高等职业教育受众幸福指数多级模糊综合评判模型的构建

 

 孙燕

(莱芜职业技术学院 山东莱芜 271100）

摘 要：本文探讨将满意度理论引入高等职业教育受众幸福指数评价的可行性。从高职学校教育管理、人才培养规划、学生全面发展、学校生活状况、学校形象与发展、人性化对待六个方面构建高等职业教育受众幸福指数指标体系。参考经济合作与发展组织(OECD) 2000年版的教育指标体系，在调研的基础上，分析这六个方面的影响因素。基于顾客满意理论，通过模糊层次分析法，建立幸福指数的量化评价指标模型,并将该模型应用于评价山东省某职业技术学院的教育受众幸福感。研究有助于推动高职教育教学改革。

关键词：幸福指数；高等职业教育受众；指标体系；量化评价

 

幸福指数研究主要围绕三个核心理论问题：幸福感是什么、幸福指数如何评价以及幸福感从哪里来。国外对此领域的研究比较丰富和深入，但由于不同国家文化背景、意识形态和经济基础等因素的差异性，不可能存在统一的指标体系，各国需建立具有本土特色的评价模型和体系。国内学者主要集中在幸福的概念方面研究，如幸福与快乐、幸福与经济、幸福与道德的关系，幸福的要素等^[1-2]。就评价而言，部分学者遵循西方心理学者和社会学者提出的研究范式，沿用幸福指数的测算和统计方法。

教育领域幸福感是指主体的一种感觉状况水平，是指主体对幸福的实际感受与期望值比较的程度。国内学者在吸收西方理论成果和测量工具的基础上，对老年人、大中小学生和教师的幸福状况进行小规模的调查研究，分析同类或不同类别人群的幸福差异，以及造成幸福差异的影响因素，如唐毅从不同的角度对当代高校教师幸福指数进行分析研究^[3]。已有研究范围虽然宽泛^[4-5]，但缺少对高等职业教育对象特定群体的调查和研究。

教育主体包括教育服务的将来受用者、现在受用者及过去受用者，可称为教育受众[6]。职业教育受众幸福指数评价指标就是从不同视角选择的，能反映职业教育受众幸福指数的概念或范畴。这些概念或范畴相互联系，共同组成一个指标群体，反映职业教育受众幸福指数的整体状况。本文从以人为本视角，基于高职生幸福感的层面，就提高教育质量，教学水平，改善教学和社会环境，提升教育受众幸福指数进行研究。

一、模糊综合评价法的原理

一个事物往往需要用多个指标刻画其本质与特征，并且对一个事物的评价往往不是简单的好与不好，而是采用模糊语言进行评价。由于评价等级之间的关系是模糊的，因此具有模糊性。对于这类模糊评价问题，不适合利用经典的评价方法，而应用模糊数学的方法进行综合评判将则可获得理想的效果^[7]。模糊综合评价是借助模糊数学的一些概念，对实际的综合评价问题提供一些评价的方法。应用模糊集合理论方法对决策活动所涉及的人、物、事、方案等进行多因素、多目标的评价和判断，就是模糊综合评判。其基本原理是：首先确定被评判对象的因素（指标）集合评价（等级）集；再分别确定各个因素的权重及它们的隶属度向量，获得模糊评判矩阵；最后把模糊评判矩阵与因素的权向量进行模糊运算并进行归一化，得到模糊评价综合结果^[8]。

二、高等职业教育受众幸福指数多级模糊综合评判模型的构建

本文在调研数据基础上，根据高等职业学校的特点，建立了一套衡量高等职业教育受众幸福指数的评价指标体系，并运用层次分析法和多级模糊综合评判方法对我校的教育受众幸福指数进行评价。

（一）指标体系设置

因为幸福指数几乎涉及高等职业学校教育活动的各个方面和教育过程的各个环节，因此，幸福指数是一种综合指数。本文从高职教育的过程角度，从学校管理、人才培养规划、学生全面发展、学校生活状况、学校形象与发展、人性化对待六个方面构建高等职业教育受众幸福指数指标体系，参考经济合作与发展组织(OECD) 2000年版的教育指标体系^[9]，在初步调研的基础上，分析以上这六个方面的影响因素，包括：满意而公平的评价、良好的学习环境、规范的教育管理、有效的职业规划、提供发挥才能平台、良好的社会形象、学习效果、创新的培养制度、学校的发展前景、发现和选拔人才的机制、较大的能力发展空间、受到应有的尊重、有效的沟通、安全感、认同校园文化等等因素。详细指标体系如表1 所示。

