基于证据理论的工程认证创新型人才培养模糊综合评估论文

SCI论文（www.lunwensci.com）:

摘要：工程教育认证已经在我国高校工程学科广泛开展，开展工程教育认证背景下的高校创新型人才培养研究具有重要价值，但这类研究较少。在对工程教育认证和高校创新型人才培养的分析基础上，建立了工程教育认证背景下的高校创新型人才培养指标体系。结合层次分析法、模糊集理论、DS证据理论，实现证据融合和冲突证据诊断与消除，获得面向工程教育认证背景下高校创新型人才培养评估结果，并提出改进建议。

关键词：工程教育认证；创新型人才；人才培养；证据理论；指标体系

本文引用格式：曾明华,等.基于证据理论的工程认证创新型人才培养模糊综合评估[J].教育现代化,2019,6(70):5-11,23.

Fuzzy Comprehensive Evaluation Method of Engineering Education Accreditation Innovative Undergraduate Cultivation Based on Evidence Theory

ZENG Ming-hua,HUANG Xi-yan

(School of Transportation and Logistics,East China Jiao Tong University,Nanchang,China)

Abstract:Engineering education accreditation has been widely carried out in the engineering disciplines of universities in China.It is of great significance to study on innovative undergraduate cultivation in universities under the background of engineering education accreditation.There is only a very few studies about this kind of research.After analyzing engineering education accreditation and innovative undergraduate cultivation in universities,we establish an index system for cultivating innovative undergraduate in universities considering engineering education accreditation.Combining the analytic hierarchy process(AHP),fuzzy set theory,and DS evidence theory,we realize the evidence fusion and the diagnosis and elimination of conflict evidence,and obtain the fuzzy evaluation results of innovative undergraduate cultivation for a certain university and further provide some improvement advices.

Key words:Engineering education accreditation;Innovative undergraduate;Undergraduate cultivation;Evidence theory;Index system

一引言

我国于2013年6月加入“华盛顿协议”，这标志着我国工程教育体系进入国际工程教育联盟。工程教育认证是针对高等教育工程类专业，由专门职业协会、学会、该领域的教育工作者共同开展的一种合格评价。工程教育认证旨在发现教学与管理中存在的问题，促使被评估学校依据工程教育认证理念形成人才培养系统并培养面向社会需求的工程应用型人才。工程教育认证标准包括通用标准和专业补充标准。通用标准包括学生、培养目标、毕业要求、持续改进、课程体系、师资队伍、支持条件等7个要素。工程教育认证标准具有两个基本特点，即，“产出导向”的基本原则，质量保证和质量持续改进的基本指导思想。同时，工程教育认证遵循以学生为本的教育理念。

大学教育的目标是培养具有一定科学精神的现代社会的知识分子，而科学精神的灵魂是创新，创新的基本保障是现代教育模式，现代教育模式的核心也是创新。因此，工程教育认证与大学教育目标在产出与人本等多方面是相互契合的。

目前研究文献很少涉及工程教育认证背景下的高校创新人才培养，考虑到工程教育认证的重大意义以及当前中国高校人才培养存在创新乏力的问题（例如，创新机制不完善，缺乏创新氛围，创新人才培养力度不够，创新意识差，缺乏创新动力），因此，在工程教育认证背景下，研究建立以学生为中心、以能力培养为导向、突出创新能力的高校创新型人才培养指标体系。

工程教育专业认证背景下的人才培养模式研究不多，文献[1]研究了此背景下应用型机械类人才工程能力培养体系的构建。长期以来，工程教育更多地按照科学家和工程学家的模式来实施，偏离工程师培养目标，存在理论与实践脱离的现象[2]。理论授课更多讲授科学理论，而理论在实践中的应用比较薄弱。在实践环节中，往往仍只关注原培养模式下所开设的课程，比如运输工程专业的交通认知实习、运输生产实习等，通常采用教师指导、学生实践方式进行，侧重于技能培养和知识在企业中的应用认知，却很少将实践技能所依托的相关工程理论和科学知识紧密地联系起来，缺少更深入地将理论课程科学知识应用于分析实际问题。针对这个问题，文献[1]提出工程教育认证背景下构建机械类人才工程能力培养体系时，将实践教学内容进行整合和优化，开设综合实践(课内实验、实践类课程、集中实践环节3大模块)、校外实习(生产实习、社会实践)、毕业设计并作为重要环节纳入教学课程体系。

