盖之华+王维

摘要：该文通过分析大学生信用管理系统的功能需求，设计信用数据采集与管理和信用评价；利用模糊理论分析设计了信用表达；最后通过对信用评价模型中所综合考虑的各因素进行了分析介绍，并对学生信用评价指标体系、因素评价集选择、因素权重分配、5个因素集的评价细则进行了详细分析，设计出基于校园一卡通的学生信用管理模型。

关键词：信用；信用评价；信用表达；校园一卡通；信用管理系统

中图分类号：TP315 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）16-0003-02

1概述

当前，大学生失信情况越来越多，这不仅损害了大学生的整体形象，不利于大学生自身的健康成长，也给社会造成了不良的影响。因此，构建大学生信用管理系统，建立大学生诚信档案就显得尤为重要。目前国内的绝大多数高校都已经建立了比较完善的校园一卡通系统，通过校园一卡通可以方便的采集和管理学生的信用信息，整合校园内分散的学生数据信息，建立学生信用管理系统。

2信用管理模型需求分析

通过校园一卡通数据库，整合学校教务处、学工处、财务处、后勤处、图书馆5个基础部门的信用管理模块，完成对每个学生5个评价指标的信用评价，计算得出相应的信用向量值，并存储到学生信用数据库中，系统中的信用评价模块调用学生信用数据库中的数据完成对学生信用的综合评价，从而得到学生最终的信用向量值，得出学生的信用等级。

根据大学生信用管理的特点，对比国内很多高校所实现的信用管理系统，并充分调研笔者所在单位实际情况的基础上，分析得出本系统的功能需求主要包括2个方面：信用数据采集与管理和信用评价。

2.1信用评价

主要完成信用表达，并研究构建一种信用评价模型，该评价模型基本上能够准确地表达出学生的信用状况，而且根据评价模型，制定一套科学、合理、规范的信用评价细则，从而能够实现对信用进行综合评价和计算。

2.2信用数据采用与管理

根据信用评价模型制定的评价细则，从校园一卡通基础数据库中确定学生基础信息，并从学校不同的管理部门（教务处、学工处、财务处、后勤处和图书馆）采集与管理与学生信用相关的信息，并构建统一的学生信用数据库，进行学生信用综合评价，确定学生信用等级。

3信用管理模型设计

3.1信用表达设计

个人信用由于涉及对其他人的认识，对其的研究远比对客体之间信任关系的研究要复杂得多，而且无法用常规的逻辑来分析和描述。常规逻辑模型的形式化描述很难与现实世界中主体实际信用观点建立起简洁明了、直观的对应关系，这也造成了常规逻辑模型很难能够准确地描述出主体信用所具有的模糊性。因此，在个人信用的研究过程中需要找到简洁、直观的语义，从而能够反映主体信用的模糊性和主观性，为主体信用决策提供有效支持的方法。

假设信用表达所研究的问题域X=，其中（i=0，1，2…，n）表示开放网络环境中的主题。

定义1：设非空集合X为论域，，则给定如下映射关系：

，则称由如下序偶所组成的集合，为上的模糊集合，为对的隶属函数，而对于具体的，称为对的隶属度，上的所有模糊集的集合记作。用对个模糊集合定义具有不同信任度的信任集合，即用离散的标度连描述主体信用的高低。同时采用自然语言对命名，并赋予实际、直观的意义。

本课题中以N=5进行研究，即将个人信用用这个5维信用向量来表示，并且定义的意义如下：①T1：“信用差”子集合；②T2：“信用一般”子集合；③T3：“信用较好”子集合；④T4：“信用好”子集合；⑤T5：“信用非常好”子集合。

例如T3为“信用较好”子集合，也就是指对一个实体xi的信用度评价为信用较好。如果某一个学生的信用向量V={0.09，0.56，0.15，0.18，0.02}，即“信用差”的情况占9%，“信用一般”的情况占56%，“信用较好”的情况占15%，“信用好”的情况占18%，“信用非常好”的情况占2%，按照最大隶属原则，则该学生的信用评价结果为“信用一般”。

3.2 信用评价设计

本课题中信用评估过程采用一个简单的模糊评价方法，在信用评价过程中综合考虑4个基本要素：

①因素集E={e1，e2，…，en}：包含构成信用类型的所有属性；

②因素评价集D={d1，d2，…，dn}：描述对特定主体的属性所作的不同等级的评价；

③因素评价矩阵R=（rij）n*N：表示对各个因素ei作各种评价的可能性，例如rij表示对ei做出dj评价的可能性；

④各因素权重W={w1，w2，…，wn}：表示各因素在信用评价中的相对重要性。

信用评价的结果就是信用向量V={v1，v2，…，vN}，信用的简单模糊评价就是进行如下模糊变换：（v1，v2，…，vN）=（w1，w2，…，wn）（rij）n*N，其中为模糊关系合成算子。

