基于云模型的职业教育校企合作质量评价与判定

于宗玄 李奥博 冉丹阳 David Camiwet

(凯迪雷拉大学 教师教育学院，菲律宾 碧瑶 2600)

0 引言

从办学规模化到人才培养内涵化发展是我国职业教育的重要转型。“传统经验化管理”“闭门办学”“单打独斗”的管理模式势必会造成职业教育发展缓慢。基于此背景提出校企合作的概念，它是现代职业教育的一个核心要素[1-2]。针对校企合作模式国家也发布了部分规划方法，如2010 年7 月29 日教育部发布《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010－2020年)》中提到： “建立健全政府主导、行业指导、企业参与的办学机制，制定促进校企合作办学法规，推进校企合作制度化”；2018 年2 月5 日教育部等六部门联合印发《职业学校校企合作促进办法》中提到： “产教融合、校企合作是职业教育的基本办学模式，是办好职业教育的关键所在”。针对校企合作模式，当前社会有很多观点，部分专家学者认为校企合作能促进科技创新、科技成果转化、经济发展、人才培养质量的提高以及高校发展的功能是它的重要之处[3]。本文在研究中，更倾向于另一种观点，即校企合作可以理解成在保障学生的权益的前提下，校企双方通过共建机构、合作研究、共享资源、共同育人的方式实施的一种合作活动，以获取双方相关利益最大化[4-5]。

鉴于此，为消除评价中主观性影响，明确影响各质量因素的等级，将质量水平的随机性与模糊性通过正态云集合，并直观显示评价结果，为学校和企业管理人员提供判断依据。本文采用熵权-云模型方法，结合广东某校企合作项目的实施案例，对职业教育校企合作质量进行系统评判，使其结果更为全面真实有效。

1 评价方法

1.1 熵权法

熵权法是基于“信息熵”的客观计算权重的方法。借助熵权法来确定指标权重，使评价结果克服主观性[6]，权重确定具体流程为：

(1)根据专家评分构造判断矩阵X，如下：

其中，xij为第i个评价对象(专家)第j个评价指标的值，i= 1，2，…；j= 1，2，…n。

(2)对判断矩阵X进行归一化处理，得到标准化矩阵J= [rij]m×n，rij标准化公式见下：

(3)计算指标的熵值，令Hj为第j个指标熵值，则

式中K= 1/lnm，K≥ 0，Hj≥ 0，fij=rij/∑rij，当fij= 0时，fijlnfij= 0。

则第j个指标权重为wj

1.2 云模型理论

云模型由李德毅院士提出，是处理事物从定性到定量映射的数学工具，可以较好地反映不确定事物的随机性和模糊性[7]。云模型参数(Ex，En，He)是对事物定性、体现其不确定性和模糊性的关键，如图1所示，其中横坐标代表概念的不确定性度量，纵坐标代表隶属度。云参数计算见下：

He=K，K根据实际取常数

图1云模型参数坐标图

1.3 综合评判流程

本文利用专家评分获取评价值，然后利用熵权法确定各评价指标权重，再基于云模型理论方法，进行质量评价，并以云图方式直观展现评判结果；比对两个评判结果得到最终评价结果。

2 构建职业教育校企合作质量评价云模型

由于职业教育校企合作多数以培育学生职业能力为目的，且职业教育校企合作具有合作周期长、学校企业联合投资大、利益相关方众多且培育点所在地周边环境多变等特点，故校企合作质量影响因素复杂众多，目前职业教育校企合作质量的评价指标体系尚未成型。通过对职业教育校企合作质量相关文献进行整理分析后发现，现有的文献所构建的评价模型可以归类在协同管理与教育管理体系下。因此，通过梳理文献、查阅教育质量管理中的评估体系，对职业教育校企合作质量相关指标进行收集、整理并最终总结细分出26项二级指标，以此建立职业教育校企合作质量评价指标体系，详见表1。

表1 职业教育校企合作质量评价指标体系

根据《质量管理风险评估技术》，将校企合作质量评价划为5个等级，令评分区间为[0，10]，对职业教育校企合作质量指标进行分级，校企合作质量评价评语集见表2。

表2 校企合作质量分级

对于任一质量评价指标的取值范围均为质量等级的评价标准的云模型表示为：将[Tmin，Tmax]形式的评价指标依据式(6)正态云模型数字计算公式进行云化[10]，计算质量等级云参数Ri，则评价标准的云模型见表3。

