灰色关联度分析在“人民满意”的高职教育人才培养质量评价中的应用

徐 娟

（湖南现代物流职业技术学院，湖南 长沙 410131）

作为高等教育重要组成部分的高等职业教育，如何改革发展，提升办学质量，培育高水平的人才，提高人才培养质量，办出让人民满意的教育是高职教育一直探索和思考的问题。何种教育人才培养质量是人民满意的？怎样衡量人民满意的高职教育人才培养质量？学术界未有统一的评价标准。

一、“人民满意”的高职教育人才培养质量评价的意义

办学质量是高职教育改革与发展永恒的主题。十九大报告提出了“办好人民满意的教育”，2019年教育部工作要点指出了深化教育评价体系改革，推动构建更加科学有效的教育评价制度体系，着力破除教育评价中存在的“五唯”问题[1]。

“人民满意”的高职教育人才培养质量评价指标体系充分考虑利益相关方共同参与，有利于促进高职教育以“人民满意”为中心，一定程度上可以指导高职院校提升办学水平和办学质量，促进高职教育更好地适应经济社会发展。“人民满意”的高职教育人才培养质量评价指标体系是对现有人才培养评估体系的完善和改进，为科学评价和动态监测“人民满意”的高职教育人才培养质量、提升办学质量提供参考标准。通过评价有助于高职院校发现人才培养过程中存在的薄弱环节，查找原因和寻求对策，充分发挥评价对科学育人的导向作用。

二、“人民满意”的高职教育人才培养质量评价指标体系构建

评价指标体系是开展评价的前提，评价指标体系的构建为开展评价提供了参考标准。

（一）评价指标体系构建的原则

科学简明性原则反映在，紧紧围绕“人民满意”这个核心，以人民最关心、最直接的问题为导向，充分借鉴国内外有代表性的教育质量评价指标选择指标，同时力求指标体系的简明性。系统性与全面性原则表现在，教育是面向人人的系统工程，人民这个群体具有广泛性。从系统、全面和综合的角度出发，让教育的相关责任方都参与到评价中来，以期实现多元化评价。可获得性、定性与定量相结合原则表明指标选择要有代表性，还兼顾指标数据的可获得性，尽量使指标可采集、可量化、可对比。前瞻性和与时俱进性原则是指，高职人才培养质量不是一成不变的，而是一个发展的、动态过程，在筛选指标时要考虑指标的动态性和前瞻性。特色性原则[2]彰显出所建立的评价指标体系是具有中国特色的，是为了评价中国高等职业教育人才培养质量。要贯彻落实党中央、国务院有关教育改革的部署，以人民为中心，关注人民对高职教育的需求。

（二）评价指标体系的构建

遵循指标体系构建原则，在进一步理解人民和利益相关者内涵的基础上，贯彻落实党中央、国务院有关教育改革的战略部署，以“人民满意”为核心，关注人民对高职教育的需求与欲望，结合湖南省职业教育发展历程和发展特点，从高职教育相关利益者学生、家长、行业企业、学校、政府以及社会视角，构建6 个一级指标、26 个二级指标以及对应的三级指标内容的“人民满意”的湖南省高职教育人才培养质量评价指标体系详见表1 所示。请行业领域10 位专家对一级指标的重要程度进行排序，统计专家排序结果并根据专家排序法[3]确定各指标的权重，结果见表1。

表1 “人民满意”的湖南省高职教育人才培养质量评价指标体系

三、灰色关联度分析

灰色关联度分析是灰色系统分析法之一，是系统态势变化的态势的一种量化比较分析方法。其原理是灰色系统关联理论，灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图通过一定的方法，去寻求系统中各子系统（或因素）之间的数值关系[4]。

灰色关联度分析是根据因素直接发展态势的相似程度来衡量因素间接近的程度，各评价对象与参考对象的接近程度。相似程度越高，关联度就越大；反之，关联度就越小[5]。根据各评价对象与参考对象关联度的大小就可以对评价对象进行排序。本文在对抽取的8 所长沙市高职院校人才培养质量“人民满意”的满意度评价时采用灰色关联度分析法。灰色关联度分析的步骤：设系统有n个评价指标，有m个待评价对象，xij(i=1,2,…,m；j=1,2,…,n) 为第i个评价对象在第j个评价指标下的值。则可形成m×n阶评价指标数值矩阵X=(xij)m×n。

步骤一：规范化处理。由于各指标间量纲不同，需要对评价指标数值矩阵进行规范化处理，首先在评价指标矩阵中找出各评价指标的最大值，以各个指标的最大值为参考数列X0=(maxxi1,maxxi2…maxxij…maxxin)(i=1,2,…m) ，则各指标值按照公式（1）进行无量纲化处理。

