基于AHP的工業工程專業課程量化評價

蔡志強

摘要：研究人員已經提出了不同的方法來評估課程的研究過程。最終，研究人員認為需要將人的因素、個人的經驗、直覺和判斷考慮在研究范疇內。為了驗證這一點，文章利用定量層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）的基礎模型，來評估西北工業大學工業工程系中的專業課程。文章把層次分析法引入系統，將其作為一個解決方案，用于處理主觀評估。層次分析法已被用于構建所有課程的替代方案，在層次結構中，對那些影響因素和產生的分數進行評估。

Abstract： Researchers have proposed different methods to evaluate the curriculum of the research process. Ultimately， the researchers believe that the implications of the study including human factors， personal experience， intuition and judgment. In order to verify this point，based on the principle and method of analytic hierarchy process （AHP）， this paper evaluates the professional course in the department of industrial engineering， Northwestern Polytechnical University. In this paper， the AHP is introduced into the system， as a solution， to deal with subjective evaluation. AHP has been used to build alternatives for all curricula， in the hierarchy， evaluate the impact factors and the resulting scores.

關鍵詞：工業工程專業課程；量化評價；AHP

Key words： industrial engineering courses；quantitative assessment；AHP

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）19-0235-03

0 引言

工程教育作為一個發展中的領域，有著一門進行著科學改革學科的許多特點。隨著學習部門整體教學質量的提高，學生能力和課程實驗受到的關注也越來越高。工業工程課程旨在提供一個工業工程的綜合教育，并平衡教學的廣度和深度，以培養有能力的工程師為教學目的[1]。解決學生在課程中遇到的問題，一直是教師的一個主要問題。定量評估是一套評價標準，我們可以用它來找出這些困難；層次分析法通過一組評價標準和一組可選擇的替代方案的比較，從而得到最好的結論[2]。本文的目的是將定量工具與層次分析法相結合，并將其改進整理。

在發達國家，工業工程改革尚不很充分，工業工程項目在發展中國家也沒有得到很好的發展[3]。在過去的十年中，歐洲和美國工業工程發展非常迅速[4]。具有高工藝性能和柔性機械的產品使生產更為復雜[5]。質量功能展開法的應用使得中東的大學中很多教學教育質量得以提升[6]。設計和規劃工程教育也能夠提高工程專業學生的教育質量和滿意度。

自上個世紀中葉以來，許多大學推出了課程評估，以應對社會對某些專業的需求變化，進而滿足生產過程中組織目標和質量目標的要求。由于上述變化與學生遇到的問題有關，因此，本文的主要問題是如何提高工業工程專業本科生的教育質量，以及如何確定該解決方案是在大多數情況下是有效的。

1 課程評估層次結構設計

層次分析法是一個用來衡量確定的與不確定的、有形的與無形的、明確的與模糊的等定量與定性相容的決策方法。由于它在處理復雜決策問題上的實用性和有效性，很快在世界范圍得到重視和廣泛應用。其應用已遍及經濟計劃與管理、能源政策與分配、，教育、人才、醫療衛生和環境等領域。

為了有效地對課程進行評估，需要AHP的準則層和方案層進行確定。在評估過程中，有許多因素會對課程評價產生影響和作用。目標層是對課程進行評估。準則層分類時，可以借用幾種常用的方法來確定被分解的結構，如頭腦風暴、備忘錄、失效模式等。通過上述方法，目標層被分為3組來考慮，具體分為任課教師，大一、大二的學生和大三、大四的學生。在這一層面，教師是第一組學生（大一和大二）和第二組（大三和大四）的最重要的影響因素。針對第一準則層，根據相應人員的經驗和對工業工程課程的建議與了解，可分為6類。根據“What-if”分析模型，可以發現23門在西北工業大學未開設的課程可以作為方案層。最終，可以得到課程評估的層次結構模型，如圖1。

針對任課教師和學生，由于他們的經歷和對工業工程專業的認識不同，相應得到的二級準則也不相同，下面對二級準則層中各因素的含義進行說明，如表1所示。

建立了課程評估的層次結構之后，需要得到方案相對于目標層的權重，最終得到課程的優先級排序，并得到西北工業大學工業工程課程改革的方案。

2 權重和一致性檢驗

2.1 平均權重的計算

平均權重在計算時需要借助判斷矩陣C，判斷矩陣中的元素滿足Cij=1Cji，則平均權重的計算方法如下：

2.2 一致性檢驗

為了使數據更加可信，需要對得到的權重和判斷矩陣進行一致性檢驗，只有一致性檢驗滿足條件，才能借助AHP進行求解，如果不滿足一致性條件則需要對判斷矩陣中的參數進行調整。下面對一致性檢驗的方法進行說明：

2.3 判斷矩陣的生成

當準則層中的因素進行兩兩比較時，由于重要性的差別，會使得判斷矩陣中的元素值存在差別。Nicola Rossi和Jean Michelez在ALTRAN在2001年提出的判斷矩陣中元素確定的規則，在所有不同的標準平均值之間計算誤差，并根據表3中誤差百分比的大小給更重要的因素定義為大于1，而不重要的因素對應的大小則是該值的倒數。

3 各級準則層的層次分析

本文選取了西北工業大學工業工程專業四個年級中的77名同學以及7位教師填寫調查問卷，獲得原始數據。根據問卷中答案的邏輯關系以及前后是否具有一定的線性相關關系對回收問卷進行篩選，除掉23份無效學生問卷，最終得到有效問卷共計61份。

