黄淑兰

数学及应用数学

高职人才培养方案多层灰统计综合评价

黄淑兰

为建立高职专业人才培养方案综合评价体系，从指导思想、需求调研、课程体系、教学安排、改革创新、条件保障等6个方面构建评价指标体系，采用层次分析法计算指标权重，采用灰统计构建综合评价模型，结合专家评判将上述综合评价体系应用于某专业人才培养方案的综合评价，发现该培养方案的教学安排、改革创新及条件保障3个方面存在明显不足，应重点加以改进.

人才培养方案；指标体系；灰统计；综合评价

人才培养方案——通常简称为教学计划——是学校实施各专业人才培养工作的主要依据，科学、合理、可行的人才培养方案是提高人才培养质量的重要保障.早在2000年，教育部在《关于加强高职高专教育人才培养工作的意见》的附件中就明确规定高职人才培养方案的基本内容要求，包括专业培养目标、培养规格与知识能力结构、课程设置、教学进度安排以及必要的说明等［1］.由于近十多年来高职教育扩张过快，许多高职院校的专业人才培养方案都存在方方面面的不足，对高职人才培养的质量产生了一些不利影响，故对高职人才培养方案进行科学合理的综合评价有利于发现其中的不足并加以改进，具有重要的现实意义.

1 高职人才培养方案综合评价指标体系与权重计算

1.1 评价指标体系

有关高职人才培养方案综合评价研究目前还未见报道，因此本文从人才培养方案制定原则及内容要求出发探讨评价指标体系的设置.首先，高职教育必须坚持党的教育路线，把德育放在首位，以立德树人为根本、以就业为导向，坚持产教融合、工学结合.其次，以就业为导向要求人才培养方案必须与就业市场相关专业对应的岗位（群）密切结合［2］，因此必须在区域人才需求调查以及对应岗位（群）知识能力需求调研的基础上准确定位人才培养目标，然后再进一步制定人才培养方案.第三，课程设置必须简洁科学［3］，而且要契合培养目标及相关岗位（群）的知识能力需求、宽窄结合，还应加强文化基础与传统文化教育以满足学生职业发展需要.第四，在具体课程（体系）内容方面，必须融合社会主义核心价值观教育、职业精神与职业道德教育、职业生涯规划与就业指导以及创新创业素质培养，而在教学进度安排方面则必须遵循技能培育的新手、入门、胜任、熟练、专长阶段递进发展规律，其中前三个阶段对情境的依赖比较弱，从第四个阶段开始进入情境敏感状态［4］，因此一般专业课可以专注于技能培养的前三个阶段，有条件地理实一体化课程在前三个阶段的基础上兼顾第四阶段，综合实训课可以专注于第四阶段并适当兼顾第五阶段，而顶岗实习则应专注于第五阶段.第五，为提高人才培养质量，必须注重人才培养理念及培养定位的特色与创新并提倡教学内容及方式方法的创新.第六，人才培养方案必须具备可行性，在师资队伍建设、实训基地建设以及政行企校合作方面必须满足人才培养需要并确保教学改革顺利实施.因此，本文从指导思想、需求调研、课程体系、教学安排、改革创新、条件保障等6个方面构建高职人才培养方案综合评价指标体系，如表1所示.

1.2 权重计算

本文采用层次分析法计算一级指标权重及二级指标相对其一级指标的相对权重.由一位高职教学管理专家、一位资深高职教师和一位企业一线资深人力资源专家经充分讨论之后一起根据1～9标度法确定表1中一级指标之间的相对重要性以及各一级指标所属二级指标之间的相对重要性，以此构建评价目标和各一级指标的判断矩阵，然后采用几何平均法计算各判断矩阵最大特征值所对应的特征向量，此向量归一化之后就是相应指标的（相对）权重向量［5］.例如，根据3位专家对6个一级指标的相对重要性的评判，评价目标“人才培养方案综合质量U”的判断矩阵为

表1 高职人才培养方案综合评价指标体系

采用几何平均法求得其最大特征值对应的归一化向量为

此即为评价目标U的权重向量.6个一级指标的相对权重向量的计算方法与此类似，最终结果如表1中的权重部分所示.

2 灰统计评价模型的构建

综合评价属于小样本、贫信息的决策问题，而灰统计非常适合于解决这类问题［6］，因此本文采用灰统计构建综合评价模型.

