基于多屬性群決策模型的評教方法_戴厚平

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1、第４５卷第１８期數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識Ｖｏｌ．４５，Ｎｏ．１８２０１５年９月ＭＡＴＨＥＭＡＴＩＣＳＩＮＰＲＡＣＴＩＣＥＡＮＤＴＨＥＯＲＹＳｅｐ．，２０１５基于多屬性群決策模型的評教方法戴厚平，方東輝，楊文英吉首大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院，湖南吉首４１６０００（）摘要：對高校學(xué)生網(wǎng)上評教存在的主要問題進(jìn)行了分析，給出了網(wǎng)上評教的信息處理新方法．函數(shù)進(jìn)行了定義再根首先利用信息熵和正態(tài)分布函數(shù)對學(xué)生可信度，據(jù)可信度大小對學(xué)生評價的杈重進(jìn)行了分配，最后利用加權(quán)算術(shù)平均算子對課程班．?dāng)?shù)值算例分析了方法的有效性？的得分進(jìn)行集結(jié)、合理性和可操作性關(guān)鍵詞：評教

2、；多屬性群決策；信息熵；正態(tài)分布；可信度１引言教學(xué)質(zhì)量是高等院校立校之本．為提高教學(xué)質(zhì)量構(gòu)建科學(xué)的教師評價體系和信息處理，方法是高校管理者的首要任務(wù)＿網(wǎng)上評教以其方便性、及時性、民主性等特點，在高校建設(shè)二過程中逐漸成為最重要和最公正的評教方式之．但是，網(wǎng)上評教由于其固有的隨意性以及“”學(xué)生評教仍然受眾多主客觀因素影晌學(xué)生所給分?jǐn)?shù)存在不確定性．若仍采用傳統(tǒng)的去，掉若干最髙分，必然會使評教結(jié)果的失客觀公、最低分后求平均方法對各評價信息進(jìn)行集結(jié)正，評價者和被評價者對最后排名結(jié)果都會存在不認(rèn)可，這影響學(xué)生評教的有效性和可信度，這有悖于學(xué)校實施學(xué)生網(wǎng)上評教的初衷．為

3、了進(jìn)一步提高教學(xué)質(zhì)量和加強(qiáng)課堂教學(xué)監(jiān)管力度，國內(nèi)外學(xué)者和高校教學(xué)管理者都對網(wǎng)上評教過程和評教信息處理方法等進(jìn)行了大量研究．文獻(xiàn)Ｍ分別對評教過程中存在的上評教體系提出了各自的見解．文獻(xiàn)５中提出用極差理論的方法．問題進(jìn)行了分析，對構(gòu)建網(wǎng)［］６文獻(xiàn)７對學(xué)生評教的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，，文獻(xiàn)］［］［中提出利用粗糙集屬性約簡和權(quán)重計算方法采用因子分析法以方差貢獻(xiàn)率確定公共因子的權(quán)重，，文獻(xiàn)間使用信息熵計算指標(biāo)的權(quán)重，９則采用層次分析法計算指標(biāo)的權(quán)重．上述數(shù)據(jù)處理方法大多偏重指標(biāo)權(quán)重的分配而文獻(xiàn)，［］實際評教過程中權(quán)重往往根據(jù)教學(xué)活動中各指標(biāo)重要程度由專家確定，最主要還是信息處，理問

4、題．為了消除學(xué)生評分的不可信性，同時考慮在學(xué)分制管理下，由于學(xué)生們之間所選課程和課程數(shù)目各不相同一樣導(dǎo)致評價信息不對稱或，各教師面對的學(xué)生群體和學(xué)生數(shù)目也各不，一缺失問題種網(wǎng)上評教信息處理方法．，本文嘗試給出２多屬性群決策模型在評教中應(yīng)用原理及方法２．１多屬性群決策模型的建立＞－收稿日期：２０１４１１２８：國家自然科學(xué)基金１１似〇２７資助項目（）２９４數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識４５卷本文重點是評教結(jié)果信息處理方法的研究其指標(biāo)體系構(gòu)建方面不做過多闡述．因此對，，教師評價排名問題，其實質(zhì)是多屬性群決策問題，其中學(xué)生是決策群體，各指標(biāo)構(gòu)成屬性集１１個指標(biāo)因一（

5、），名教師可能有多個教學(xué)課程班級（筒稱課程班），所以本文以課程班為決策方案集？現(xiàn)若某高校共有ｍ個在校學(xué)生、《個課程班即決策群（ｍ個決策者）對ｎ個決策，方案在１１個屬性下進(jìn)行排序？現(xiàn)已知給出屬性值ａ陽第ｊ個決策者巧對第ｉ個課程班Ｉ＿ｆｃ在第個指標(biāo)叫下的得分：）得決策矩陣，可Ａ—〇ｉｘｍＸｌｌ［ｊｆｅ］ｎａ其中為空值ｍｉｉＺｎＭ表示ｉ，屬性值講可以（），當(dāng)屬性值為第ｊ個決策者力對第個課．程班Ｋ未做評價，即學(xué)生）沒有選上第門課程上述多屬性群決策問題求解方法比較多文獻(xiàn)１０中應(yīng)用信息熵對屬性值為直覺模糊數(shù)，１］的屬性權(quán)重進(jìn)行了分配文獻(xiàn)１１－１２分別應(yīng)用Ｓｕｅｎｏ積

6、分算子和有序加權(quán)幾何算子等方法，［］ｇ？通常多屬性群決策問題求解可用兩類方法進(jìn)行分解進(jìn)行群決策．方法一先集結(jié)決策者Ｓ對方案Ｋ在各屬性叫下屬性值Ｓ對方案乃總ｊ，得出決策者ｊ體評價分？，然后確定決策者Ｘｔ方案刃的權(quán)重系數(shù)（話語權(quán)，最后是選取適當(dāng)集結(jié)々）算子將％、二者合成后成為代表該方案的得分值／ｉ，并對得分值／ｉ進(jìn)行排序．方法二先確定決策者巧對方案Ｋ的在屬性糾下權(quán)重系數(shù)〇；訥，然后選取適當(dāng)集結(jié)算子集結(jié)方案Ｋ的在屬性叫下得分／如最后是集結(jié)方案；＾的得分值Ａ，并對得分值八進(jìn)行排序．２．２模型簡化處理在實際評教過程中，指標(biāo)體系和指標(biāo)權(quán)重已經(jīng)確定也就是說學(xué)生做出評價

7、后出決策者，Ｉ？￣對方案；總體評價分已知；同時各方案的總評價分之間的差異與各方案的在各指標(biāo)下，一一的得分之間的差異基本？致因此：，本文采用方法對間題進(jìn)行分解處理將決策矩陣Ａ可在ｆｃ上求和，得決策矩陣：Ｂ＝６ｉｘｍｊ］ｎ［其中心＝表示決策者￣對方案Ｄ總體評價分同樣當(dāng)￣為空值，（時表示第學(xué)生沒有選上第ｉ門課程．因此，評教問題也就是信息不完全的多屬性群決策問題．２．３決策原理及方法