西北工业大学人才培养质量的社会评价体系构建研究

时间：2024-04-25

翟润

【摘要】本文针对高校人才培养质量评价的模糊特性，以西北工业大学为例，探索人才培养质量的社会评价体系构建问题。提出了基于层次分析法的模糊综合评判模型和评判方法。并总结应用效果，从知识结构，能力结构两方面提出了改进对策，以期提高了人才培养质量评价的准确性、真实性和可操作性。

【关键词】西北工业大学；人才质量；社会评价体系；模糊综合评价；对策

一、引言

随着我国高等教育办学规模的不断扩大，高等教育人才培养质量及人才培养质量已经成为社会普遍关注和教育界高度重视的热门话题。扩招给高等教育的发展注入了生机和活力，带来了前所未有的发展机遇，同时也使高等教育人才培养面临数量与质量之间的矛盾。在新的形势下，如何解决数量和质量的矛盾，是高等学校普遍面临的重大问题。质量是人才培养的生命线，没有质量便无法生存，没有质量，更谈不上发展。因此，构建科学、合理的人才培养质量社会评价指标体系具有很强的针对性和现实意义，它可以有效地指导高等学校的人才培养体制改革，从而推动高等学校的改革、建设和发展，充分实现高等教育的目标，办好人民满意的教育。

高等院校人才培养质量社会评价在某种程度上发挥着政府评价和学校自评无法取代的作用，是社会参与高校管理的重要途径。完备、系统、多维的评价体系能够促进和推动教育质量的稳步提高。目前，政府评价采取五年一轮的水平评估，高校内部评价通常采取有针对性的专项评价。这两种教育评价方式在一定程度上能够有效保证人才培养质量，但无法真正检验学校人才培养质量的高低，因此惟有社会评价才能帮助学校增强办学实力，明确办学目标，提高教人才培养质量。社会审视高等教育的视角不同于政府，社会是直接使用人才的，对人才质量的评价有话语权。

二、人才培养质量的社会评价体系构建

1、人才培养质量的社会评价

人才培养质量社会评价指标体系的构建对于高等学校的建设和发展具有重要意义。2004年，赵铁和林昆勇以2000年广西大学毕业生追踪调查为依据，[1]构建了人才培养质量社会评价指标体系。2006年，姚爱国研究发现我国高等职业教育的评价制度需要重新构建以社会评价为主导的评价制度，[2]探讨了高职教育社会评价制度的体系构成，提出了以社会中介组织为评价主体的运行机制。2008年，尹忠恺和顾红从学生学业评价与社会评价两个方面初步构建了高校人才培养评价体系，[3]该评价体系的构建对高校实施创新型人才培养工作具有重要的指导意义。2009年，高峰通过分析社会评价发展情况、[4]制度构成、存在问题和完善社会评价制度约束的必要性，重点研究了社会评价制度约束的影响因素和推进策略。2013年，石华敏从社会需求出发的角度出发研究高等工程教育人才培养质量评价体系，[5]构建出高等工程教育人才培养质量评价体系。

2、基于层次分析法的模糊综合评价

（1）层次分析法。层次分析法（AHP）是一个运筹学的概念，20世纪70年代初由T·L·Santy提出，[6]该法是定量和定性分析结合使用，因而逻辑严密、系统性强，既简洁又實用，适用于多层次、多目标的大型决策问题的分析。

AHP的实质是通过定性分析建立问题的层次化结构，用数据定量表达人的主观判断，将定性与定量相结合对问题进行分析，对于评价指标较多的复杂定性决策问题评价效果较好。

（2）模糊评价法。模糊综合评价法能够对包含模糊信息的难以量化的问题做出比较贴近实际的量化评价；但其在确定模糊隶属度矩阵时主观性很强，在权矢量和为1的约束条件下，当指标数量过多时，可能因超模糊现象造成评判失败。[7]

在使用模糊综合评价法时，我们首先将所要解决的目标问题看成一个大系统，然后通过分析，把系统因素划分为彼此相互联系的层次；其次，请专家对各层的因素进行客观打分，基于此构建出相应的数学模型；再次，计算每层所有因素重要性的相对权重，并排序；最后按照排序结果决策。

