楊阿輝 （集美大學(xué)計(jì)算機(jī)工程學(xué)院，福建 廈門361021）

實(shí)驗(yàn)教學(xué)是高校計(jì)算機(jī)課程教學(xué)的重要環(huán)節(jié)，是培養(yǎng)學(xué)生綜合素質(zhì)和創(chuàng)新能力的重要途徑，在培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手能力、獨(dú)立分析和解決問(wèn)題能力等方面具有極其重要的作用。因此，各高校都非常重視計(jì)算機(jī)課程的實(shí)驗(yàn)教學(xué)工作，并對(duì)如何提高計(jì)算機(jī)課程的實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量展開(kāi)了一系列研究。

目前，各高校計(jì)算機(jī)課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)往往附屬于理論教學(xué)當(dāng)中，很少對(duì)實(shí)驗(yàn)教學(xué)進(jìn)行獨(dú)立開(kāi)課和單獨(dú)進(jìn)行考試，學(xué)生考試成績(jī)并不能真實(shí)反映實(shí)驗(yàn)教師的教學(xué)質(zhì)量。開(kāi)展對(duì)計(jì)算機(jī)課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量的評(píng)價(jià)，可以調(diào)動(dòng)教師教學(xué)工作的積極性，提高教師的整體素質(zhì)，是提高計(jì)算機(jī)課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量的重要手段。高校計(jì)算機(jī)課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量常用的評(píng)價(jià)方法有總分法和加權(quán)平均法等，這些方法主要根據(jù)學(xué)生的考試成績(jī)進(jìn)行評(píng)價(jià)，然而影響計(jì)算機(jī)課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量的因素很多，這些評(píng)價(jià)方法存在著主觀成份較多，人為因素影響較大等缺點(diǎn)，難以給出合理的評(píng)價(jià)，嚴(yán)重挫傷實(shí)驗(yàn)教師工作的積極性。

在計(jì)算機(jī)課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)過(guò)程中，很多考核的內(nèi)容無(wú)法用定量來(lái)描述，而且評(píng)價(jià)等級(jí)常用“優(yōu)秀”、“良好”、“合格”、“不合格”，或者 “很滿意”、“滿意”、“基本滿意”、“不滿意”等模糊概念來(lái)描述。因此，對(duì)這種評(píng)價(jià)因素和評(píng)價(jià)等級(jí)都是模糊的評(píng)價(jià)問(wèn)題，利用模糊綜合評(píng)判方法來(lái)研究，可以盡量避免人為因素的影響，是一種比較科學(xué)的評(píng)價(jià)方法［1－5］。

1 模糊綜合評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建

根據(jù)影響計(jì)算機(jī)課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量的各種主要因素以及評(píng)價(jià)等級(jí)為 “優(yōu)秀”、“良好”、“合格”、“不合格”等4個(gè)等級(jí)來(lái)構(gòu)建評(píng)價(jià)計(jì)算機(jī)課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量的模糊綜合評(píng)價(jià)模型。

1.1 建立評(píng)價(jià)因素集

因素集是影響評(píng)判對(duì)象的所有評(píng)價(jià)指標(biāo)組成的集合。因素集的建立關(guān)系到評(píng)價(jià)是否客觀、科學(xué)和準(zhǔn)確。筆者根據(jù)多年教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)課程教學(xué)特點(diǎn)，并廣泛征求了計(jì)算機(jī)課程任課老師的意見(jiàn)和建議，建立了如圖1所示的因素指標(biāo)體系。

1.2 建立評(píng)價(jià)集

將評(píng)價(jià)等級(jí) “優(yōu)秀”、“良好”、“合格”和 “不合格”4個(gè)等級(jí)構(gòu)成評(píng)語(yǔ)集：V＝ ｛V1，V2，V3，V4｝。

1.3 因素重要程度模糊集的確定

因素重要程度是指各因素在評(píng)判中的重要性程度，其結(jié)果是否恰當(dāng)直接影響到評(píng)價(jià)結(jié)果。為了讓因素重要程度的數(shù)據(jù)更加科學(xué)與合理，筆者邀請(qǐng)了60位擔(dān)任計(jì)算機(jī)課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)的任課老師對(duì)U1，U2，U3，U4和其下層因素的重要程度進(jìn)行評(píng)價(jià)，并采用專家調(diào)查法來(lái)確定因素重要程度模糊集A0，A1，A2，A3，A4如下：

1.4 建立模糊綜合評(píng)價(jià)矩陣

首先，對(duì)承擔(dān)計(jì)算機(jī)課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)的某任課教師的教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行單因素評(píng)價(jià)，然后根據(jù)模糊統(tǒng)計(jì)方法，分別建立教學(xué)態(tài)度，教學(xué)方法，教學(xué)管理和教學(xué)效果等4個(gè)方面的模糊綜合評(píng)價(jià)矩陣R1、R2、R3、R4，如下：

2 模糊綜合評(píng)判算法

目前常用的一級(jí)指標(biāo)評(píng)判模型有取小取大型M（∧，∨）、乘積取大型M（·，∨）、加權(quán)平均型M（·，＋）、全面制約型M（乘冪，∧）等，這些模型都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍［6］。

