劉 立，王明艷，顧寶程

(南華大學(xué)計算機學(xué)院，湖南 衡陽 421001)

能力是評價大學(xué)生綜合素質(zhì)的主要指標，比較著名的能力素質(zhì)模型(Competence Model)——冰山模型，由哈佛大學(xué)教授麥克里蘭(McClelland)[1]提出.我國教育界雖然把能力素質(zhì)作為教育的核心任務(wù)，但一直沒有有效的能力模型作為指導(dǎo).[2]在軟件開發(fā)行業(yè)，編程能力是衡量軟件開發(fā)人員能力的關(guān)鍵，是影響軟件開發(fā)的重要因素.國內(nèi)外學(xué)者在能力評估方面作了不少研究[3-8].鄭麗娟等[3]在評估策略中增加了模糊判斷矩陣的一致性檢驗，但該評估方法運算量較大，對開發(fā)者開發(fā)能力的評價不夠全面；李家豪等[4]避免了過多地將專家意見等主觀因素引入到評價體系中，但無法實現(xiàn)對評估對象的準確評估；GOLECADEM等[9]、LUO L等[10]將模糊層次分析法應(yīng)用于能力評估，證明在解決多層次、多指標的決策問題中，層次分析法(Analytical Hierarchy Process，AHP)和模糊綜合評價法(Fuzzy Comprehensive Evaluation，F(xiàn)CE)的優(yōu)勢.基于國內(nèi)外在能力評價和編程能力評估方面的研究成果，結(jié)合AHP和FCE的優(yōu)點，筆者提出一種基于改進的模糊層次分析法(FAHP)的編程能力評估模型，并將企業(yè)對大學(xué)生編程能力的反饋加入到大學(xué)生編程能力多層次評價模型中，以此構(gòu)建更全面的、更切合實際的大學(xué)生編程能力評價體系.在Matlab中對該編程能力評估方法的自動評價機制進行仿真，實驗結(jié)果證明了模型的有效性和實用性.該評價方法既可以為企業(yè)招聘提供參考依據(jù)，也可作為評價高校計算機專業(yè)大學(xué)生編程能力的手段.

1 改進模糊層次分析法原理

美國T L Satty等在20世紀70年代提出的AHP是結(jié)合定性和定量分析的多層次、多目標決策方法，該方法將復(fù)雜的決策問題分解成若干個因素，并根據(jù)支配關(guān)系建立層次結(jié)構(gòu)，常被用于計算目標的各指標權(quán)重.由于對編程能力進行評估時，所使用的評語常常帶有模糊性，因此筆者將 AHP和 FCE相結(jié)合，在層次分析法中引入了模糊一致矩陣，不但解決了判斷矩陣的一致性問題，提高了算法的收斂速度，而且滿足了計算精度的要求.此外，由于模糊綜合評估以“非此即彼”的思想評價復(fù)雜對象，評價常介于“好”與“壞”之間，所以筆者用加權(quán)平均模型代替取大取小模糊算子，將評語集按等級區(qū)間化賦值代替最大隸屬度原則，從而使得評價結(jié)果更加可信、更切合實際.

1.1 建立評價指標體系

統(tǒng)計分析智聯(lián)招聘、前程無憂和獵聘網(wǎng)等各大招聘網(wǎng)站對開發(fā)人員編程能力的需求，并充分考慮專家經(jīng)驗，從基礎(chǔ)知識素養(yǎng)、程序理解與復(fù)用、實戰(zhàn)能力和企業(yè)反饋4項內(nèi)容對開發(fā)人員的編程能力進行評價.編程能力評估指標體系如圖1所示.

圖1 編程能力評估指標體系Fig.1 Programming Ability Evaluation Index System

1.2 確定優(yōu)先關(guān)系矩陣

采用如表1所示的0.1～0.9標度法對編程能力評估指標進行兩兩比較，得出優(yōu)先關(guān)系矩陣F1—F5，如表2—6所示.

