基于熵值法的校园足球综合发展评价体系的构建

陈 俊

（运城学院，山西 运城 044000）

2019年4月，国家教育部与体育总局联合制定并颁布了有关我国青少年校园足球开展的通知，并且在两个部门的协作下成立了全国青少年校园足球工作的领导小组，共同组织全国44城市合计2 200所学校，进行大范围的校园足球活动［1-2］。2014年11月，国家再次强调校园教育中，体育教育的重要意义，注重青少年学生足球活动的开展，大面积推广校园足球，推动我国青少年的全面发展，实现素质教育与体质教育的共同进步，同时为我国的足球事业储备和培养优秀的人才。次年3月，国务院办公厅更是通过《中国足球改革发展总体方案》的发布，大力倡导校园足球的发展。在方案中，强调校园足球的开展有助于青少年体魄的提升和足球精神的树立，学校要能够充分发挥出足球的教育功效，大力推进校园足球的发展，通过教师队伍的壮大，推动校园足球文化的普及化，推动青少年学生文化课与足球知识、足球技能的共同发展，实现我国青少年足球人才成长的规模化需求［3］。当年8月，教育部通过合理筛选，共确立并公布了全国青少年校园足球的试点名单，同时将北京市8 627所中小学列为足球特色学校，另外北京38个县区设为校园足球的试点县。国家长期大力地推动校园足球的推广，说明我国学校足球事业的发展迎来了巨大的发展契机。校园足球的大力发展引发了社会的广泛关注和讨论，基于上述背景，我国关于校园足球的研究也得到了增加，但主要集中于现状的分析、发展模式的探讨、管理体制等方面的研究等，存在一定的局限性。而本文基于系统论的角度，将校园足球的发展视作整体的系统，同时联系可持续发展的理论知识，构建中学校园足球可持续发展的评价系统，旨在为校园足球的发展提供相关理论基础与指导。

1 评价指标体系的构建

从整体系统的角度出发，以校园足球的综合稳定发展为目标，首先选择并确定有关评价指标，采取科学的方法对于特定地域范围内的校园足球现状进行描述和分析，实现校园足球的综合发展评价。与其他的竞技体育相比较，校园足球的发展有着一定的特殊性，具备其独特的规律与特点，所以在对校园足球的综合性发展评价时，要能够以综合发展思想为基础，充分考虑到校园足球发展的特殊性以及其发展的规律。在校园足球的综合发展系统性评价中，要能够明确评价的总体思路，即紧密联系校园足球综合性发展的内涵特质与可持续发展目标，探寻可实现全面评价的方法，同时评价方法还需具备较强的可操作性，进而满足校园足球综合发展研究从理论研究向实践操作的转变［4-5］。本研究中，在构建校园足球综合性发展评价指标体系时，主要分为3个步骤：首先，整理现有的关于体育的综合性发展评价的报告、论文，同时整理有关校园足球工作的考核与评价方法等文件资料，随后运用频度统计法进行频度统计，在此基础上合理筛选出频度相对比较高的指标。其次，确定能够体现校园足球综合性发展内涵的因素，同时运用理论分析法将校园足球综合发展系统细分为4个子系统，同时对于每一个子系统的构成因素进行更细致的划分，直至能够采用具体的统计指标进行描述与分析，从中选择影响力大、针对性强的指标［6］。与此同时，与校园足球以及管理方面的相关专家进行交流，获得他们的专业性建议后，初步选择满足系统构建原则以及层次需求的指标体系方案。最后，运用专家调查法咨询相关专家对评价指标体系方案的建议与意见，结合专家的建议合理调整与完善指标，进而确定校园足球综合发展的评价指标体系。

表1 校园足球综合发展评价指标体系层级指标

2 评价方法

为提升本次评价结果的客观性，本次研究中运用熵值法对校园足球发展进行综合性评价。熵值法是一种数学方法，能够通过判定某一个指标的离散程度进行评价，其中离散的程度越大，所对应的熵值就越小，说明这一指标对综合评价的影响越明显，在确定各个指标的权重时，对应的权重也就越大［6］。假设样本数据为i年的校园足球综合发展的情况，共确定了j项评价指标，进而构成了原始指标数据矩阵［7-9］：

其中，Xij表示第i年第j项指标的原始数值。

采用功效函数实现指标的无量纲化处理：

上述公式中，Xmax和Xmin表示系统中的最大和最小值。Xij代表第i个系统中第j个指标的绩效系数，用于表达对指标对系统的贡献程度，xij接近于1时，贡献值达到最大，xij接近于0时，贡献值达到最小。

采取熵值法对指标的权重进行确定：

①计算第i个样本在第j个指标中的比重Pij：

②计算第j个指标的熵值：

③求第j项指标的差异系数gj：

④求权数Wj：

⑤求计算综合第i个样本的综合评价值Vi：

3 评价结果分析

为了更加科学、客观地实现校园足球综合发展状态动态的评价，本研究选择武汉市2013年至2017年校园足球的发展数据作为研究案例，通过对《中国教育年鉴》《体育事业统计年鉴》《武汉统计年鉴》数据资料以及武汉市体育局官网、武汉市校园足球官方网站、武汉市人事网等官方网络数据的查阅，另外邀请武汉体育学院、武汉市体育局以及武汉市教育局校园足球相关专业的管理人员、教师、研究人员进行访谈，更好地了解“社会对校园足球政策法规认可率”以及“足球场地使用水平”等信息与情况。在此过程中，缺失的数据运用时间序列相关法以及相邻五点有效均值法完成数据修补，将最大与最小值剔除后，采用缺失值修补法进行数据的修补。

