基于层次分析法的思政教师绩效多指标评价模型

曾明芳

(西北大学现代学院,思政教学部， 陕西 西安 710130)

0 引言

由于人工统计无法处理较大的高校课程和教师评价样本数据，因此有相关研究者提出了课程和教师评价模型，在高校教师科学合理的评价方面发挥了显著作用。

惠小强等[1]借助微信Web开发者工具设计了基于微信小程序的课程教学评价系统，通过模型—视图—控制器调用后台数据，利用超文本处理器语言构建教学评价模型。包永强等[2]设计了基于模拟专家评价的模型，通过支持向量机模拟专家评价，利用混合高斯核函数优化模型。以上2种评价模型目前已经取得了较为满意的研究成果，但是在实际应用的过程中未能优化模型的数据存储量，导致多指标共同运算时，执行效率不足。

为此，本文提出一种基于层次分析法的思政教师绩效多指标评价模型。仿真实验结果表明，所设计系统能够有效提升评价模型的执行效率，同时增加了权重的可靠性。

1 多指标提取

评价指标是评价模型中的基础部分[3]，对评价结果的准确性有直接影响[4]。通过优先关系[5]计算每层指标间的重要性，以提取出内部一致性较高的指标体系。

随机抽取1个一级指标ai、1个二级指标aj和1个三级指标ak，计算一级指标与其他指标间去除其他层级指标冗余影响后的指标关联度，计算式为

(1)

指标关联度指选取指标与评价目标直接的关联程度。评价目的不同，关联度也不同，一般通过人工设定完成，也可通过聚类过程中的类间差异化程度判断。式(1)中：ai为一级指标关联度；aj为二级指标关联度；ak为三级指标关联度；∂为数据的离散值，通过计算数据空间分布中的类间差异求出；η为指标层级数，为设定值，本文为3。其他层级指标λi和λk也可按该方法求出。

在去除指标之间的冗余关系后，以相关指标为基础，计算指标间的优先关系[6]，首先确定一级指标与二级指标间的优先关系阈值。关系式阈值A通过式(2)的形式得出：

(2)

式中，∂为数据的离散值。以此确定模型中的一级指标与二级指标谁是优先级。

以此为基础计算三级指标与一、二级指标的优先关系。得到的优先关系阈值B如式(2)：

(3)

式中，n为干扰系数，一般为1。

基于各指标间的模糊关系[7]，除了阈值外，还需要计算其内部一致性指数，这也是一个非常重要的指标选取因素：

(4)

选取出与评估目标一致性较高的指标，至此完成评价体系中多指标的提取，根据指标数据计算指标间的权重。

2 评价指标权重优化

通过熵权法[8-9]推导出评价指标间的差异，即各个指标的权重：

(5)

设有α个未评价对象的指标，有m条评语。将各个评价指标进行单独的评价f(u)：

(6)

式中，θ为各指标出现的频数。对f(u)进行加权处理，即：

(7)

式中，τ为各指标权重差值。

通过上述相关公式计算出模糊矩阵中各因素的权值，各个因素对应的权重取值如式(8)：

(8)

对指标权重We∈{W1,W2,W3}进行相关性检验[10]，以优化评价指标权重的可靠性：

(9)

式中，F为相关性检验自由度，φ为相关性的显著阈值。以此优化指标权重的可靠性，构建精准的评价模型。

3 教师绩效评价的层次结构模型构建

在层次结构模型的构建过程中,首先考虑在多指标影响下数据存储量问题[11]。在数据库信息管理层对待评价数据进行压缩处理，去除冗余数据，具体过程如式(10):

(10)

式中，T为待评价目标的数据位，Y为冗余数据字节。

将信息管理层数据输入评价指标调整管理层对各个评价层的评价结果数据进行汇总分析对比，具体过程如式(11):

(11)

式中，t为决策目标阶数。将分析后的数据传至评价结果汇总层，进行数据的总结性分析，具体式如式(12)：

(12)

将汇总后的信息输入评价结果数据挖掘层，通过关联规则[12]挖掘算法完成对评价结果的数据挖掘,如式(13):

(13)

式中，x为条件概率。以收集的授课评价数据、教研评价数据与师德评价数据为基础，通过多层融合法[13]构建层次结构评价模型为

(14)

评价模型的具体结构如图1所示。

图1 思政教师绩效的多指标评价模型结构图

至此,基于层次分析法构建了思政教师绩效的多指标评价模型，实现了多指标情况下的思政教师绩效评价。

4 仿真实验

为了验证本文所提基于层次分析法的思政教师绩效多指标评价模型的综合有效性，进行仿真实验测试。其中,硬件环境为Inter(R)Core(TM) 2Duo CPU、1.58 GHz、125 G硬盘，软件环境为Microsoft Windows XP Professional IE浏览器、ASP。

4.1 执行效率测试

利用表1给出3种不同评价系统的执行效率对比结果。

综合分析表1中的实验数据可知，不同系统的执行效率会随着评价指标数量的变化而变化。测试结果显示,同等指标数量下，所设计系统的执行效率更高一些。最主要的原因是：所设计系统在设计的过程中压缩了数据量，全面加强系统的管理功能，简化操作流程，促使整个系统的高校思政课教师绩效多指标评价速度得到明显提升。

表1 不同评价系统的执行效率对比结果

4.2 多指标评价权重值可靠性测试

通过权重值相关系数判定评价指标权重可靠性，在3个评价模型中随机抽取5条评价指标，对其权重值进行对比分析。具体对比结果如图2所示。

(a) 所设计系统的教师绩效多指标权重值可靠性

由图2中的实验数据可知，所设计系统的权重值相关系数r值最接近1，另外2个模型的权重值相关系数r值相对较低。所设计模型在进行设计的过程中，加入了指标权重值的相关性检验，加强了对评价指标权重值的统计分析，促使最终获取的评价指标权重值的可靠性更高，全面验证了所设计系统的优越性。

5 总结

针对现有评价模型中存在的一系列问题，本文设计并提出一种基于层次分析法的思政教师绩效多指标评价模型。仿真实验结果表明，所设计模型能够达到理想的执行效率，同时提升了评价指标权重的可靠性。但是受到时间和环境的限制，所设计系统仍然存在一定的不足，后续将对其进行全面完善。