传统人才培养质量的评价模式不利于创新创业型人才培养[3]。文献[4]基于管理体系、激励体系、控制体系、结构体系、以及考核评价等因素构建了高校创新人才评价体系，并用AHP模糊综合评价模型评价高校创新人才培养。文献[3]在分析探讨创新创业型人才素质结构的基础上，从评价原则、评价目标、评价主体、评价指标、评价方式等5个方面对创新创业型人才培养质量评价体系提出合理设想。文献[5]构建了高校创新型人才培养评价指标体系。文献[6]提出了创新型人才培养新模型，核心是拓宽基础、强化实践。将培养模式分为大类培养(通识教育)、专业培养和个性化培养等3个阶段。文献[8]根据协同创新的５个构成要素，构建高校产学研协同创新人才培养评价指标体系。采用决策实验室法(decision making trial and evaluation laboratory)与层次分析法（AHP，Analytical Hierarchy Process）相结合，对苏南、苏北某两高校产学研协同人才培养进行评价。文献[9]在初步构建创新型人才评价指标体系的基础上，通过调查问卷进行实证分析，运用共同度、因子分析等数理统计方法筛选并确定指标体系，包含创新素质与创新业绩2个准则层以及创新知识、创新能力、创新人格、思想品德、学术水平和科研项目等6个因素层和29个最低一级指标。

文献[10]阐释了工程应用型创新人才教育的涵义、教育目标的确立原则(人格塑造、知识体系、实践能力、创新能力)以及实践(以精品课程为主的教学平台、教学内容与方法、考核方式)。文献[11]在产学研协同创新理论分析的基础上对产学研协同创新主体及其客观效用进行界定，建立包含经济效益、知识效益及人才培养效益等3个一级指标及15个二级指标的主体客观效用评价体系，并运用AHP确定指标权重。

大学教育人才培养是一项复杂的系统工程，涉及面广，要素关系错综复杂。已有一定文献开展研究建立高校创新型人才评价的指标体系，但在工程教育认证背景下研究高校创新型人才培养体系是一项很少涉及。随着工程认证的广泛开展，这项研究亟待开展，具有重要现实意义。目前，高校创新型人才培养评价研究定性分析居多，一些研究应用AHP[11]、数理统计方法[9]构建指标体系，运用模糊AHP评价方法[4,5]、决策实验室法与AHP相结合[8]对高校人才培养进行评价。总的来看，在人才培养评价方面，层次分析法是最受欢迎的方法，部分研究利用模糊集理论改善层次分析法的主观性。考虑到证据理论作为一种能融合多个来源证据的不确定性推理方法，本文将引入证据理论结合证据理论评价高校人才培养。证据理论已被应用于红框公司安全系统风险评价[12]、地铁火灾安全评价[13]等。但是，实际中各不同证据可能相互冲突，因此，需要改进证据理论以处理这些冲突以避免不合理融合结果[14]，文献[15]提出了可避免计算量过大解决证据冲突的基于矩阵分析的DS合成算法。因此，本文采用层次分析法与模糊集理论方法，并结合证据理论等，开展工程教育认证背景下高校创新型人才培养评价。

二 证据理论

证据理论源于Dempster A P于上世界60年代提出利用上、下概率来解决集值映射问题，其学生Shafer G A进一步发展创立了证据的数学理论，后来被称为DS证据理论。

DS证据理论中最重要的概念是识别框架和基本概率分配函数。识别框架是一个由多个独立互斥的事件组成的集合。

定义1.设是一个识别框架，如果识别框架内的函数m:2[0,1]满足m()0，Am(A)1，m(A)表示事件A在Mass函数或基本信任分配函数下对应的基本概率赋值（或者说是事件A在识别框架中的基本概率分配）。
DS证据理论的核心是Dempster合成法则（Dempster’s combinational rule），其定义如下。

定义2.对中任意焦元A，假设识别框架下的有两条证据的相应Mass函数分别为m1,m2，两个Mass函数的Dempster合成规则为


三指标体系构建与评价方法

（一）指标体系要点

构建工程教育认证背景下创新型人才培养体系时，特别强调实践、创新、产出导向，但它们又需通过课程体系来实现，因为课程体系是教学活动的核心。通过调整课程结构、开课形式、教学内容、考核方式、成绩评价，实现课程体系优化，带动实践与创新，并最终实现优质产出——其核心的一点是使得学生个性化发展并能将数学、自然科学、工程科学、以及专业知识应用于分析与解决复杂工程问题。

优秀本科人才培养应强化创新和创意教育，指标设置时强调有机结合教学与科研。通过问题驱动、原型化、启发式方法培养创新思维（自主学习及信息获取与处理），通过竞赛活动、课题参与、导师(制)引导提高创新能力，通过纳入创新学分、设计创新基金、创新活动激励、论文发表与专利申请激励等手段激励创新。

