模糊數學算法在高職院校產教融合評價中的應用研究

王聰

(長沙職業技術學院，湖南長沙 410217)

1 問題的提出

產教融合：是指職業學校根據所設專業，積極開辦專業產業，把產業與教學密切結合，相互支持，相互促進，把學校辦成集人才培養，科學研究，科技服務為一體的產業性經營實體，形成學校與企業渾然一體的辦學模式。有利于激發學生的創造力、創新力，并為學生工讀結合、勤工儉學創造條件。積極推進產教融合、校企合作，努力推進“校中廠、廠中校”，真正實現“教、學、做”合一，其意義：一是能夠有利于提高教師的業務水平。通過實際操作，不斷提升教師的動手能力和知識應用能力，從而不斷提升教學質量。二是有利于促進地方經濟的發展。通過與企業合作的方式，能培養一大批懂技術、會管理的人才，解決企業急需的人才困境。三是有利于促進職業教育健康發展。職業教育是以就業為導向的教育，“產教結合，校企一體”的培養思路正是這種需求的集中體現。故在《提質培優行動計劃》中反復提及。

而目前國內研究的現狀是，較多的研究者聚焦于對產教融合評價指標體系的研究，例如，吳結(2011) 認為應從“合作辦學、合作育人、合作就業、合作創新、合作發展[1]”等5 個維度評價高職教育校企深度合作模式……王霞(2014)分析了高新區產城融合的影響因素，建立了高新區產城融合度評價指標體系[2]，并進行了實證；而對于高職院校“校企融合度”的定量評價研究關注較少，本文嘗試運用模糊數學算法，來對校企融合度進行定量分析評價，從而為其他兄弟院校提供借鑒。

2 數學模型

根據學校產教融合度評價指標體系，由合作企業基本情況、教育教學、實習實訓、就業服務、學生滿意等五個一級指標組成，故設定產教融合度的評價因素為5 個，由此構成評價因素集X={x1,x2…xm}。對于產教融合度的總體評價而言，每個評價因素又包括相應的等級，例如：優秀、良好、較好、中、差。故評價等級決策集可表示為：Y={y1,y2…yn}。用i 和j 分別來表示具體的評價因素和評價水平等級，從而構建各指標與評價等級子集所構成的模糊關系矩陣R，如下所示。

上式中，rij表示指標xi所描述的性質隸屬于評價等級決策集yj所表示的評價等級的程度，且=1。從而構建出模糊關系矩陣R，并可分別著眼單個評估指標與評價等級決策集之間的關系，求解其模糊隸屬度向量。

由于評價因素的權重不同，我們可以用K來表示X評價因素集權重分配，且K={k1,k2…kn}。因此，xi的數量指標由ki來表示，根據A=k·R 計算獲取各種決策的可能性系數，具體由A=(a1，a2…an)表示，然后根據最大隸屬度原則，選出最大的aj，其所對應的yj表示評價結果，具體表達式如下。

對結果A采用總和歸一化(sumNormalizer)來進行處理，即：

其中：

A*是歸一化后的評價結果，為了能得到綜合評價，再把各等級的權重與A*的數值進行整合，從而得到最終結果。

設等級Vi的權重所組成的向量為

綜合評價結果的計算為：

以上就是使用模糊數學算法來計算產教融合度的過程，接下來，將以實際的案例來進行說明。

3 應用實例

學校制定了《校企合作管理辦法》，建立校企合作企業庫，采取動態調整機制，優化校企合作企業，不斷加大合作密切型企業占比。為此，需要針對與企業的合作程度、效果、學生滿意度等多個維度來進行評判，得出結論供決策使用。因此，嘗試使用模糊數學算法來得出產教融合度。

3.1 校企合作評價指標體系

首先，需要構建一個科學合理的指標體系，來評價校企合作企業，為評價結果提供必要的可靠性和認可度。其次，評價項目應該全面、有針對性、可操作性高的評價項目(因素)構成，而相關的權重應能將評價項目有機地聯系起來[3]。因此，評價體系主要包括了評價因素和權重。

