的表现进行模糊打分，从而获得较为科学合理的评价结果。

（一）确定评价指标隶属度矩阵

1.建立指标评语集

针对应用型人才素质的差别，确定五个指标评价等级，建立指标评语集为：V={优秀，良好，中等，及格，较差}。

2.获得评价结果

应用型人才的表现需要从多方调查以取得公正全面的结果，因此拟对相关的辅导员、教师、同学、单位领导、同事和被调查者发放调查问卷，请调查者根据表现在“优秀、良好、中等、及格、较差”5个级别中分别打勾，给予模糊评价。

3.确定定性指标的隶属度

根据上述问卷调查情况，依次统计各定性指标评价等级的频数，计算所有指标各等级的隶属度。

4.确定定量指标的隶属度

对指标体系中“基础知识”和“专业知识”两个定量指标求等级隶属度。首先，评语集{优秀，良好，中等，及格，较差}所对应的模糊评判向量F分别为：（优秀（90—100）、良好（80—89），一般（70—79）、及格（60—69）、差（59以下））。设某学生的基础知识对应的基础课程平均分为f，其对应各等级的隶属度为：

5.确定判断矩阵

对专家打分（或考试成绩）结果进行统计整理，可以得到每个指标的隶属度矩阵，如（2.7）所示：

rij表示第i项指标对第j等级评语的模糊隶属度。

（二）综合评价

对地方应用型高水平大学本科人才评价的总公式为：

式中，w为二级指标的总权重向量，

Wi为第i项评价指标在总目标中的权重值，（i=1,2，…，17），且有

R为所有指标的模糊评价隶属度矩阵，R=(rij)17×5；

P为总目标A的综合评价的隶属度向量，P=（p1，p2，…，p5）T；

Pj为总目标A的综合评价值属于第j等级的隶属度。

最后，选取评语等级的标准值作为评语值，将总目标的综合评价隶属度向量转换成综合评价分A，

根据式（3.9）计算出的值即为某学生的综合评价分。

四、案例分析

人才评价指标体系的研究对象可以是各地方应用型大学的大学生，现运用以上建立的评价模型，以滁州学院2012级工商管理专业的1名学生王某为评价对象进行评价分析，通过在校数据算出王某基础课加权平均分82.64分，专业课加权平均分79.87分，再进行定性指标分析，由王某本人、1名班级同学、1名辅导员和2名任课教师分别对王某的知识、能力、素质下的各项二级定性指标进行等级评定；由王某本人、1名企业领导、2名同事分别对王某的职业发展状况下的各二级指标进行等级判断。对问卷结果进行统计，按照公式（3.1）-（3.6）方法确定出各二级指标的隶属度，并得到模糊评价矩阵：

王某的评价隶属度向量为：

取五个等级的组中值作为评语值，即S=（95，85，75，65，55）T,则PT·S为综合评价分。

因此，王某的综合评价分为

同理可计算出王某各二级指标的评价分值，如表4-1所示。

表4-1 王某综合评价结果

通过上表可以看出，王某个人素质和职业发展状况评价等级为优秀，知识和能力综合评价等级为良好。综合评价得分90.03，整体评价属于优秀，基本符合王某的实际情况。

五、总 结

对地方应用型高水平人才评价进行了深入的研究，建立了一套包括知识、能力、素质和职业发展状况4项一级指标和若干项二级指标的地方应用型高水平大学本科人才评价指标体系，运用层次分析法确定了每个指标的权重，并邀请应用型人才相关的教师、领导、辅导员、同学、同事和本人进行评价，用模糊综合评判法对应用型人才进行综合评判。建立的地方应用型高水平大学一流本科人才评价模型克服了现有模型评价主体单一、评价内容片面、评价方法不合理的弊端，希望能为我国地方应用型高水平大学本科人才培养提供参考意见。