3、基于层次分析法的模糊综合评价模型构建

（1）人才培养质量评价模型指标体系。结合现代对人才资源的需求，参照全国普通高校人才培养计划，笔者基于各领导专家的意见，综合考评之后，将普通高校国防生培养质量的评价指标划分为三个层次：1个一级指标与3个二级指标和12个三级指标。一级指标为人才培养质量社会评价；二级指标包括知识结构A1、能力结构A2和素质结构A3三个层面。知识框架涵括基础学科知识、专业基础知识、人文社科知识和工具性知识。能力结构包括学习能力、社会适应能力、团队协作能力、创新能力和自我管理能力。素质结构包括基本道德、社会公德和职业道德。

（2）应用层次分析法确定指标权重。评价指标体系设立之后，通过两两比较同层指标的影响度，然后把结果按照1-9标度法列出，每级标度的定义见表2-1，标度的划分与比较结果可参照教学部门专家组意见给出，构造判别矩阵，记为A=（αij），其中αij>0，解特征值并单位化得到指标权重为W（W1，W2，W3）T

依据专家评估得出Xi/Xj（i，j =1，2，…，n），建立 n 阶方阵A=（αij）n×n。其中，αij=1/αji。

（3）一致性检验。尽管判断矩阵要求专家客观评判，但不可避免的会掺杂主观因素，因而整体上很难达成一致意见，我们有必要对其进行一致性的检验。

若对任意的i、j、k =1，2，…，n，都有Xi/Xk= （Xj/XJ ）×（Xj/Xk ）成立，那么说明判断矩阵满足一致性。否则得到相反的结论。

一致性指标为：CI = λmax -n/n -1，这里λmax是判断矩阵的所有特征值中的最大值，n为矩阵阶数。有了λmax，根据公式便可算出一致性指标CI，通过比值CR=CI/RI，可以得知判断矩阵是否满足一致性，其中 RI 是随机一致性指标。

当CR <0.1 时，表明判断矩阵的一致性在可接受的范围之内。相反，则表明判断矩阵不可接受，其结果的合理性值得进一步考量，判断矩阵需要进行相应调整。

（4）构造模糊综合评价。按照人才质量评价指标体系和方法，首先考评组成员需通过听课并检查评价所包括的各部分，之后完成人才培养质量评价问卷表的填写工作，接着需统计出各指标项在评价等级论域A上的数量，正规化处理后即可作为该指标项在各评价等级上的隶属度，模糊评判矩阵R由此得出。

根据层次总排序确定的课堂质量评价指标权重W及模糊评价矩阵R，把W和R正规化，然后按照最大隶属度原则，评价等级即为向量中的最大值，同时可以对模糊矩阵进行深入分析，以期得到该门课程的优势和劣势，表现好的方面进一步加强，差的方面尽快改善，给出针对化的建议，逐步改进培养方法，从而提高培养效果。

三、人才培养质量的社会综合评价模型应用

1、评价模型应用

（1）层次分析法确定权重。本文人才培养质量是由西北工业大学管理学院20位拥有丰富教学、管理经验并深入了解西北工业大学管理学院人才培养质量现状的专家教授组成的，能够从整体和全局把握本校的人才培养质量状况。专家小组成员通过深入讨论协商达成共识，对各级指标进行两两比较，采用1-9标度法判断各指标间的相对重要性，构造判断矩阵。

评价人员就本文构建的指标体系中的二级指标即知识结构、能力结构和素质结构以及各二级指标相对应的三级指标分别给出其判断矩阵，对专家小组所构建的判断矩阵分别进行一致性检验，结果如下所示：

二级指标判断矩阵计算结果中C.R.=0.0153，小于0.10，表明一致性检验可接受；通过对三级指标关于A1、A2、A3的判断矩阵，可算出C.R.分别为0.0074、0.0059、0.0089，都不超过0.10，综上，专家小组建立的判断矩阵一致性很高，是可接受的，据此可计算各级指标权重，汇总结果如表3-1所示：

