新工科背景下高職院校基于模糊層次分析法的化工類學生綜合素質評價研究

劉維華

（濱州職業學院，山東 濱州 256600）

0 引言

我國正處于實現 “兩個一百年” 奮斗目標的關鍵時期，新時代的經濟建設對復合型人才的需求尤為迫切。新工科是教育強國的引領力量，是應對新一輪科技革命和產業革命的教育戰略[1]。新工科背景下，培養面向未來的復合型、創新型人才，其核心就是學校能夠提升人才培養能力。

面對數字化、新技術、新業態為特征的新經濟環境，高職院校對復合型人才的培養模式應適應當下訴求。智能發展、互聯網等先進技術在化工行業中廣泛應用、現代服務業發展對傳統技術技能人才知識結構、能力、素養提出了新挑戰。高職院校應著眼于培養一批技術精湛、綜合素養突出、符合區域發展和具備新型產業特色的創新型人才，以滿足行業用人的需求。為適應化工產業轉型升級需要，對接智能化、集群化、綠色化、高端化產業發展趨勢，滿足區域高端化工產業高質量發展的創新型、發展型、復合型高素質技術技能人才的需求，推動職業教育創新發展，遵循人才培養密切對接產業需求，化工類人才綜合素質結構應動態調整以滿足業態新需求。因此，面向科技革命和生產實踐，培養化工類學生的實踐能力和創新能力是新工科背景下高職院校人才培養改革中的重點內容。

1 模糊層次分析法

模糊層次分析法（fuzzy analytic hierarchy process，FAHP）是由美國運籌學家T.L.Satty 在20 世紀70 年代提出的，是一種將定性與定量相結合的、系統化的、層次化的分析方法[2-4]，由于其實用性和有效性，尤其是可處理復雜模糊的決策性問題，其應用已遍及經濟計劃以及管理、運輸、農業、醫療和環境等領域，引起世界范圍的重視。

通過使用模糊層次分析法，可以將模糊的、不好客觀評價的問題進行準確評價判斷，并且評價結果符合客觀實際，從而較大程度提高了評判結果的準確性和可靠性。按照權重計算方法的不同，模糊層次分析法可分為兩種，分別為基于模糊數的FAHP 和基于模糊一致矩陣的FAHP。本文采用基于模糊一致矩陣的FAHP[5-6]，具體流程如圖1 所示。

圖1 基于模糊一致矩陣的FAHP 評價流程圖

2 化工類學生綜合素質評價模型

2.1 指標體系構建

模糊層次分析法的重要內容之一是構建綜合素質評價模型的指標體系。

高等職業院校復合型人才培養模式需要政府、學校、企業、師生等多元主體積極主動參與人才培養全過程，立足化工產業發展需求，明晰各自的權責分工，培養適應產業發展的高素質復合型人才。以深度融合發展為核心理念，進行校企協同管理育人，對接多種實踐教學平臺，建設集教學、生產、研發和技術服務為一體的綜合性實訓體系，并構建虛擬仿真、智能生產、智能操作與控制一體化的綜合實踐平臺。

因此，本文在借鑒美國、德國等發達國家工科學生綜合素養評價做法的基礎上[7]，結合我國高職院校化工類人才培養的現狀以及化工企業對人才培養的需求現狀，向骨干教師和企業專家以及相關政府工作人員發放問卷進行調研，收集、整理評價指標，經過反復篩選和比較，最終確定評價指標并量化，從而形成新工科背景下化工類學生綜合素質評價指標體系。

評價體系將綜合素質分為三維度九要素，三維度即專業素質、能力素質和思政素質，九要素即數理基礎、專業知識、科技常識、實踐能力、創新能力、創業能力、愛國愛崗、團隊協作、可持續發展能力。三維度九要素之間相互關聯、互為補充，體現了綜合素質評價的層次性和科學性，同時采用模糊層次分析法將評價體系指標細化，最終構建成金字塔式評價指標體系，包括第一層目標層、第二層準則層、第三層子準則層、第四層指標層，從而形成綜合素質培養效果評價模型。

目標層是指標體系綜合素質效果總目標A；準則層包括3 項內容，即專業素質B1、能力素質B2 和思政素質B3；子準則層9 項內容為數理基礎C1、專業知識C2、科技常識C3、實踐能力C4、創新能力C5、創業能力C6、愛國愛崗C7、團隊協作C8 和可持續發展能力C9；指標層27 項內容為理論建模D1、數理知識D2、邏輯分析D3、化學檢驗D4、化工生產D5、化工環保D6、標準體系D7、產業政策D8、文獻檢索D9、儀器操作D10、仿真操作D11、設備操作D12、發現問題D13、分析問題D14、解決問題D15、創業基礎D16、職業生涯規劃D17、法律法規D18、家國情懷D19、愛崗敬業D20、工匠精神D21、合作能力D22、管理能力D23、組織能力D24、認知能力D25、自學能力D26 和研發能力D27。綜合素質評價指標模型如表1 所示。

