不同主体综合评价不同客体改进算法

夏丽也

(金华职业技术学院 经济管理学院,金华 321000)

不同主体综合评价不同客体改进算法

夏丽也

(金华职业技术学院 经济管理学院,金华 321000)

针对现有不同主体评价不同客体的权重设计方法的不足，提出一种改进计算权重的算法。建立不同主体、不同客体的教学评价模型的数学模型，计算不同主体评价方案，计算每个主体的评价方案和其他方案之间的等级相关系数，把每个方案得到的等级相关系数加总，选出等级相关系数做大的一个方案作为比较方案，通过计算欧氏距离找到和比较方案兼容程度做大的组合方案作为最优组合方案。通过一个实际应用验证本算法有效性。

综合评价； 无量纲； 不同主体; 不同客体

0 引言

高校教师教学质量综合评价已经突破了以定性为主、以学生为主的传统模式[1,2]，建立了以学生、教学督导、同行评价、管理人员为评价主体的多角度、多视野教师教学质量全面评价体系。但实际执行中不同评价主体对不同客体进行评价，却要在同一平台下进行排序，会造成很大的评价偏差，不能客观公正地体现教师的教学质量[1-4]。同时，不同评价主体对不同客体进行评价，不同主体所采用的权重将严重影响教师教学质量评价的排序。若选择不恰当，会造成评价偏差很大，不能客观公正体现教师的教学质量。因此，研究不同主体评价不同客体的智能化综合教学评价方法，有利于教学质量评价主体的科学选择, 有利于教学质量评价指标的科学设置，使整个教学质量评价变得更加科学、合理、易于实施。同时，给教学评价不同主体相应的地位和权利, 可以激发他们的热情, 调动他们参与的积极性。

文献[5]提出了教师绩效评价工作是一项很重要的工作，要从不同主体的角度进行综合考虑才合理。文献[6]提出了一种将政府、社会、学校、学生、教师、职员参与评价的模糊综合评价方法。文献[7]采用层次分析发研究了政府绩效评价不同主体的权重研究，并对不同主体的权重排序进行科学排序分析，在此基础上提出相关的政策建议。文献[8]分析了政府、民众、企业作为评价政府绩效主体所包含的不同价值取向及其各自的优势和缺失，设计了不同主体权重的取值方法。文献[9]从民众、警察组织、政府机关、社会新闻媒介和学者等不同主体角度研究了警民关系评价指标体系构建，从每一主体角度设计了评价指标体系，并从共性的角度探讨了指标的采集与标准化方法、权重确定与综合评价模型。文献[5-9]论述了在多个领域不同主体评价方法研究。

在不同主体的教学评价方面，也有相关文献报道，文献[10]采用灰色关联分析算法确定各项评价指标体系(教学态度、教学水平等指标)的权重，但没有对各不同评价主体的权重进行讨论。文献[11，12]根据经验首先对各类评价主体采用主观方法将4类评价主体(学生、同行教师评价、教务督导教师、专业主任)权重设置为6∶1∶2∶1，等二级管理已经相对成熟，权重就可进行适当调整，比如可设为6∶1∶1∶2。文献[13]通过分群聚类的方法研究的多主体评价计算方法，但也没有考虑多主体权重的计算方法。文献[14]考虑不同类主体(学生、同事，教管部门，教学督导、领导)参与的定量评价的情形，系统的提出了一种多主体参与下的高校教师绩效评价信息集结方法。该文献首先给出了一种新的信息集结方法—TDW算子集结方法; 然后利用 TOP-SIS方法作为主体类的评价结果的处理方式，以规避偏好信息集结的难点; 其次依据信息关联程度的大小给出了密度权向量的确定方法,给出了各评价客体评价结果。但算法要求不同的评价主体都需要对所有的评价客体进行评价，现实的情况无法满足，因此该算法实际应用还是受限。文献[15]提出了基于遗传算法的双方协商效用最大化确定各主体权重系数的多主体群组综合评价方法和基于专家群体决策与专家个人决策之间的相似程度的主客观权重协调方法，最终结果是使得评价主体能够经过协商后，评价结论能够较快的尽可能保持一致。但由于教学评价过程是要求各评价主体独立完成，不能进行协商讨论的，因此上述文献中的提出的群组智能化综合评价算法都无法应用到不同主体评价不同客体的教学评价中去。

