魏纪平
(天津现代职业技术学院,天津 300350)
根据教育部《关于全面提高高等职业教育教学质量的若干意见》(教高[2006]16号)的指导性意见,专业建设在高职院校教育中处于基础地位,且日益成为今后教学改革的核心内容。专业建设对于高职院校发挥各个高职院校的特色教育资源,提升学校竞争力,从而拓展各院校专业发展方向与生存空间,为区域经济发展提供合格的人力资源保障。
当前,高职院校在专业建设过程中面临着诸多问题,首先,专业建设思路、措施缺乏前瞻性,其与区域经济发展实际相脱节,专业建设的指导思想与内容往往不能适应区域经济发展的要求。另外,专业建设受传统教学模式的影响,未能深入分析区域产业发展对职业需求的定位分析,使专业建设与岗位需求相脱节。最后,高职专业建设未能突出适应区域产业发展的特色专业建设,缺乏核心竞争力,人才培养的规格与特色无法满足岗位要求。为了解决以上问题,在专业建设过程中,要从专业与产业群发展的一致性角度,深入分析各个因素对专业建设的影响程度,以求达到科学分析与科学决策。
目前,层次分析法(AHP)或网络层次分析法(ANP)已在项目评价过程中得到广泛应用。AHP/ANP可以同时处理定性和定量信息,但是AHP有严格的层级关系,不能比较不同层级之间的因素的影响。虽然ANP可以将条件和指标之间的交互作用和反馈关系考虑在内,但是,在现实的决策过程中,由于信息或知识的不完整,决策过程的复杂和不确定性,决策者或利益相关者可能无法明确他们自己的评价或偏好。因此在传统的AHP/ANP中这种简单的成对比较不足以准确捕捉决策者所做的正确判断。
为了解决上述问题,文章引入模糊网络层次分析法(FANP)可以弥补传统AHP/ANP的不足,利用FANP对影响专业建设与产业群发展的因素进行定量分析,计算其权重,科学分析不同因素对专业建设与产业群发展之间相互关系的影响程度,以期对专业建设科学分析与科学决策提供可靠依据。
利用MATLAB实现FANP的基本步骤,其描述如下:
1.建立专业建设与产业群发展一致性评价指标体系。
2.按照表1建立元素间重要性的模糊数对比矩阵。
表1 相对重要性语言量表
3.计算元素的模糊判断矩阵。
4. 将各个元素组的模糊判断矩阵组成未加权超级矩阵。
5. 获得加权超级矩阵。将每个元素组与其他元素组进行重要性的比较得出元素组的权重矩阵,与未加权超矩阵点乘得到加权超级矩阵。
专业建设与产业群发展一致性综合评价指标体系以及因素层比较咨询天津老教授委员会资深的教育专家,并利用Matlab R2013a进行FAHP运算得出各因素层权重。
高职院校专业建设要以产业群发展为导向,产业群结构调整与升级决定专业发展的形式与内容,专业建设只有适应产业群发展,才能更好的为经济发展服务,并且自身随着经济的发展,专业建设才能得到完善与发展。因此研究区域经济发展与高职院校专业建设之间的关系就显得极为重要。
区域经济发展与高职院校专业建设之间的关系涉及的因素较多,为了抓住问题的主要矛盾,区域经济发展依靠产业群的主导性,主导产业群的升级与拉动作用决定区域经济的发展方向,高职院校专业建设服务于主导产业群的升级与发展,主导产业群的发展就要求专业建设的内容与之相适应,因此从区域产业群主导性(B1)和专业发展的适应性(B2)角度进行研究,力求通过建立不同因素层来表征区域经济发展与高职院校专业建设之间的关系(见表2),并运用模糊网络层次分析法(FANP)分析各层级内部与不同层级之间定量关系,使之为完善高职院校专业建设提供决策依据。
区域产业群主导性(B1)是通过五个指标对不同产业进行评价,以判断产业的主导性(见表2)。它们分别是:产业群影响力(C1)、劳动力效益(C2)、产业扩张力(C3)、经济效益(C4)和技术效益(C5)。产业群影响力(C1)是反映产业主导性分析的重要指标,它表示某产业对其他产业拉动作用。劳动力效益(C2)是劳动力结构合理性的指标。产业扩张力(C3)是某产业未来发展能力的指标,充分反映该产业中企业的发展后劲。经济效益(C4)反映某产业的盈利能力,是产业现阶段主导性的主要依据。技术效益(C5)反映某产业的技术创新能力,是产业竞争的核心力量,也是该产业未来发展的技术支撑。
高职院校专业适应性分析(B2),主要通过四个指标对专业建设的关键因素进行分析(见表2)。主要包括:人才培养体制适应性(C6)、专业课程体系适应性(C7)、专业师资队伍适应性(C8)和专业实训体系建设适应性(C9)。专业人才培养体制适应性(C6)是人才培养目标与方案,是专业建设的基础性工作,专业的人才培养体制必须与产业群发展相适应,才能真正使专业建设良性发展。专业课程体系适应性(C7)是专业人才培养体制具体体现,也是培养合格人才的物质保障之一。专业师资队伍建设是专业建设活的因素,因为只有教师队伍积极参与到专业建设当中,专业建设才能成功。专业实训体系建设适应性(C9)是指高职院校的实训体系必须和相应产业群发展相适应,完善的实训体系高职学生技能学习的重要保证,也是为产业群发展培养合格人才的物质基础。
