王茂莉

（深圳職業(yè)技術(shù)學院，廣東 深圳 518055）

關(guān)鍵能力是一種獨立于具體的專業(yè)能力以外的能力，是一種從事任何職業(yè)的勞動者都應(yīng)具備，能夠在變化的環(huán)境中重新獲得新的職業(yè)知識和技能的能力，在未來職業(yè)活動中發(fā)揮重要作用的內(nèi)在品質(zhì)和外在行為方式，更是應(yīng)對人生生涯中不可預(yù)見的各種變化的能力．此項能力是可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵．中高職銜接既是一種現(xiàn)實的、符合實際的中職教育與高職教育的銜接模式，又是一條高技能人才培養(yǎng)的有效路徑．中、高等職業(yè)教育在內(nèi)部互相聯(lián)系的同時，與社會、行業(yè)和企業(yè)也密切相聯(lián)．作為同為行業(yè)企業(yè)及社會培養(yǎng)生產(chǎn)一線技術(shù)技能型人才的職業(yè)教育培養(yǎng)，他們存在著專業(yè)上的貫通性；作為實用型和應(yīng)用型人才的中等和高等職業(yè)教育，更存在著“關(guān)鍵能力”培養(yǎng)上的一致性．所以，中高等職業(yè)教育銜接培養(yǎng)，不僅是專業(yè)能力上的銜接，更應(yīng)強調(diào)關(guān)鍵能力上的貫穿．

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究

數(shù)據(jù)挖掘DM（Data Mining）就是從大量不完全、有噪聲、模糊、隨機的實際采集數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的有用的信息和知識的過程．簡言之，是從特定形式、紛繁復雜的數(shù)據(jù)中集中提煉知識的過程．數(shù)據(jù)挖掘過程包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘、模式評估、知識表示等，其中有些步驟或者全過程可能要反復進行．數(shù)據(jù)挖掘的方法較多，常見的有關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘、層次分析法、決策樹方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、覆蓋正例排斥反例方法、粗糙集方法、遺傳算法、公式發(fā)現(xiàn)、統(tǒng)計分析方法、模糊論方法、可視化技術(shù)等[1]．

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是由美國運籌學家T．L．Saaty教授提出的，是針對定性問題進行定量分析的一種簡便、靈活又實用的多準則決策方法．它把一個復雜問題分解成組成因素，并按支配關(guān)系形成層次結(jié)構(gòu)，然后應(yīng)用兩兩比較的方法確定決策方案的相對重要性[2]．特別是，它為評價問題提供一種建模方法，將評價系統(tǒng)從無結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化；將半定性、半定量的問題轉(zhuǎn)化為定量計算的問題，從而解決多目標、多準則等各類型問題的決策分析過程，具有廣泛的實用性．

2 AHP算法在中高職學生關(guān)鍵能力指標體系權(quán)重分析中的應(yīng)用

2.1 構(gòu)建評價指標層次結(jié)構(gòu)模型

對于中、高職學生，其在專業(yè)能力上的要求具有遞進性，而在對其關(guān)鍵能力的培養(yǎng)上，則具有共通性．關(guān)鍵能力的理念在不同的國家有不同的內(nèi)涵詮釋，見表1．

從各國定義的關(guān)鍵能力可以看出，學習能力、社會能力、語言能力、規(guī)劃與組織能力、運用技術(shù)能力等能力是多數(shù)國家都認可的能力．而通過第三方調(diào)查公司的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，在2010屆高職院校畢業(yè)生的調(diào)查中，學生對“關(guān)鍵能力”培養(yǎng)的部分反饋信息為：有效的口頭溝通能力（重要度為72%，滿足度為86%）；積極思考及解決問題能力（重要度為72%，滿足度為84%）；科學分析能力（重要度為65%，滿足度為86%）；說服他人（重要度70%，滿足度為78%）的能力，等．

表1 不同國家對“關(guān)鍵能力”的不同內(nèi)涵定義

根據(jù)對口中、高職教育專家對關(guān)鍵能力內(nèi)涵的理解和分析，同時歸納總結(jié)第三方調(diào)查公司給出的關(guān)鍵能力要素，結(jié)合區(qū)域經(jīng)濟特征及行業(yè)企業(yè)反饋，結(jié)合珠三角中、高職學生的實際情況，及考慮指標框架的簡明性及可操作性，得出關(guān)鍵能力評價指標見表2．

2.2 構(gòu)建比較判斷矩陣

構(gòu)建判斷矩陣是層次分析法的關(guān)建之一．其過程實際上是對同一層次上的因素進行優(yōu)先順序的兩兩比較．根據(jù)層次分析法（AHP）的計算步驟，結(jié)合成對比較標度含義表（表3），對各相關(guān)指標分別進行兩兩比較評分．首先將第一級中的4項指標（一級指標）兩兩比較，例如：學習能力Q1重要程度稍強于社會能力Q2，其數(shù)值就為“3”，反過來則為“1/3”，如果同樣重要，其數(shù)值就為“1”，同理類推．在建立判斷矩陣時，由校內(nèi)專家、行業(yè)企業(yè)人員、在校學生、畢業(yè)學生等多層面的人員共同參與數(shù)據(jù)采集，保證了數(shù)據(jù)來源的可靠性．為簡化數(shù)據(jù)分析過程，以專家團隊形成的一級指標判斷矩陣見表4，二級指標判斷矩陣同理可得，見表5．

