模糊層次分析在高校工科專業課程設計成績評定中的應用

李澤秋　蘇文獻

摘要：高等院校工科專業的“專業課程設計”課程，是一門以所學專業基礎課程知識為基礎，面向工程實際問題，進行相關特性分析計算，探討解決問題可行性方案的一門考查課程。該課程通常要求學生能夠從工程的角度出發，從理論分析和實際應用兩個方面綜合分析討論，有效解決工程問題。作為一門考查課程，由于課程的研究范圍較寬泛，所設知識結構比較復雜，研究對象可能不盡相同。因此，對于學生設計結果的分析與評價，從公平和全面性兩個方面都存在一定的難度。本文采用模糊層次分析方法對工科專業課程設計類課程進行評價，提高課程評價結果的公平性和全面性。

關鍵詞：專業課程設計；課程評估；模糊層次分析

中圖分類號：G642.41 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2018）31-0055-02

一、引言

根據現行的高校教學大綱要求，通常規定課程分為考試課以及考查課。學生在學習過程中普遍存在重考試課程、輕考查課程的現象。這與考試課程的成績評定過程公開、客觀、透明不無關系。考查課的成績評定通常相對復雜，一直是教師教學過程中的一件非常重要和棘手的任務[1]。高等院校工科專業的“專業課程設計”課程，是一門以所學專業基礎課程知識為基礎，面向實際工程問題，進行相關的特性分析計算，探討解決問題可行性方案的考查課程。該課程通常要求學生能夠從工程的角度出發，從理論分析和實際應用兩個方面綜合分析討論，有效解決工程問題。作為一門考查課程，由于課程的研究范圍較寬泛，所設知識結構比較復雜，研究對象可能不盡相同，因此對學生設計結果的分析與評價，從公平和全面性兩個方面都存在一定的難度。采用一種科學有效的評價方法，綜合考慮學生設計過程以及設計結果所顯示的諸多特性，集成對評價結果有所影響的非定量因素，通過合理分配各影響因素的相對權重，對學生的課程設計結果進行綜合評價，以提高課程評價結果的公平性和全面性。

在中國，考查課程通常采用兩種方式進行成績評定：一種是等級計分制；另一種是百分計分制。等級制計分法通常依據學生平時的出勤情況、作業完成情況、課堂表現以及報告質量進行成績評定，給出學生學習成績的相應等級，包括優、良、中、及格、不及格等[2]。百分計分制則通過對學生的平時表現成績以及最終測驗或者報告等各方面的考核因素進行分別評分，然后根據不同的權重等級進行加權，得到最終的成績。兩種成績評定方法雖然能夠對學生的相關學習效果進行評定，但是評定過程通常需要教師同時考慮考生個體的表現情況，以及學生的表現在班級整體表現的分布情況。因此，僅僅采用以上兩種成績評定方式，欲全方位地從信息量、自主學習能力、知識掌握與應用情況、應用技術能力、問題綜合分析能力等方面對學生進行對比和分析，并進一步洞察課程設置的各個環節對學生學習效果的影響，是非常困難的一項工作，同時需要教師擁有非常豐富的教學經驗以及付出大量的時間和精力。

對高校工科專業課程設計類考查課程的成績評定，要求教師作為決策者能夠快速評估學生關于本專科各方面綜合能力的掌握情況及應用能力，因此該問題具有不精確性和不確定性，不適合應用確定的經典數學方法來解決。本文擬采用模糊決策分析的方法處理該類課程評級評定中的不確定性和不精確性問題。

二、模糊層次分析法

模糊決策具有外延不確定性，這是其與經典數學的本質區別。由于進行模糊決策分析過程中，隸屬函數的確定可以根據不同的需求進行人為認定，同時體現不同影響因素在整體結構中的權重比例，同時能反映個體自身的價值體系，因此被廣泛應用于受多種因素影響的決策問題中[3]。由于工程類專業課程設計課程的成績評定是一個典型的受多種因素影響的復雜決策問題，因此本項目擬采用模糊決策分析的方法構建專業課程設計課程的成績評定模型，同時推廣到與之類似的考查課程中。

三、模糊層次分析在“課程設計”成績評定中的應用

模糊層次分析是用數學手段研究和處理模糊問題的方法，多用于解決影響因素復雜、模型關系不明確，各影響因素間具有強耦合現象的復雜不確定性問題。在理、工、農、醫及社會科學的各個領域的成功應用[4]，體現了它在處理此類問題時的強大生命力和滲透力。課程設計的評定工作從全面性、公平性等角度出發，具有模型關系復雜、影響因素多樣等特點，符合模糊問題的基本特征，用確定性方法分析和建模較為困難。因此，宜采用模糊層次分析的方法對學生成績進行綜合評定。

模糊層次分析解決不確定性問題，通常需要分析歸納對評定結果構成影響的因素，并根據對結果的影響程度給出權重系數（又稱隸屬度函數），最后選擇合適的模糊關系，構建成績評定的數學模型。基于此原理從多因素角度考慮，對“課程設計”類考查課程學生的成績評定步驟如下。

1.影響指標分析。課程設計成績評定模糊數學模型的構建過程中，首先考慮兩方面因素的影響：確定性因素和不確定性因素。其中，確定性因素是指能夠用分數直接進行能力水平評定的相關能力指標，不確定因素是指不能直接用結果或者分數進行登記評定的指標。本文所選擇的影響因素指標如表1所示。

其中，確定性因素包含的課堂作業成績、出勤率、筆試成績、設計報告質量分，能夠對學生完成質量進行確定性評分，從而區分課程完成質量的相關因素。不確定因素包括小組成員互評、平時表現、教師評價、設計水平、設計參與度，不能用分數進行直接評定，每位學生的完成水平取決于其在班級中分布的位置。

2.給定指標的模糊因子。模糊層次分析要求根據各影響指標對分析結果的影響程度給出模糊因子。簡而言之，模糊因子可以理解為各指標對評定結果的影響權重。其具體的影響關系取決于模糊層次分析所選擇的模糊函數。本文中進行課程設計類考查課程的成績評定模型，按照各指標依據教學大綱的能力對學生能力達成水平的要求選取相應的模糊因子，如表2所示。

3.選定模糊層次的分析函數。選擇模糊層次的分析函數，將成績評定的模糊因子和影響指標合并。本文選擇最簡單的權重傳遞函數作為模糊層次分析函數，其他課程模型可以根據實際需要選擇不同的傳遞函數模型。

c=【a1，a2，a3，…，an】r1r2r3…rn

其中，a表示各指標學生所獲得的成績，r表示相應的模糊因子，c為學生最后的課程評定成績。

四、結論

經過模糊層次分析對“課程設計”類考查課進行成績評定建模的方法，我們可以將教學大綱中對學生能力達成指標的各影響因素分類，并進行綜合評定。評定過程中，不僅考慮由確定性指標所反映的學生絕對能力水平，同時包含由不確定性指標所決定的學生相對能力水平。成績評定過程針對復雜的對象以及不同的研究問題，能夠相對公平和全面地給出學生知識及能力水平的差異程度。

參考文獻：

[1]班娟.360度考評法在高校學生成績評定中的應用[J].東北師大學報（哲學社會科學版），2015.

[2]齊子姝，等.自我評價機制再功課考查課成績評定中的應用[J].吉林建筑工程學院學報，2012.

[3]Zhang Z M.et，al. Hesitant fuzzy power aggregation operators and their application to multiple attribute group decision making[J].Information Science，2013.

[4]Zadeh L A.Fuzzy sets[J].Information and Control，1965，（8），338-353.