模糊評估在高校學生素質智能綜合評價中的應用

【摘要】針對傳統描述性評價方法存在的主觀、片面和不準確的問題，本文提出一種基于模糊評價的高校學生素質智能綜合評價模型FIEM，并據此設計了一個基于模糊評價的高校學生素質智能綜合評價系統。該系統首先在廣泛收集學生日常表現記錄的基礎上，經過專家系統的推理把日常表現影射到評價指標，然后通過分層的模糊運算得到評價結果，最后由專家系統的解釋系統為評價結果給出解釋，并智能生成評語。

【關鍵詞】指標體系，模糊評價，評價知識庫，智能評價系統

【中圖分類號】G40–057【文獻標識碼】B 【論文編號】1009—8097（2007）05—0078—04

一、引言

由于以素質教育為導向的高校學生培養模式取代以知識為導向的培養模式是高校教育改革的方向，因此科學、合理、人性化的學生綜合素質的評價方法研究就成為教育改革成功的保證。傳統的綜合素質評價方法主要有兩種[1]：一種是以輔導員為核心的人工評價，高校擴招后，每個輔導員可能需要管理幾百人，很難熟悉每個學生的表現，給出合理的評價，而且這樣的評價受主觀感情的影響大；另一種方法是把學生的日常表現分為正面和負面兩種事實，對其加減分，然后對不同種類的事實賦予權重，計算出綜合評價結果，這種方法的缺點有：對事實簡單的加減分不能體現學生的素質，例如某生獲得數學建模競賽團體一等獎，這個事實不僅體現了學生的邏輯推理能力、還體現了團隊合作能力、較好的心理素質等；另外，這種方法不能對一些表現平常的學生做出合理評價，因為這些學生可能既無突出的正面事實、也無負面事實。

一個優秀的學生素質綜合評價方法既要以廣泛的事實為基礎，也必須對體現學生素質的事實進行深入分析，還必須對評價做出合理解釋，并為學生素質的提高給出建議。本文提出一種基于模糊評價的高校學生素質智能綜合評價模型、并對其進行系統實現。該系統首先以廣泛收集的學生日常表現記錄為基礎，經過專家系統的推理把日常表現影射到評價指標；然后通過分層的模糊運算得到評價結果；最后根據專家系統的解釋系統對評價結果給出解釋，并智能生成評語。

二、評價事實庫與評價指標體系

學生素質綜合評價的指導思想[2]是：以考核學生綜合素質、促進學生全面發展為目標，采用定量與定性相結合、記實與評議相結合的方法，對學生的德、智、體等多方面的素質進行測評。

基于模糊評價的高校學生素質智能綜合評價模型用評價事實庫來記錄每個學生的日常表現事實，以盡量多的事實來廣泛涉及學生日常表現的各個方面，例如學生的每節課的出勤情況、考試成績、生病記錄、團體活動記錄等。事實庫不僅包括正面事實、負面事實，還包括一些不能用正負面簡單區別的事實，例如生病記錄、上網時間記錄等。事實庫中的事實可以由學生自己、任課教師、輔導員、學生干部、學生社團、家長等錄入，還可能來自學校的其他系統。

科學、合理、準確的綜合評價指標體系是基于模糊評價的高校學生素質智能綜合評價模型的一個重要組成部分，其需要遵循以下原則[3]：①導向性（即評價指標體系的建立和使用應該能引導學生更加注重全面素質的提高）；②整體性（即評價指標體系能較全面反映評價對象的各個主要方面）；③客觀性（即評價指標體系的設計應符合實際）；④可測性（即可通過各種定量和定性手段對評價對象進行評測以得出明確的結論）；⑤簡易性（即評價指標體系應盡量簡易可行）。設計高校學生綜合素質評價指標體系的具體方法是：

(1) 依照高校人才培養目標的要求和特點，在充分調查研究的基礎上，對各類高校學生應具備的基本素質進行認真分析，抽取出其中主要的方面，分別建立較為全面、客觀的評價指標集；

