康蘇明，張 杰

（山西大同大學數(shù)學與計算機科學學院，山西 大同 037009）

隨著高校畢業(yè)的數(shù)量的增多，很多問題也隨之而來，比如就業(yè)問題，學校培養(yǎng)和社會需求之間的矛盾等，而學生培養(yǎng)質(zhì)量的研究可以為這些問題提供很好的決策依據(jù)。

1 問題的提出

用以下幾個相關(guān)的關(guān)鍵詞在“中國知網(wǎng)”中進行檢索，檢索結(jié)果如表1所示：

表1 相關(guān)論文檢索結(jié)果

從表1可以看出，目前國內(nèi)對畢業(yè)生質(zhì)量管理是有一部分研究，經(jīng)過篩選、分類后發(fā)現(xiàn)，目前的研究在模型的選取上大都是以下幾種。

1.1 知識判斷模型

根據(jù)本科人才培養(yǎng)質(zhì)量的定義，本科人才培養(yǎng)質(zhì)量是知識、能力和素質(zhì)的函數(shù)。為了使復(fù)雜的問題能夠用簡單化的標準去粗略評判，首先只考慮知識的因素，不考慮能力和素質(zhì)的因素，于是就得到了第一種評價本科人才培養(yǎng)質(zhì)量的簡單模型，稱為知識判斷模型。這種模型所得到的結(jié)果顯然不能滿足需求。

1.2 綜合素質(zhì)測評模型

如果把高?？闯墒且粋€企業(yè)，把學生看成是產(chǎn)品，通常產(chǎn)品在上市前須經(jīng)過一系列嚴格的檢測，以保證產(chǎn)品質(zhì)量。同樣，高校在學生畢業(yè)前可以進行綜合素質(zhì)考評，以考查培養(yǎng)成果，為下一步怎么調(diào)整修改提供依據(jù)。綜合素質(zhì)包括了本科人才培養(yǎng)質(zhì)量定義中的知識、能力和素質(zhì)，只是把這三者相對簡單地融合在一起，即得到了第二種評價本科人才培養(yǎng)質(zhì)量的簡單模型，稱為綜合素質(zhì)考評模型，指在學生畢業(yè)之前采用一系列的評價指標，對學生進行綜合測試，評價指標主要包括思想政治素質(zhì)、科學文化素質(zhì)、崗位專業(yè)素質(zhì)、身體心理素質(zhì)等。

1.3 基于模糊數(shù)學的評價模型

在近代模糊數(shù)學的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的模糊綜合評價法為畢業(yè)生質(zhì)量評價主要是非量化評價與量化評價的結(jié)合提供新的思路[1]。

用模糊綜合評價方法來進行人才質(zhì)量的評價也存在著一些不足之處：

(1)為得到評價結(jié)果,模糊評價模型中常用的最大隸屬原則，會損失一些有用的信息；

(2)在畢業(yè)生質(zhì)量的評價過程中，信息往往是海量的，使用模糊綜合評判方法，對設(shè)備的性能要求很高，影響到系統(tǒng)的普及和推廣；

(3)對畢業(yè)生質(zhì)量的形成性評價應(yīng)該是個動態(tài)的過程，模糊綜合評判指標體系必須要求是矩陣式的，不能按需求與評價指標的具體情況來分級。

以上各種評價模型的不足之處，不僅使評價體系產(chǎn)生系統(tǒng)誤差,降低了評價的信度和效度,而且不能全面正確地描述與地方高校的人才培養(yǎng)的基本規(guī)律和特點,難以對評價結(jié)果進一步進行系統(tǒng)分析并為相應(yīng)的人才培養(yǎng)方案的改革提供決策依據(jù)。

2 畢業(yè)生質(zhì)量的定量分析

在本課題中將李德毅院士基于統(tǒng)計學與模糊數(shù)學的基礎(chǔ)上提出的云模型引入到畢業(yè)生質(zhì)量評價中來[2]。云模型已經(jīng)被應(yīng)用于評價分析自然科學、社會科學中大量的不確定現(xiàn)象，是事物定量數(shù)據(jù)與定性分析之間的橋梁。例如：蔣建兵等人在學習評價、如胡石元等人在“教師課堂教學質(zhì)量評價”等等，都證明了云模型不僅可以對有很多不確定性因素的評價進行很好的處理，而且可以通過減少評價數(shù)據(jù)的損失，得出其它一些方法沒有統(tǒng)計出的結(jié)果。比如：不能從幾次學生評價結(jié)果就可以看出這個學生在實際環(huán)境中工作情況的穩(wěn)定性、心理波動情況等等。這表明云模型可以很好的反映自然語言的不確定性。

引入?yún)钦苊粽撐闹械漠厴I(yè)生質(zhì)量評價體系如下表[3]：

表2 畢業(yè)生質(zhì)量評價體系指標

實驗環(huán)境：前期的仿真環(huán)境所需的軟硬件在現(xiàn)有的計算機系網(wǎng)絡(luò)實驗機房基本可以滿足；后期的實證實驗，需要得到數(shù)計學院與學校就業(yè)指導中心的協(xié)助；前期的走訪和調(diào)研也是可以實現(xiàn)的。

主要實驗方法如下：

指標體系的研究需要使用德爾菲法進行多輪投票和調(diào)查問卷分析法、層級分析法。

經(jīng)過投票得到某個學生的評價數(shù)據(jù)如表3:

表3 某學生評價結(jié)果表

3 結(jié)論

經(jīng)過云模型的分屬性合并及多個云的合并之后，得出該學生的畢業(yè)生評價值為0.752，表示處于“很好”的評價區(qū)域附近，與其班主任對其做出的定性評價結(jié)果基本相符，說明本評價體系模型是正確科學的[4]。

這些評價數(shù)據(jù)可以很方便的進行合并運算，同時可以看出在各個評價屬性內(nèi)質(zhì)量的分數(shù)，這樣一方面可以給用人單位一個很好的參考，另一方面對于學校可以對整體畢業(yè)生按專業(yè)、性別等方面綜合評價教學方面的效果，可以調(diào)整教學培養(yǎng)計劃，以適應(yīng)社會的需求。

[1]李德毅.不確定性人工智能[M].北京:國防工業(yè)出版社,2005.

[2]李德毅,劉常昱.論正態(tài)云模型的普適性[J].中國工程科學,2004,6(8):28-34.

[3]吳哲敏,信思金,陳琳.高校畢業(yè)生質(zhì)量評價體系的構(gòu)建模型[J].武漢理工大學學報,2006,28(7):146-148.

[4]張景安，張杰，王秀義.P2P網(wǎng)絡(luò)中基于云模型的主觀信任評價[J].微電子學與計算機,2010,27(8):96-100.