综上所述可知，不同主体(多主体)评价不同客体的教学评价算法还有如下的关键问题没有解决：

1) 各个评价指标的量纲和量级不相同,这就为合成和加权带来困难,如何在最大保留原始信息的前提下,对指标进行无量纲化处理。

2) 如何处理同一类主体的原始数据，采用何种算法确定各个体的权重，计算出合理的每一类评价主体的评价分数。

3) 如何从不同主体评价分数的空间、时间和关系的角度挖掘主观和客观信息，确定各类评价主体之间的权重。

因此，针对现有不同主体评价不同客体的权重设计方法的不足，提出一种改进计算权重的算法。第1节首先建立不同主体、不同客体的教学评价模型的数学模型，计算不同主体评价方案，计算每个主体的评价方案和其他方案之间的等级相关系数，把每个方案得到的等级相关系数加总，选出等级相关系数做大的一个方案作为比较方案，通过计算欧氏距离找到和比较方案兼容程度做大的组合方案作为最优组合方案。第2节，根据学生的评价分数进行仿真计算，验证本算法的有效性。

1 综合评价算法

Step 1 不同主体不同客体的教师教学评价数学模型描述,如图1所示。

图1 综合评价算法流程图

Step 2 原始数据无量纲化处理

对评价客体的原始分数和参考评价分数进行无量纲处理，具体无量纲化处理算法描述如下：

2) 对任何大于0的评价分数ai,j，根据以下式(1)进行无量纲化。

(1)

将班级bi的评教分数线性变换到分数区间[m1,m2]。同时，将参考数据分数也按上式进行无量纲化处理。

3) 为保证数据的平滑性和公平性，对不确定的评价值，用这个客体接受这一类主体评价分数的平均值取代。

Step 3 确定权值

建立模糊c平均值分群法的目标函数，计算评价分数样本到群集中心的距离、定义评价分数样本隶属与群的模糊程度，即模糊隶属度函数，设计模糊分群算法，将学生的评价分数分成不同群体，根据群聚集程度确定评价个体的权重[13]。

Setp 4 不同主体的计算

1) 用m类评价主体对n个评价对象进行评价,得到每类评价主体的评价结果序关系,

根据序关系建立n×m阶评价方案矩阵。

2) 计算每个排序关系和其他主体的排序关系的等级相关系数,把每类主体计算等级相关系数求和，选出等级相关系数最大的一个排序结果作为比较参考排序结果。

3) 组合评价方案与原评价方案的兼容度越大,则组合评价方案的代表性就越好,可靠性就越强。因此可通过求解兼容度极大化的方式确定组合评价方案的权重，从而确定各类评价主体的权重，找到和比较参考排序结果兼容程度做大的组合方案。这组合方案的不同类主体的权重就是的所求的不同类主体的权重。

Setp 5 评价

从上述过程中将会得出一系列的分析结果、模式或模型。若能得出一个好的结论则整体算法结束，若结果不理想，可根据偏差进行评价、反馈、调整。

2 算法验证

表1给出一个例子来说明算法的应用。

表1 4类10个不同评价主体的原始评价分

现考虑某职业技术学院10(m=10)个评价主体组成的4(p=4)类评价主体，分别来自4(r1=4)个学生班级、3(r2=3)个同行教师、2(r3=2)个督导教师和1(r4=)个教学领导的4类评价主体，对以上6(n=6) 个待评教师进行评价的情形，假设10个评价主体体对 6 个待评教师的意见不一致，其评价信息如表1所示(以评分的形式表示，满分为100分)，下面通过本文提出的评价方法计算各类评价主体的权重。

