基于多属性决策的工科高校教师综合评价方法研究*

梁叶新 刘广青 李宏光(北京化工大学,北京市 100029)

基于多属性决策的工科高校教师综合评价方法研究*

梁叶新 刘广青 李宏光
(北京化工大学,北京市 100029)

科学有效的高校教师综合评价是保障教师权益、引导教师良性可持续发展的重要保障之一。文章根据高校教师综合评价过程中的多属性和模糊不确定性等特点,研究基于多属性决策技术的教师综合评价方法,提出工科高校教师综合评价体系指标,建立多属性决策模型,给出在已知决策信息指标权重区间条件下的求解算法。实例分析结果表明,多属性决策模型及其解法能有效对教师在教学科研方面的定性指标进行综合分析和考量,具有较强的应用价值。

多属性;决策模型;高校教师;综合评价;评价指标体系

高等学校既是培养和输送人才的摇篮,也是汇聚和使用人才的基地。建设一支高水平创新型师资队伍,是保障高校教学、科研和学科发展的重要基础。而如何采用科学、合理、有效的方法考核评价高等学校教师,是国内外高等教育研究领域关注的热点和难点问题。科学有效的评价方法将发挥“指挥棒”的引导作用,激励教师工作积极性,促进教师的可持续发展。

高校教师评价是涉及诸多因素的系统工程,其在评价体系的构建过程中存在着大量的决策、优化问题,而且对于不同类型、不同职级的教师,其评价因素和评价标准等也有较大的区别[1]。目前,高校教师评价的方法主要有同行评价、成果计数法、引用分析法、科研收入评价法等,各种评价方法都有其代表性以及不足之处[2]。评价方式可以分为定性评价和定量评价,其各有优缺点[3]。

针对高校教师评价指标在不同类教师中的差异性和指标权重的不确定性,以及多数指标难以精确量化的特点,本文以研究型大学为研究对象,在教师科研、教学评价指标的基础上,构建高等学校教师教学科研评价的不确定型多属性决策问题模型[4],为教师能力业绩进行系统化数学评价研究,提供一种思路与方法。

一、多属性决策方法

设不确定型多属性决策问题方案集为X= {x1,x2,…,xi}[4],属性集ω={ω1,ω2,…,ωj}。对于方案xi∈X,按第n个属性ωn进行测度,得到am关于ωn的属性值˜aij(˜aij=[,]),从而构成决策矩阵=)nxm。

常见的多属性决策问题的属性类型主要包括成本型属性、效益型属性和区间型属性等,对于教师评价问题,其决策属性为区间型属性[5]。设I为表示教师评价属性的下标集。为了避免决策结果被不同物理量纲所影响,决策时需要对决策矩阵进行规范化处理,在这里可以转化为规范化矩阵

利用区间数的计算法则,把式1-1和1-2写为

定义1-1[7]在多属性决策问题中,理想方案能够在每个属性上同时最优,其定义如下:A+=,…,…},其中(j∈N)是第j个属性的一个可行的最优值。这种方案通常也是不存在的,否则,该问题本质上不属于多属性决策问题。在多属性决策中,它是一个假设的方案,由决策矩阵中每个给定属性的最好值确定。

定义1-2[6]与理想方案恰好相反,负理想方案是在各属性上都具有最差的值。在实际问题中,它可能存在,也可能不存在。负理想方案可以表示为:N))是第j个属性的最劣值。在多属性决策中,负理想方案和理想方案通常作为参考的基准用以对备选方案进行评价。

对文献[7]给出的多属性决策算法进行改进,将满意度指标改为相对满意度指标,作为决策过程中某一代解集的择优依据。决策目的为已确定各属性权重范围区间,在已有的若干决策解中,选择优秀的决策解,步骤如下:

步骤4:若ω=(ω,ω,…,ω)是单目标优化模型

步骤6:因此各个方案的综合属性值必须来自同一属性权重向量ω=(ω1,ω2,…,ωm),为此可建立如下多目标优化模型:

由各个决策方案之间的公平性,建立下列单目标优化模型:

步骤8:最终对各个方案的综合属性值排序,进行择优。

二、高校教师综合评价

(一)综合评价体系指标

针对研究型大学的主要职责和发展任务,提出其教师综合评价体系指标的内容主要包括学科建设、教学工作、科研工作和公益工作四个方面[8]。为了综合评价指标的统一性和评价系统建立的合理性,本文通过大量的调研和分析,结合当前研究型大学对教师业绩要求的特点,设定了学科建设、教学科研、公益工作之间的系数比重为2∶7∶1,并将综合评价指标的和值设定为100。在计算综合评价指标的分值时,学科建设的分值总分设定为20分,统计结果保持原始得分不变,教学科研的分值按照决策模型求解得到的综合属性值的基础上乘上70,公益工作的分值设定为200分,在原始得分的基础上除以20,最后将三项得分相加即为教师的综合评价总分。为了体现不同类型教师的特点,根据教师工作性质和岗位职责的不同,建议将研究型大学教师分为教学科研并重型、研究为主型、工程开发和应用为主型、教学为主型、教辅科辅型和技术推广型六类进行分类评价。

以教学科研并重型教师为研究对象构建评价指标体系,在多属性求解方法的应用上重点研究教学、科研2个方面、10个指标体系。实际应用时,考核指标可根据需要进行修改调整。建立教师教学科研评价指标及权重范围如表1所列[9]。

表1 教师教学科研评价指标及权重范围

(二)决策模型及求解过程

(1)将表1中的参评教师决策属性值进行转置,并将各二级评价指标属性用ωj代替,即可建立决策矩阵S。其中ω1表示主讲课程门数,ω2表示授课学时数,ω3表示培养研究生数,ω4表示指导本科生数,ω5表示为学生做学术报告次数,ω6表示指导青年教师授课人数,ω7表示承担纵向项目数,ω8表示科研到款折合软件费数,ω9表示SCI收录论文数,ω10表示发表TOP论文。(2)将决策矩阵S转化为规范化决策阵˜R,见

表2。()列写优化问题模型:

表2 决策阵R

求出属性权系数的最优值。将式(1-7)求出的满意度,代入上述优化模型,可同理得到:

可得权重向量ω=(0.113,0.132,0.225,0.161, 0.051,0.023,0.053,0.105,0.106,0.031)。

z(ω)=(0.621,0.648,0.963,0.768,0.501)

平均综合属性为0.659,综合属性排序为:s3＞s4＞s2＞s1＞s5。

(三)结果分析

由于工科高校在专业设置、人才培养及学校发展目标等方面以工科发展为主,文科、管理学科等发展为辅,所以工科高校的教师既要具有较强的科研能力,又要具备较高的教学水平,同时还需要有良好的教师品德。运用多属性决策模型方法评价高校教师能够较好的满足全面评价的需求,通过模型评价寻优排序结果是A3最优,A4次之, A2其次,A1再其次,A5最后,经检验,与用传统方法评价的结果一致。以上一致性结果检验也证明了该模型方法的实用性。对于评价结果进行总结分析,一方面可以利用计算出来的综合属性值作为教师综合评价指标建立的基准之一,另一方面还可以通过分析得到的评价结果去衡量不同类型教师在同类教师中的教学科研水平,便于对教师在教学科研中进行分类指导。此外,利用这样的决策方法和评价数据,可以建立满足决策者不同需求的数学模型,比如评选教学能手,可以提高教学工作方面评价指标的权重,挑选学术带头人,可以提高科研方面某些指标的权重等。

(四)综合评价方法实例分析

某研究型大学计划从某科研教学团队中选出近年来综合业绩最优秀的教师,需要全面考查团队中每一个成员的综合业绩,提供的科研教学指标如表1所示,学科建设和公益工作换算成分值情况如表3所示。