体系构建强调将实践技能所依托的相关工程理论和科学知识紧密地联系起来，从多途径探索更深入地把理论课程科学知识应用于分析实际问题。开设综合实践(课内实践、实践课程、集中实践)、校外实习(生产实习、社会实践)、毕业设计、科研与创业实践等，并作为重要环节纳入教学课程体系，并在学生考核与激励体系中体现实践的重要性，促进学生掌握将数学、自然科学、工程基础和专业知识等用于解决复杂工程问题。

（二） 层次分析方法

层次分析法[11]是美国运筹学家Satty于20世纪70年代初提出的一种层次权重决策分析方法。这种方法的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。该方法尤其适合于对决策结果难于直接准确计量的场合，但在给出判断矩阵时主观色彩较浓。

利用AHP方法构建工程教育认证背景下创新型人才培养评价指标体系，基本步骤如下。

步骤1：综合分析已有的创新型人才培养评价体系研究，依据科学性、合理性、可行性、多元性等原则，初步选取工程教育认证背景下的高校创新型人才培养评价指标体系。

步骤2：为克服既有研究建立评价指标体系往往依赖定性分析且指标信息重叠较多的问题，在初选指基础上进行适当筛选。

步骤 3：建立所有指标的递阶层次结构体系。

步骤4：建立评判矩阵，计算指标体系中各指标的权重。

层次分析法对同一类型的同级指标之间的相对重要性进行专家调查，采用标度法获取判断矩阵的元素值。然而，同级内部的某些指标之间并不具有直观比较性，专家亦难直接判断它们之间的相对重要性，不易直接确定判断矩阵元素值；因此，引入模糊方法进行量化和无量纲化，即，对评估指标体系中的这些指标，通过专家分别打分，获得下级指标相对上级指标的模糊数重要性分值，再对同一上级指标下的下级指标进行比较以确定判断矩阵元素值。接下来，层次单排序及其一致性检验。

（三）评价方法

利用证据理论与模糊评价方法，建立高等学校在工程教育认证背景下创新型人才培养的评价方法，该方法的基本步骤如下所示。

步骤1：假设评价集包括五个级别，即很低（VL）、低（L）、中等（M）、高（H）、很高（VH），对应[0,1]的数值：0.1、0.3、0.5、0.7、0.9。邀请专家对所有最低一级指标进行评估，给出各指标的等级值x及不确定度。

步骤2：利用下述高斯模糊隶属度函数计算专家对各最低一级指标的评估值隶属于不同级别的程度

步骤4：利用基于矩阵分析的DS合成算法[15]，对各个最低一级指标的所有专家评价的基本概率分配矩阵进行融合，得到各个最低一级指标的基本概率分配矩阵。

步骤5：利用各最低一级指标的权值与各最低一级指标的基本概率相乘求和，得到各个一级指标（各证据）的基本概率赋值。

步骤6：检查各证据之间是否存在冲突，若某证据存在较明显冲突则对该证据进行修正得到修正后的基本概率赋值。

步骤7：对修正后的各一级指标的基本概率赋值与各一级指标的权重做加权和，得到评价对象的最终评估分。

四案例分析与建议

根据前述章节内容，构建工程教育认证背景下的高校创新型人才培养指标体系。首先，综合分析已有的创新型人才培养评价体系研究，初步选取评价体系的一级指标及相应的二级指标，并进行指标筛选，建立所有指标的递阶层次结构体系，如表1所示。最后，通过专家打分，利用1.1节所述的模糊数学处理方法，获取各评判矩阵，进而按照层次分析方法计算指标权重。例如，一级指标制度与文化建设下的二级指标：创新人才、创新培养、人才培养、创新创业、多方协同，构造评判矩阵如表2所示，计算得到各指标的权重为0.1572、0.244、0.4011、0.1191、0.0786，因一致性为0.0204且max=5.0914故满足条件。

以江西省某高校为例，评价其面向工程教育认证的创新型人才培养状况。首先，邀请4位专家对该高校在各指标的表现进行打分，例如，教学体系各指标的专家打分如表3所示。然后，对各专家证据进行融合，结果如表4的第2列~第7列所示。进而，对各一级指标，对其所属所有二级指标的基本概率分配按权重求加权和，得到一级指标的证据，如表6所示。并对所有一级指标进行冲突证据判定，计算证据的平均相似度、冲突证据判别因子、以及可信度如表5所示。由冲突证据判别因子易知，证据2的冲突判别因子等于1，因此，对证据2进行修正，修正后的基本概率分配如表6的第2列~第7列所示。最后，利用一级指标权重与刚得到的各证据基本概率分配修正值，得到对应于五个等级的概率值为(0.0479,0.1882,0.4202,0.3004,0.0433)，可见该高校面向工程教育认证的创新型人才培养评价结果为中等的概率最大。实际上，对其用五个等级对应分值(0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)求加权和，得到分数为0.5206，可判断评价结果为中等。

