基于模糊综合评价的实践类课程成绩评定方法

期刊: 环球科学 2023年第10期 DOI: PDF下载

兰爽 李丹婷 宫运启

哈尔滨商业大学 黑龙江哈尔滨 150028

摘要

课程的考评方式是教学设计的重要内容，成绩评定方法是影响考评质量的关键因素。传统的工科实践类课程的成绩评定方法欠缺系统性、客观性和有效性，难以在教学质量评估和教学改革中发挥作用。为此，文章将模糊综合评价法与实践类课程的评分方式相结合，形成了一种新的成绩评定方法，并以工业工程专业综合课程设计为例，详细阐述了该方法的实践过程，重点解析了模糊综合评价的计算逻辑和数理模型。本文的研究可为实践类课程的教学改革提供参考。


关键词

成绩评定 模糊综合评价 课程 考评方式

正文


基金项目：哈尔滨商业大学2020年度教学改革与教学研究项目“CDIO视域下的工业工程专业综合课程设计教学改革”(HSDJY202022)

中图分类号：G642.0        文献标识码：A      文章编号：

实践类课程是高校人才培养体系的重要组成部分，直接决定了人才培养质量。目前，随着国内工程教育改革的不断深入，教学评价的重要性日益突显。如何采取客观准确的评分方法，从而获得有效的教学效果评估依据，这是当前工程教育改革亟待解决的关键问题。已有的相关研究，主要是围绕课程体系、教学内容、教学方式与方法的改革创新进行讨论，关于成绩评定方法的研究案例并不多[1]。本文尝试在实践类课程的评分环节引入“模糊综合评价法”，以提升实践类课程考核结果的系统性、客观性、有效性。

1 传统的实践类课程成绩评定方法及其弊端

传统的工科实践类课程包括课程实验、课程设计、实习、实训、毕业设计。一般在课程结束时由学生提交报告、设计计算说明书、图纸、论文等材料，由指导教师根据提交材料的质量评定成绩。课程成绩通常采取五级分制，即“优秀、良好、中等、及格、不及格”。

这种成绩评定方式存在下列弊端：（1）欠缺系统性。传统的评分方式所采用的考评依据较单一，与学生能力培养目标的结合度较低，缺少完整的综合评价指标。（2）欠缺客观性。传统的“五级分制”缺少定量评分过程，不适合对多次考核成绩进行加权综合评价。（3）欠缺有效性。课程考核结果不仅仅是学生的课业成绩，更是教学工作持续优化的参考依据。由于传统的评分方式欠缺系统性和客观性，所以依此方式得出的课程成绩很难对后续教学工作进行有效指导。

2 模糊综合评价法的原理与实施步骤

模糊综合评价法是运用模糊集合理论对某一考核系统进行综合评价的一种方法，实施步骤如下[2]：

第1步：建立因素集。因素集是一个普通集合，由影响评价对象的各种因素组成，记作U。因素是评价对象的各种属性或性能，是描述被评价对象的参数指标。

第2步：建立因素权重集。该集合是模糊集合，记作W，集合中的元素是一系列数值，反映了各影响因素的重要程度，即权重。

第3步：建立评价集。评价集也是一个普通集合，记作V，其组成元素是对被评价对象可能作出的全部评价结果。

QQ图片20231022211710.png

3 工业工程专业综合课程设计成绩评定案例

专业综合课程设计是工业工程专业重要的综合性实践教学环节，考核方式分为形成性评价、总结性评价。形成性评价在每个设计单元结束时都要进行，总结性评价是在所有的设计单元结束之后，即课程设计完成时进行。模糊综合评价法的实施过程如下：

3.1 因素集与权重集的确定

3.1.1 构建评价指标体系

对于工业工程专业综合课程设计，重点考核下列因素，以此作为成绩评价指标：a1——系统设计的合理性与创新性；a2——计算正确性；a3——软件工具的使用程度； a4——文献检索与阅读程度；a5——文字与口头表达；a6——材料撰写的规范性。

3.1.2 计算评价指标权重

为了客观获取该权重，采用“判断矩阵法”进行计算。该方法有一个特殊之处：判断矩阵必须通过一致性检验，计算结果才被认可[2,4]。本例中的判断矩阵及其处理结果，见表1，其中：A是判断矩阵；是根据判断矩阵计算得出的评价指标权重，是权重计算过程的中间结果。一致性检验的相关指标及其含义：  是判断矩阵最大特征值，C.I.是一致性指标，R.I.是平均随机一致性指标，C.R.是一致性比率。

判断矩阵，。的获取途径：首先由课程设计的全体指导教师对上文提出的6项评价指标进行两两比较，得出各指标的相对重要度，然后借助“9标度法”对相对重要度进行量化赋值[2,4]。表1中的检验结果显示，判断矩阵的一致性比率C.R.<0.1，所以判断矩阵A通过了一致性检验，即成绩评价指标的权重向量为：W=(0.40  0.21  0.16  0.09  0.10  0.04)。

表1 判断矩阵及其计算结果

A

a1

a2

a3

a4

a5

a6

 

 

一致性检验结果

a1

1

3

3

5

5

7

2.98

0.40

 

 

C.I.=0.04

 

R.I.=1.26

 

C.R.=0.03<0.1

a2

1/3

1

1

3

3

5

1.57

0.21

a3

1/3

1

1

3

1

3

1.20

0.16

a4

1/5

1/3

1/3

1

1

3

0.64

0.09

a5

1/5

1/3

1

1

1

3

0.76

0.10

a6

1/7

1/5

1/3

1/3

1/3

1

0.32

0.04

 

3.2 考核集与评价集的确定

本例中的考核集T={t1，t2}，其中t1代表形成性评价，t2代表总结性评价。根据培养方案、教学大纲的相关规定，结合课程设计指导教师的建议，将考核集因素的权重定为wt1=0.6，wt2=0.4。

本例中的评价结果与传统的实践类课程评价结果形式相同，依然采取五级分制，即评价集V={v1，v2，v3，v4，v5}，其中v1代表“优秀”，v2代表“良好”，v3代表“中等”，v4代表“及格”，v5代表“不及格”。

3.3 模糊评价结果的计算

本例中的考核集有两个因素，所以隶属度矩阵也有两个，记作Rt1和Rt2，rij取全体指导教师评分的平均值。假设学生甲的两次成绩考核结果如下：

QQ图片20231022211750.png

根据最大接近度原则，学生甲的最终成绩为“中等”。

4 结语

文章提出的基于模糊综合评价的成绩评定方法是一种定性分析与定量分析相结合、以定量分析为主的评分方式。该方法弥补了实践类课程传统评分方式的不足，进一步提高了成绩评定的质效。该方法不仅适用于实践类课程的成绩评定，对于理论类课程的考核，也具有一定的适用性。在实际应用时，不同专业、不同课程可以根据人才培养方案的能力目标，对评价指标体系进行重构。

目前，该成绩评定方法已经在工业工程本科教学中初步实施。后续研究重点是考评方法的模型化实现以及实践效果的分析、总结。

参考文献

[1]孔繁森,王瑞.实践教学体系的框架模型研究[J].高等工程教育研究,2017(5):135-139.

[2]吴祈宗.系统工程[M].北京:北京理工大学出版社,2011:226-232.

[3]吕永波.系统工程[M].修订版.北京:清华大学出版社,北京交通大学出版社,2005:199-204.

[4]汪应洛.系统工程[M].5版.北京:机械工业出版社,2015:122-131,137-143.

 


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