歐訓勇
(瓊州學院教務處,海南三亞572022)
實驗室建設在高校建設中與師資隊伍建設、圖書資料建設,構成高校建設的三大基礎砥柱[1]。作為一個人才培養的實踐陣地,投入與產出,實驗室運行過程中需要知道各項投入產出了什么樣的成果?是否達到所預期的目標?是否有必要繼續投入?以及是否需要改進投入的方向?如何搞好實驗室建設和管理工作,提高實驗室綜合效益,在當今這個充滿競爭、又極其功利的時代,是值得認真思考和亟待研究解決的問題[2]。要提高實驗室的綜合效益,有必要對實驗室進行績效評價工作。而管理、評價和激勵上的“滯后”已成為嚴重制約實驗室綜合效益發揮的瓶頸[3]。為解決這些問題,需要對實驗室進行系統績效評價,以測算各實驗室的投入產出效率,總結成功經驗并找出不足,推動實驗室的發展。教學實驗室績效評價第一個層次的目的是了解實驗室的績效水平,為管理者進行下一步決策提供依據;第二個層次是通過績效評價促進重點實驗室的建設和發展,下一步決策的效果需要通過新的績效評價為管理者獲得。
實驗室績效評價方法對于評價而言是重要的一個環節,同樣的數據采用不同的方法可能有完全不同的結論。實驗室績效評價中常用的方法主要有綜合指數方法[4]、特爾菲法[5]、層次分析法[6]、模糊綜合評價方法[7-8]等。實驗室的績效評價體系中包含許多非均勻變化或非均勻分布的量,這些量通常可被抽象為數量關系,以數量關系為基礎,建構一種新的實驗室績效評價方法。引入Vague集理論數學方法作為一種新的評價方法應用于教學實驗室的績效評價中,把對實驗室的精確考核成為可能,通過深化現有實驗室管理模式改革,優化和細化管理與服務過程,促進高校實驗室管理與投資效益的日益提高。
Vague集用了一個真隸屬度和一個假隸屬度來區分,其主要思想是彌補經典模糊集,它不僅考慮了事件的“正面”因素,同時也兼顧了事件的“反面”因素。Vague集的有關數學知識如下:
當論域U連續時,A可表示為:

當論域U離散時,A可以表示為:

特別地,當tA(ui)=1-fA(ui)時,Vague集退化為Fuzzy集;當 tA(ui)和 1-fA(ui)同時為0或1時,Vague集退化為經典集合。

為ui關于A的不確定度。
定義3 設A、B是論域U上的兩個Vague集,X和Y分別是A、B上的兩個Vague值,它們的不確定度距離定義為:

定義4 X,Y分別是 Vague集 A,B上的兩個Vague值,它們的不確定關聯度定義為:

定義5 設A,B是論域U上的兩個Vague集,



T(A,B)∈[0,1],該值越大說明 Vague集 A 和 B越相似。
教學實驗室是一個持續性、動態性、復雜性的系統工作,其績效受多種因素的影響,具有多維度性與綜合性,評價效果本身的強弱也具有較強的模糊性。一般來說,教學實驗室績效評價指標體系的構建有兩種不同的方法:從系統的角度出發,考慮教學實驗室的教學活動過程,將投入(有形投入、無形投入)和產出(使用課時數、科研成果、社會服務量)作為結構變量;從實驗室教學活動的目的和內容出發,將實驗室使用量與實驗教學量、隊伍建設與人才培養和開放交流與運行管理作為Vague集模糊關系變量。
基于Vague集理論思想的實驗室績效評價體系構建可分為:①設立評價指標體系及理想等級Vague集梯度表。確定教學實驗室的因素集,即要考核評價的所有重要指標集合;②對評價對象按照評價指標建立Vague集特征值。收集評價對象的數據建立Vague集特征值是整個評價過程的關鍵。一個Vague集包含了正面影響的數據,還包含了負面影響及不確定性的數據。先依據正隸屬度(正影響)選取相應的指標,再由Vague集的特性考慮剩余指標所表示的意義,包括兩個方面,一是負隸屬度(負影響);二是不確定性的影響。根據指標中的負影響確定對遠程教育水平產生影響的重要性程度;③進行Vague集相似度計算。把評價對象的測試樣本Vague值和Vague集梯度表的特征值進行Vague集相似度計算,根據計算結果,取最大值所對應的級別即為評價結果。利用公式(3)計算各個Vague集的相似度,得出綜合評價結果[9-11]。
在廣泛調研、查閱資料和征求專家意見的基礎上,結合實際,按照教學實驗室的建設內涵與考評要求,采用系統論的方法,將實驗室評價指標體系中的各項指標分類、分層次地組成一個完整結構[12]。評價指標體系分為二級,每一級評價指標又分不同內容的子項;同一級指標之間既不重復、也不存在因果關系。評價指標體系由實驗室及儀器設備使用、實驗教學、科研與社會服務、實驗室管理4個一級指標組成,由此可得教學實驗室績效評價體系的概念模型。接著,根據實際把4個一級指標細分為20個二級指標[13-15]。見表1。

表1 實驗室績效評價指標體系
上述的Vague集理論實驗室績效評價方法應用于一次實際的實驗室績效評價中。在此,為了簡化計算及數據列表,只取實驗室績效評價指標體系表中前2個一級指標,共10個二級指標的數據進行說明。具體的應用如下:
(1)評價指標體系及理想等級Vague集梯度表。根據10個二級指標,構成一次評價操作的評價體系指標。按優、良、中、及格和不及格設立等級,那理想的Vague集梯度表的特征系數建立如下:


10個指標在一個級別中都對應著一個Vague值。這個Vague值按照百分制中的分數等級劃分。
(2)按照評價指標建立Vague集特征值。根據實際收集的數據,對照評價指標對評價對象進行Vague集化,取得一個測試樣本Vague集B的Vague值:

(3)進行Vague集相似度計算。把評價對象的測試樣本 Vague值和 Vague集梯度表的特征值進行Vague集相似度計算,根據計算結果,取最大值所對應的級別即為評價結果。利用公式(3)計算測試樣本Vague集B和五個等級Vague集的相似度如下:

其中,最大者為T(B,P2)=0.919 9,所以評價結果為良。這樣正好驗證了測試樣本B的Vague集化數據的劃分正確區分了評價對象的級別。如果測試樣本B的Vague集化數據確定地不夠準確就會產生評價結果偏差。把步驟2中數據Vague集化,從優或其它的級別進行劃分的話,最后計算出來的Vague集相似度就會有偏差了。那也說明正確的結果只有一種,這就準確、公平、公正、客觀、科學地反映了評價的結果。
Vague集理論是一種新興起的評價工具,它對客觀事物的描述從正、反及不確定性三方面來體現,比其它的教育評價工具及方法,都顯得科學、合理,有比較好的優點。對評價既考慮有影響的方面,又考慮沒有影響的方面,具有較好的實用性,有良好的應用前景。
另外,在評價過程中,為了突出重要的指標可以設立權重系數,利用帶權重的Vague集相似度計算方法,一樣也能得出正確的結果。
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