基于TOPSIS决策的本科教育影响指标评价

林晋钢 孙馨雨 靖龙悦 杨春明

摘 要：本文针对江苏省各地级市本科教育质量进行综合测评，建立了教育质量综合测评模型，对于影响本科教育质量的因素除去已知9个指标外，本文运用层次分析法对影响指标进行分析归类，用能够反映部分指标共有属性的大类指标，对各类指标进行量化描述，利用熵权法以确定各类指标的权重，再引入灰色关联度分析法评价各类指标对于本科教育质量的程度高低，最后用TOPSIS决策方法确认各类指标对于本科教育质量的影响程度高低。

关键词：层次分析法;TOPSIS决策;本科教育质量

引言

随着中国的改革开放，国家的综合实力不断增强，中国高等教育发展整体已进入世界中上水平。作为一个教育大省，江苏省的本科教育发展在全国名列前茅，而江苏省13个地级市的本科教育质量发展并不平衡。因此需要建立一个评估本科教育质量具体方案，一方面有利于教育管理部门从宏观上把握高校本科生教学质量的现状，另一方面也有利于各地级市通过横向对比分析找准本科教育教学存在的主要短板

1 .指标权重分析

根据层次分析法，对已知9个指标各个具有的属性分类，分为6大类指标，即：数量、师资力量、教学条件、学科水平、科研状况个就业情况，具体模型如下图所示。

首先进行规范化处理，根据对指标进行的量化分析，发现各个指标所指向领域不盡相同，因此采用归一化处理对指标进行大类分类，本文采用的是线性函数归一方法，规范化处理后的标准矩阵为：

2 . TOPSIS决策

首先构建加权规范化矩阵的正理想指标和负理想指标，记为C+和C-。正理想指标即所有属性都接近已知指标的理想指标;负理想指标为所有属性都相悖于已知指标的理想指标。

其次构建灰色关联系数矩阵。计算第i个指标与正理想指标关于第j个指标的灰色关联系数      ，从而建立各种指标与正理想指标的灰色关联系数矩阵：

3 .模型求解

通过模型求解，计算出各指标的熵值，而后运用SOM聚类分析方法对本科教育质量进行综合评估，得到指标的重要程度由高到低可表示为：

双一流学科建设、师资队伍与结构、专业建设与教学改革、招生人数、教学条件与利用、生师比、科研投入与产出、学生就业、本科院校数量。

通过模型的运算与比较，得出江苏省内13个城市本科教育质量的综合评估结果，质量由高到低排序依次为：

南京市、徐州市、苏州市、无锡市、镇江市、扬州市、南通市、常州市、淮安市、盐城市、泰州市、连云港市、宿迁市。结果分析可知，江苏省内13个城市的本科教育质量存在一定的差异。

结论：

本文针对本科教育质量进行综合评价，通过建立本科教育质量评估指标权重分析模型，得出各个指标对于本科教育质量影响程度的权重。同时运用层次分析法对影响指标进行分析归类，用能够反映部分指标共有属性的大类指标，对各类指标进行量化描述，并得出各类指标对于本科教育质量影响程度的权重。

参考文献：

[1] 周亚. 多属性决策中的 TOPSIS 法研究 [D]. 武汉理工大学，2009.

[2]尹艳君. 我国高水平研究型大学本科教学质量分析与评价[D].湖南大学，2016.