基于模糊层次分析法的高职类精品课程预估模型

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1、2011年10月宁波职业技术学院学报0ct．2011第15卷第5期JournalofNingboPolytechnicVo1．15No．5基于模糊层次分析法的高职类精品课程预估模型辛乐(安徽大学数学科学学院，合肥230039；淄博师范高等专科学校基础教育系，山东淄博255130)摘要：运用层次分析法和模糊综合评价法所构建具有双层评价体系的高职类精品课程评估模型，适用于中期检查或终期验收之前的高职类精品课程的自评或预评。该模型具有定性和定量相结合的特点，通过实例验证具有良好的应用效果。关键词：预估模型；高职类精品课程；层次分析；模糊综合

2、评价中图分类号：0159文献标识码：A文章编号：1671—2153(2011)05—0078—030引言还直接关系精品课程建设的可持续发展，意义重大ll】。要做好精品课程的申报工作首先就要了解评发展职业教育是建设人力资源强国的重要支估过程中涉及到的主要评价因素。高职类专业课撑。精品课程作为教育改革研究的有效平台，提高程针对专业相关技术应用及职业岗位要求，应体高等职业教育质量，推动当前高职教育的教学改现职业性的独特要求，既要满足共性特点又要符革但是在对精品课程的评估中存在着定性判别合个性需求。本文首先选取了6个关键指标作为法的主观随意性

3、和打分法的弹性过大等弊端。申第一评价因素。报者怎样才能够准确预估精品课程建设水平，圆1．1确定双层评价体系满通过验收，提高申报成功率已成为精品课程建将课程设置、教学内容、教学方法和设亟待解决的问题。手段、教学队伍、实践条件、教学效果6个本文参考了《国家精品课程评估指标(高职因素作为第一层评价因素。下设16个第二层评价2olo))中的指标体系，采用了层次分析法重新确因素，如表1所示。首先将全部n个评价因素划分定了双层评价因素的权重，结合模糊综合评判的成m类，设={，，⋯，l其中=U，nl=，i#j称为第一层评价因素，相应权重向量为：⋯∞

4、mr其中=l，2，⋯，m。设为第=1二层评价因素：={uUi2，⋯，}，i=l，2，⋯，m，记t。为集合的元素个数(tl+t2+⋯-I-t=n)，权重向量为土∞FnOJ⋯∞】T，其中=1，1，2，⋯，r凡嘲。研究生在读．研究方向为应用数学、数理统计等。辛乐：基于模糊层次分析法的高职类精品课程预估模型1．2权重向量CR=Cl／Rz，其ePCI=，A为判断矩阵的最大n一上一般专家或由历史(经验)数据对评价因素集特征值；l"t为评价因素集中元素个数；RI(Random采用1-9位标度法评估定量化，把从属于(或影Index)为随机一致性指标，

5、可查表确定。当CR<响)上一层的每个因素的同一层诸因素进行两两0．10时，认为一致性可以接受，否则需要重新调整比较。构成矩阵形式．即判断矩阵。判断矩阵。然后计算判断矩R的最大特征值A对按照AHP理论。在实际中需要判断矩阵大体应的特征向量。并归一化．即为相应因素集的上满足一致性．因此需要进行一致性检验的计算：权重向量[31，如表1所示。表1双层评价体系及其权重2预评估模型中的模糊综合评判I”l1⋯15l=lI，1，2，⋯，m。评判向量公式为B产在进行模糊综合评价时。首先利用之前给出1⋯‘5_c×5各因素权重，将专家(含企业专家)对第二层

6、评价冠，其中为第二层评价因素的权重分配向量。因素的打分折算为评判向量，构成评判矩阵；然后(3)计算第一层次因素集={，U2，⋯，的由评判向量公式得到评判向量：最后得综合评判向量，给出综合评价。(1)确定评语等级。定义评语集5级=：34l表示由高到低的各级评语[41。{好(90—100，组中值95)；较好(80—89，组中值85)；一般(70—79，组中值75)；差(60—69，组中值65)；较差(60以下，组中值30)l。(2)首先邀请专家对第二层次评价因素Ui={1l,u，⋯，m}，i=1，2，⋯，m中的单个元素Hu，⋯“，．在评判

7、等级(A，B，C，D，E)上作单因素评判，得到评价因素的评判向量：=，，⋯，『5]√=1，2，⋯，t构成第二层次判定矩阵宁波职业技术学院学报E—mail：nbtpxb@163．tom10名，对该课程按照5级分类进行打分，并按比例折算得到综合评估(专家表)，如表2所示。表2综合评估其次，由表2得第二层次的评判矩阵为B6=co6R6=[0．310．340．250．10．o51。根据以上评判向量得评判矩阵f【0．20．50．20．101【0．30．40．20．10jJ，0-260．440-20．100．60．40000-440．440．O6

8、0．040．02R0．50．50000．1920．2960．2480．640R=00．40．30．20．10．20．5O-300O0．40．40．200．240．480．180．060O．60-30．1000．310．3