表2 中高職學生關(guān)鍵能力評價指標表

表3 1-9比例標度的含義

表4 專家一級指標判斷矩陣

表5 專家二級指標判斷矩陣

2.3 判斷矩陣的一致性檢驗

按以上方法所采集的矩陣數(shù)據(jù)，如滿足一致性檢驗要求則數(shù)據(jù)可用，否則需丟棄該數(shù)據(jù)或與被調(diào)查者溝通，對矩陣進行調(diào)整．一致性指標CI=(λmax-n)/(n-1), λmax為判斷矩陣的最大特征值，n為判斷矩陣階數(shù)．一致性比率CR=CI/RI，RI為同階矩陣隨機指標．如CR>0.1則一致性差，需重估；如CR<0.1，則矩陣滿足一致性要求．因此，可求得與矩陣階數(shù)n相應(yīng)的臨界特征值λ′max=CI*(n-1)+n=CR*RI*(n-1)+n=0.1*RI*(n-1)+n ．當λmax<=λ′max時，則通過一致性檢驗．按此原理用MATLAB軟件檢驗專家一級指標判斷矩陣，得λmax=4.01<λ′max=4.27，通過一致性檢驗．同理可驗其他采集矩陣群的一致性，保證最終進行計算的所有矩陣均通過一致性檢驗．

2.4 規(guī)范列平均法（和法）計算權(quán)值

利用相同的計算方法，分別求出一級指標和二級指標的權(quán)值．一級指標權(quán)值規(guī)范列平均法的具體計算步驟為：

同理可得：

W1=1/4(0.182+0.177+0.222+0.177)=0.1895；

W2=1/4(0.364+0.353+0.333+0.353)=0.3508；

W3=1/4(0.09+0.117+0.111+0.117)=0.1088；

W4=1/4(0.364+0.353+0.333+0.353)=0.3508．

由此可見，對中高職學生關(guān)鍵能力的培養(yǎng)，筆者所在的珠三角地區(qū)，專家較為關(guān)注的為學生的社會能力及創(chuàng)新能力培養(yǎng)．這與珠三角地區(qū)高職畢業(yè)學生的職業(yè)轉(zhuǎn)換率及自主創(chuàng)業(yè)情況是高度相關(guān)的．據(jù)此，在制定中高職銜接一體化培養(yǎng)方案時，應(yīng)加強對學生社會能力及創(chuàng)新能力的一貫性培養(yǎng)，結(jié)合二級指標權(quán)重，有效分布相應(yīng)的能力提升課程，從而達到與區(qū)域經(jīng)濟的用人需求一致性對接的目的．

3 結(jié)束語

關(guān)鍵能力是一個比較廣泛的概念，涉及的指標項目也比較繁多．在中高職銜接培養(yǎng)過程中，其指標的設(shè)立，應(yīng)針對不同的區(qū)域、結(jié)合不同的行業(yè)企業(yè)和學校自身定位有不同的一級、二級指標設(shè)計與劃分，其得出的權(quán)重值也因此會有所不同．無論指標如何設(shè)定，“結(jié)合區(qū)域經(jīng)濟特征構(gòu)建中高職學生關(guān)鍵能力評價調(diào)查表→采集多方位數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)→通過層次分析法得出分析結(jié)果”，這種分析模式均可以采納．通過這種模式對關(guān)鍵能力數(shù)據(jù)信息的分析，可以提供給相應(yīng)的中、高職學生在一貫制學習中能力發(fā)展方向的數(shù)據(jù)建議，通過獲取到的挖掘知識，可以有效地制定或改進學生關(guān)鍵能力培養(yǎng)策略，進一步提高學生的就業(yè)競爭力．

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的層次分析法把定性和定量方法結(jié)合在一起，能夠處理許多用傳統(tǒng)的最優(yōu)化技術(shù)無法著手的實際問題，同時可增加決策的有效性，因此，為研究其他學生能力的類似問題提供了一種可行的解決方法．同時，在使用AHP方法時應(yīng)注意到，在建立層次結(jié)構(gòu)模型，及構(gòu)造判斷矩陣的過程中，較多依賴人為主觀選擇作為構(gòu)造及判斷的依據(jù)，這在樣本數(shù)量不夠或者信度不夠的情況下會嚴重影響結(jié)果．解決的辦法一是采集各層次群體數(shù)據(jù)，擴大數(shù)據(jù)采樣范圍；二是引入專家系統(tǒng)，提高判斷的可信度．

[1] 王丹．數(shù)據(jù)挖掘在高職院校教學管理中的應(yīng)用[J]．清遠職業(yè)技術(shù)學院學報，2010，12：106-108．

[2] 岳延紅．大學生英語素質(zhì)教育評價研究[J]．科技信息，2012（4）：53-54．