基于改进层次分析法的高校学生综合素质测评模型研究

发布时间：2020-04-28 08:17

【摘要】：多年来,高校基于课程成绩对学生进行评价,而忽视了其他能力素质的培养,导致学生注重学习课本知识,实践能力、创新意识等素质较差,距离成为一名全面发展的优秀大学生还有较大的差距。因此,构建高校学生综合素质测评模型是实施素质教育的必然发展,多把尺子量人代替过去“唯成绩论”的评价方式将是必然趋势。为此各高等院校开始对学生评价进行了诸多的改革和探索,但仍然存在着一些问题。在评价方法上,部分高校采用“综合成绩=课程加权平均分+平时表现分+奖惩分”的形式,其中平时表现分难以进行量化而形同虚设;在评价主体上,学生作为被评价者参与程度不高,主体性缺失;在评价过程中,评价者通常局限于个人经验和所处的环境对评价对象做出评价,主观性太强。鉴于目前在高校学生综合素质测评方面存在上述问题,本文将对层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)进行改进,针对专家权重确定方法的局限性,为降低评价者主观因素对评价对象的影响,提出了基于利益相关者视角改进AHP方法(Improved AHP based on Stakeholders’Perspective,IAHP_SP)。本文首先构建学生综合素质评价体系,利用IAHP_SP方法对评价体系进行权重分配;并结合BP神经网络对综合素质测评模型进行训练与测试;最后以安徽某高校2014级学生数据为例,邀请六位评价者对学生综合素质体系进行评价,计算基于IAHP_SP方法各指标的综合权重,将学生各方面素质得分与所得综合权重进行加权平均,将综合素质得分导入高校学生综合素质雷达图中,形成可视化结果。通过实验验证基于IAHP_SP方法构建的高校学生综合素质测评模型权重分配合理,由本文所提模型得到的学生综合素质得分,可对有关的教育教学评估应用提供参考,如班级三好学生评选、推优保研、审核性评估和工程认证等工作。
【图文】：

图 2.3 多指标分析雷达图点是直观的可视化，通过它能直观地显估方法之一。在使用雷达图进行综合评组成闭合多边形的面积越大，说明被评越小，优势越小。因此，本文选择雷据挖掘进行概述，，以及教育数据挖掘网络、权值确定的相关研究方法、计算雷达图法。

数据来源 包含信息 辅导员学号、姓名、年龄、生源地、政治面貌、联系方式、身份证号干部职务、备注等 教务处学号、姓名、学年、学期、课程性质、平时成绩、期末成绩、综考成绩、备注等息表校团委、学生工作处、辅导员学号、姓名、竞赛名称、竞赛时息、备注等与选取据前首先需要了解数据的具体情况，图3.2则是该校201人数，从图中可以看出，全校人数呈递增趋势，且从 2生。由于学生大一学年产生的数据较少，因此本文需要大一学年和大二学年产生的数据，因此本文在 2016 年生数据作为数据样本并开始收集数据。
【学位授予单位】：安徽工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：G645.5

【参考文献】

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本文编号：2643253