针对校园足球发展人口子系统，一共有9个评价指标，为C1～C9；5 个评价对象（2013～2017），对 5 个评价对象的数据进行标准化操作，进而将标准化值构建阶矩阵，得出：X=（xij）5×9的矩阵，如下图所示：

依据信息熵定义公式（2），计算出5个评价指标年度发展率，其矩阵如下所示。

依据求第j项指标的熵值公式（3）计算出9个评价指标的信息熵，

依据信息熵的权数公式（5），计算出9个评价指标的权重，

从而得出人口子系统中9个单项指标对应的值分别为：C1足球专业教师的招聘能力为0.077；C2足球D级教练的培养比率为0.109；C3足球专业研究生的培养比率为0.127；C4足球青少年运动员的注册比率为0.091；C5足球运动的服务情况为0.148；C6校园足球中社会指导人员的培养比率为 0.055；C7足球运动的总体能力为0.132；C8足球竞赛中大众参与水平为0.045；C9校园足球竞赛中参与人数比为0.216。

根据公式（6）得出综合第i个样本的综合评价值Vi=0.243

同理计算得出经济子系统、文化子系统、资源子系统的相应的数值，对应的结果如表2所示：

借助于熵值法可得出各个子系统以及各个指标的权重，随后运用得到的权重与指标的标准化值实现综合性的合成，从而在2013～2017年时间范围内对各个子系统以及整个系统的综合发展情况进行评价。2013～2017年校园足球的综合发展系统中，各个子系统的标准化值、权重以及系统综合发展指数的结果如表3所示：

表2 校园足球综合发展评价体系各指标权重

表3 校园足球综合发展系统2013～2017年综合发展指数结果

借助于综合发展评价的指标体系与评价模型，进而得到综合发展的综合指数以及各个子系统的发展指数。根据既定的综合发展水平的评价标准，设计一个共有5级的综合发展状态评价标准，具体如表4所示，进而对我国校园足球综合发展水平和发展状态进行评价［10］。

表4 校园足球综合发展状态判别标准

充分根据指标体系的结构与功能，以及指标选择的方法与原则，搭建出我国校园足球综合发展评价系统。然后，检验演示指标体系的可行性、正确性、必要性以及重要性与完整性，最终构建出确定的评价指标体系。结合研究的要求，确定评价的方法与模型。随后，对指标体系中的原始数据进行查询，结合上述确定的研究与评价方法、评价模型，实现我国校园足球综合发展系统的实证评价。结果显示，2013～2014年校园足球综合发展水平较差，2015年校园足球综合发展水平一般，2016～2017年校园足球综合发展水平较好。

4 结论及展望

武汉市校园足球的综合水平整体而言处于发展的态势，但是发展中各个子系统的发展状态差异较大。主要体现为2013～2017年期间，武汉市校园足球综合发展水平持续增高，依次表现为2013～2014年综合发展水平较差，2015年综合发展水平一般，2016～2017年综合发展水平较好。其中二级指标的权重排序依次为文化子系统（0.297）、经济子系统（0.251）、人口子系统（0.243）、资源自系统（0.209）。三级指标中，排名靠前的分别为：C15居民中文体活动在总消费中的占比（0.157）、C9校园足球竞赛中参与人数比（0.216）、C12校园足球的投入（0.224）、C30 校园足球与职业俱乐部的合作情况（0.228）、C25校园足球的文章发表情况（0.242）。后五位的分别为：C14城镇居民中文体活动在总消费中的占比 （0.037）、C28校园足球赛事的协调情况 （0.038）、C18足球产业的贡献比率（0.039）、C8足球竞赛中大众参与水平 （0.045）、C26校园足球赛事的转播情况（0.047）。由此可知，武汉市校园足球在硬实力方面有着较强的优势，无论是人力、财力还是文化发展水平条件均有着优势，但是在校园足球的转播情况、足球竞赛大众参与水平、校园足球赛事协调情况等方面还需要进一步提升，此类软实力的不足将会阻碍校园足球的综合发展。校园足球综合发展的关键是推动其可持续性、协调统一、公平的发展。本文研究中，主要对校园足球综合发展进行了研究，但是由于社会协调以及社会制度等方面的数据不全面，未能够进行全面的测评，因此后期研究还需要进一步的深入研究。另外，校园足球的不断优化发展，校园足球的可持续性发展中，用于评价的目的或目标，其重要性可能发生转移，因此评价中评价指标的权重也会发生改变，更好地适应新的社会发展与校园足球发展需求。基于此情形，应构建评价指标的学习机制，更好地降低人为因素在指标权重制定中的影响，构建出更加科学、有效的权重指标。