基于D—FCE的高中特长生培养方案的综合评价

李爽　闫硕　杜丽萍

【摘要】高中艺术类特长生作为高考大军中一类特殊人群越来越引起人们的关注和重视。本文就不同高中艺术类特长生培养方案这一问题，采用基于数据包络分析的模糊综合评价模型（D-FCE），以八种不同培养方案下的中等学生数据为基础进行综合评价。评价结果表明，学校要提高特长生的综合成绩须在保证学生每日学习时间的基础上，增加学生学习的积极性以及思想与心理素质教育，由于特长生的特点，尤其要重视学生、老师、家长三方面的沟通与交流。

【关键词】模糊综合评价 数据包络分析 综合评价 培养方案

【中图分类号】G420 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2016）06-0184-01

随着素质教育的深化和艺术教育在全国范围的开展，艺术类考生在全国高考生中所占比例越来越大，针对他们的培养方案也逐渐成为了目前高中院校教育一个很重要的部分。有关艺术教育方面的探讨，国外的研究者主要从艺术教育的地位和艺术教育的内容等方面入手，而国内主要围绕艺术教育的问题展开研究。大多研究通过问卷调查和访谈，采用实证的方法，对问题进行分析。本文从教学、管理、德育和家校联合培养四个方面进行调查和访谈，通过问卷调查法收集数据，采用基于数据包络分析的模糊综合评价模型（D-FCE），以八种不同培养方案下的中等学生数据为基础，对不同培养方案下的高中特长生进行综合评价，其结果能为普通高中特长生的培养方案提供合理的对策。

一、学生量化指标的DEA分析

本文选取了八种不同培养方案下的中等成绩学生进行基于数据包络分析的模糊综合评价，以学生每日学习时间（输入）、补课时间（输入）、学习成绩（输出）作为决策单元的投入产出指标进行数据包络分析，其中学生n即来自第n种培养方案下的中等成绩学生，以方案M下的学生为例，建立如下C■R模型：

其中Xj为输入向量，Yj为输出向量，v为输入权重，u为输出权重，ω=tv，μ=tu，xij为第j个决策单元对第i输入的投入量，yrj为第j个决策单元对第r输出的产出量。

将需要评价的八个决策单元的输入输出数据得到线性规划P分别解其最优解，从而得到各个评价单元的效率评价指数，即八种不同培养方案下学生的综合DEA成绩，计算结果如表1所示。成绩表明了不同方案下的学生在量化指标方面的相对有效性。

二、DEA成绩模糊化处理

利用模糊数学中的隶属度函数将DEA 的分值进行模糊化，模糊综合评价中的评语集V=（优，良，差），采用等腰三角隶属函数来对其进行模糊处理。设其隶属度r=（r0，r1，……，rp-1），则：

将表1中DEA成绩分别代入上式，则得出隶属度为Bj=（bj1，bj2，…bjp）。这里的评价集为V=（优，良，差），则可以分别得到表2中DEA成绩模糊化隶属度，即量化指标Bj1，j=1，2，…，8。

三、学生非量化指标及相对效率指标的FCA分析

不同培养方案学生的非量化指标分为学习的积极性、学生思想品德与心理健康教育程度、与学校老师及家长的沟通程度，组成的权向量Aj2=（0.4，0.4，0.2），综合评价矩阵Rj2，则Bj2=Aj2·Rj2，选择评语集V=（优，良，差），运用FCA方法评价非量化指标，计算结果表明了不同培养方案下学生在非量化指标方面的评价成绩，具体数值如表2非量化指标Bj2，j=1，2，…，8，最后将各分指标数据化为了总指标的隶属度。利用一级总指标对各个评价单元进行总评。记一级指标中量化指标、非量化指标组成的权向量为Aj=（0.6，0.4），相应综合评价矩阵Rj的值如表2所示。

表2 综合总评结果

通过式，计算得到如表2的综合总评结果。根据最大隶属度原则，选择模糊综合评价集Bj=（b1，b2，b3）中最大值Bi所对应的等级“优，良，差”作为最终的评价结果。结果表明：方案1、方案2、方案8下的学生综合评价成绩为优；方案3、方案5、方案6、方案7下的学生综合评价成绩为良；方案4下的学生综合评价成绩为差。

四、评价与结论

本文提出了将基于数据包络分析的模糊评价模型应用于高中特长生培养方案的综合评价中。根据最终的评价结果，可以得到以下初步结论与对策：

1.每日学习时间与补课时间的较长，但是学习的积极性和与家长老师的沟通程度不高的学生，往往综合成绩也不会太高。

2.学校要提高特长生的综合成绩还必须在保证学生每日学习时间的基础上，增加学生学习的积极性以及思想与心理素质教育。

3.老师及家长要经常与学生进行沟通交流。

参考文献：

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[5]周瑞超，邝雨.基于模糊综合评判的数据包络分析对投入人因素的评价[J].广西财政高等专科学校学报.2004，17（6）：32-36.

作者简介：

李爽（1993年-），女，河北廊坊人，汉族，本科在读，研究方向： 应用统计。endprint