信息檢索與利用教學質量的灰色模糊綜合評價和有效性檢驗

●李雪萍(東華理工大學 圖書館，江西 撫州 344000)

1 前言

高等學校是知識創新、傳播和應用的基地，高等學校也是培養人才的主要基地，其教學質量對人才的培養有著決定性的作用。對高校信息檢索與利用教學質量的綜合評價有助于提高高等學校整體素質，從而高質量地培養適應社會需求的人才。但是高等學校信息檢索與利用教學成果具有較長的時滯，且教學質量的評價信息存在不完全或不充分的問題，而在實際工作中，在一個信息不完全的問題中又會存在許多的模糊因素。目前，灰色綜合評價適用于信息存在不完全或不充分的問題。而模糊綜合評價能夠考慮評價問題中的模糊因素，當一個問題中既有模糊性，又存在灰色性，這就要在綜合評價中同時考慮模糊性和灰色性兩方面的影響，即灰色模糊綜合價評問題。[1]

灰色模糊綜合價評可以理解為在已知信息不充分的前提下，評價具有模糊因素的事物或現象的一種方法，而不能理解為在一個問題中，一部分信息是“灰色信息”，另一部分信息是“模糊信息。”[2]

2 信息檢索與利用課教學質量評價指標體系

3 灰色模糊綜合評價方法

(1)確定權重集。高校教學質量評價易受主觀因素的影響，所以應該運用層次分析法AHP，從而有效地減少評價的主觀性，避免評價失真。對影響教學質量的各因素按屬性分類，建立影響因素的層次關系(如附圖)，設因素集U={u1,u2,…,un}，評語集V={v1,v2,,…,vn}。

權重集可視為評價對象與因素集之間的灰色模糊關系，根據影響因素的層次關系，給出同一層中各因素關于上一層的權重ai及相應的灰度ri，構成權重集，其中。

信息量常用一些描述性語言來對應一定的灰度范圍，灰度值取[0,1]的任一值或任一范圍來表示信息量的多少。如信息量非常充分可取灰度為0，信息量一般可取灰度值為0.5，信息量非常貧乏可取灰度值為1。

（2）建立評價矩陣。根據某一因素給出評價對象對評語集中各元素的隸屬度λij，并根據信息的充分程度給出相應的灰度rij，建立評價矩陣：

（3）進行綜合評價。灰色模糊綜合評價的結果為：

（4）排序可能性矩陣，提出評價結果。將評價結果轉化為一個三參數區間組成的集合形式：

得到排序可能性矩陣：

其中，pij表示第i個區間數大于第j個區間數的概率。通過該矩陣可以看出比較結果，得到結論。

4 應用舉例

現在我們用上述模型，根據前面設計的指標體系，對某高校信息檢索與利用教學質量作一綜合評價。其數據如下：

取因素集U={教師因素，學生因素，設備因素，教學環境因素}，評語集V={好，良好，一般，不好}。

根據A H P理論，運用判斷矩陣經過歸一化處理，可以得到教師因素、學生因素、設備因素、教學環境因素的權重分別為0.4，0.2，0.1，0.3。再根據信息量的多少確定灰色。

評價矩陣：

綜合評價：

排序可能性矩陣：

由此可以認為該校信息檢索與利用課教學質量的評價是“好”。[3]

5 評價結果的有效性檢驗

信息檢索與利用教學質量評價是一項主觀性較強的工作，無論在評價內容的設計、主體實施等環節上如何改進，都有可能由于人為因素造成評分數據失真。因此，在獲取數據后，對數據的有效性、可信度作必要的檢驗是保證評價結果公正和客觀的重要環節。根據本文設計的評價體系，可以對數據質量作3個方面的檢驗：

（1）各評價指標的評分標準是否統一。由于評價的內容是已定性的形式體現的，而評分的過程是對這些主觀性較強的內容給出一個量化的值，這就存在標準是否統一的問題。利用肯達爾一致性系數對此進行檢驗。方法如下：

設有n位專家對某校的m項（本文中m=1 1）內容進行評分，得各項內容的分值xij，其中i=1,2,…,m；j=1,2,…n。對每個指標按n位專家的評分高低編順序號，將各項指標原分值x i j轉變為序號分值yij，轉換中若對某一指標評分分值相等，則這些分值對應的順序號取它們應該有的序號的平均值。記，計算肯達爾一致性系數：及統計量。

（2）從不同的角度評價的結果是否體現正常的關聯性。教師因素、學生因素、設備因素與教學環境因素分別從不同角度來評價信息檢索與利用課教學質量，顯然，前3項與第4項之間應存在關聯效應，檢驗這種關聯性是否顯著，可以判斷評分數據的有效性，利用獨立性檢驗方法：

依據原始班次分結果計算出每位專家上述4項的綜合得分。X1jX2j,X3jX4j。其中：

其中fij為權數，m1，m2，m3，m4是教師因素、學生因素、設備因素與教學環境因素的指標數（本文中m1=4,m2=2,m3=2,m4=3），m1+m2+m3+m4=m。

將n位專家的Xij從高低分成4組，各組組距相等。按同樣的方法將X4j也分成4組，作教師因素與教學環境因素的關聯性檢驗。分組后的值按高低對應進行復合分組。匯總計算各組中的專家人數npq，計算統計量，其中為教師因素與教學環境因素獨立時的理論頻數。

（3）是否體現各評價指標的相關性。在評價體系中有很多指標之間有正相關性，比如學生因素中的能力素質與智力素質，利用這些指標的相關關系可以檢驗評分數據的有效性。檢驗方法如下：

設有n位專家，xi與xj指標間客觀上存在正相關關系，計算相關系數：

在給定的顯著性水平α下作t檢驗，若驗證有相關性，則認為數據有效，反之則認為數據有偏差。如果多組標志出現不正常相像，原則上不宜采用該批數據。[4]

6 結論

灰色模糊綜合評價以灰色模糊數學理論為基礎，將隸屬度和灰度綜合到評價過程中，可以處理同時具有灰色性和模糊性的綜合評價問題，使高校信息檢索與利用教學質量評價更加客觀可信。提出的肯達爾系數檢驗、獨立性檢驗、相關系數檢驗可以基本保證評分數據的有效性和可信度。

[1] 黃楠．PBL運用于信息檢索課教學的探索[J]．農業圖書情報學刊，2007(12)：106－109.

[2] 李麗華．信息時代“文獻檢索與利用”課的改革與實踐[J]．圖書館學研究，2007(9)：41－43.

[3] 鹿中山，等．工程監理服務質量的灰色模糊綜合評判[J]．合肥工業大學學報(自然科學版)，2008(3)：398－401，406.

[4] 龐慶華．CAI課件的灰色模糊綜合評價模型[J]．計算機應用與軟件，2007(11)：218－221.