根据表4的第2列~第7列结果，可计算每个指标的得分，如表4的最后一列所示。不难发现，得分小于0.3的指标按编号有11,5,23,25,10,18,16，表明该高校在这些方面工作做得很不够；得分大于0.3但低于0.5的指标按编号有14,8,15,33,39,4,41,27,35,34,19,38，也反映了该校在这些地方有很大改进空间。若设定所有得分低的指标中权重大者需要优先改善，那么结合这些指标的综合权重，可以判断按照如下顺序优先改善左侧指标：10,25,18,11,16,23,5,以及41,8,19,39,38,35,33,34,14,15,4,27。同样地，依据表6的第2列~第7列的修正后的基本概率分配，计算得到每个一级指标的得分，如表6的最后一列所示。可以看出，一级指标中指标1最好，指标2最差，指标3与5次差。因此，若按最低一级指标的改善策略，则需要按2,3,5的优先顺序改善一级指标。但是，无论如何，该高校在面向工程教育认证的创新型人才培养上整体表现一般，需要大力投入，努力赶超。




五 结论

我国工程教育体系在2013年加入“华盛顿协议”后正式进入国际工程教育联盟，逐渐广泛开展工程教育认证。工程教育认证强调大学教育目标和工程教育实用性。当前许多大学人才培养存在创新不足、理论脱离实践的问题，所培养的人才缺乏创新、缺少利用科学理论知识分析与解决工程实践问题的能力。为培养具有创新能力强、解决实际问题能力强的大学生，在分析有相关人才培养体系的基础上，建立了工程教育认证背景下的创新型人才培养指标体系。利用层次分析法确定各级指标权重，利用证据理论和模糊集理论实现证据融合和冲突证据消除。较好地将层次分析法给出的指标权重和证据理论获取的基本概率分配矩阵结合起来，有效地评价高校在培养面向工程教育认证的创新型人才方面所处水平及存在的问题，该定量分析方法是科学可行的。

参考文献

[1]贾卫平.工程教育认证背景下的应用型机械类人才工程能力培养体系的构建[J].实验技术与管理,2015,32(1):38-41.
[2]孙康宁,傅水根,梁延德,等.浅论工程实践教育中的问题、对策及通识教育属性[J].中国大学教育,2011,(9):17-20.
[3]王璐,孟凡静,李雯.创新创业型人才培养质量评价体系的构建[J].技术与创新管理,2013,34(5):487-490.
[4]周强,康鑫,米艳玲.高等学校创新人才培养AHP-模糊综合评价研究[J].科技管理研究,2009,29(10):446-449.
[5]曾月征,袁乐平.创新型人才培养评价指标体系的构建[J].统计与决策,2016,(18):55-58.
[6]于蕾,刘玉萍,李薇,等.工程教育认证模式下的人才培养模式[J].计算机教育,2016,(7):31-34.
[7]黄丽娟,谢国杰,邹春芳,等.基于“五力”协同创新的电子商务人才培养评价模型及实例分析研究[J].广西师范学院学报
（哲学社会科学版）,2017,38(4):130-135.
[8]杨彦,袁宁一.高校产学研协同创新人才培养评价研究——基于DEMATEL-ANP模型[J].常州大学学报(社会科学版),2016,17(3):71-77.
[9]刘慧,杨乃定,郭晓.创新型人才评价指标体系构建[J].技术与创新管理,2015,36(4):332-336.
[10]李伟明,邵辉,蒋必彪,等.工程应用型创新人才教育的本质思考与实践[J].中国高等教育,2011,(10):54-55.
[11]徐刚,姜强男,周艳.产学研协同创新主体客观效用评价研究[J].重庆理工大学学报(社会科学),2015,29(11):22-28.
[12]丁松滨,石荣,施和平.基于证据理论的航空公司安全系统风险评价[J].交通运输系统工程与信息,2007,7(2):77-82.
[13]马剑,叶新,林鹏.基于证据理论的地铁火灾安全评价方法[J].中国安全生产科学技术,2017,13(1):134-140.
[14]刘希亮,陈桂明,李方溪,等.基于改进证据理论的故障诊断方法研究及应用[J].振动与冲击,2013,32(18):54-58.
[15]奚婷婷,熊伟丽,张林,等.基于矩阵分析的DS合成算法[J].计算机工程,2009,35(16):264-266.

关注SCI论文创作发表，寻求SCI论文修改润色、SCI论文代发表等服务支撑，请锁定SCI论文网！
文章出自SCI论文网转载请注明出处：https://www.lunwensci.com/jiaoyulunwen/28183.html