灰色理论在高校学生工作绩效评价中的应用

◇赵小明*

灰色理论在高校学生工作绩效评价中的应用

◇赵小明*

影响高校学生工作绩效的因素比较复杂，各因素之间又相互关联，完整的评价指标信息通常无法准确获取。灰色理论以不确定性系统为研究对象,主要通过对“部分”已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，实现对系统的客观评价。运用该方法对某重点高校10个学院学生工作绩效进行评价发现，评价结果与工作实际相符。运用灰色理论对学生工作绩效进行评价，要考虑不同高校的实际情况，重视评价指标的科学性。

灰色理论；学生工作；绩效评价；指标体系

高校学生工作绩效评价是指运用一定的评价方法和评价标准，对学生工作所确定的绩效目标的实现程度以及效果所进行的综合性评价。由于各高校在办学特色、办学理念方面存在较大差异，这里的学生工作绩效评价是指对同一高校二级学院的学生工作绩效进行评价。一般情况下，高校通常采用人工评分法、模糊综合评判法、层次分析法、模糊数学模型法等方法对学生工作绩效进行评价。众所周知，影响高校学生工作的因素较多，如大学生的日常教育管理、学风建设、第二课堂、就业升学等，各因素之间既相互影响又难以确定其重要性大小。上述评价方法对于影响因素明确并且各因素之间关系清晰的系统评价效果较好，但是对于高校学生工作这样一个影响因素复杂并且各因素之间又相互关联的系统进行评价，给出的评价结果往往存在一定的局限性。

灰色理论是以“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”等不确定性系统为研究对象，主要通过对“部分”已知信息的生成、开发,提取有价值的信息，实现对系统的客观评价[1]。该理论已成功地应用于社会、农业、工程控制、经济管理、未来学研究等国内外150多个行业和部门[2]。高校学生工作绩效评价中存在较多的信息不完全的情况。比如，在实际操作中，学生工作绩效评价指标是从众多影响因素指标中选取的典型代表，完整准确的评价指标数据信息通常无法获取。另一方面，由于受办学规模的限制，高校二级学院的数量相对较少，因此高校学生工作绩效评价属于“小样本”的评价。基于此，灰色理论可以被选取应用于高校学生工作系统绩效评价中。

一、基于灰色理论的学生工作绩效评价方法

（一）选取学生工作绩效评价指标

应用灰色理论对高校学生工作绩效进行评价，首先需要选取合适的评价指标并确定各指标的权重。根据高校学生工作绩效考核评价体系中有关指标的观测点，结合高校学生工作实际，笔者在广泛

征求学校各部门专家以及一线学生工作者的意见基础上，经反复研究，确定了学生就业率、学生科技立项数、学生未正常毕业率、学生科技竞赛获奖数、学生退学率、学生违纪比例、学生出国人数比例、学生课堂出勤率、宿舍环境卫生优良率作为学生工作绩效评价指标。

（二）确定学生工作绩效评价的最优指标序列

最优指标序列由待评价单位每项指标的最优指标值组成。其中，最优指标序列中的各值为所有参评单位各指标的最优值。如果指标值越大越好，那么该指标的最优值取最大值；反之，取最小值。以（i=1， 2，…，n）来表示第i个参评单位的m项指标值，以来表示最优指标序列。

（三）规范化处理学生工作绩效指标序列

因所选取的评价指标具有不同的数量级和量纲，根据灰色理论，需要对原始指标值进行相应的规范化处理，将其转化为区间内的数，采用如下公式：

（四）确定学生工作绩效评价的灰关联系数矩阵

上式中，ρ为分辨系数，取值范围为[0，1]，此处ρ的取值为0.5。经过（3）式处理，可以得到灰色关联系数矩阵如下：

（五）确定学生工作绩效评价指标的权重

应用层次分析法确定各指标的权重[3]，步骤如下：（1）按逻辑关系将待评价系统的评价指标组成一个层次结构，高校学生工作绩效层次图如图1所示；（2）构造层次分析法评判矩阵，并通过一致性检验进行验证；（3）计算评判矩阵的特征值和相应的特征向量，用归一化方法对特征向量做处理后得到权重序列如下：（ω=（ω1，ω2，A，ωm）

图1 高校学生工作绩效层次结构

（六）学生工作绩效的评价结果

在灰色关联系数矩阵R和相应指标权重ω确定后，可得出评价结果如下：

（4）式中，P=（r1，r2，…，rn）表示n个单位的评价结果矩阵，ri代表第i个单位的评价结果，如（5）式所示：

根据ri（i=1，2，…，n）的大小，可以得到各单位的学生工作绩效排序。

二、灰色理论评价方法的应用

应用灰色理论评价方法对中国石油大学（华东）10个学院2015年学生工作绩效进行了评价。首先，应用（1）、（2）式对该校10个学院学生工作绩效评价的9项指标原始数据（如表1所示）做无量纲规范化处理，可以得到比较序列和参考序列，其中参考序列中的每项值都代表了10个参评学院每项评价指标的最优值。对参考序列和比较序列进行无量纲化处理后的结果如表2所示。

