劉 立,王明艷,顧寶程
(南華大學(xué)計算機(jī)學(xué)院,湖南 衡陽 421001)
能力是評價大學(xué)生綜合素質(zhì)的主要指標(biāo),比較著名的能力素質(zhì)模型(Competence Model)——冰山模型,由哈佛大學(xué)教授麥克里蘭(McClelland)[1]提出.我國教育界雖然把能力素質(zhì)作為教育的核心任務(wù),但一直沒有有效的能力模型作為指導(dǎo).[2]在軟件開發(fā)行業(yè),編程能力是衡量軟件開發(fā)人員能力的關(guān)鍵,是影響軟件開發(fā)的重要因素.國內(nèi)外學(xué)者在能力評估方面作了不少研究[3-8].鄭麗娟等[3]在評估策略中增加了模糊判斷矩陣的一致性檢驗,但該評估方法運(yùn)算量較大,對開發(fā)者開發(fā)能力的評價不夠全面;李家豪等[4]避免了過多地將專家意見等主觀因素引入到評價體系中,但無法實現(xiàn)對評估對象的準(zhǔn)確評估;GOLECADEM等[9]、LUO L等[10]將模糊層次分析法應(yīng)用于能力評估,證明在解決多層次、多指標(biāo)的決策問題中,層次分析法(Analytical Hierarchy Process,AHP)和模糊綜合評價法(Fuzzy Comprehensive Evaluation,F(xiàn)CE)的優(yōu)勢.基于國內(nèi)外在能力評價和編程能力評估方面的研究成果,結(jié)合AHP和FCE的優(yōu)點(diǎn),筆者提出一種基于改進(jìn)的模糊層次分析法(FAHP)的編程能力評估模型,并將企業(yè)對大學(xué)生編程能力的反饋加入到大學(xué)生編程能力多層次評價模型中,以此構(gòu)建更全面的、更切合實際的大學(xué)生編程能力評價體系.在Matlab中對該編程能力評估方法的自動評價機(jī)制進(jìn)行仿真,實驗結(jié)果證明了模型的有效性和實用性.該評價方法既可以為企業(yè)招聘提供參考依據(jù),也可作為評價高校計算機(jī)專業(yè)大學(xué)生編程能力的手段.
美國T L Satty等在20世紀(jì)70年代提出的AHP是結(jié)合定性和定量分析的多層次、多目標(biāo)決策方法,該方法將復(fù)雜的決策問題分解成若干個因素,并根據(jù)支配關(guān)系建立層次結(jié)構(gòu),常被用于計算目標(biāo)的各指標(biāo)權(quán)重.由于對編程能力進(jìn)行評估時,所使用的評語常常帶有模糊性,因此筆者將 AHP和 FCE相結(jié)合,在層次分析法中引入了模糊一致矩陣,不但解決了判斷矩陣的一致性問題,提高了算法的收斂速度,而且滿足了計算精度的要求.此外,由于模糊綜合評估以“非此即彼”的思想評價復(fù)雜對象,評價常介于“好”與“壞”之間,所以筆者用加權(quán)平均模型代替取大取小模糊算子,將評語集按等級區(qū)間化賦值代替最大隸屬度原則,從而使得評價結(jié)果更加可信、更切合實際.
統(tǒng)計分析智聯(lián)招聘、前程無憂和獵聘網(wǎng)等各大招聘網(wǎng)站對開發(fā)人員編程能力的需求,并充分考慮專家經(jīng)驗,從基礎(chǔ)知識素養(yǎng)、程序理解與復(fù)用、實戰(zhàn)能力和企業(yè)反饋4項內(nèi)容對開發(fā)人員的編程能力進(jìn)行評價.編程能力評估指標(biāo)體系如圖1所示.
圖1 編程能力評估指標(biāo)體系Fig.1 Programming Ability Evaluation Index System
采用如表1所示的0.1~0.9標(biāo)度法對編程能力評估指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較,得出優(yōu)先關(guān)系矩陣F1—F5,如表2—6所示.
