基于熵权TOPSIS法的小学生学习综合能力评价

崔情

摘要：为更科学、客观地评价小学生的综合学习能力，建立了一种基于熵权TOPSIS分析法的小学生综合学习能力评价方法，对不同学生的学习综合能力进行评价。

关键词：学习综合能力;熵权;TOPSIS;评价

对学生学习能力的数据化、综合化评价，将有利于教师发现学生的长处、短处，针对不同的学生选择最优的教学方法，从而达到教育教学能力的提高，有利于学校整体教育教学质量的提升。传统对学生学习综合能力的评价中，一般是对每项能力进行类似“考试”的方式得出每项能力的得分，然后进行简单的相加即为最终的学习综合能力得分，此评价方法太过于粗放，考虑的较为简单，不能充分反映学生的综合学习能力。程丽[1]等人曾利用层次分析法对小学生的综合素质的各方面进行打分，确定各种影响因素的权数，再利用各单项得分之和为最终得分的方法对小学生学习能力综合素质进行评价。这种基于层次分析法的评价方法和传统的“考试”式分数累加相比较，有了较大的改进，但是仍然受主观性因素的影响。

本文采用了TOPSIS分析法结合熵权法，考虑学生听能力、看能力、视听综合能力、注意力能力、检查能力、逻辑推理能力的数据来综合评价学生的学习综合能力，旨在为学生学习综合能力评价提供理论基础。

一、数据来源与模型建立

抽取红云小学2012年二年级一班8个学生（S1～S8）的听能力、看能力、视听综合能力、注意力能力、检查能力、逻辑推理能力测试结果如表1所示。对于不同的能力指标，各位学生之间存在着一定差异，且各个指标的总分不一样。

从表1可以看出，没有哪个学生的所有评价指标都是最优的，也没有哪个学生的所有评价指标都是最劣的。通过简单的直观分析无法对这8学生的学习综合能力进行科学的、有效的评价。所以，需要一种综合的表征方法对不同学生的学习综合能力进行科学的、有效的评价。

（2）原始归一化处理

听能力、看能力、视听综合能力、注意力能力、检查能力、逻辑推理能力为正向指标 。直接对原始指标矩阵X进行归一化处理。

对原始指标矩阵进行归一化处理，建立归一化指标矩阵B：

（3）最优集合与最劣集合

确定评价学生学习综合能力的最优解和解的指标集合分别为：

A+ = {0.4983，0.5004，0.4544，0.5453，0.4763，0.4628}

A- = { 0.2076，0.1540，0.1136，0.2545，0.2977，0.1984}

（4）学生学习综合能力评价

分别计算出评价值与最优评价值集合和最劣评价值集合之间的欧式距离：

L+ ={0.5707，0.4793，0.5469，0.3529，0.3658，0.0915，0.4177，0.4538}

L- = {0.1989，0.4775，0.2906，0.4620 ，0.4955，0.6637，0.4240，0.4491}

再計算表征各学生学习综合能力的TOPSIS评价值：

Y = {0.74158，0.500924，0.653011，0.433096，0.424678，0.1212，0.496234，0.502575}

二、结果与分析

依据TOPSIS评价值的大小，就可以得知每位学生的学习综合能力综合评价结果，其中评价值越大的表示其学生学习综合能力越强。由此可以知道学生S1的学习综合能力最强，学生S6的学习综合能力最弱，而且两者之间的差距相差较大。那么教师在上课的过程中应该多多注意学生S6，观察该生知识的掌握程度，是否需要课后加强辅导，在课后辅导中根据孩子听能力、看能力、视听综合能力、注意力能力、检查能力、逻辑推理能力的得分，进行相应的辅导，并在辅导过程中提高孩子薄弱项。

三、结论

为了教师更好地上好一堂优秀的课，为了让学生更加容易的掌握所学知识，那么作为教师，了解本班学生的学习综合能力情况是至关重要的，为此建立了一种基于熵权TOPSIS分析法的学生学习综合能力评价方法。通过此评价方法得到了同一班级不同学生学习综合能力指标与最优评价指标集合相对接近程度的TOPSIS评价值，依据其评价值的大小就可以对不同学生的学习综合能力进行评价和排序。相应地，教师就可以根据学生学习综合能力进行有效的教学，有效的提高教师的教学水平，让学生充分的学习相关知识。

熵值赋权的TOPSIS评价法防止了人为确定权重对学生学习综合能力评价的影响，同时克服了只选取单一指标进行方差分析的缺陷，适用于对学生学习综合能力评价，并且可以让教师充分了解班级学生学习综合能力情况，作出相应的针对班级情况的教学，从而达到最终目的最大限度的让学生主动吸收知识。

参考文献

[1] 程丽.小学生综合素质评价指标体系的构建与应用[J].现代职业教育， 2017（9）.