表1  高职教育受众幸福指数评价指标体系

高等职业教育受众幸福指数	学校管理U1	教育教学管理U11
		有效的沟通U12
		认同校园文化U13
	人才培养规划U2	学生职业规划指导U21
		人才培养方案U22
		学习能力提升U23
	学生全面发展U3	创新的培养制度U31
		综合能力发展空间U32
		提供发挥才能平台U33
	学校生活状况U4	学校环境条件U41
		安全感U42
	学校形象与发展U5	学校的社会形象U51
		学校的发展前景U52
	人性化对待U6	满意而公平的评价U61
		受到尊重U62

(二)高职教育受众幸福指数多级模糊综合评判模型的构建

1.确定评价因素集U。

根据本文中设置的综合指标体系，建立评价因素集U： U={U1，U2，...，U6}={学校管理，人才培养规划，学生全面发展，学校生活状况，学校形象与发展}。二级评价指标Ui={Ui1，Ui2，⋯，Uini}(I=1，2⋯6)，ni为一级指标Ui 含有的指标数。

2.确定评语集： V={Vl，V2，...，Vn}。

评语集反映了评价指标及教育受众幸福感的不同状态，可通过专家进行评估定级。我们根据教育受众幸福指数评价的目的，建立教育受众幸福感评语集V： V={VI(强)，v2(较强)，V3( 一般) ，V4( 较弱) ，V5( 弱) }，根据调查统计数据运用AHP 方法，可分别得出Ui 中各指标的权重分配为Ai={ai1，ai2，⋯ ，aini}，(I=1，2⋯6)，其中，aini为一级指标Ui 所对应的第in 个指标相对于Ui 的权重，且Σaini=1。

3.确定单因素评判组成的评判矩阵Ri，求得一级评判向量。作为子因素集Ui 到评语集Vi 的模糊矩阵Ri，有

进行模糊矩阵的合成运算，则得到一级评判向量Bi=AioRi=( bi1，bi2，...，bi5) (I=1，2⋯6)，可采用“∧，∨”或“×，+”等算子。其中，“∧，∨”为主因素决定型算子，其运算结果只取决于在总评价中起主要作用的因素，其余因素均不影响评判结果。而“×，+”为加权平均型算子，依权重大小它对所有因素均衡兼顾。因此为了使评判结果精确，本文采用“×，+”算子。

4.确定二级评判向量。将每个Ui 看作一个因素，记为U={U1，U2，...，U6}，则因素集U 的单因素评判矩阵R 为：

R==

通过AHP 方法，可按Ui 的重要性给出权重分配A=( a1，a2，⋯，a6) Σai=1。于是，得到二级评判向量B=Ao R=( b1，b2，...，b5) ，进行归一化处理，得到BT=( b1T，...，b5T)其中，bjt=bj/( b1+b2+b3+b4+b5) ，j=1，2，⋯，5 根据最大隶属原则，得出教育受众幸福指数水平。

三、实例研究

(一)学校背景

我校成立于2000年，是一所全日制公办普通高等院校，是山东省名校工程首批立项建设单位。学院在职教职工737人，专任教师556人，其中教授、副教授175人，博士15人，硕士297人。学院现设有机电工程系、机械与汽车工程系、信息工程系（软件学院）、冶金与建筑工程系（粉末冶金学院）、经济管理系、商务管理系、师范教育与艺术系、医学技术与护理系（生物电医学技术学院）8个系，现有全日制在校生9000余人。在该校2012年对其教育受众幸福感调查分析的相关数据基础上，本文采用上述综合模糊评判模型对教育受众幸福指数进行了分析和评价。