1) 通过Step2，将表1的数据进行无量纲化处理到[70,90]的无量纲区间,如表2所示。

表2 4类10个不同评价主体班和参考数据的预处理无量纲分数

3) 通过Step4计算四类主体的权重系数η1=0.175,η2=0.463,η3=0.219,η4=143。

3 数据分析和讨论

由主体关联度计算可知，学生的评价分数关联度比较高。从各评价主体的权重系数计算看出来，同行教师评价的系数最高，一定程度上认可同行评价具有更高的权威性，因此该算法能够公平的评价教师的教学质量。

4 总结

本文所提算法在一定程度上能够公平地评价教师的教学质量。但还有很多工作值得我们进一步探讨。例如针对现有不同主体评价不同客体存在评价的不公平性现象，及该评价模型因素较多、相互之间的关系呈现出一定复杂性,评价结果具有一定的主观性和局限性等问题,采用信息熵、模糊分群、遗传算法等智能方法确定同类主体不同个体权重取值和不同类主体的权重选取，客观公正评价教师的教学质量，使得整个教学质量评价变得更加科学、合理、易于实施。

[1] 王春杨，熬敏. 高校课堂教学评价指标体系研究[J]. 重庆高教研究，2015,3(2)：015-017.

[2] 汪富泉. 教师教学质量综合评价探讨[J]. 大学教育，2014，8(4)：42-44.

[3] 汪旭晖. 高校教师教学质量评价与监控保障机制优化[J]. 高等教育研究，2009，26(1)：44-47.

[4] 潘文涛. 高校教师绩效评价体制研究[J]. 长沙铁道学院学报(社会科学版)，2014，15(2)：270-272.

[5] 李亚东.绩效评价工作是一项事业，要从不同主体的角度进行综合考虑[J].大学(学术版),2011,12(5):25-28.

[6] 柯欣杭. 高校教师教学质量测评体系优化研究[D].成都:西南财经大学，2013,5.

[7] 彭国莆. 基于层次分析法的政府绩效评价不同主体的权重研究[J].湘潭大学学报(自然科学版)2008，30(3)：150-156.

[8] 包国宪. 政府绩效评价中不同主体的价值取向[J].甘肃社会科学,2007,12(1): 103-105.

[9] 邵祖峰.基于不同主体的警民关系评价指标体系构建研究[J].上海公安高等专科学校学报，2013(5)：35-40.

[10] 冉燕飞. 基于灰关联分析的教师教学质量评价研究[D].重庆:重庆师范大学，2014.4.

[11] 柯欣杭. 高校教师教学质量测评体系优化研究[D].成都:西南财经大学，2013,5.

[12] 李霞. 教师授课质量评价与监控系统的构建[M].浙江师范大学,2009.7.

[13] 夏丽也. 基于分群的多主体教学评价改进算法[J].微型电脑应用，2015.04.41-42.

[14] 张发明. 多主体参与下的高校教师绩效评价信息集结方法[J]. 中国管理科学，2011，19(10)：59-63.

[15] 杨勇.智能化综合评价理论与方法研究[D].杭州:浙江工商大学，2014,12.

An Improved Algorithm for Diverse Subjects Comprehensive Evaluating Diverse Objects

Xia Liye

Jinhua Polytechnic College of Economics and Management, Jinhua 321000, China

Aiming at the defect about the algorithm for calculating weight, of diverse objects evaluated by diverse subjects, an improved algorithm for calculating weight, is proposed. Firstly, the mathematical model of teaching evaluation model about diverse objects evaluated by diverse subjects is set up, and the evalution scheme of different subject is calculated. The rank correlation coefficient between evaluation scheme of each subject and the other schemes is calculated, and all of the rank correlation coefficients are summed up and the evalution scheme of the maximum rank correlation coefficient is choosed as the scheme for reference. The optimal combination scheme which is the minimal distance to the reference scheme is calculated by Euclidean distance. Finally, an example is given to illustrate the effectiveness.

Compreshensive evaluating； Dimensionless; Diverse subjects; Diverse objects

浙江省教育厅资助项目(Y201534492)

夏丽也(1975-),女，汉，浙江金华，本科，学士,助理研究员，研究方向:教学评价与管理。

1007-757X(2017)05-0015-03

TP274

A

2017.02.12)