地方高校生产实习教学效果灰色关联-层次法综合评价

高 峰， 刘 滨

(1.山西大同大学 煤炭工程学院，山西 大同 037003；2.武汉理工大学 土木工程与建筑学院，湖北 武汉 430070；3.中国科学院武汉岩土研究所，湖北 武汉 430071)



·实习与实训·

地方高校生产实习教学效果灰色关联-层次法综合评价

高 峰1,2， 刘 滨3

(1.山西大同大学 煤炭工程学院，山西 大同 037003；2.武汉理工大学 土木工程与建筑学院，湖北 武汉 430070；3.中国科学院武汉岩土研究所，湖北 武汉 430071)

采用多目标系统决策法和灰色系统理论，选取校内指导教师评分、校外指导教师评分、实习日志质量、实习报告质量、回答正确性、回答完整性和回答简洁性等7个关键因素作为评判指标，提出了地方高校土木工程专业生产实习教学效果定量考核评价体系；将定性因素和定量因素标准化处理后，分别采用层次分析法AHP和灰色关联分析法GRA来确定以上7个因素的权重和灰色关联度，建立层次灰色组合评价数学模型以判定实习教学效果等级。研究结果表明，该方法在处理学生生产实习教学效果客观评价这种具有一定主观性和灰色性的问题上是合理可行的，对提高实习教学管理水平有一定现实意义。

生产实习； 教学效果评价； 灰色关联分析法； 层次分析法

0 引 言

实践教学的目的在于培养学生的创造精神、实践能力和专业素质等工程技术综合应用能力，是土木工程专业本科教育体系的重要组成部分[1]。生产实习使学生有更多机会接触生产实际，把所学专业知识与生产技术相结合，初步培养起职业意识、责任感和敬业精神，是实践教学的重要环节之一，也是为将来融入社会、服务社会打下坚实基础的第一步[2-3]。地方高校生产实习常采用集中性实习形式，但实习地点往往比较分散，校内指导教师不能够像校内理论教学那样与学生密切接触，实习基地的校外指导教师、答辩过程给出的实习成绩取决于对学生主观感受，给出的也多是定性评价。显然，如果给不出科学合理的教学效果评价体系、不能构建恰当评价方法，要客观公正地评定学生生产实习教学效果，给出学生成绩是比较困难的。

传统的教学效果评价体系已经难于满足地方高校生产实习教学的发展，不能保证生产实习教学质量的提高。目前，国内学者应用层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)、模糊理论等尝试建立科学合理的生产实习教学评价体系，评定学生成绩[4-6]。但均有不足之处：AHP法难于处理定性成绩；模糊理论存在隶属度、权重难以确定的缺陷，需要做大量问卷调查。文献[7]采用灰色关联分析法(Grey Relational Analysis,GRA)和AHP法对中部六省的新型工业化水平进行了综合评价。鉴于GRA法可有效解决“少样本、贫信息”决策或预测问题[8]，AHP法可系统性地准确计算评价指标体系中各影响因素的权重[9-10]，本文将GRA法与AHP法相结合对生产实习教学效果进行评价。

1 GRA法

华中理工大学邓聚龙教授于1982年提出灰色系统(Grey System)概念：人们对客观事物的认识具有广泛的灰色性，即信息的不完全性和不确定性，因而由客观事物所形成的是一种GS，即部分信息已知、部分信息未知的系统，从而认识或评价研究对象也具有灰色性，创立了灰色系统理论GT(Grey Theory)[8]。随后经国内外学者深入研究，在品种优选、企业评级、方案决策等多个领域获得成功应用。灰色关联分析GRA是GT的重要组成部分，是分析GS中各因素关联程度的一种量化方法，其基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断灰色过程发展态势的关联程度，即灰度。对于参考数列X0={x0(k)|k=1，2，…，n)}和比较数列Xi={xi(k)|i=1，2，…，m)}，GRA法的基本过程为灰色关联度系数和灰色关联度。

1.1 灰色关联度系数

基于灰色关联原理和关联差异信息空间LYgr，并考虑其领域性与规范区间性，灰色关联度系数为：

(1)

作为评价标准的比较数列xi(k)往往是一个区间，如xi(k)=[pi(k)，qi(k)]，其中，pi(k)，qi(k)分别为第k个指标的第i个级别的上限和下限。此时，

(2)

1.2 灰色关联度

(3)

2 AHP法

匹兹堡大学教授T.L.Saaty(美)于20世纪70年代中期提出的AHP法是一种定性与定量分析相结合的多目标系统决策分析方法[9-10]。该法通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素，在各因素之间进行简单的比较和计算，得出不同方案的权重，为最佳方案的选择提供依据，是决策者对复杂系统决策思维过程的模型化和数量化。其具体步骤为：

(1) 明确问题。在分析问题前，首先要对问题有明确的认识，弄清问题的范围，了解问题所包含的因素，确定因素之间的关联关系和隶属关系。

(2) 建立问题层次结构。将问题包含的因素按照是否共有某些特征归纳成组，并将其共同特性看成系统中新层次的一些因素，而这些因素本身按照另外的特性组合起来，形成更高层次的因素，直至最终形成最高层。最高层是目标层；中间层是准则层；最底层是方案层或措施层。

(3) 构造两两比较判断矩阵A。

(4)