表2 专业建设与产业群发展一致性综合评价指标体系
专业建设与产业群发展一致性问题,涉及不同层次之间因素分析,特别是区域经济产业主导性与专业发展适应性之间的作用与反作用,AHP不适合用于该问题的分析。另外,FANP相对于ANP,既可以处理复杂的系统问题,同时又对问题的不确定性和模糊性进行了处理,给出了具有模糊性的复杂问题的定量解决方法。因此,采用FANP可以确切反映专业建设与产业群发展不同因素之间的定量关系。
1.构建体系评价因素集
①标准层因素集
U={u1,u2}={区域产业群主导性、专业发展适应性}
②因素层因素集
u1={u11,u12,u13,u14,u15}
={产业影响力、产业劳动力效益、产业扩张力、产业经济效益、产业技术效益}③评价集
u2={u21,u22,u23,u24}
=认才培养体制适应性、专业课程体系适应性、专业师资队伍适应性、专业师资队伍适应性}
2.确定模糊判断矩阵
以C1(产业影响力)为准则,元素集B1中的元素C1(产业影响力)、C2(产业劳动力效益)、C3(产业扩张力)、C4(产业经济效益)和C5(产业技术效益)按照其对C1(产业影响力)的影响大小进行间接优势度比较,计算出局部权重向量如下表3:
表3 确定以C1为准则的模糊判断矩阵的局部权重
由特征根法得出排序向量:
同理,得到B1中个因素层中不同元素影响程度排序向量,得到B1结构的定量表示,模糊判断矩阵:
按照以上步骤计算同个标准层和不同标准层元素之间的模糊判断矩阵w22、w12和w21,最终可得未加权的模糊超级矩阵:
3.构造标准层的模糊权重
由于的列并不是归一化的,因此将中的每一个子矩阵进行相对权重的比较,每个矩阵中的元素看作一个元素组,得到该元素组对其他子矩阵的归一化排序向量。假设元素组之间互相有影响,得出下列一个模糊权重矩阵:
根据w和上面求得的A可以求得加权超级矩阵:
4.计算全局权重
计算对应于1的归一化特征向量
W∞=(0.115 3,0.106 9,0.109 0,0.115 3,0.116 0,0.116 7,0.100 3,0.105 7,0.114 8)T
由此可以确定模型的最终权重为:
C=(0.115 3,0.106 9,0.109 0,0.115 3,0.116 0,0.116 7,0.100 3,0.105 7,0.114 8)
区域产业群主导性决定专业发展适应性,然而其各因素之间关系错综复杂,通过FANP对不同层次之间各因素的对比分析,得到了各因素的全局权重,从权重角度看(见表4),区域产业群主导性中产业影响力(0.165 3)、产业扩张力(0.169 0)和产业技术效益(0.151 0)这三个因素居于重要地位。因此在考察区域产业群主导性过程中,充分分析这三个因素才能整体把握产业群再区域经济中的主导性。
表4 基于FAHP的专业建设与产业群发展一致性权重分析
另外,专业发展的适应性也非常重要,专业建设只有适应了产业发展,才能充分发挥自身的优势,从权重角度看(见表3),这其中人才培养体制建设(0.095 7)、专业师资队伍建设(0.071 7)和专业实训体系建设(0.109 8)三个因素再专业建设过程极为重要,分析专业发展的适应性要充分考虑这三个因素影响,而且专业实训体系建设权重最高,因为专业实训体系建设是提高学生专业技能的主要场所,高职院校要高度重视实训基地建设,才能培养出真正符合企业岗位需要的技能人才。
以上由FANP分析的各因素的全局权重,主要是由于主导产业在区域经济中占举足轻重地位,它不仅决定产业链的发展与组成,对专业的发展与内容也起到决定作用,特别是对人才培养的结构与数量;另外,专业构建形式与内容对产业群发展也有反作用,专业适应产业群发展,尤其是主导产业,才能为其提供大量合格人才,否则,专业发展就会失去目标,也会阻碍产业群发展。因此要评价专业建设与产业群发展的一致性,分析产业群的产业主导性是非常重要的,只有这样才能抓住主要矛盾。
通过分析影响专业建设与产业群发展一致性的各个因素,建立评价指标体系,然后运用FANP对各个因素之间关系进行对比分析,得到各个影响因素的全局权重,根据全局权重的定量数值,以数字形式展现在决策者的面前,客观地评价专业建设与产业群发展一致性的各个因素,这对促进高职院校专业建设的发展,对高职院校的教育质量将起到积极的推动作用。