大学生综合素质的模糊综合评价模型

大学生综合素质的模糊综合评价模型

一、常见综合评价方法分析比较

综合评价方法又称为多指标综合评估技术。综合评价是对一个复杂系统的多个指标信息，应用定量方法，对数据进行加工和提炼，以求得其优劣等级的一种评价方法。综合评价的目的是发现问题，排出优劣次序。目前，综合评价的方法有很多，如综合评分法、综合指数法、层次分析法、TOPSIS 法、以及模糊综合评价法等，现分别概述总结如下：

l、综合评分法(synthetical scored method)：建立在专家评价法基础上，根据评价目的及评价对象的特征选定必要的评价指标，逐个指标订出等级，每个等级的标准用分值表示，然后以恰当的方式确定各评价指标的权数，并选定累积总分的方案以及综合评价等级的总分值范围，以此为准则，对评级对象进行分析和评价，以决定优劣取舍的综合评价方法。

2、综合指数法(synthetical index method)＆"：利用综合指数的计算形式，定量的对某现象进行综合评价的方法。

3、层次分析法(analytic hierarchy process)：常用于确定指标权重，也可进一步进行综合评价。基本思路是用系统分析方法，对评价对象依评价目的所确定的总评价目标进行连续性分解，得到各级(各层)评价目标，并以最下层作为衡量目标达到程度的评价指标。然后依据这些指标计算出综合评分指数，对评价对象的总评价目标进行评价，依其大小来确定评价对象的优劣等级。

4、Topsis法：系统工程中有限方案多目标决策分析的一种常用方法"。是基于归一化后的原始数据矩阵，找出有限方案中的最优方案和最劣方案(分别用最优向量和最劣向量表示)，然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案的距离，获得各评价对象与最优方案的相对接近程度，以此作为评价优劣的依据。

5、模糊综合评价法：模糊综合评价就是应用模糊变换原理和最大隶属度原则，考虑与被评价事物相关的各个因素，对其所做的综合评价。模糊综合评价方法以其独特处理模糊事物的方法，充分的、科学的体现了定性与定量相结合的思想，对不易定量指标的评价结果，既能提供较准确的定量数据，便于与易定量指标综合得到一个衡量职业素质的总体水平的定量指标，又能提供准确、适当的评价等级，使定性评价有一个客观依据。

学生综合素质评价指标体系中，既含有易量化的因素，又含有难以量化的因素，在综合测评中如何处理这两方面的因素?有人建议，对易量化的因素，采用综合素质的传统测评方法，对难以量化的因素，如道德素质，采用具有描述性、评价性的语言来评价。但显然只采用描述性、评价性的语言来评价，其公正性、准确性难以令人信服，而且在某些情况下，没有一个合理的综合指标衡量，进行比较是很困难的。根据大学生综合素质评价指标体系的特点和综合评价的要求，本课题的综合评价方法首先利用模糊综合评价法对不易定量的指标进行模糊综合定量评价，然后利用加权综合方法，将其结果与易定量因素的定量指标综合，得到一个合理衡量学生综合素质的综合定量指标，从而解决学生综合素质评价中定量和定性相结合的难题。

二、模糊综合评价方法

3．2．1单级模糊综合评价

1、确定评价指标集合为同一层次的评价指标。

2、确定评语集为评价等级。每一个等级

可对应一个模糊子集。一般情况下，评语等级数n取[3，7]中的整数，如果n过大，那么语言难以描述且不易判断等级归属如果n过小，又不符合模糊综合评价的质量要求。一般来说，n多取奇数，因为这样可以有一个中间等级，便于判断被评事物的等级归属。具体等级可以依据评价内容适当的语言描述。