（二）我校教育受众幸福指数评价与分析

1.对子因素集Ui(I=1，2⋯6)分别进行一级综合评判。

首先，根据调查统计数据，请业内专家、学者对各指标体系进行重要性程度比较，采用层次分析法(AHP) 得子因素集Ui 中各评价指标对Ui 的权重为：A1 =( 0.55，0.10，0.35) ; A2 =( 0.63，0.26，0.11) ; A3 =( 0.56，0.32，0.12);A4= (0.64，0.36); A5= (0.75，0.25); A6= (0.8，0.2)

其次，构建单因素评价矩阵。采用专家评议法就影响教育受众幸福感的每一个因素在V 中的5 个等级上打分，最后经算术平均得到数据。如U1 的评价矩阵R1 形成： 20 位专家分别对影响U1 的这三个指标在我校中的表现进行评定。

评定结果如表2：

表2 影响指标U1 各子指标得分表

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V（较强）

评价指标	评价等级
	V（强）	V（一般）	V（较弱）	V（弱）
教育教学管理（u）	10	5	5	0	0
有效的沟通（u）	14	4	1	1	0
认同校园文化（u）	8	5	3	3	1

则对于U1，有

R= R=

对于U2，有

R=  R=

类似地，可得到        

R=  R=

最后，求出从Ui 到V 的一级评判向量

Bi=AioRi= (bi1，bi2，bi5) ( I=1，2⋯6)

B1=A1.R1=A1= (0.55，0.10，0.35)

= (0.485，0.245，0.148，0.056，and 0.018)

同样的方法，可得到

B2= (0.259，0.339，0.27，0.10，0.026)

B3= (0.61，0.228，0.128，0.034，0)

B4= (0.472，0.228，0.168，0.05，0.082)

B5= (0.288，0.213，0.313，0.10，0.088)

B6= (0.43，0.22，0.11，0.16，0.08)

2.进行二级模糊综合评判。以Ui(I=1，2⋯6)为元素，用B1⋯B6 构造它们的单因素评判矩阵

R= (B，B，B) =

根据统计数据，用AHP 法得到Ui(I=1，2⋯6)的权重分配应为A=( 0.465，0.215，0.10，0.06，0.05，0.11) 并通过一致性检验。

这样，二级综合评判为

B=AoR= (0.562，0.354，0.172，0.104，0.032)

对B 归一化处理，得BT=( 0.46，0.289，0.14，0.085，0.026)

根据最大隶属原则，该高等职业学校我校教育受众幸福指数属于“强”。学校的教育管理、人才培养规划、学生全面发展状况较同行业其他学校强，学校生活状况稳中有升。而这些评价结果与该学校的发展状况及其在同行业的地位相吻合。但我们也应看到，该学校的形象与发展状况评价仅为“中”，这说明学校在管理制度中仍存在缺陷，从而在一定程度上影响了该教育受众幸福感的进一步提升。因此为进一步提升学校的教育受众幸福感，该学校应注重在管理制度上再进行“人性化”改革，进一步改善学校的外部形象，促进学校整体发展，为学生提供更好的制度环境，保持总体优势，以适应该学校高速发展和竞争的需要。

四、结语

若要找出某类多个学校的最优者或对其进行排序，则需用模糊综合评判方法分别得到这多个待测事物的归一化值BT，根据评语集V 确定分数集在[0，100]之间或给评语集一个权重分配在[0，1]之间，则C=( 100，80，60，40，20) T 或( 0.9，0.7，0.5，0.3，0.1) T，计算综合决策值N=BT*C，根据综合分值大小，判断学校之间教育受众幸福指数水平的高低。因此模糊综合评判不仅能对单个学校的优劣等级做出综合评定，找出所评价学校在教育受众幸福感中的不足，而且能对多个学校进行排序。

本文运用定性与定量相结合、专家评议与精确计算互为补充的多级模糊综合评判方法，并通过实例检验，为高等职业教育受众幸福指数的综合评价提供了一种更加系统、全面、精确、实用的方法。

在本文中因素评判矩阵的建立，采用的是专家评议法。如能对每个评价指标对应于每一个评语构造出一个隶属函数，再根据学校的各种统计资料，计算出评判矩阵Ri，则这种方法的定量化水平将更上一步。

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