3.2.1信用评价指标体系设计

针对高校学生这一群体，其信用状况不仅与其自身的经济状况有关，而且与其在校的表现有着更加重要的关系，如考试成绩、上课出勤率、科研竞赛情况等。因此，在课题的研究过程中，根据高校学生信用评价的实际情况，并结合现有个人信用指标体系，选取了基本情况、奖惩记录、学习能力、信誉状况、信用能力这5个与学生信用评价有直接影响的主要因素：

5个因素集E={基本情况、奖惩记录、学习能力、信誉状况、信用能力}构成了学生信用评价指标体系：

①基本情况：包括学生个人基本信息、家庭情况、教育情况；

②奖惩记录：包括学生的各种奖励与处分情况；

③学习能力：包括学生的考试科目成绩、上课出勤率、奖学金获得情况、科研竞赛情况；

④信誉状况：包括学费缴纳、助学贷款情况、图书借阅、其他费用缴纳（住宿费、水费、电费、网费、学杂费等）、一卡通消费情况；

⑤信用能力：包括学生思想道德、同学评价、老师评价，以及是否担任学生干部。

3.2.2 因素评价集选择设计

在本课题的研究过程中选择了V={v1，v2，v3，v4，v5}这个5维信用向量来描述学生的信用情况，因此选择因素评价集时，相对应地考虑5个等级，最终选择的因素评价集D={差，一般，较好，好，非常好}。

3.3.3 因素权重分配设计

对于本课题研究的5个因素集E={基本情况、奖惩记录、学习能力、信誉状况、信用能力}，利用线性规划法构建信用评价模型，即：

对于“信用好”的学生，满足w1e1+w2e2+w3e3+w4e4+w5e5>=C

对于“信用差”的学生，满足w1e1+w2e2+w3e3+w4e4+w5e5

其中wi对应因素ei（i=1，2，3，4，5）的权重，C为信用等级临界值。

根据高校学生的实际情况，并通过多次实验分析，结合个人信用评价标准，在本课题中设置因素集E={基本情况、奖惩记录、学习能力、信誉状况、信用能力}的权重W={0.05，0.15，0.30，0.20，0.30}，根据不同的信用评价模型，用户可以重新定义不同因素的权重。

3.3.4评价细则设计

本系统中设定基本情况、奖惩记录、学习能力、信誉状况和信用能力5个因素集的基础分为100分，通过具体的评价细则进行综合评分，具体如下：

1）基本情况

个人基本信息：城市户籍（+15分）、非城市户籍（+15分）；

家庭情况：独生子女（+10分）、非独生子女（+10分）；

教育情况：博士研究生（+20分）、硕士研究生（+15分）、本科生（+10分）、大专生（+5分）、大专以下（+0分）。

2）奖惩记录

市级以上奖励（+40分）、市级奖励（+30分）、校级奖励（+20分）、二级学院奖励（+10分），相应的，市级以上惩罚（-40分）、市级惩罚（-30分）、校级惩罚（-20分）、二级学院惩罚（-10分），相应的。

3）学习能力

考试科目成绩：大于80分（+10分）、介于60分与80分之间（包含60分与80分，+5分）、低于60（+0分）；

上课出勤率：大于90%（+5分）、低于90%（+0分）；

奖学金：校级以上奖学金（+20分）、校级1等奖学金（+15分）、校级2等奖学金（+10分）、校级3等奖学金（+5分）；

科研竞赛情况：承担市级及以上科研项目或者市级及以上竞赛获奖（+20分）、承担校级科研项目或者校级竞赛获奖（+10分）。

4）信誉状况

学费缴纳：未恶意拖欠学费（+20分）、恶意拖欠学费（-20分）；

助学贷款：未恶意拖欠助学贷款（+20分）、恶意拖欠助学贷款（-20分）；

图书借阅：图书借阅按时归还（+20分）、图书借阅不归还（-20分）；

其他费用缴纳：未恶意拖欠（+20分）、恶意拖欠（-20分）；

一卡通消费情况：勤俭节约（+20分）、肆意挥霍（-20分）。

5）信用能力

思想道德：优秀（+30分）、良好（+20分）、及格（+0分）、差（-20分）；

同学评价：优秀（+30分）、良好（+20分）、及格（+0分）、差（-20分）；

老师评价：优秀（+30分）、良好（+20分）、及格（+0分）、差（-20分）；

学生干部情况：校级学生干部（+15分）、二级学院学生干部（+10分）、班级学生干部（+5分）。

4 结束语

本文通过分析大学生信用管理系统的功能需求，设计信用数据采集与管理和信用评价；利用模糊理论分析了信用表达，介绍了信用管理模型所采用的5维信用向量V={v1，v2，v3，v4，v5}；最后通过对信用评价模型中所综合考虑的4个基本要素因素集E={e1，e2，…，en}、因素评价集D={d1，d2，…，dn}、因素评价矩阵R=（rij）n*N、各因素权重W={w1，w2，…，wn}进行了分析介绍，并对学生信用评价指标体系、因素评价集选择、因素权重分配、5个因素集的评价细则进行了详细分析，设计出基于校园一卡通的学生信用管理模型。

参考文献：

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[2] 叶蔚.创建大学生信用信息系统，推进个人信用体系建设[J].大学教育，2013（17）：151-152.

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