為了使評(píng)價(jià)結(jié)果能客觀反映計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量的真實(shí)情況，不會(huì)因一級(jí)評(píng)判模型的選擇不當(dāng)而出現(xiàn)偏差，筆者將上述4種一級(jí)指標(biāo)評(píng)判模型綜合考慮，由于評(píng)價(jià)因素較多，首先將因素集分成2個(gè)層次，并對(duì)每一個(gè)一級(jí)指標(biāo)模型進(jìn)行分層次評(píng)價(jià)，然后采用加權(quán)平均型作為二級(jí)指標(biāo)評(píng)判模型進(jìn)行綜合評(píng)判，使綜合評(píng)判結(jié)果的偏差降到最小程度。

2.1 一級(jí)指標(biāo)綜合評(píng)判

圖1 計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)因素指標(biāo)體系

同理，可得對(duì)應(yīng)于第一層U2、U3、U4基于取小取大型M（∧，∨）的模糊評(píng)價(jià)集分別為：

其次進(jìn)行第二層次U＝｛U1，U2，U3，U4｝模糊綜合評(píng)判。選取第一層次的4個(gè)模糊綜合評(píng)價(jià)集作為行構(gòu)成的矩陣為第二層次模糊綜合評(píng)判矩陣R0，即第二層次模糊綜合評(píng)判的評(píng)判矩陣R0由第一層次模糊綜合評(píng)判結(jié)果B1，B2，B3，B4作為行而構(gòu)成：

然后根據(jù)取小取大型M（∧，∨）對(duì)A0和R0進(jìn)行合成運(yùn)算得模糊評(píng)價(jià)集為：

根據(jù)最大隸屬原則，采用取小取大型的評(píng)價(jià)等級(jí)為“優(yōu)秀”或“良好”。

根據(jù)最大隸屬原則，采用乘積取大型的評(píng)價(jià)等級(jí)為“優(yōu)秀”。

根據(jù)最大隸屬原則，采用加權(quán)平均型的評(píng)價(jià)等級(jí)為“良好”。

根據(jù)最大隸屬原則，采用全面制約型的評(píng)價(jià)等級(jí)為“良好”。

2.2 二級(jí)指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)

從上面的運(yùn)算結(jié)果可以看出，一級(jí)指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)不同的算法得到的結(jié)果有所不同，有一定的偏差，為了消除這些偏差，筆者采用二級(jí)指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法進(jìn)行評(píng)判，評(píng)判矩陣（R混）由取小取大型、乘積取大型、加權(quán)平均型、全面制約型4種評(píng)判結(jié)果（B主，B乘，B加，B全）組合而成，即：

4種模型的因素重要程度模糊集（A混）采用專家調(diào)查法獲得：A混＝ （0.235，0.237，0.265，0.263）。

對(duì)A混和R混采用加權(quán)平均模型M（·，＋）進(jìn)行二級(jí)綜合評(píng)判，其模糊評(píng)價(jià)集記作B混，則：

由于B混＝0.410＝ max｛0.352，0.410，0.384，0.296｝，故根據(jù)最大隸屬原則，利用二級(jí)指標(biāo)綜合評(píng)判法所得評(píng)價(jià)等級(jí)為 “良好”，這個(gè)結(jié)果與該教師的實(shí)際教學(xué)質(zhì)量相符。

3 結(jié) 語(yǔ)

通過(guò)對(duì)計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)課程教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)因素進(jìn)行綜合分析，構(gòu)造合理的評(píng)價(jià)因素集，利用專家調(diào)查法得到合理的因素重要程度模糊集，運(yùn)用二級(jí)二層次的模糊綜合評(píng)判模型對(duì)計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)課程教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)判，削除人為因素和不同算法之間的偏差，得出的結(jié)果客觀、合理。這種評(píng)判方法對(duì)提高教師工作的積極性，改進(jìn)教學(xué)方法，提高計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)課程的教學(xué)質(zhì)量，推動(dòng)計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)教學(xué)改革具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。

［1］王學(xué)戲 .模糊綜合評(píng)判在高校教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用 ［J］.太原師范學(xué)院學(xué)報(bào)，2008，7（4）：50－54.

［2］張飛雁，模糊綜合評(píng)估在實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量控制中的運(yùn)用 ［J］.寧波大學(xué)學(xué)報(bào)，2003，25（5）：113－115.

［3］Saleh I，Kim S.A fuzzy system for evaluating students’learning achievement［J］.Expert Systems with Application，2009，36 （3）：6236－6243.

［4］Azar A T.Fuzzy Systems［M］.Rijeka：Intech Press，2010.

［5］Chen Shyi－Ming，Li Ting－Kuei.Evaluating students’learning achievement based on fuzzy rules with fuzzy reasoning capability ［J］.Expert Systems with Applications，2011，38 （4）：4368－4381.

［6］陳水利，李敬功，王向公 .模糊集理論及其應(yīng)用 ［M］.北京：科學(xué)出版社，2005.

［7］孔峰 .模糊多屬性決策理論、方法及其應(yīng)用 ［M］.北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)出版社，2008.