3、确定隶属度矩阵

假设对第i个评价指标，进行单因素评价得到一个相对于评语集V的模糊向量

显然，该矩阵中的每一行是对每一个指标的单因素评价结果，整个矩阵包含了按评价结果集合v对评价指标集合U进行评价所获得的全部信息。

5、计算得到模糊综合评价结果

权重向量与隶属度矩阵的模糊合成就得到模糊评价结果集合，即

三、多级模糊综合评价

一般来说，当出现以下情况时，应该采用多级模糊综合评价。

l、评价指标集合U中元素很多，且权重系数难以确定。这时一般按其性质将所有的指标分为若干类，先将每类进行模糊综合评价，然后再进行总的模糊综合评价盟引。如果每类指标还可以再分类，则这样的评判还可以多次进行下去。

2、评价指标集合U中指标有多个层次，即一个指标往往是由其他若干个指标决定的。这时一般先对低层次的各个指标进行综合评价，然后再对上一层次的指标进行综合评价。

3、评价指标集合U中指标具有模糊性。这时一般按其性质把U中的指标分为若干等级，通过对一个指标若干等级的综合评价来实现对该指标的评价，然后再对所有的指标进行综合评价。

多级模糊综合评价算法的步骤(以本文模糊综合评价为例)：

1)确定指标之间的级次关系

2)建立各级指标的权重集合

根据各级指标的重要程度，赋予每级指标以相应的权重系数。如第一级指标权重系数集合

合评价中评语集的意义相同。

4)第二级的模糊综合评价

式（3-2）

5)第一级的模糊综合评价

第二级模糊综合评价仅仅是对第二级的各类进行了模糊综合，为了得到第一级的综合评价，还必须在第二级的各类之间再进行模糊综合。将对第二级各类进行评价得到的各模糊评价向量看作对应的第一级指标的单因素模糊评价向量，从而对第一级的模糊综合评价仍可看作单层次模糊综合评价，这时的第一级指标的隶属度矩阵由第二级的各模糊综合评价

对于两级以上的模糊综合评价方法，基本思路类似于两级的模糊综合评价方法。

大学生综合素质模糊评价算法的流程图，如图2所示

图2大学生综合素质模糊评价算法的流程图

四、基于层次分析的大学生综合素质模糊评价模型

在前文确定大学生综合素质评价指标体系及各指标权重的基础上，对该评价指标体系

进行多级模糊综合评价，表1把影响大学生综合素质的因素分为了三层。

1、确定评语等级，为评价等级，表示由高到低的各级评语。本文取甩=5对大学生综合素质各评价指标进行评价，则评价所确立的

等级集合的评语集为={优秀，良好，一般，及格，差}。

2、建立模糊关系矩阵。模糊关系矩阵的建立，是综合评价模型中最关键的环节之一，其设置是否符合实际情况对评价结果的影响很大幽1。其建立的一般原则是，以符合实际为标准，从模糊现象的具体特点出发，注意总结和吸取人们长期积累的实践经验，特别是专家的经验。在大学生综合素质评价指标体系中，指标类型包括定性指标和定量指标两种。如道德素质、心理素质、文化素质等属于定性指标：专业素质等属于定量指标。指标类型的不同，其隶属度向量的构造方法不同。

在本文的具体研究中均将指标类型定义为定量指标，即对某一指标具体评价时采用百分制(分值在旺100分之间)打分的方法进行。

3、隶属函数及判断矩阵的确定

在本文所研究的大学生综合素质系统评价中，由于经过模糊矩阵运算得到的是一个模糊向量，不能直接用于结果的排序评优口门口副，所以本文对各评语等级赋值，用一个向量S 来表示评语等级集，如“优秀"取为90、“良好”取为80、“一般”取为70、“及格’’取为60、“差"取为50，则S=[90，80，70，60，50]。根据大学生综合素质评价的特点，本文采用广泛使用的三角形隶属度函数来确定各等级的隶属度，为消除相邻等级跃变引起的不合理现象，对过中点的数据进行模糊处理，即将每个等级区间的中点作为分界点，当

指标进入区间的中点时，该指标对该等级的隶属度为1，进入相邻区间中点时，对该等级

结l和O的某指标在该区间(或该区所对应的评语V)的隶属函数，可分别求出各等级的隶属度函数，其函数曲线如图3所示，其运算过程公式为：

式(3—6)