(2) 對各項指標進行科學分類，建立層次結構，并確定各項評價因素的內涵與評價等級標準；

(3) 在充分征求各方面意見的基礎上，采用德爾斐（Delphi）法來確定各個評價因素的相對權重向量A。

根據以上方法，本文建立了如圖1所示的綜合評價指標體系。

綜合評價需要將事實影射到指標體系上，通常學生的一條表現記錄會對多個評價指標產生影響，例如，學生市數學建模比賽團體一等獎，這條表現記錄至少可以說明學生的數學運用能力較強（屬于智力部分），團隊合作能力較強(開拓性能力)。本文運用專家系統來評判學生的表現對各評價指標的影響，把影射關系作為專家知識存入系統中。在上面的例子里，可以向評價知識庫添加如下知識：

if 獲獎級別=”市級” and 獲獎類型=”數學建模比賽” and 團隊=”Yes”

then ADD(邏輯推理能力，”較大正面影響”)

ADD(團隊合作能力，”很大正面影響”)

ADD(心理素質，”一般正面影響”)

上例中的“邏輯推理能力”、“心理素質”、“心理素質”指評價指標，所有指標構成指標集?！拜^大正面影響”“很大正面影響”構成決斷集=V(”很大正面影響”，“較大正面影響”，”一般正面影響”，”較小負面影響”，”較大負面影響”)。

推理機根據評價知識庫中的知識和事實庫中的事實智能地生成模糊關系統矩陣[4]：

其中表示第i個指標受到r_ij個j級影響。

三、智能綜合評價模型

根據評價指標體系，本文提出了一種基于模糊評價的高校學生素質智能綜合評價模型（FIEM: An Estimation Model for students’ integrated makings based on Fuzzy Evaluation），其基本思想是[5]：應用模糊變換原理，考慮與被評價事物相關的各個因素，對其做出綜合評價。建立該模型的基本步驟如下：

（1）確定評價因素集合U={u₁，u₂，…，u_m}。其中ui為)評價因素(i=1，2，…，m)，m是同一層次上單個因素的個數，該集合構成了評價的框架；

（2）確定評價結果集合V={v₁，v₂，…，V_n}。其中vj是評價結果（j=l，2，…，n），n是元素個數，即等級數或評語檔次數。這一集合規定了某個評價因素的評價結果的選擇范圍，其中的元素既可以是定性的、也可以是量化的分值；

（3）確定隸屬度矩陣，包含按評價結果集合V對評價因素集合U進行評價所得的全部信息。該矩陣的一行是對一個單因素的評價結果；

（4）確定權重向量W=(w₁，w₂，…，w_n)。其中w_i表示因素的重要程度（i=1，2，…，n）；

（5）得到最終的評價結果B（等于權重向量A與判斷矩陣R的合成），即B = A∧R = (a1，a2，…，a) ∧ （r1，r2，…，r）。

結合綜合評價指標體系與基本建模步驟，本文提出的基于模糊評價的高校學生素質智能綜合評價模型（FIEM: An Intelligent Estimation Model for students’integrated makings based on Fuzzy Evaluation），如圖2所示：

模型分為智能單因素判斷、二級模糊綜合評價、一級模糊綜合評價三個層次[6]：

(1) 智能單因素判斷，運用人工智能中的專家庫來評判每個學生的表現對各個評價指標的影響，再運用專家系統把這種影響關系作為專家知識映射到模型的指標體系中；

(2) 二級權重模糊向量(A2)，體現了二級指標子系統的各個指標在評價結果的重要程度；

(3) 一級模糊關系矩陣（R），由二級模糊綜合評價的結果合成而得。

在學生綜合測評模型的若干模塊中，評語生成子模塊是一個重要的組成部分。根據學生日常的表現，評語生成子模塊靈活運用知識庫已有的評語，自動生成對每個學生的客觀、合理、人性化的評語。

