基于熵权TOPSIS法的高校学生成绩综合评价与排名 - 副本

基于熵权TOPSIS法的高校学生成绩综合评价与排名 - 副本

ID:39585324

大小:323.01 KB

页数:5页

时间:2019-07-06

基于熵权TOPSIS法的高校学生成绩综合评价与排名 - 副本_第1页
基于熵权TOPSIS法的高校学生成绩综合评价与排名 - 副本_第2页
基于熵权TOPSIS法的高校学生成绩综合评价与排名 - 副本_第3页
基于熵权TOPSIS法的高校学生成绩综合评价与排名 - 副本_第4页
基于熵权TOPSIS法的高校学生成绩综合评价与排名 - 副本_第5页
资源描述:

《基于熵权TOPSIS法的高校学生成绩综合评价与排名 - 副本》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、第30卷第5期许昌学院学报V01.30.NO.52011年9月jouRNALOFXUCHANGUNIVERSITYSep.2011文章编号:1671—9824(2011)05—0146—04基于熵权TOPSIS法的高校学生成绩综合评价与排名陈文峰,孟德友(商丘师范学院环境与规划系,河南商丘476000)摘要:针对现有成绩综合评价方法中存在的缺陷,把熵权TOPSIS法引入大学生成绩综合评价中,并以商丘师范学院地理科学专业某年级学生O8~09年度专业课成绩为实例进行分析.研究表明,熵权TOPSIS法用于学生成绩综合评价和排名不仅能有效体现课程差异,而且避免了权重设定的主观性,提升了高校学生成绩综

2、合评价与排名的合理性与客观性.关键词:熵权TOPSIS法;成绩综合评价;大学生中图分类号:0212文献标识码:A大学生学习成绩综合评价是教育评价的重要内容,通过课程成绩综合评定,不但可以掌握学生专业知识和技能水平的高低差异状况,而且可以反映学生成绩水平在本班级所处的层次,也是教育管理工作中评优定先、评定各种奖学金的的重要指标.因此,科学、合理、公平地对学习成绩进行综合评价,不但有利于优化教学管理,而且可以有效地避免学生在择优选先的竞争中产生不必要的矛盾.当前在高校教学管理实践中,对学生成绩综合评价的方法主要有原始分累加法、算术平均法、平均学分绩法、主成分分析法,还有学者在学分绩模型的基础上叠

3、加因子分析进行修正,建立了学分绩因子分析模型一.其实,这些方法对学生成绩进行综合评价及排名都缺乏公平合理性.由于各门课程在教学体系中地位的不同、课程难易程度不同、教学质量不同、考试的难易程度不同,课程成绩间虽然分数相等,而实际则不同,不同课程成绩之间不具有可比性,也不具备简单算术运算的功能,原始分累加法和算术平均法则忽视了这一点,严重缺乏科学性和公平性;平均学分绩法貌似公平,其实各课程学分的设定缺乏科学依据,主观性太强;因子分析法较以上方法有了明显的改进,但是在提取公因子时只提供了主要信息,并没有充分体现全部信息,同时对样本容量的要求也较高,如果指标过多而样本较少则会直接影响评价结果的统计显

4、著性.针对以上情况,探索科学合理的成绩综合评价方法具有重要的现实意义.笔者把多目标综合决策的熵权TOPSIS法引入综合成绩评价中,并结合实例进行分析,彰显了该方法应用于学生成绩综合评价与排名的科学性和客观性.1熵权TOPSIS法原理TOPSIS法(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution)是由Hwang和Yoon于1981年提出的,利用各待评方案的指标体系,通过计算各待评价方案与理想解的接近程度,作为评价各方案的依据的一种多目标决策评价方法.现已被广泛应用于企业管理决策,综合竞争力评价等领域;戚巍等采用TOPSIS评价模型对

5、我国“985”工程中33所研究型大学的学术绩效进行了评价.TOPSIS法的基本原理就是测算待评方案与理想解和负理想解的相对距离来进行排序选优,既靠近理想解又远离负理想解的方案就是整个方案体系中的最佳选择.在使用TOPSIS法进行多目标综合评价的过程中,权重的确定是较为重要的环节,为克服权重确定过程中的主观性,本文采用信息熵法进行赋权.信息熵赋权法能够深刻的反映出指标信息熵值的效用价值,所给出的指标权重值比层次分析法和专家经验评估法可信度高,适合于收稿日期:201l一02—23作者简介:陈文峰(1974一),男,河南商丘人,讲师,硕士,研究方向:城市与区域经济研究与教学万方数据第30卷第5期陈

6、文峰,等:基于熵权TOPSIS法的高校学生成绩综合评价与排名147对多元指标进行综合评价.熵原本是热力学的概念,由Shannon引入信息论用于测度一个系统的无序程度.若某个指标的信息熵越小,表明指标的变异程度越大,提供的信息量就越大,在综合评价中的其权重也就越大;反之,若某项指标的信息熵越大,其指标权重则越小.熵权TOPSIS法的计算步骤为(1)指标标准化.对初始评价数据矩阵X={,}进行标准化处理,构成一个具有m个评价样本和n项评价指标的标准化矩阵X’={’⋯采用极值标准化法,对于正向指标’。:xlJx。,逆向指标’f=X'jm/x式中,『m。和为指标的最大值和最小值.(2)确定指标权重.

7、根据标准化矩阵’={’}⋯计算信息熵=一k∑lnL,其中=’/∑’,k=1/lnm;根据指标的变异程度,计算评价指标的差异性系数gj=1一ej,g值越大,表示指标的差异度越大,其权重也越大;反之,则该指标的权重越小,定义指标的信息熵权重加,=g/Eg,.(3)计算加权标准化矩阵.通过信息熵法得到的各指标权重,与标准化后的评价矩阵X’={,}相乘,得到加权的标准化矩阵S=}⋯其中,sf=wj×’(4)确定理想解

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。