表3 团队评价决策表

(1)综合评价指标中教学科研方面获得的分值。运用前面数学模型方法获得的教学科研方面的综合属性值分别为:A1对应0.621,A2对应0.648,A3对应0.963,A4对应0.768,A5对应0.501,从表4-8提供的决策属性中的定性指标看,A2获得北京市教学名师,综合属性增加0.15,A3作为第三得奖人获得省部级科技进步一等奖,综合属性值增加0.05,经过累加后团队成员从A1到A5在教学科研方面的综合属性值分别为:0.621、0.798、1.0、0.768、0. 501,按照前面研究的折算方法,各综合属性值乘以70即得到各自对应的综合评价指标分值:43.47、55.86、70、53.76、35.07。

(2)综合评价指标中学科建设、公益工作中获得的分值。根据表3-3提供的数据,按照前面提到的折算办法,A1到A5在学科建设方面折合对应的分值为6、14、18、2、10;A1到A5在公益工作方面对应的分值分别为3.25、3.25、6.5、1.75、2.5。

(3)确定最优秀人选。将团队成员在教学科研、学科建设、公益工作三方面得到的分值简单加合在一起即得到各自的综合评价分值。最终A1得到52.72,A2得到73.11,A3得到94.5,A4得到57. 51,A5得到47.57。从综合得分来看,A3明显高于其他成员,为本团队业绩最优秀的教师。

三、结束语

通过对教师教学科研影响因素的分析,建立了教师教学科研综合评价指标体系;将不确定型多属性决策理论应用于教师教学科研综合评价,构建了基于不确定型多属性决策理论的教师教学科研综合评价模型,较好地解决了传统评价中管理者主观评价教师和人工计算定量指标的不足。实例分析测试结果表明,本文所采用的不确定型多属性决策评价模型对教师教学科研综合评价问题的求解是一种有效尝试。该方法实现了符号推理和模糊推理的结合,具有一定的有效性和实用性,通过模型求解结果有助于分析教师在教学科研方面的工作特点与发展趋势,并对教师进行分类指导。

不确定型多属性决策模型不仅可用于教师教学科研综合评价问题,还可在其他综合评价场合借鉴应用。不确定型多属性决策模型还具有一定的开放性。随着认识的深入、检测手段的进步,对教师教学能力和科研水平的划分进一步科学规范,以及隶属度和可信度的确定都可进行相应的修正,从而使评价模型更符合实际情况,也可使评价的合理性和指导性得到进一步的提高。

[1]徐邵莉,生云龙,等.高校教师评价体系的影响因素及构建原则[J].中国高校师资研究,2008,(4):17-20.

[2]冯静,董天鹅.高校教师评价的制度性障碍与建议[J].中国高校师资研究,2009,(3):20-27.

[3]席与亨,张丹,等.大学教师科研业绩评价体系研究综述[J].科技管理研究,2011,(10):71-77.

[4]许叶军,达庆利.不确定型多属性决策的权系数确定及其应用[J].系统工程理论方法应用,2005,(5):434-442.

[5]徐泽水,达庆利.区间型多属性决策的一种新方法[J].东南大学学报,2003,(4):7-13.

[6]徐玖平,吴巍.多属性决策的理论与方法[M].北京:清华大学出版社,2006:6-87.

[7]徐泽水.不确定多属性决策方法及应用[M].北京:清华大学出版社,2004:4-125.

[8]曹如军.高校教师教学与科研关系:问题与对策[J].教育发展研究,2011,(1):52-55.

[9]李宝斌,许晓东.高校教师评价中教学科研失衡的实证与反思[J].高等工程教育研究,2011,(2):76-81.

G645.1

A

1672-9846(2013)02-0042-05

2013-03-02

中国高等教育学会“十二五”教育科学规划课题“探索工科院校适应工程创新人才培养的师资队伍建设新模式”(编号:11YB074)。

梁叶新(1980-),男,四川广元人,北京化工大学人事处劳资科科员,助理研究员,主要从事高校人事管理研究。

刘广青(1978-),男,山西武乡人,北京化工大学人事处副处长,副研究员,主要从事高校人事管理研究。

李宏光(1963-),男,辽宁法库人,北京化工大学信息科学与技术学院教授,主要从事过程的性能监控与优化,Petri网的理论及其应用研究。