式中：标度aij≥0，aii=1，aij=1/aji。其中，i，j=1，2，…，n，n为元素个数。

(4) 层次排序与一致性检验。计算判断矩阵A最大特征值λmax及其对应特征向量，矩阵A满足aik=aij·ajk，其中，i，j，k=1，2，…,n。计算一致性指标CI以检验判断矩阵的一致性

(5)

利用平均随机一致性指标RI(见表1)计算一致性比率CR=CI/RI。

表1 平均一致性指标

当CR<0.10时，认为判断矩阵具有可接受的一致性；否则，需要调整或修正判断矩阵。

(5) 确定权重。将步骤(4)中采用乘积方根法求得的特征向量W=[w1,w2,…,wn]T，代入式(3)，可得到灰色关联度ri，据此可判断生产实习教学效果类型。

3 GRA-AHP生产实习教学效果评价

充分发挥AHP法有效处理定性、定量复杂数据和GRA法准确预测功能的优势，采用基于AHP的GRA数学模型对生产实习教学效果进行有效评价。

3.1 教学效果指标权重AHP分析

影响地方高校生产实习成绩的因素多种多样，主要原因有3个：平时成绩B1、评阅成绩B2和答辩成绩B3等。根据国内生产实习教学效果的最新成果[11-13]，影响平时成绩B1的因素有：校内指导教师评分C1和校外指导教师评分C2等；影响评阅成绩B2的因素有：实习日志质量C3和实习报告质量C4等；影响答辩成绩B3的因素有：回答正确性C5、回答完整性C6和回答简洁性C7等。

根据AHP法基本原理，建立的生产实习教学效果评价层次结构模型，如图1所示。各指标的权重通过有关文献查阅和教学专家调查，采用AHP法建立判断矩阵B，综合分析后最终调整确定。

图1 层次分析结构模型

选择1～9标度方法[14]，实习成绩判别矩阵A为：

经计算A最大特征值λmax=3.053 6，其一致性指标CI=0.026 8；查表1，n=3时，平均随机一致性指标RI=0.58，一致性比率CR=0.046 2<0.10。因此，实习成绩判断矩阵A有满意的一致性。此时，认为A的特征向量W=[0.327 5,0.412 6,0.259 9]T的各个分量作为相应的各个因素的权重是合理的。

同理，平时成绩B1特征向量W1=[0.081 9,0.245 6]T；评阅成绩B2的特征向量W2=[0.309 4,0.103 1]T；答辩成绩B3的特征向量W3=[0.042 5,0.077 2,0.140 3]T。经一致性检验，均可可用于生产实习教学效果的灰色关联度评价。

3.2 教学效果GRA评价

根据相关教学文件的要求，可将教学效果评价分为不合格、合格、中等、良好和优秀等五级。表2为教学效果评价分级标准；为了方便计算，需要将表2中定性数据和定量数据进行归一化处理，表3为标准化处理后的教学效果评价分级标准；选取其中一个小组原始数据作为典型样本，如表4所示。

将典型样本表4中的各种数据进行无量纲处理后，采用GRA法，计算灰色关联系数ξi(k)，将已计算出的7个指标的权重Wi和ζi(k)代入式(3)，得到样本的灰色关联度ri，其计算结果如表5所示。

分析每一个样本的灰色关联度数列r，由最大关联度法则可知，灰色关联度ri越大，则与对应分级标准集合的符合程度越好，从而可以判定各个学生的生产实习综合教学效果。

表2 教学效果评价分级标准

表3 标准化后的教学效果评价分级标准

表4 典型样本数据表

表5 教学效果评价灰色关联评价结果

4 结 论

充分发挥AHP法有效处理定性、定量复杂数据和GRA法准确评价功能的各自优势，建立了生产实习教学效果评价的GRA-AHP组合数学模型；该模型的应用减少了对学生最终成绩评定的主观随意性，体现了公平、公正的基本评价要求，在我校生产实习教学评价中取得了较好效果。

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Comprehensive Evaluation on Production Practice Teaching Effect Based on GRA and AHP in Local University

GAOFeng1,2,LIUBin3

(1. School of Coal Engineering, Shanxi Datong University, Datong 037003, China; 2. School of Civil Engineering and Architecture, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China; 3. Institute of Rock and Soil Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Wuhan 430071, China)

Adopting the multi-objective system decision-making method and the grey system theory, a quantitative check evaluation system on production practice teaching effect of civil engineering in local university was put forward by selecting seven key factors as the assessment parameters, which are intramural tutor score, extramural tutor score, practice log quality, practice report quality, answer correctness, answer integrity and answer conciseness. The grey relational analysis (GRA) algorithm and the analytic hierarchy process (AHP) method were applied to determine the weight and the grey correlation degree of the seven key factors respectively after normalizing the quantitative factors and qualitative factors, and the AHP-GRA comprehensive evaluation mathematics model was successfully established to determine the grade of production practice teaching effect. The result showed that the method is reasonable and scientific to solve the grade issues of production practice teaching effect with the characters of subjectivity and grey, and certain practical significant to improve the production practice teaching management level.

production practice; teaching effect evaluation; grey relational analysis (GRA); analytic hierarchy process (AHP)

2015-09-14

国家自然科学基金面上项目(51474205)；山西省软科学研究计划项目(2014041068-4)

高 峰(1977-)，男，山东泰安人，博士，副教授，现主要从事土木工程教学与管理工作。

Tel.:0352-4186682; E-mail:dttgyx@163.com

TU 721.2;G 642.44

A

1006-7167(2016)08-0224-04