四、系統實現及其評價知識庫

根據本智能綜合評價模型的特點，在其系統實現中，學生需要通過“學生日常表現管理子系統”錄入部分日常表現記錄，因此該子系統采用B/S 方法；而“智能綜合評價子系統”、“智能分析、解釋子系統”使用的人員通常是學院內的老師，數量較少，且這兩個子系統需要復雜的界面操作元素，因此采用C/S方式。

高校學生素質智能綜合評價系統的結構如圖3所示，采用這種結構的原因在于[7]：

(1)既充分考慮了用戶的利益（保證查詢者操作的方便），也使系統更新簡單、維護靈活；

(2)信息發布采用B／S結構是為了保持了瘦客戶端的優點——裝入客戶機的軟件可以采用統一的WWW瀏覽器，而且WWW瀏覽器和網絡綜合服務器都是基于工業標準的，可以在所有平臺上工作；

(3)數據庫端采用C／S結構，只涉及到系統維護、數據更新等，不存在完全采用C／S結構帶來的客戶端維護工作量大等缺點；

(4)充分地利用現有系統資源——只需開發用于發布的WWW界面，就可升級到基于C／S方式的體系結構，并保留原有的某些子系統；

(5)通過在瀏覽器中嵌入ActiveX控件，可以實現在瀏覽器中無法或難于實現的功能；

(6)將服務器端劃分為WEB服務器和WEB應用程序兩部分，WEB應用程序采用組件技術實現三層體系結構中的邏輯部分，達到封裝的目的。

評價知識庫是基于模糊評價的高校學生素質智能綜合評價系統的關鍵部分，其中的知識用以在高校學生的日常表現與評價的二級指標之間建立關聯。由于高校學生的日常表現與指標的關聯不是一對一的關系、而是一對多的關系，且相對容易變化，因此，智能綜合評價系統通過建立評價知識庫，以增強系統的功能和靈活性。

評價知識庫的知識用產生式表示，其規則形式為：if <前件> then<后件> 。產生式知識系統包括事實和規則兩部分：事實部分用謂詞的形式來反映對象之間的聯系，其形式化表示為R(O₁，O₂，….，O_n)，R為事實的謂詞、O_i為對象名；若把規則表示為關系，其形式化表示為R(O₁，O₂，….，O_n)，R為關系名、n為關系的度、O_i為屬性名。評價知識庫的管理，主要包括知識的查詢、新增、刪除、修改、優化。由于評價知識庫中的知識與評價指標體系相關聯，因此評價指標體系發生變化時，相關知識也必須做相應調整。例如，評價知識庫根據專家系統的解釋系統，為某一學生給出的具體評價結果如圖4所示：

五、結束語

在使用基于模糊評價的高校學生素質智能綜合評價系統之前，對高校學生的評價更側重于本人的成績和輔導員的個人意見，這會鼓勵學生讀死書（片面追求考試成績的提高，不注重綜合能力的培養）；還可能造成部分學生為了給輔導員下好印象而作形式主義，不利于培養高素質、綜合能力強的大學生。

基于模糊評價的高校學生素質智能綜合評價系統可以記錄所有學生的日常表現，無論成績是否優秀或與輔導員的關系如何，系統都會根據評價指標體系和評價知識庫，一視同仁地給出評價；同時，系統還可以從多渠道采集學生各個方面的信息，從而實現對學生教育管理的多方位分析、查詢、統計、評優、年度考核、綜合測評、成績匯報單、畢業生推薦表等多項功能，全面地包容了學生教育管理的全部工作。因此，基于模糊評價的高校學生素質智能綜合評價系統能夠為科學、客觀、準確地評價高校學生的素質和能力提供有效工具。

隨著人工智能、模糊理論的發展，基于模糊評價的高校學生素質智能綜合評價系統的準確性將越來越高。模糊評價將成為評價系統的一個發展方向，是一個實用價值很高的研究領域。

參考文獻

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