2023年基于Ecel的AHP层次分析法在学生社团评价中的应用.docx

基于Excel的AHP层次分析法在学生社团评价中的应用 　　：近年来AHP层次分析法开始被逐步应用于高校学生社团的定量考核评价中，但由于该方法的计算分析过程较为繁琐，影响了实际应用中的普及性，据此，介绍了利用Execl简化层次分析法在学生社团评价中的算法过程，并结合实例说明了如何在Excel中建立AHP层次分析模板，有利于促进层次分析法在高校学生社团考核评价中的应用。　　关键词：EXCEL；AHP层次分析法；学生社团；评价　　中图分类号：F24文献标识码：Adoi：10.19311/j ki.16723198.2023.02.047　　从2023年关于加强和改进大学生社团工作的意见出台至今，我国高校学生社团开展迅速。这些社团在培养大学生兴趣爱好，锻炼实践动手能力，提升就业综合素质等多方面发挥着越来越重要的作用，2023年，共青团中央、教育部、全国学联联合出台了高校学生社团管理暂行方法，对新形势下高校学生社团的管理提出了新的要求，建立一套科学合理，可操作性强的社团考核评价体系作为提升高校学生社团管理水平的重要环节，已成为摆在高校学生工作者面前的重要任务。　　当前，国内学生社团考核评价多采用汇报总结等主观性评价，定量性评价方法应用较少。近年来一些高校学生工作者开始尝试将管理学中的一些定量性绩效考核工具如平衡记分卡法、AHP层次分析法等應用到学生社团评价中，其中AHP层次分析法因其定性与定量相结合，系统化、层次化的分析方法使用范围较为广发。然而，由于该方法在实际应用中需进行较多重复繁琐的分析计算，影响了其普及推广性，本文旨在介绍利用高校学生工作者较为熟知的Excel软件，简化层次分析法在学生社团评价中的算法过程，提高该方法的使用效率。　　1AHP层次分析法概述　　AHP层次分析法（Analytic hierarchy process）最早是由美国运筹学家T.L.Saaty教授于二十世纪七十年代提出的一种系统分析决策方法，自提出以来该方法因其可以快速解决各领域有关绩效评价的问题，且判断结果准确，操作灵活简便的特点，已被广泛应用于包括环境工程，教育，科研选题，武器评价，卫生保健等在内的众多领域，使得考核评价更加科学有效。　　AHP层次分析法基于模糊数学中的隶属度理论产生，具有类似于人脑思维判断机制的特点，其目的是通过将决策者的经验判断定量化，并层次化分解那些具有复杂不确定性且缺乏考核数据问题的被评价主体，从而实现多角度综合性评价。该方法的根本原理是依据所要解决问题的性质和所需达成的总体目标，将问题按照不同层次进行因素分解和归类组合，搭建一个多因素的层次结构模型，比较同一层次两两因素相对重要性，构造判断矩阵并综合求解得出相应的特征向量，通过归一化排序和一致性检验，得到各指标相对总目标重要程度的权重值。　　2运用AHP层次分析法开展学生社团评价的根本步骤　　新时期高校学生社团评价工作需要对不同类型社团运营情况进行综合考量，涉及社团开展的方方面面，影响指标因素多，且对社团的评价多来自师生主观描述性判断，评价标准复杂而模糊，需要一种能够将决策者经验判断定量化，较为系统全面的方法来进行综合评价，这与绩效考核领域中需解决的问题本质上是相同的，而AHP层次分析法正是通过对非定量事件分解并进行定量分析来作出正确评价的，非常适合解决这类被评价主体结构复杂且缺少必要数据的问题 。　　AHP层次分析法应用于学生社团综合评价，需要在方法固有使用流程根底上考虑学生社团开展的特殊性，本研究中笔者总结归纳了以下根本操作步骤。　　2.1遴选评价社团的具体指标　　要评价考核一个体系的整体，那么需要对该体系进行剖析，寻找特定可以囊括整体的各个因素，建立指标体系。指标体系可以指对被评价对象的影响因素，可以是多个层级下的影响因素。一般指标体系的整理方法是通过文献阅读的筛选和专家小组的屡次讨论得出所评价的指标体系。学生社团的指标体系构建是通过熟悉学生社团管理的专家团队，主要包括高校团委社团管理人员、学工书记、社团骨干成员以及社团指导老师等，共同查阅文献，以及参考社团的日常考核因素等方式获得专家意见，形成学生社团考核指标遴选库，并用德尔菲法征询专家们对指标修改的意见，构建最终的多级指标体系。　　2.2专家小组对评价指标进行重要性比较　　由于新建立的社团评价体系中各指标对社团开展的影响力所有差异，专家小组需要对其各个指标的重要性进行比较，并赋予相应权重。AHP层次分析法使用的指标赋重方法是通过专家小组对指标的重要程度进行一一比较，根据重要程度的不同予以赋分，赋分表如表1所示。　　专家小组将赋各个指标间重要程度比较完毕后得到正反矩阵，可以通过解该矩阵的特征值λ，求得相应的特征向量，经归一化获得各个指标的相对权重。　　3社团指标评价结果的一致性评价　　为了度量学生社团评价指标权重的可靠性，需要对于指标进行一次总体的评价。该评价是基于指标CI来实现：CI=λmax-kR-1，其中λmax为矩阵最大特征值，k为矩阵阶数。CI值越小，权重可靠性越高。再对可靠性定性评价时取CR值作为评价指标：CR=CIRI，其中RI是随机一致性评价系数，该系数根据矩阵的阶数变化。因此，CR值越小权重越可靠，当CR值小于0.1时，表示该指标权重可靠，可用作评价工具。　　反复进行此操作，对一级指标及其下的多级指标间进行赋值，直至所有指标获得相应权重。　　4数据的获取和评价结果的计算　　数据的获取是对与评价框架下各个指标的定量化获取。主要是通过询问总体样本的主客观效果结果，评价结果以5级划分。如“非常满意〞“比较满意〞“一般〞“不太满意〞“不满意〞然后通过模糊数学的赋分法那么将各个指标定量转化为系数处理{100，88，76，64，52}，这个赋值的系数是根据本课题研究认为该系数较符合所在高校社团评价得分所设计的，其他学校可根据实际情况修改赋值系数。 此资料由网络收集而来，如有侵权请告知上传者立即删除。资料共分享，我们负责传递知识。