步骤二：在规范化的评价指标数据矩阵T中，计算各比较数列ti=(ti1,ti2…tij…tin)与规范化后参考数列T0的对应差数列表，即求出规范化后比较数列与参考数列（1……1）差的绝对值Δij=|tij-1| 。找出所有对应差值中的最大值Δ max 和最小值Δ min=0。

步骤三：取分辨系数ρ=0.5，根据灰色关联度系数计算公式计算各个比较数列与参考数列的关联系数ξi(k)和关联度ri。

如果指标有权重，则取加权平均计算关联度ri=∑wi，本文对一级指标计算关联度就采用加权平均法。

步骤四：根据关联度的大小对抽取的8 所高职院校“人民满意”的人才培养质量进行评价。

四、“人民满意”的高职教育人才培养质量评价实例

抽取长沙市8 所高职院校，其中2 所省卓越院校，6 所其他高职院校。由于所建立的评价指标体系还未进行深入细化和量化，8 所院校的指标得分通过专家打分法获得。通过电话、网络和面对面交流邀请10位专家对8所院校“人民满意”的人才培养质量指标体系的各指标进行打分，取其平均值为各指标评分的最终得分。最终得分情况如表2所示。

表2 10 位专家对8 所高职院校各指标打分的平均值

由于此评价指标体系由一级指标和二级指标组成，先对二级指标进行灰色关联度评价，以计算的一级指标的关联度作为一级指标的得分值，再对一级指标进行灰色关联度分析[5]。

（一）对二级指标进行灰色关联度分析

先进行规范化处理，找出参考数列T0，计算各个比较数列与参考数列的差值找出所有对应差值中的最大值Δ max 和最小值Δ min=0。比较数列与参考数列的差如表3 所示。

表3 8 所高职院校比较数列与参考数列的差

而后取分辨系数ρ=0.5，根据灰色关联度系数计算公式计算各个比较数列与参考数列的关联系数ξi(k)和关联度ri。8 所高职院校26 个二级指标的关联度系数如表4 所示。

表4 8所高职院校26个二级指标的关联度系数表

最后计算一级指标的关联度。以二级指标的权重为权，对各一级指标下的二级指标进行加权计算关联度如表5 所示。

表5 8 所高职院校6 个一级指标的灰色关联度

（二）对一级指标进行综合评价

以6 个一级指标的权重W=（0.18，0.16，0.17，0.17，0.16，0.17）为权，对8 所高职院校一级指标的灰色关联度进行加权，计算8 所高职院校“人民满意”的人才培养质量关联度R=WR1，计算得到8所高职院校人才培养质量的关联度为：

R=RiW=(0.686 0,0.665 3,0.537 8,0.733 2,0.880 3,0.605 5,0.621 8,0.458 7)

（三）评价结果分析

根据最终关联度的大小（详见表5 所示）可对8 所高职院校的人才培养质量进行综合排序，按照关联度大小，8 所高职院校人才培养质量的人民满意度分别为：

A5＞A4＞A1＞A2＞A7＞A6＞A3＞A8。A5 院校的人才培养质量人民满意度最高，A4 次之，最低的是A8，其中A7、A6、A3、A8 四所高职院校的人才培养质量人民满意度低于平均水平0.647 3。通过观察可以发现，选取的8 所高职院校人才培养质量的人民满意度关联度值有差异，说明选取的湖南省高职院校人才培养质量人民满意度参差不齐，最优的比最劣的高了近一倍。人才培养质量人民满意度较低的高职院校要以人民满意度高的院校为标杆，找准差距，对标治本，办出人民满意的高职院校。

仔细观察关联度较大的和最小的高职院校一级指标灰色关联度，发现排名最后的两所高职院校的家长满意、行业企业满意和学校满意3 个一级指标的灰色关联度最小。一定程度上，可以说这三方面的满意度大小直接影响了高职院校人才培养质量的人民满意度，要想提高高职院校人才培养质量的人民满意度，需要在学生满意、家长满意、行业企业满意、学校满意、政府满意以及社会满意上都尽可能提高满意度。

五、结语

以“人民满意”为核心，从高职教育相关利益者视角，构建了学生满意、家长满意、行业企业满意、学校满意、政府满意以及社会满意6 个一级指标、26 个二级指标及对应的三级指标内容的评价指标体系，并运用专家排序法确定一级指标的权重。运用灰色关联度分析法构建“人民满意”的湖南省高职教育人才培养质量评价模型，抽取长沙市8 所高职院校对其人才培养质量进行实证评价，按照关联度大小，8 所高职院校人才培养质量的人民满意度分别为：A5＞A4＞A1＞A2＞A7＞A6＞A3＞A8。A5院校的人才培养质量人民满意度最高，A4次之，最低的是A8，其中A7、A6、A3、A8四所高职院校的人才培养质量人民满意度低于平均水平0.647 3。

本文对三级指标并未细化，只做了内容说明，为更好地进行量化评价高职院校人才培养质量，下一步研究的重点是对三级指标进行定量的细化，为量化评价研究提供评价指标标准。