综合模糊评价法在大学生职业核心素养评判中的应用研究——以兰州职业技术学院为例

梁 斌

(兰州职业技术学院 信息工程学院, 甘肃兰州730070)

一、引言

采用综合模糊评价法去评估受多个指标影响的事物,能够避免评价中存在的不确定性,对事物做出全面的评价,得到较为客观合理的评价结果[1]。核心素养是学生在接受教育过程中,形成的适应个人和社会发展所需的必备品格与关键能力,是一项难以量化的指标,借助综合模糊评价法可有效描述学生核心素养培养的具体现状。

二、综合模糊评价方法和步骤

(一)综合模糊评价方法

综合模糊评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法。该法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价[2]。它具有结果清晰、系统性强的特点,能较好地解决模糊的、难以量化的问题,适合各种非确定性问题的解决。

(二)综合模糊评价步骤

综合模糊评价法一般需要按照以下程序进行:1.确定评价对象的因素论域

u={u1,u2,…,up}.

2.确定评语等级论域

就在这座或许称为山丘更为贴切、一点也不巍峨的山头，那时采铜和冶铜矿工们的一举一动，对楚文化延续至今的辉煌都有巨大的影响。

v={v1,v2,…,vp},评价等级集合,每一个等级对应着一个模糊子集。评价集合选取由各种不同决断构成的有序集合,在评价标准中对等级赋予明确的含义。

3.建立模糊关系矩阵R

逐个对被评事物从每个因素ui(i=1,2,…,p)上进行量化。若评估小组有m名成员,认为某个因素为优秀、良好、一般、合格、不合格的人数分别为P1,P2,P3,P4,P5,则该因素的模糊评价集是:

(1)

进而得到模糊关系矩阵:

通过模糊向量R=(ri1,ri2,…,rim)来刻画实际值,相对于由单一指标刻画实际值的评价方法来说,综合模糊评价包含了更多的信息。

4.确定评价因素的权向量

5.确定综合模糊评价模型

将权向量A与模糊关系矩阵R进行相乘得到综合模糊评价结果向量B,表达了评价对象在每个评价等级上的占比。

(2)

其中bi表示被评事物从整体上看对vj等级模糊子集的隶属程度。

6.对综合模糊评价结果向量进行分析

综合模糊评价法的结果是被评价对象对各个等级模糊子集的隶属度,它不是一个点值,而是一个模糊矢量,反映了由等级模糊子集R和权重向量A所带来的综合信息,它能提供的信息比其他单一指标评价法要丰富得多。同时,若要对多个评价对象比较,就需要进一步处理,计算每个评价对象的综合得分,按分值排序。本文取评语集V={V1,V2,V3,V4,V5}={优秀,良好,一般,合格,不合格}的组中值,即将综合评价结果B转换为综合分值,才可依其大小进行排序,从而判断培养水平。

7.多级模型综合评价

一般来说,多级模型综合评价,就是在综合模糊评价的基础上再分级进行综合模糊评价。其基本方法大致是:首先将因素集合U按二级指标作综合评价,然后再对一级指标评价结果进行各个“类”之间的高层次的综合评价[3]。

三、综合模糊评价法实例分析

本文以高职院校培养目标为逻辑起点,突出人的发展,彰显工学结合,强调能力本位,将核心素养界定为职业理想与信念、职业道德与人格、职业意识、职业关键能力4个一级构成要素。根据一级构成要素下设了包含职业发展与规划、社会责任感、爱岗敬业、团队合作意识、职业适应与耐挫能力、问题解决能力等19个二级构成要素。

笔者邀请省教育厅专家、学院合作办学处、教务处干部、一线教师、企业人员等15位专家,对高职学生职业核心素养的构成要素进行两两比较打分,打分采用Satty1-9 标度法进行(见表1)。

表1 Satty1-9标度法

通过对专家问卷的回收分析,依据专家对指标重要性的打分,构建了一级指标、二级指标构成要素的判断矩阵。表2为专家赋值构建的判断矩阵。

表2 一级构成要素判断矩阵

构建二级指标要素判断矩阵,将数据输入Maltab软件计算后得出四个一级构成要素权重以及二级指标权重(见表3)。职业理想与信念、职业道德与人格、职业意识、职业关键能力四个一级要素的权重分别为0.2287、0.2818、0.1635、0.3260,即四个一级构成要素的权重值从大到小的排列顺序为:职业关键能力>职业道德人格>职业理想信念>职业意识。

表3 指标及相应权重

在构建判断矩阵时,由于人的主观因素也可能会出现逻辑性错误,比如A比B重要,B比C 重要,但却又出现C比A重要的情况,所以需要使用一致性检验判断矩阵是否存在问题。目前学界较为认同的一致性检验方法是以CR值进行分析,若CR值小于0.1,则说明该判断矩阵通过一致性检验,反之需要适当进行修正。[4]。本文将高职学生职业核心素养各级构成要素判断矩阵均进行了一致性检验,如表4所示,各判断矩阵CR值均小于0.1,说明该结果具有较好的一致性。

表4 一致性检验结果

以兰州职业技术学院学生为研究对象,在线调查307位学生,通过调查统计得出学生核心素养各因素的评语比例,建立模糊关系矩阵B,计算结果如下所示:

B1=A1*R1=(0.3556,0.3494,0.2950)*

=(0.1553,0.3849,0.4308,0.0189,0.0121)

B2=A2*R2=(0.2350,0.1734,0.2976,0.2940)*

=(0.2651,0.4271,0.2979,0.0046,0.1026)

B3=A3*R3

=(0.2320,0.4966,0.2608,0.0038,0.0069)

B4=A4*R4

=(0.2016,0.4979,0.2862,0.0092,0.0051)

B=A*R

=(0.2134,0.4519,0.3184,0.0092,0.0345)

依据上述分析结果可知,“优秀”的评价等级的结果为0.2134;“良好”的评价等级的结果为0.4519;“一般”的评价等级的结果为0.3184;“合格”的评价等级的结果为0.0092;“不合格”的评价等级的结果为0.0345。从最大隶属度原则来看,可以判断整体学生的核心素养水平应为“良好”这一评价等级。

现取评语集V={V1,V2,V3,V4,V5}={优秀,良好,一般,合格,不合格}的组中值,分别为V={92.50,80.00,70.00,60.00,27.50}。整体学生的核心素养综合评判值为79.68,属于“良好”等级,学生对自己的核心素养认可度并非十分满意。

四、结语

本文尝试将模糊评价法应用到大学生核心素养培养水平的评判上,从构建评价指标、建立评价集合,再到构建模糊评价矩阵,结合评估指标体系中的各项权重得到评价结果,以规避在评测过程中出现的不确定性问题,为学生核心素养等综合素质培养水平的评价提供新思路、新方法、新途径。对核心素养的研究,丰富了当前高职学生职业核心素养的理论研究,为高职教育人才培养方案修订提供了理论参考,也为高职院校教育教学改革提供了一定指引。学生职业核心素养的培养是应对知识经济发展变化的需要及对教育本质回归的思考,有利于增强高职学生的职场竞争力。