（2）模糊评价法综合评判

①计算各级指标的模糊隶属度矩阵

对专家组的所有成员发放调查问卷，获取第一手数据资料，然后对反馈的信息进行分析汇总并将该结果作为求解三级指标隶属度的依据。

通过汇总数据可知，知识结构下三级指标的模糊隶属度矩阵为：

其他二级指标的模糊隶属度矩阵确定方法参照此得出。

当所有的指标权重和二级指标的模糊隶属度矩阵都确定后，那么一级指标，即学校人才培养质量评价的模糊隶属度便可轻易算出。

知识结构A1的隶属度：

A1=W1R1=（0.0794，0.1373，0.2442，0.1371）

=（0.1607，0.3786，0.3471，0.1136）

能力结构A2的隶属度：

A2=W2R2=（0.0732，0.1235，0.3399，0.3399，0.1235）

=（0.0686，0.1714，0.4140，0.3460）

素质结构A3的隶属度：

A3=W3R3=（0.1638，0.2973，0.5390）

=（0.5517，0.4484，0，0）

一級指标人才培养质量的模糊隶属度：

A=WR=（0.2618，0.4162，0.0624）

=（0.2068，0.2563，0.3029，0.2341）

②计算各级指标评分值

根据分值集计算各级指标相应评分值。

三级指标评分值的计算，此处通过一个简单的例子来阐述，如A11评分值的确定，其余所有三级指标的评分都按此法给出。

Q11=A11YT=（0，0.4，0.4，0.2）（10，7.5，5，2.5）=5.5

即基础学科知识的评分值为5.5分，处于中等水平。

二级指标评分值的计算过程如下：

知识结构A1的评分值：

Q1=A1YT=（0.1607，0.3786，0.3471，0.1136）（10，7.5，5，2.5）=6.4655

能力结构A2评分值：

Q2=A2YT=（0.0686，0.1714，0.4140，0.3460）（10，7.5，5，2.5）=4.9065

素质结构A3评分值：

Q3=A3YT=（0.5517，0.4484，0，0）（10，7.5，5，2.5）=8.8801

一级指标人才培养质量A的评分值：

Q=AYT=（0.2068，0.2563，0.3029，0.2341）（10，7.5，5，2.5）=6.0903

2、评价结果分析

（1）最大隶属度原则

根据上节内容，一级指标和二级指标对于评价尺度集的模糊隶属度可汇总如表3-2所示：

由表可知每一个因素分别隶属于每一评价等级（优、良、中、差）的相对程度，从而判断出本校人才培养效果的好坏。上表显示，人才培养效果综合评价的隶属度值分别为0.2068，0.2563，0.3028，0.2341，其中最大隶属度0.3029位于中等等级，按照最大隶属度原则，可预判我校人才培养质量整体效果比较一般。

对于各一级指标，知识结构的前两大隶属度值不相上下，都在0.35左右，且分别处于良和中等级，这表明西北工业大学在人才培养的知识结构工作方面表现不错，比较扎实；能力结构的隶属度值中最大是0.4140，第二大是0.3460，对应等级整体为中下等，可以认为本校在人才培养的编制、演练、实施方面做得并不好，亟需改善和加强；素质结构的隶属度几乎都位于优和良，特别是最大隶属度值是0.5517，超过了一半，这说明我校人才培养在基本道德、社会公德和职业道德等方面做得很好。

（2）评分值原则本文最后以量化的标准给西北工业大学人才培养质量进行打分，根据不同的评分值分析人才培养效果的好坏。根据上节内容，一级指标人才培养质量A的评分值为6.0903分，二级指标和三级指标评分值汇总如表3-3所示：

