基于广义模糊软集的高校实验教师教学学术发展力评价_王志平.pdf

ISSN 1006 7167CN 31 1707/TESEACH AND EXPLOATION IN LABOATOY第 41 卷 第 12 期Vol41 No122022 年 12 月Dec 2022实验室建设与科学管理DOI:10 19927/j cnki syyt 2022 12 051基于广义模糊软集的高校实验教师教学学术发展力评价王志平a，刘蕊a，王沛文b(大连海事大学 a 理学院;b 航运经济管理学院，辽宁 大连 116026)摘要:高校实验室教师的教学学术发展力是其研究与教学能力发展的基础。建立高校实验室教师教学学术发展力评价决策机制，既能促进高校实验教学的创新与发展，又能推动高校学科的发展。针对高校实验教师教学学术发展力评价的问题，提出基于广义模糊软集(GFSS)的多属性群决策(MAGDM)方法。在 GFSS 的基础上，由 Bonferroni 均值算子建立了 GFSSBM 算子，并用该算子将单个决策者的信息聚合成集体信息。由熵权法确定二级属性的权重，根据得分函数计算各个实验教师的得分。另外，通过分析对比 GFSS 与 FSS 方法的评价结果，表明该MAGDM 方法在高校实验教师教学学术发展力评价中的应用是合理的。关键词:实验室教师;学术发展力;广义模糊软集;多属性群决策;均值算子中图分类号:G 642文献标志码:A文章编号:1006 7167(2022)12 0265 06Evaluation of College Laboratory TeachersTeaching AcademicDevelopment Ability Based on Generalized Fuzzy Soft SetWANG Zhipinga，LIU uia，WANG Peiwenb(a School of Science;b School of Shipping Economics and Management，Dalian Maritime University，Dalian 116026，Liaoning China)Abstract:The teaching academic development ability of laboratory teachers in colleges is the basis of the development oftheir research and teaching ability Establishing the evaluation and decision-making mechanism of college laboratoryteachersteaching academic development can not only accelerate the innovation and development of laboratory teaching，but also promote the professional development of colleges to a certain extent Aiming at the problem of evaluating theteaching academic developmentability of laboratory teachers in colleges，this paper proposes a multi-attribute groupdecision-making(MAGDM)method based on generalized fuzzy soft set(GFSS)The GFSSBM operator is establishedby Bonferroni mean operator based on GFSS，and used to aggregate the information of a single decision maker intocollective information The weights of the secondary attribute are determined by the entropy weight method，and thescore of each laboratory teacher is calculated according to the score function In addition，by analyzing and comparingthe results of GFSS and FSS methods，this paper shows that the application of MAGDM method in the evaluation ofcollege laboratory teachersteaching academic development ability is scientific and reasonableKey words:laboratory teachers;academic development ability;generalized fuzzy soft set;multi-attribute groupdecision-making;mean operator收稿日期:2022-05-18基金项目:2021 年度辽宁省本科教学改革研究一般项目(10151-01);辽 宁 省 教 育 科 学“十 三 五”规 划 2020 年 度 一 般 课 题 项 目(JG20DB058);大连海事大学研究生教育教学改革项目(YJG2021211)作者简介:王志平(1964 )，男，湖北鄂州人，博士，教授，博士生导师，研究方向为超网络、网络优化、大学数学教育的研究。