表1 0.1～0.9數(shù)量標度Table 1 0.1～0.9 Scale

表2 優(yōu)先判斷矩陣F1Table 2 F1Priority Judgment

表3 優(yōu)先關(guān)系矩陣F2Table 3 F2Priority Relation

表4 優(yōu)先關(guān)系矩陣F3Table 4 F3Priority Relation

表5 優(yōu)先關(guān)系矩陣F4Table 5 F4Priority Relation

表6 優(yōu)先關(guān)系矩陣F5Table 6 F5Priority Relation

1.3 確定模糊一致矩陣

通過數(shù)學(xué)變換[11](rij=(ri-rj)/2s+ 0.5，其中s為模糊一致矩陣的階層)，將優(yōu)先關(guān)系矩陣F1—F5轉(zhuǎn)換成模糊一致矩陣H1—H5.H1和H2矩陣如表7，8所示，H3—H5略.

表7 模糊一致矩陣H1Table 7 H1Fuzzy Consistent Matrix

表8 模糊一致矩陣H2Table 8 H2Fuzzy Consistent Matrix

1.4 計算指標權(quán)重

ωCO=(ωC1OωC2OωC3OωC4O)=(0.216 7 0.275 0 0.325 0 0.183 3)，

P層相對于C層各因素權(quán)重排序為

ωPC1=(ωP1C1ωP2C1ωP3C1ωP4C1ωP5C1)=(0.220 0 0.210 0 0.235 0 0.170 0 0.165 0)，

ωPC2=(ωP6C2ωP7C2ωP8C2)=(0.250 0 0.300 0 0.450 0)，

ωPC3=(ωP9C3ωP10C3ωP11C3ωP12C3)=(0.235 5 0.189 7 0.308 3 0.266 5),

ωPC4=(ωP13C4ωP14C4)=(0.400 0 0.600 0).

2 模糊綜合評估

2.1 確定評語

2.2 計算指標權(quán)重

一級指標權(quán)重為C層相對于O層各因素權(quán)重排序ωCO，二級指標權(quán)重為P層相對于C層各因素權(quán)重排序ωPCi(i=1,2,3,4).權(quán)重的具體值列于表9.

表9 各層元素權(quán)重匯總Table 9 Weight of Collection at Each Level

2.3 模糊評估矩陣

圖2 隸屬函數(shù)曲線 Fig.2 Curve of Membership Function

2.4 模糊綜合評估

(1)

以高校某大學(xué)生為例，評價編程能力的14個指標的評分如表10所示.

表10 軟件編程能力指標評分及模糊評估矩陣Table 10 Software Programing Ability Evaluation Index and Fuzzy Evaluation Matrix

根據(jù)梯形分布法進行一級評估，按照(1)式計算出一級評估結(jié)果排序為

(QC1OQC2OQC3OQC4O)=(79.675,85.085,66.315,87.800)，

對應(yīng)一級指標基礎(chǔ)知識素養(yǎng)C1、程序理解與復(fù)用C2、實戰(zhàn)能力C3和企業(yè)反饋C4的評分.二級評估結(jié)果QPC=76.725,對應(yīng)編程能力評估值，該值介于70～80，因此該學(xué)生編程能力綜合評價結(jié)果為一般.

通過Matlab進行實驗仿真得出的綜合評價結(jié)果為一般.由表9可知，在編程能力評估指標體系中，實戰(zhàn)能力對評價結(jié)果的影響最大，而程序運行準確率對實戰(zhàn)能力影響較大.由表10可知，該大學(xué)生在實戰(zhàn)編程能力方面較弱，特別是在程序運行準確率方面存在不足，因此仿真實驗得出的結(jié)果與根據(jù)經(jīng)驗進行推斷的結(jié)果相符.通過Matlab進行大量的模擬實驗，進一步驗證了該算法的正確性和有效性.

3 結(jié)語

為解決高校大學(xué)生編程能力的定性和定量評估中存在不客觀、不準確的問題，綜合層次分析法和模糊綜合評價法的優(yōu)點，提出了基于改進模糊層次分析法的評估方法，為教師及時發(fā)現(xiàn)學(xué)生的優(yōu)勢和不足，以及為用人單位招聘合適人才提供依據(jù).

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