表1 綜合素質培養效果評價模型

2.2 模糊判斷矩陣建立

首先，將各層按重要性進行粗略排列；其次，通過邀請企業專家、校內教學督導員、專任教師等對指標重要性進行評分，并將分數集成在一起，將各指標重要性程度由定性結果轉化為可量化數值；最后，計算評分的平均數值作為重要性最終取值從而獲得判斷矩陣，進而確定各層級因素的權重，最終得出綜合素質評價指標的重要性量化結果。

同層次、同類別指標采用兩兩比較的方式構建判斷矩陣[8]，對重要性進行賦值，模糊層次分析法一般采用1～9 的比較標度法，在同層次、同類別指標之間兩兩比較，分別構建成對比較矩陣A=（aij）n×n，成對比較矩陣中的元素a按照表2 的方法進行賦值。

表2 1～9 標度方法

將收集到的企業專家、校內教學督導員、專任教師的調查問卷進行整理，獲得判斷矩陣，矩陣格式如式（1）所示，所得數值處理后如表3（準則層判斷矩陣）、表4（子準則層判斷矩陣）和表5（指標層判斷矩陣）所示。各矩陣中的元素記為aij（i,j=1,2,3,n），aij為因素i與因素j比較時的重要性取值，n為矩陣元素個數。以表5 為例，因素D8 與因素D9 相比，D8 較重要，D9 較不重要，因此D89 取值為5。aij與aji互為倒數，即aij×aji=1。

表3 準則層判斷矩陣

表4 子準則層判斷矩陣

表5 指標層判斷矩陣

2.3 權重計算

通過計算特征向量W，使其滿足由此可精確獲得各指標的權重數據。通過使用幾何平均法求解，具體步驟如下：

步驟1：計算模糊判斷矩陣A每行元素的乘積（S1,S2,...,Si,...,Sn）T；

步驟2：計算S的n次方根值X；

步驟3：對n次方根歸一化處理，其中W=（W1,W2,...,Wn）T為指標的權重向量。

2.4 模糊矩陣一致性檢驗

為減小計算的誤差，提高判斷結果的準確性，在計算出特征值λmax后，需要對模糊矩陣進行一致性檢驗，具體步驟和計算式如下。

步驟1：計算最大特征值λmax：

式中：wi、wj為指標權重。

步驟2：

步驟3：

根據表6 可知，該組矩陣RI=0.58，通過式（2）求解表3、表4、表5 中各矩陣的最大特征值，再由式（3）和式（4）進行計算，得到每個矩陣的CI 值和CR 值，當CR 值小于0.1 時，則可以認為矩陣通過一致性檢驗[9-10]，即專家的意見趨于一致性。矩陣一致性檢驗結果如表7 所示，由表7 可知，所有矩陣均通過一致性檢驗，矩陣中的元素被確認為真實、有效，由矩陣元素計算得到的權重也被確認為真實、有效。

表6 判斷矩陣RI 表

表7 矩陣一致性檢驗

3 結果分析

通過上述計算可得，每一層級要素或指標權重如表8 所示，將同一準則層、子準則層和指標層權重相乘可以得到綜合權重，在0.001 8～0.162 0 之間，然后對27 個指標進行排序。由表8 可以看出，學生綜合素質影響因素的重要性排序由大到小依次為：化工生產、設備操作、化學檢驗、理論建模、解決問題、工匠精神、仿真操作、化工環保、分析問題、數理知識、儀器操作、標準體系、合作能力、仿真分析、愛崗敬業、創業基礎、發現問題、產業政策、家國情懷、組織能力、職業生涯規劃、管理能力、認知能力、文獻檢索、自學能力、法律法規、研發能力。

表8 指標體系結果

通過上述結果可知，在新工科背景下，高職院校化工類學生綜合素質的培養應動態調整、及時更新。在聚焦化工產業鏈、分析企業的崗位能力需求、深化校企深度融合基礎上，教師在教學中應以教、學、做一體化為核心，產學交替，學做融合，按照學生的認知發展規律，開展項目化教學，對接智能化生產技術、生產工藝，共同研制 “寬口徑、厚基礎、復合型” 的培養體系，在夯實數理知識、專業知識等基礎的前提下，強調實踐能力和解決問題能力，并且融入家國情懷、合作能力和自學能力等核心素養，以便更好地適應人才培養需求的動態變化。

4 結語

本文通過對高職院校和化工企業進行調研以及向骨干教師、企業專家等發放問卷等方式，確立綜合素質評價指標及其重要性的定性結果，然后基于模糊層次分析法對評價指標量化，探討關于高職院校化工專業群復合型人才綜合素質的評價模式，構建了高職院校化工類學生綜合素質多指標精確評價體系，從體系中可以分析出山東省復合型人才培養過程中需要改進之處，豐富了人才培養的路徑選擇。

本文還分析了影響學生綜合素質的因素，明確了高職院校化工類學生綜合素質的核心能力要素，根據山東省化工產業區域發展特點和高職院校化工專業群發展現狀，學校應研究適合區域發展的復合型人才培養模式，結合時代號召，將綠色、環保、智能等理念融入人才培養模式之中，為高職院校化工專業人才培養模式的改革指明了方向。