Tel:0411-84726879;E-mail:wzp dlmu edu cn第 41 卷0引言教学学术是教师在系统性占有知识的基础上，为解决教和学的问题，开展反思性实践研究，并将研究结果公开交流，在同行评价和继续建构的基础上实现教和学知识共享的学术性活动1。学术发展力则是高校实验室教师专业学科研究能力和教学能力的基础与体现，是推进高校实验室教学走向自主、创新与可持续的重要动力。提高对高校实验室教师教学学术发展力的重视，既能推动实验室教师专业研究与教学的发展，又对促进高校实验室专业学科得到国家甚至全球的认可起着关键性的作用。因此，对高校实验室教师关于教学学术发展力进行决策评价显得尤为重要。目前国内一些学者在高校实验室建设与教学方面做出研究，从当前高校本科教学实验室的发展现状着手，陈述等2 对本科教学实验室建设困境及发展策略进行了研究;徐湖鹏等3、杨树玉等4 主要探讨了计算机网络实验室建设与教学;袁霞5 针对高校实验室建设与教学提出了改革策略与具体措施等。现阶段国内文献大都针对实验室建设与教学进行现状研究及提出改革措施，在实验室教师方面，主要对其绩效考核6-8 与队伍建设9-10 进行了探讨，而对教师教学学术发展力进行详细研究的文献鲜少。本文在广义模糊软集(GFSS)的基础上，对高校实验室教师教学学术发展力进行了多属性决策评估。决策可以被认为是做出好的选择所需要的心理思考过程11。然而单个决策者(DM)由于知识、经验的局限性，往往很难做出正确的决策。因此，进行多属性群体决策(MAGDM)是必要的。目前，已提出多种不确定环境下的模糊 MAGDM 模型12-13。然而，这些开拓性的工作都假定 DM 对问题的各个方面的认知是相同的，而现实中 DM 所提供的信息多是不确定的。因此，本文在 GFSS 方法的基础上考虑决策者认知，应用一种新的不确定性下的 MAGDM 方法，降低了不确定性造成错误的可能性。此外，模糊数的信息融合算子，是将所有输入参数聚合成一个综合值的重要工具。因此，本文考虑集合中的属性之间存在一定程度的相关性，将 Bonferroni 均值(BM)算子应用于 GFSS，引入了广义模糊软集 Bonferroni 均值(GFSSBM)算子。在此基础上，我们考虑 DM 提供信息的不确定性，引入了调整因子，并应用了一种稳健的 GFSS 之间的相似性度量以获得 DMs 的权重。为了便于讨论，在第 2 节首先描述了 GFSSBM 算子;并引入调整因子来构造 GFSS;对 GFSSs 之间的相似性度量进行定义。第 3 节将利用德尔菲法建立的教师教学学术发展力指标体系应用到实验室教师建立高校实验室教师教学学术发展力指标体系。第 4 节将基于 GFSSBM 算子的 MAGDM 方法应用于高校实验室教师教学学术发展力决策评估问题。针对该实例问题的应用，第 5 节中对 GFSS 与 FSS 方法进行了比较分析。最后在第 6 节中给出了结论。1基本知识1.1GFSSBM 算子利用 GFSS 和 BM 算子的运算法则，基于阿基米德t 范数，我们引入在 GFSS 环境下对 BM 算子进行扩展得到的 GFSSBM，定义如下:定义 114 设)Fe()j=)F e()j，e()()jj=1，2，()n 是一组广义模糊软变量，并且 p，q 0GFSSBMp，q)F e()1，)Fe()2，)Fe()()n=(1n n()1ni，j=1ij)F e()()ip)F e()()j()()q1p+q，1n n()1ni，j=1ij e()()ip e()()j()()q1p+)q(1)则 GFSSBMp，q称 为 广 义 模 糊 软 集 Bonferroni 均 值(GFSSBM)算子。1.2GFSSs 之间的相似性度量定义 214 设 U=x1，x2，xm是元素的全域集合，E=e1，e2，en 为参数的一般集合 设 F和 G是参数化的宇宙 U，()E 上的两个广义模糊软集，F=(Fe()j，e()j)，j=1，2，n，G=(G e()j，e()j)，j=1，2，n，则广义模糊软集 F和 G之间的相似性度量为定义为:S)F，)G()=nj=1mi=11)|Fij)Gij()|1|e()j e()j|mn(2)式中:)Fij=)Fe()jx()i，)Gij=)Ge()jx()i。1.3调整因子定义 315 假设 U 是一组选择方案，B 是 U 的一个模糊子集，代表决策函数，则与决策有关的测度给定为:TB，()U=max01cardBd(3)其中 max是 B 中 U 的任意元素的任意选择方案的最大级别，cardB是 B 的-level 集的基数。因此，DMl与属性 j 相关的调整因子 lj可表示为:lj=Tlj)Flj，()U=max01cardFljd(4)662第 12 期王志平，等:基于广义模糊软集的高校实验教师教学学术发展力评价2高校实验教师教学学术发展力指标体系及决策评估机制2.1建立指标体系并进行数据预处理高校实验室教师教学发展力受多方面因素的影响，本文从教学学术发展力的四个维度，即研究力、学习力、远景力、影响力出发，每个维度包含 4 项指标，建立了具有 4 项 1 级指标，16 项 2 级指标的高校实验室教师教学学术发展力指标体系16，如图 1 所示。图 1高校实验教师教学学术发展力指标体系本文以 M 大学 S 学院的四名实验室教师为研究对象，决策专家组由科研领导、学科负责人、教学督导构成。3 个决策者分别对 4 名教师按上述指标体系中的 16 项 2 级指标进行评价打分。打分机制采用百分制，60 分以下为差，60 70 分一般，70 80 分良好，80100 分优秀。得到 3 个决策者对 4 名教师 16 项指标的评价分值之后，对数据进行归一化处理，将处理后的数据作为每名教师每项指标的初始分值。2.2建立决策评估机制本文具有 4 个选择方案，即 4 名实验室教师T1，T2，T3，T4;对每一选择方案都有 4 个 1 级属性E1，E2，E3，E4，即教学学术发展力的 4 个维度:研究力、学习力、远景力和影响力;以及 16 个 2 级属性e1，e2，