基于层次分析法的BIM职业技能等级认证探析

王 凯，袁小永

（安徽国防科技职业学院，安徽 六安 237011）

0 引言

自2019年高等院校通过课证融通、产教结合等方式，积极开展“1+X”证书试点工作。目前全国近千所本、专科院校，数百万在校生参加了考核培训，数量巨大，实践前景广阔。如何有效将“1+X”证书推广并得到行业认可成为许多学者研究的重点[1-4]。本文基于“1+X”证书制度，构建BIM职业能力认证评价指标体系，开发评价模型，打通校企对学生BIM职业技能认证壁垒，提高“1+X”证书的认可度。这既是对学生职业能力考核的补充，又促进了校企融通机制的进一步完善，具有积极意义。

1 BIM职业能力认证评价指标体系构建

1.1 构建的基本原则

立足校企间共通共融，本文的评价对象以在校学生为主，评价既要符合客观条件，又要考虑BIM技能基本要求。评价指标体系构建时遵循科学性、系统性、客观性、针对性、实用性原则，充分考虑实际情况，避免出现无用指标，公正、客观、全面反映被评价对象BIM职业能力的综合水平[5]。

1.2 指标体系构建步骤及指标层确立

1.2.1 构建步骤

结合“1+X”证书中BIM类证书标准要求和校企合作特点，特别是建筑企业人才需求分析，以及职业规范要求、BIM技能特征等，总结出BIM职业能力认证评价指标维度，作为评价体系的一级指标。初步确立评价指标集，通过与高校教师和建筑企业BIM从业人员的深度交流，对各个指标层的划分进行梳理并确定指标的合理性、有效性，剔除次要的评价指标；通过优化指标层进而确立“1+X”证书制度下校企间BIM职业能力认证评价指标体系。

1.2.2 指标层确立

本文向高校及企业BIM技术人员和专家发放问卷，分析回收的问卷数据，确立指标的合理性。考虑到数据中的主观性和其他影响因素，如果超过70%的人认为非常不合理且低于20%的人认为非常合理，则删除该指标。建立新的指标集，再次发送给问卷人打分直至没有指标删除。对剩余指标进行整理得到6个维度28个指标集，如表1所示。

表1 BIM职业能力认证评价指标体系及说明

1.3 权重确立和分析

本文采用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）对指标层进行综合分析。选取任意指标i和j构成判断矩阵Hi，并采用1-9标度法打分，其说明如表2所示。统计打分数据，计算各判断矩阵Hi（i=1，2，3，…，n）的值，最后计算一致性指标CI。为使判断更准确，本文引入平均随机一致性指标RI，其取值如表3所示。计算一致性比例CR=CI/RI，当CR小于0.1时，认为判断矩阵一致性通过，可进行一下步决策；反之则不通过，要重新进行构造、计算、检验直至通过为止。

表2 AHP1-9标度说明

表3 RI取值

本文统计整理专家打分数据并进行综合分析，利用Yaahp软件处理数据，计算出各个指标权重值和综合权重值。计算分析结果如表4所示。BIM专业技能知识和学校专业（BIM）完成状态两个维度的指标是体系中的关键。从指标体系内容看反映了学校和企业对学生BIM能力水平表现的不同侧重点，企业注重学生的实践能力和职业素养，学校考量学生的知识水平和课业完成度。

表4 BIM职业能力认证评价指标体系权重数值表

续表

2 实例验证

2.1 评价方法选择

考虑指标的主客观因素，需要进行定性和定量综合分析，特别是针对一些含糊不清的因素因子，需要将评价人员定性的信息通过建立数学模型进行量化打分，进而得出判定结果[6-7]。考虑到操作的便捷性和判定的高效性，本文采用了模糊综合评价法。

2.2 模型构造及验证

2.2.1 建立指标集

本指标体系包含一级指标6个，二级指标28个，建立指标集。将一级指标记为ui（i=1，2，3，4，5，6），将二级指标记为uij（i=1，2，3，4，5，6；j=1，2，…，n），对应指标集分别为U=｛u1，u2，u3，u4，u5，u6｝，Ui=｛u11，u12，…，uij｝（i=1，2，3，4，5，6；j=1，2…，n）。

2.2.2 建立权重集

设一级指标的权重为wi（i=1，2，3，4，5，6），一级指标权重集记为W=｛w1，w2，w3，w4，w5，w6｝，各一级指标权重之和为1。设二级指标的权重为wij（i=1，2，3，4，5，6；j=1，2，…，n），权重集记为Wi=｛w11，w12，…，wij｝（i=1，2，3，4，5，6；j=1，2，…，n），各二级指标权重之和为1。

2.2.3 建立评价集

评价集是对评价对象优劣程度的定性描述。本文将评价等级分为“优、良、中、可、差”5个级别，分别用1、0.8、0.6、0.4、0.2来表示。评价集记作V=｛V1，V2，V3，V4，V5｝。

2.2.4 一级模糊综合评价

一级模糊综合评价是指评价二级指标对所属一级指标的影响，计算出一级指标的评价结果。在进行模糊评价前要进行隶属度分析，隶属度是指某个元素i对于某个集合B来说，属于该集合的程度[8]。通常在[0，1]闭区间上取连续特征函数A（x），用于描述模糊集合的变化情况，x是对应研究范围中的任一元素，A（x）随x的变化而变化，对应的函数值即为隶属度。

首先对一级指标ui中对应的第j个二级指标uij进行评价，记为Ui指标集中对应的评价值rijk（i=1，2，3，4，5，6；j=1，2，…，n；k=1，2…，p），Ui中多个评价值构成一级模糊综合评价矩阵Ri。然后对一级指标Ui进行评价，得到一级评价向量Bi=WiRi，最后得到一级指标Ui的模糊综合评价值Pi=BiVT。

2.2.5 二级模糊综合评价

本文设计了两个指标层，对最终目标层U的评价还需要在ui的层面进行二级综合评价。二级模糊综合评价矩阵R在一级评价向量Bi的基础上构建，二级评价向量B=WR，通过与一级模糊综合评价相同的操作步骤，得出基于“1+X”证书制度的校企间BIM职业能力认证评价指标的综合评价值P=BVT。

本文选取BIM技术专职人员和高校教师对样本进行综合评价，以其中1名典型学生的数据为例进行分析，并将各个指标的隶属度统计如表5所示。

表5 二级指标评价结果隶属度统计表

运用Yaahp软件对统计数据进行分析，该学生评价最终隶属度为0.464 8，属于“中”；综合评价值为0.664 8，略高于中等水平。学生“1+X”BIM等级证书考试结果与该模型综合评价结果基本一致，说明模型具有可操作性，同时模型可以对BIM类等级证书评价漏洞进行补充和验证。从后期各样本在企业工作情况来看，其综合表现水平与上述指标体系评价数据较为接近，符合企业用人预期。

3 结语

本文研究表明该模型及其指标在一定程度上能够对学生BIM职业能力等级进行有效评价，为企业选择人才和学校技能考核提供参考依据。模型是基于校企双方构建的，符合校企双方的要求。学生可利用该模型进行自查，发现问题，不断完善其技术技能水平。