表1 0.1~0.9數(shù)量標(biāo)度Table 1 0.1~0.9 Scale
表2 優(yōu)先判斷矩陣F1Table 2 F1Priority Judgment
表3 優(yōu)先關(guān)系矩陣F2Table 3 F2Priority Relation
表4 優(yōu)先關(guān)系矩陣F3Table 4 F3Priority Relation
表5 優(yōu)先關(guān)系矩陣F4Table 5 F4Priority Relation
表6 優(yōu)先關(guān)系矩陣F5Table 6 F5Priority Relation
通過數(shù)學(xué)變換[11](rij=(ri-rj)/2s+ 0.5,其中s為模糊一致矩陣的階層),將優(yōu)先關(guān)系矩陣F1—F5轉(zhuǎn)換成模糊一致矩陣H1—H5.H1和H2矩陣如表7,8所示,H3—H5略.
表7 模糊一致矩陣H1Table 7 H1Fuzzy Consistent Matrix
表8 模糊一致矩陣H2Table 8 H2Fuzzy Consistent Matrix
ωCO=(ωC1OωC2OωC3OωC4O)=(0.216 7 0.275 0 0.325 0 0.183 3),
P層相對于C層各因素權(quán)重排序為
ωPC1=(ωP1C1ωP2C1ωP3C1ωP4C1ωP5C1)=(0.220 0 0.210 0 0.235 0 0.170 0 0.165 0),
ωPC2=(ωP6C2ωP7C2ωP8C2)=(0.250 0 0.300 0 0.450 0),
ωPC3=(ωP9C3ωP10C3ωP11C3ωP12C3)=(0.235 5 0.189 7 0.308 3 0.266 5),
ωPC4=(ωP13C4ωP14C4)=(0.400 0 0.600 0).
一級指標(biāo)權(quán)重為C層相對于O層各因素權(quán)重排序ωCO,二級指標(biāo)權(quán)重為P層相對于C層各因素權(quán)重排序ωPCi(i=1,2,3,4).權(quán)重的具體值列于表9.
表9 各層元素權(quán)重匯總Table 9 Weight of Collection at Each Level
圖2 隸屬函數(shù)曲線 Fig.2 Curve of Membership Function
(1)
以高校某大學(xué)生為例,評價編程能力的14個指標(biāo)的評分如表10所示.
表10 軟件編程能力指標(biāo)評分及模糊評估矩陣Table 10 Software Programing Ability Evaluation Index and Fuzzy Evaluation Matrix
根據(jù)梯形分布法進(jìn)行一級評估,按照(1)式計算出一級評估結(jié)果排序為
(QC1OQC2OQC3OQC4O)=(79.675,85.085,66.315,87.800),
對應(yīng)一級指標(biāo)基礎(chǔ)知識素養(yǎng)C1、程序理解與復(fù)用C2、實戰(zhàn)能力C3和企業(yè)反饋C4的評分.二級評估結(jié)果QPC=76.725,對應(yīng)編程能力評估值,該值介于70~80,因此該學(xué)生編程能力綜合評價結(jié)果為一般.
通過Matlab進(jìn)行實驗仿真得出的綜合評價結(jié)果為一般.由表9可知,在編程能力評估指標(biāo)體系中,實戰(zhàn)能力對評價結(jié)果的影響最大,而程序運(yùn)行準(zhǔn)確率對實戰(zhàn)能力影響較大.由表10可知,該大學(xué)生在實戰(zhàn)編程能力方面較弱,特別是在程序運(yùn)行準(zhǔn)確率方面存在不足,因此仿真實驗得出的結(jié)果與根據(jù)經(jīng)驗進(jìn)行推斷的結(jié)果相符.通過Matlab進(jìn)行大量的模擬實驗,進(jìn)一步驗證了該算法的正確性和有效性.
為解決高校大學(xué)生編程能力的定性和定量評估中存在不客觀、不準(zhǔn)確的問題,綜合層次分析法和模糊綜合評價法的優(yōu)點(diǎn),提出了基于改進(jìn)模糊層次分析法的評估方法,為教師及時發(fā)現(xiàn)學(xué)生的優(yōu)勢和不足,以及為用人單位招聘合適人才提供依據(jù).
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