表1 10个学院的原始数据

表2 无量纲化后的比较序列和参考序列

取分别辨系数ρ，把表2中的数据代入（3）式计算灰关联系数

ζik（i=1，2，…10；k=1，2，…，9），得到灰色关联系数矩阵R。如表3所示。

表3 灰色关联系数矩阵

应用层次分析法对学生工作绩效的层次结构图（图1）进行计算，构造评判矩阵，从而得到各指标的权重序列ω。如表4所示。

表4 评价指标的权重

把表3、表4的数据代入(5)式可以得到评价的结果。如表5所示。

表5 工作绩效灰色评价结果

表3是参评学院各项评价指标与最优指标的关联程度的计算结果。表中第1列是学院的编号，行数据是该学院的某项指标的关联度。若该学院的此项指标值越优，则表示与最优指标越接近，即数值越接近于1；反之，若数值越接近于0则表示该学院的该项指标越劣。表5给出的是该校各参评学院学生工作绩效评价的综合结果，灰色综合绩效关联度的取值范围在0到1之间，其数值反映了评价结果与最优指标的关联度，即与最优指标的接近程度，值越接近于1说明该学院的学生工作绩效越接近最优值。从表5可以看出该高校10个学院学生工作绩效的排序。

高校学生工作绩效评价中,影响学生工作绩效的因素及因素之间的相互关系不完全明晰，无法用明确的数学关系来描述，具有灰色系统的不确定性、随机性和模糊性的特征，这些特性决定了灰色理论在高校学生工作绩效评价应用研究的可行性和适用性。

同时，灰色理论评价方法能有效减少人为因素对高校学生工作绩效评价的影响，有很好的可操作性和实用性。研究中，应用该理论对该校10个学院2015年学生工作绩效成功进行了科学、客观的多指标综合评价。最终评价结果客观反映了某高校各学院学生工作绩效的优劣，与各学院学生工作实际现状相符，为学生工作绩效考核提供了科学的依据，证明灰色理论可以应用于高校学生工作绩效评估。

在高校学生工作绩效评价操作中，为了提高灰色理论评价方法的实用性，笔者以所建构的评价数学模型为基础，建立了评价指标数据库并开发了评价软件。当有关评价指标数量或者评价指标数据发生变化时，通过更新评价指标数据库中的有关数据，利用评价软件可以迅速得出评价结果，大大提高了绩效评价的效率。

三、灰色理论应用于学生工作绩效评估应当注意的问题

首先，在应用灰色理论对学生工作绩效系统进行评价时，必须要保证选取能够反映系统行为特征的评价指标体系。所选指标应该具有代表性、客观性和真实性，能够在某一侧面反映学生工作的绩效，这是保证灰色理论有效性的基础和前提。在灰色理论评价方法数学模型中，评价指标是反映整个学生工作系统特征的数据序列，是系统行为的映射量。在对高校学生工作绩效进行评价之前，选取评价指标时要进行反复的前期调研和论证，务必与学生工作系统的实际相吻合。

其次，在绩效评价过程中，需要注意评价指标的时效性和应用范围。在实际工作中，不同的高校对学生工作绩效的考核点会存在差异，同一高校在不同时段对学生工作绩效的考核点也会有所不同。这些因素均能影响绩效评价指标的选取。例如在实际构建评价指标体系时，有些评价指标可能暂时对学生工作绩效评价没有影响，但是随着时间的变化或在某些特定的情况下，这些指标会对学生工作绩效产生较大影响。对于这些变化的指标，在经过充分的论证以后，应作为新的评价指标加入到该方法的评价数学模型中。同样，随着外部条件的变化，某些指标不再反映学生工作的绩效，这些指标应从灰色评价的数学模型中去除，重新选取新的指标加以替代。

[1]邓聚龙.灰色理论教程[M].武汉：华中理工大学出版社，1992：1-9.

[2]刘思峰，等.灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社，2010：1-8.

[3]邓雪，等.层次分析法权重计算方法分析及其应用研究[J].数学的实践与认识，2012，（7）：93-100.

（责任编辑：黄立清 郭诗平）

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1674-9618（2016）05-0056-04

赵小明，男，中国石油大学（华东）信息与控制工程学院团委书记，讲师；教育部高校辅导员培训和研修基地（山东大学）2015年访问学者。