基于熵權TOPSIS法的小學生學習綜合能力評價

崔情

摘要：為更科學、客觀地評價小學生的綜合學習能力，建立了一種基于熵權TOPSIS分析法的小學生綜合學習能力評價方法，對不同學生的學習綜合能力進行評價。

關鍵詞：學習綜合能力;熵權;TOPSIS;評價

對學生學習能力的數據化、綜合化評價，將有利于教師發現學生的長處、短處，針對不同的學生選擇最優的教學方法，從而達到教育教學能力的提高，有利于學校整體教育教學質量的提升。傳統對學生學習綜合能力的評價中，一般是對每項能力進行類似“考試”的方式得出每項能力的得分，然后進行簡單的相加即為最終的學習綜合能力得分，此評價方法太過于粗放，考慮的較為簡單，不能充分反映學生的綜合學習能力。程麗[1]等人曾利用層次分析法對小學生的綜合素質的各方面進行打分，確定各種影響因素的權數，再利用各單項得分之和為最終得分的方法對小學生學習能力綜合素質進行評價。這種基于層次分析法的評價方法和傳統的“考試”式分數累加相比較，有了較大的改進，但是仍然受主觀性因素的影響。

本文采用了TOPSIS分析法結合熵權法，考慮學生聽能力、看能力、視聽綜合能力、注意力能力、檢查能力、邏輯推理能力的數據來綜合評價學生的學習綜合能力，旨在為學生學習綜合能力評價提供理論基礎。

一、數據來源與模型建立

抽取紅云小學2012年二年級一班8個學生（S1～S8）的聽能力、看能力、視聽綜合能力、注意力能力、檢查能力、邏輯推理能力測試結果如表1所示。對于不同的能力指標，各位學生之間存在著一定差異，且各個指標的總分不一樣。

從表1可以看出，沒有哪個學生的所有評價指標都是最優的，也沒有哪個學生的所有評價指標都是最劣的。通過簡單的直觀分析無法對這8學生的學習綜合能力進行科學的、有效的評價。所以，需要一種綜合的表征方法對不同學生的學習綜合能力進行科學的、有效的評價。

（2）原始歸一化處理

聽能力、看能力、視聽綜合能力、注意力能力、檢查能力、邏輯推理能力為正向指標 。直接對原始指標矩陣X進行歸一化處理。

對原始指標矩陣進行歸一化處理，建立歸一化指標矩陣B：

（3）最優集合與最劣集合

確定評價學生學習綜合能力的最優解和解的指標集合分別為：

A+ = {0.4983，0.5004，0.4544，0.5453，0.4763，0.4628}

A- = { 0.2076，0.1540，0.1136，0.2545，0.2977，0.1984}

（4）學生學習綜合能力評價

分別計算出評價值與最優評價值集合和最劣評價值集合之間的歐式距離：

L+ ={0.5707，0.4793，0.5469，0.3529，0.3658，0.0915，0.4177，0.4538}

L- = {0.1989，0.4775，0.2906，0.4620 ，0.4955，0.6637，0.4240，0.4491}

再計算表征各學生學習綜合能力的TOPSIS評價值：

Y = {0.74158，0.500924，0.653011，0.433096，0.424678，0.1212，0.496234，0.502575}

二、結果與分析

依據TOPSIS評價值的大小，就可以得知每位學生的學習綜合能力綜合評價結果，其中評價值越大的表示其學生學習綜合能力越強。由此可以知道學生S1的學習綜合能力最強，學生S6的學習綜合能力最弱，而且兩者之間的差距相差較大。那么教師在上課的過程中應該多多注意學生S6，觀察該生知識的掌握程度，是否需要課后加強輔導，在課后輔導中根據孩子聽能力、看能力、視聽綜合能力、注意力能力、檢查能力、邏輯推理能力的得分，進行相應的輔導，并在輔導過程中提高孩子薄弱項。

三、結論

為了教師更好地上好一堂優秀的課，為了讓學生更加容易的掌握所學知識，那么作為教師，了解本班學生的學習綜合能力情況是至關重要的，為此建立了一種基于熵權TOPSIS分析法的學生學習綜合能力評價方法。通過此評價方法得到了同一班級不同學生學習綜合能力指標與最優評價指標集合相對接近程度的TOPSIS評價值，依據其評價值的大小就可以對不同學生的學習綜合能力進行評價和排序。相應地，教師就可以根據學生學習綜合能力進行有效的教學，有效的提高教師的教學水平，讓學生充分的學習相關知識。

熵值賦權的TOPSIS評價法防止了人為確定權重對學生學習綜合能力評價的影響，同時克服了只選取單一指標進行方差分析的缺陷，適用于對學生學習綜合能力評價，并且可以讓教師充分了解班級學生學習綜合能力情況，作出相應的針對班級情況的教學，從而達到最終目的最大限度的讓學生主動吸收知識。

參考文獻

[1] 程麗.小學生綜合素質評價指標體系的構建與應用[J].現代職業教育， 2017（9）.