式(6)中常数K根据正态云模型方法在评价模型中的应用，取值为0.5。

对职业教育校企合作质量评价指标体系中的指标，相对独立的二级评价指标采用式(7)浮动云算法对其集结计算云参数。而关联性较强的一级指标采用式(8)集结计算目标层云参数[11]。

式(7)、(8)中，n为指标个数，wi(i= 1，2，…，n)为评价指标权重；Ex，En，He为评价指标云模型数字特征。并根据式(9)计算与标准评价云模型相似度，相似度λi的值最大的风险等级即为实际问题的评价结果。

按式(6)求得云模型见表3。利用软件Python绘制职业教育校企合作质量评价指标标准云图，左至右依次代表为低质量、较低质量、中级质量、较高质量和高质量，如图2所示。

图2 职业教育校企合作质量评价云模型数字特征标准云图

表3 质量等级评价标准云模型

3 案例分析

广东校企联合培育工程是解决G校的学生职业能力的重要项目。投资约1亿，联合培育合作期计划为5年。为对项目质量进行客观评价，邀请参与项目的5名专家，根据表2按0至10分进行打分得到指标评分分值，分值越高质量越好。

3.1 熵权校企合作质量评判

根据熵权法计算权重。以条件质量为例，计算专家评分均值，按表2的质量分级标准进行单指标初步判断。详见表4。

表4 人员质量专家评分表

根据专家评分表，得到人员判断矩阵X1为

采用式(3)求得归一化判断矩阵J为：

根据式(4)和(5)计算得到各级指标权重，如表5；并计算余下4个一级指标联系度，结果见表6。

表5 职业教育校企合作质量评价指标权重

表6 一级指标联系度

3.2 基于云模型的校企合作质量评价

根据云模型理论，利用MATLAB逆向发生器计算出二级指标的云模型参数，如表7。

表7 职业教育校企合作质量云模型数字特征

根据式(8)，集结低级指标计算一级指标的云参数，如表8。根据一级指标云参数绘制该项目的职业教育校企合作质量云图，如图3至7。

表8 项目校企合作质量一级指标云参数

图3 条件评价云图

图4 设计评价云图

图5 人员评价云图

图6 过程评价云图

图7 效果评价云图

根据式(7)，采用相关算法集结一级指标计算本校企合作项目质量的云参数：(4.6，1.04，0.5)，根据云参数利用软件绘制该项目的校企合作质量对比云图，见图8。根据式(9)计算相似度最大，判断该项目的校企合作质量为中级。

图8 校企合作质量总评价

图3～8中横坐标表示质量程度，从左至右质量等级依次增高。从图3～7中可看出，条件等5个因素主要分布在较低至中级区间内，其中，条件的质量云图与较低和较高质量的交叉均位于0.4以下，且相似度极值落在中级质量区间内，可以确定为中级质量；设计的质量云图与低质量交叉点位于0.2以下，与中级质量交叉部位却位于0.6以下，相似度极值落在较低质量区间内，可以确定为较低质量，但偏向于中级质量；人员的质量云图与较低质量交叉点位于0.6以下，与较高质量交叉部位位于0.2以下，相似度极值落在中级质量区间内，可以确定中级质量；过程的质量云图与低质量交叉点位于0.4以下，与中级质量交叉部位却位于0.6以下，相似度极值落在较低质量区间内但靠近中级质量，可以确定为较低质量；效果的质量云图与较低质量交叉点位于0.3以下，与较高质量的交叉点位于0.7以下，相似度极值落在中级质量区间内，可以确定中级质量但靠近较高质量，人员必要时要采取措施。综上所述该项目效果质量对校企合作质量影响最大。跟据校企合作项目的经验，学生就业率和校企联合体专利情况确实是影响职业教育校企合作质量的关键因素。

4 结论

(1)本文通过熵权-云模型的方法的结合运用，对某校企合作案例进行评价，得出该项目的校企合作质量为中级质量，与实际的相符，这验证该评价模型应用于职业教育校企合作质量评价是可行的。

(2)本文基于云模型得到其评价结果，并用云图直观显示各个质量因素的评价结果，结合两种方法的优点弥补各自不足，两相印证使评价结果更为真实有效，为质量评价拓宽了思路。

(3)本文的指标体系根据文献梳理总结出来，虽较为全面但依然存在不完备部分，因此更加贴近实际的指标体系仍需深入调研完善。