西北工业大学人才培养在素质结构方面的得分为8.8801，是所有指标中的最高水平，且各三级指标值都在8.5分以上，说明人才培养的信息发布机制是全面且高效的；能力结构的得分值最差，仅有4.9065，不到5分，表明人才培养在这方面工作仍有很大进步空间，学校应加大力度，提升人才的学习创新及团队协作能力；知识结构方面的得分值约为6.4655分，介于5～7.5之间，略高于中间值6.25，说明我校培养的人才有良好的知识结构。根据三级指标得分值，可以从微观层面进一步发现人才培养在哪些方面做得好，哪些方面做得不好。本校人才培养效果的综合评价得分约为6.0903分，说明总体上而言，我校人才培养效果一般，人才培养工作的开展需要进一步改进和加强。

综上所述，西北工业大学人才培养工作在一些方面做得很好，但依然存在很多薄弱环节，因此应及时发现人才培养工作中存在的薄弱环节，进而采取必要的改进措施，进一步完善人才培养工作，提升人才培养效果，确保人才培养目标的实现。

四、人才培养改进对策与建议

本节基于二级指标评分值，针对西北工业大学人才培养工作在知识结构和能力结构方面的薄弱环节，提出相应的改进对策和建议。

1、知识结构

根据表3-4所示，西北工业大学人才培养的基础学科知识、专业基础知识、工具性知识的评分值均介于5～7.5之间，而人文社科知识的评分值仅为4.5分，均处于中等水平，四个方面均有待改善和加强。人才培养工作相关责任方需对参与人才培养的工作人员进行专业培训，促使其认识到人才培养的重要性，通过实施内部激励制度，提高工作积极性；采用走访调查、发放问卷、一对一访谈等多种方式全面了解人才培养的特点及潜力，拓展校内人才沟通的信息渠道，推动信息管理向自动化方向迈进，为人才培养工作的顺利开展提供有力的技术支撑。

2、能力结构方面

根据表3-5所示，社会适应能力、团队协作能力、创新能力的评分值均介于2.5～5之间，均处于较差水平，严重阻碍了人才培养工作的顺利开展，亟需提高西北工业大学人才的社会适应能力团队协作能力、创新能力，确保措施落实到位，结合我校和当今社会当下的发展情况，合理均衡采取有效培养措施。

层次分析法确定权重时，首先专家组凭借自己的知识和主观意愿给出判断矩阵，然后通过一致性检验确保权重的合理有效性，接着用模糊综合评判法对模糊不确定的信息加工处理，同之前的评价方法比较，该法更为客观准确。另外，该法先将人才培养评价这个定性问题量化，用科学的评分值来体现，然后又通过模糊综合评判，将量化分值模糊还原为定性的评价等级和指标，使定性分析與定量分析完美结合，将人才培养质量评价中的主观成分降到最低.整个评判过程加单明了，可操作性强。

【参考文献】

[1] 赵铁，林昆勇.人才培养质量社会评价指标体系的构建[J].高教论坛，2004.3.146-149.

[2] 姚爱国.高等职业教育社会评价制度研究[D].湖南大学，2006.

[3] 尹忠恺，顾红.创新型人才培养评价体系的构建[J].辽宁工程技术大学学报（社会科学版），2008.10（6）655-658.

[4] 高峰. 高等院校人才培养质量社会评价的制度约束研究[D].吉林大学，2009.

[5] 石华敏.高等工程教育人才培养质量评价体系的构建研究[D].哈尔滨理工大学，2013.

[6] 全建勇，全晏春，马联华.基于层次分析法的教师教学质量模糊综合评价[J].重庆工商大学学报（自然科学版），2017.34（3）34-38.

[7] 刘洋，甄义，张诣.高职院校“订单式”信息人才培养质量评价模型[J].石家庄铁路职业技术学院学报，2015.1.99-102.

[8] 郭志平.基于就业视角的本科高校人才培养模式创新研究[J].浙江海洋学院学报人文科学版），2011.8.3.

[9] 王爱军.美国高校人才培养模式对我国本科教育的启示[J].人才培养，2011.198.11.

[10] 吴红霞，刘雪芹，蔡文柳.基于模糊综合评价的高校创新创业型人才培养质量评价[J].华北理工大学学报（社会科学版），2017.1.1-5.

[11] 廖敏霞.应用型人才培养质量评价体系构建研究与实践[J].职教论坛，2016.23.55-59.