3.1.1 評價因素和權重

根據學校《校企合作管理辦法》，關于產教融合度的評價因素，基于制定的校企合作管理辦法[4]，由五個方面構成，分別是：合作企業基本情況、教育教學、實習實訓、就業服務、學生滿意度，其權重和分值見下表1。

表1 影響因素、權重及排序

由上表可知，影響因素集中X={x1,x2,x3,x4,x5},而每個因素對于產教融合度評價的權重集則為A=(0.2,0.25,0.2,0.25,0.15)。

3.1.2 確定產教融合度評價集

根據學校《校企合作管理辦法》中的要求，對合作企業的評價等級分為五級，具體的評價集為：

換算為百分制來表示，優對應90分以上；良對應80～89分；中對應70～79分；及格對應60～69分；差對應59分以下，在本案例中，計算時選取各等級的中值分，即：優(95)、良(85)、中(75)、及格(65)、差(55)。

3.1.3 評價人員構成及權重

對校企合作企業的評價人員由學校、學生、二級學院組成，利用特爾斐法，確定權重分別為學校(0.5)、學生(0.3)、二級學院(0.2)。隨機選取一份校企合作企業評價的數據表，如表2。

表2 校企合作企業評價表

3.2 評價矩陣

隨機選取一份學校對校企合作企業的評價表(見表2)，使用上表2中的數據，我們可以嘗試來構建對校企合作企業的評價矩陣。矩陣的每一行，對應評價因素，每一列對應評價等級，其對應值為“評價人員”評價等級加權。以“合作企業情況”因素為例，其在“學校”“學生”“二級學院”的評價中均為“良”，按照評價人員權重來進行計算得到0.5*1+0.3*1+0.2*1=1，故矩陣第一行對應“良”列其值為“1”。再如，“實驗實訓”，其評價對象既有“中”，又有“良”，其計算依據為，“良”列值為0.2*1=0.2，“中”列值為0.5*1+0.3*1=0.8，故矩陣第三行值為“0,0.2，0.8,0,0”。具體計算后的矩陣如公式7所示。

3.3 綜合評價運算

從上表2 中的評價因素，我們可以得到“合作企業情況”“教育教學”、“實驗實訓”、“就業服務”的權重分別為“0.2”“0.25”“0.2”“0.25”“0.1”，故K=(0.2 0.25 0.2 0.25 0.1)。矩陣R可有公式7 得到，使用A=K·R 計算出各種決策的可能性系數，具體計算結果如下所示。

通過上面的計算，我們就得出了各種決策的可能性系數。

3.4 數據歸一化處理

在此基礎上，對上面運算出的結果進行歸一化處理。其原因在于不同評價指標往往具有不同的量綱和量綱單位，而這會影響到數據分析的結果。故為了能消除評價指標之間的量綱所造成的影響，就需要對數據進行標準化處理，使得處理后的數據在同一數量級，從而便于綜合對比評價。根據公式8所計算的結果，我們來做歸一化處理，A'中各項的分母為0+0.44+0.46+0+0=0.9，具體計算如下：

3.5 綜合評價運算

在前面我們設置評價等級權重“優、良、中、及格、差”分別取值為“95、85、75、65、55”，故可以得到等級分數矩陣為：C=(95 85 75 65 55)T，這樣，我們就可以通過公式X=A*·C[5]來計算出校企合作企業的綜合評價值，具體計算如下：

通過上述計算，得到該校企合作企業的綜合評價值為79.9，達到評價“中”等次。以上是以學校為實例，用模糊數學算法計算產教融合度的全過程。

4 結論

本文所介紹的方法，是嘗試將模糊數學算法應用到校企合作產教融合度的評價上，從評價指標構建、建立評價集合,構建模糊評價矩陣,結合評估指標體系中的各項權重得到評價結果，以規避在評測過程中出現的不確定性問題，為產教融合評價提供新思路、新方法、新途徑。