构建灰统计评价模型的核心在于白化权函数.灰理论开创者邓聚龙教授将灰数分为上、中、下3类形态［7］，但传统3类形态的白化函数并不适合于综合评价问题而应进行适当调整［8］，遵循该调整建议，本文按照百分制习惯，分优、良、中、及格、不及格5个等级，采用图1所示函数曲线所代表的白化权函数fi(d)(1≤i≤5)构建灰统计评价模型.

图1 百分制5等级白化权函数曲线

假定指标集为U=[u1u2…um]，其权重向 量 为W=[w1w2…wm]T，专家集为E=[e1e2…en]，评判等级集为V=[v1v2…v5].假定专家ek(1≤k≤n)对指标uj(1≤j≤m)的评判值为dkj，那么fi(dkj)(1≤i≤5;1≤k≤n;1≤j≤m)即为专家ek对指标uj的评判属于第i等级的权值.进而，由公式

即可计算出指标uj（1≤j≤m）的评判向量.

其中

m个指标的评判向量所构成的矩阵

即为指标集U的评判矩阵，由公式

可计算出评价目标的评判向量［6］.

另外，由公式

还可计算出评价目标的综合评价值.

3 评价示例

某民办高职电子商务专业为完善其人才培养方案，组织6名电子商务资深从业者及资深教师组成专家组对其现有专业人才培养方案进行综合评价，各底层指标评判数据如表2所示.

表2 底层指标专家组评判数据

根据公式（1）及公式（2）对一级指标“指导思想U1”的4个二级指标U11～U14的专家评判值进行计算，这4个二级指标的评判向量分别为

由表1，一级指标U1的权重向量为

由公式（4），一级指标U1的评判向量为

也即，一级指标U1属于优秀、良好、中等等级的权值分别为0.397、0.463、0.140，属于及格和不及格等级的权值都为0.000.

对另外5个一级指标U2～U6的二级指标评判数据进行同样计算，其评判向量分别是

因此，评价目标U的评判矩阵为

由表1，评价目标U的权重向量为

由公式（4），得评价目标U的评判向量为

也即，评价目标U的综合评价从优秀到不及格5个等级的隶属权值分别是0.262、0.460、0.254、0.025及0.000.

按照图1的白化权函数设置，评判等级集为V=[9 0 80 70 60 50]，因此由公式（5）可计算出评价目标U的综合评价值等于79.58，6个一级指标U1的综合评价值分别等于82.58、80.89、82.54、76.40、76.74及75.36.这一评价结果表明，该专业人才培养方案的教学安排、改革创新及条件保障3个方面存在明显不足，应重点加以改进.

4 结论

本文依据高职专业人才培养方案的制定原则及内容要求，从指导思想、需求调研、课程体系、教学安排、改革创新、条件保障等6个方面构建人才培养方案综合评价指标体系，采用层次分析法计算指标权重，采用灰统计构建综合评价模型.结合专家评判及上述综合评价体系对某专业人才培养方案进行综合评价，发现该培养方案在教学安排、改革创新及条件保障3个方面存在明显不足，为该专业人才培养方案的改进与完善提供了准确可信的依据.评价实践表明，本文所构建的高职专业人才培养方案综合评价体系科学易行、有利于推广应用.

G640

A

1008-7974（2018）01-0021-04

10.13877/j.cnki.cn22-1284.2018.02.006

2017-09-20

黄淑兰，女，福建永春人，黎明职业大学材料与化学工程学院研究员（福建 泉州 362000）.

［1］余斌，陈翔.工学结合模式下高职专业教学计划评价审核体系探索［J］.职业教育研究，2013（4）：153-155.

［2］江东海.高职院校人才培养模式多样化背景下的教学计划管理［J］.中国成人教育，2015（12）：76-78.

［3］张智涌.高职专业教学计划建设若干问题浅析［J］.四川水利，2016（4）：108-112.

［4］DreyfusH.How FarIsDistance Learning From Education［J］.Bulletin of Science，Technology&Society，2001（3）：165-174.

［5］王莲芬，许树柏.层次分析法引论［M］.北京：中国人民大学出版社，1990.

［6］刘思峰，党耀国，方志耕，等.灰色系统理论及其应用［M］.第三版.北京：科学出版社，2004.

［7］邓聚龙.灰理论基础［M］.武汉：华中科技大学出版社，2002.

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