证据理论在审计教学质量评价中的应用的论文

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1、证据理论在审计教学质量评价中的应用的论文[摘要]本文构建审计教学质量评价指标体系,针对评价指标的不确定性和模糊性,尝试应用证据理论建立审计教学质量评价模型,为审计教学质量评价提供新思路。应用实例表明,该模型克服了定性评价主观性过强的缺陷,具有良好的合理性和有效性,是评价审计教学质量的一种实用工具,并且能有利于发现审计教学瓶颈,提高审计教学质量。  [关键词]审计;教学质量;评价模型;证据理论  1引言    科学地评价审计教学质量,以促进审计课程授课教师提高教学质量,具有重要的现实意义。由于缺少评价技术的支持及教师教学自身的复杂性,目前对审计教学质量的评价绝大多数仍以

2、各项评估指标的独立描述为主。这种评价体系通常只能对教学质量的单个因素进行描述,缺乏全面性和客观性。因此有必要将先进的信息技术应用于审计教学质量评价中,解决评估中的不确定的信息,这对提高审计教学质量至关重要。  证据理论是一种不确定性推理方法,能够较好地处理具有模糊和不确定信息的合成问题,并且具有推理形式简单等特点[1]。因此将证据理论应用于审计教学质量评价这样一个涉及众多具有不确定性因素的复杂过程具有可行性。    2证据理论基础    证据理论是在arthurdempster于20世纪60年代后期提出的上、下概率及其合成规则的基础上,由glennshafer在197

3、6年发表的专著《证据的数学理论》中正式建立并逐步发展起来的[2]。20世纪80年代初,由于sri的lowrance等的宣传,以及随后gorden,shortliffe在专家系统框架中的重新表述和研究,证据理论逐渐发展为一类重要的不确定推理方法。.    3绩效评价指标体系    结合审计教学的特性,总结国内外已有的教学质量评价指标体系的研究成果,根据一致性、完整性、可控性、平衡性和实用性的原则,从教学态度、教学管理、教学内容、教学方法、教学效果、同行评价、院专家组评价和学生评价等8个方面,建立审计教学质量评价指标体系,见表1。    4基于证据理论的评价模型    (

4、1)确定因素集合。结合前面建立的审计教学质量评价指标体系,设因素集合u={u1,u2,u3,u4,u5,u6,u7,u8}={教学态度,教学管理,教学内容,教学方法,教学效果,同行评价,院专家组评价,学生评价}。  (2)确定评价水平集合。设评价水平集合h={h1,h2,h3,h4,h5}={非常差,差,一般,较好,好}。  (3)证据理论算法。假设只考虑两个层级的评价,y为处于上层的总指标,e={e1,e2,…,el}为下层的二级指标,ωi(i=1,…,l)为指标ei(i=1,…,l)的权重。令mn,i是一个mass函数,表示指标ei支持总指标y被评为hn级的程度,

5、mh,i则为未分配的剩余mass函数,mn,i和mh,i可由下面公式得到:mn,i=ωiβn,i,n=1,…,n。    5实例应用    邀请20位审计教师,结合院评价组专家和学生评教结果,对东北石油大学审计教学质量评价体系的二级指标给出相应的等级hn和置信度βn,i。综合20位审计教师对二级指标评分组合,结合证据理论算法公式得到各个指标的评价等级和置信度,接着使用组合算法得到20位审计教师对各个指标总的评价等级和置信度。20位审计教师对u1指标的评价结果为h5(0.202),h4(0.702),h3(0.092),uk(0.004);对u2指标的评价结果为h5(0

6、.177),h4(0.543),h3(0.273),uk(0.007);对u3指标的评价结果为h5(0.091),h4(0.669),h3(0.225),uk(0.015);对u4指标的评价结果为h5(0.043),h4(0.656),h3(0.225),h2(0.006),uk(0.040);对u5指标的评价结果为h5(0.140),h4(0.411),h3(0.430),h2(0.002),uk(0.017);对u6指标的评价结果为h5(0.171),h4(0.589),h3(0.226),uk(0.014);对u7指标的评价结果为h5(0.113),h4(0.6

7、80),h3(0.155),h2(0.006),uk(0.046);对u8指标的评价结果为h5(0.096),h4(0.401),h3(0.440),h2(0.052),uk(0.011)。在此基础上继续使用组合算法得到东北石油大学审计教学质量评价结果h5(0.505),h4(0.274),h3(0.203),h2(0.012),uk(0.006)。根据以上计算结果,东北石油大学经济管理学院审计教学质量评价结果为“好”。    6结论    审计教学质量评价指标体系分为8个一级指标,32个二级指标。可采用层次分析法确定指标权重,运用证据理论方法计算评

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