3.1 一級準則層的層次分析

對于一級準則，根據行政部門老師對任課教師相對于第一組學生和第二組學生的影響，計算相應平均值，結合表3得到相應的判斷矩陣。同樣的根據2.1中的方法計算出任課教師和兩組學生的權重；根據2.2中的方法可以對判斷矩陣的一致性進行檢驗。

利用計算機軟件matlab2012a計算得到任課教師的權重為0.6434，第一組學生的權重為0.0738，第二組學生的權重為0.2828。在一致性檢驗過程中，得到一致性檢驗指標的值為0.0563，小于0.1，滿足一致性條件，所以該判斷矩陣可以接受。

3.2 二級準則層的層次分析

在二級準則層中，對于任課教師和學生的影響因素不同；同時，第一組學生相對于第二組學生在相同因素的影響下，也會有不同的決策。因此在這一部分需要對任課教師、第一組和第二組學生分別進行層次分析。

3.2.1 任課教師影響因素的層次分析

對任課教師的6個影響因素，需要進行兩兩比較，計算相應平均值，結合表3得到相應的判斷矩陣。根據2.1的方法計算得到教師和兩組學生的權重；根據2.2的方法對判斷矩陣的一致性進行檢驗。

利用計算機軟件matlab2012a計算得到6個因素在二級準則的權重分別為0.3411， 0.3411， 0.0224， 0.1083， 0.1162， 0.0709。乘以相應的一級權重0.6434可以得到全局權重。在一致性檢驗過程中，得到一致性檢驗指標的值為0.0949，小于0.1，滿足一致性條件，所以該判斷矩陣可以接受。

3.2.2 第一組學生影響因素的層次分析

對第一組學生的6個影響因素，需要進行兩兩比較，計算相應平均值，結合表3得到相應的判斷矩陣。根據2.1的方法計算得到教師和兩組學生的權重；根據2.2的方法對判斷矩陣的一致性進行檢驗。

利用計算機軟件matlab2012a計算得到6個因素在二級準則的權重分別為0.1282， 0.4366， 0.2462， 0.0367， 0.0242， 0.1282。乘以相應的一級權重0.0738可以得到全局權重。在一致性檢驗過程中，得到一致性檢驗指標的值為0.0876，小于0.1，滿足一致性條件，所以該判斷矩陣可以接受。

3.2.3 第二組學生影響因素的層次分析

對第二組學生的6個影響因素，需要進行兩兩比較，計算相應平均值，結合表3得到相應的判斷矩陣。根據2.1的方法計算得到教師和兩組學生的權重；根據2.2的方法對判斷矩陣的一致性進行檢驗。

利用計算機軟件matlab2012a計算得到6個因素在二級準則的權重分別為0.1731， 0.3342， 0.3342， 0.0462， 0.025， 0.0872。乘以相應的一級權重0.2828可以得到全局權重。在一致性檢驗過程中，得到一致性檢驗指標的值為0.0465，小于0.1，滿足一致性條件，所以該判斷矩陣可以接受。

3.3 方案層的層次分析

對于方案層有23門可供選擇的工業工程課程，需要得到每個課程在相應的一級準則下的權重，然后計算23門課程的全局權重，并從中選取權重較大的課程，作為課程改革的重點。

首先，以任課教師對23門課的問卷數據為例，來計算每門課程在相應的評定準則下的方案層權重。在計算過程中通過統計7名教師的問卷數據，算得23門課在各個準則下的平均數；然后將所有數據進行歸一化，方法與2.1中相同；最終將歸一化之后的矩陣與任課教師評定7中準則的全局權重相乘，即能得到最終的方案層權重。

對于兩組學生的計算方法與教師相同，在此不再贅述，最終可以得到23門課程的全局權重。

4 AHP結果分析

通過對AHP分析得到的權重結果進行分析，所有值進行篩選，選出其中權重靠前的10門課程，并對這10門課程進行重點分析，如表4。不難看出，在今后西北工業大學工業工程課程改革需要重點考慮如下10門課程：供應鏈管理、運籌學、工業工程導論、創造與創新、庫存管理、工程優化、項目管理、物流管理、人體工程學、工業研究等。

5 結論

基于AHP的工業工程專業定量化評估方法，借助AHP對西北工業大學工業工程學科的建設進行評估，并得到了相應的改進方案，有針對性地增加國外工業工程名校的課程。最后，通過統計得到具有代表性學科的學習方式。基于AHP的工業工程專業定量化評估方法會對工業工程教學改革提供有力的保障。

參考文獻：

[1]楊琴，王語詩，陳濘.基于學生視角優化工業工程專業實踐教學[J].實驗室研究與探索，2016（8）：228-231.

[2]朱克毓，董慶興，梁昌勇，等.一類三角模糊層次分析法的無效性分析[J].系統工程理論與實踐，2015（8）：2104-2112.

[3]江志斌.論新時期工業工程學科發展[J].工業工程與管理， 2015（1）：1-7.

[4]Palma M， Ríos I D L， Guerrero D. Higher Education in Industrial Engineering in Peru： Towards a New Model Based on Skills[J].Procedia - Social and Behavioral Sciences， 2012， 46（1）：1570-1580.

[5]Volkmann J W， Landherr M， Lucke D， et al. Engineering Apps for Advanced Industrial Engineering[J]. Procedia Cirp， 2016， 41（3540）：632-637.

[6]Ksal G， Man A. Planning and design of industrial engineering education quality[C]// Selected Papers From the， Icc&ie Conference on Computers & Industrial Engineering. Elsevier Science Ltd. 1998：639-642.