摘要：構(gòu)建了一套基于模糊評價法的職業(yè)技能大賽評價體系，以期提高評價的公正性、客觀性和準(zhǔn)確性。通過對職業(yè)技能大賽評價現(xiàn)狀的深入分析，確定了評價體系中的關(guān)鍵指標(biāo)，并基于模糊數(shù)學(xué)理論，建立了評價體系的模型。研究結(jié)果表明，該評價體系能夠全面反映參賽者的技能水平和綜合素質(zhì)，并為職業(yè)技能大賽的公正評價提供了有效的工具。最后，探討了模糊評價法在實際應(yīng)用中的優(yōu)勢和局限性，并對未來的研究方向提出了建議。

關(guān)鍵詞：模糊評價法；職業(yè)技能大賽；評價體系；權(quán)重設(shè)計

中圖分類號：G712 收稿日期：2024-09-22

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2024.11.033

1 緒論

1.1 研究背景與意義

隨著職業(yè)教育的快速發(fā)展，職業(yè)技能大賽作為展示學(xué)生技能水平、促進(jìn)教育教學(xué)改革的重要平臺，受到了廣泛關(guān)注。然而，如何科學(xué)、公正地評價參賽者的技能水平，一直是職業(yè)技能大賽面臨的重要問題。傳統(tǒng)的評價方法通常存在主觀性強(qiáng)、模糊性大等問題，難以準(zhǔn)確反映參賽者的真實水平。因此，構(gòu)建一套科學(xué)、客觀、準(zhǔn)確的評價體系對于提高職業(yè)技能大賽的公正性和權(quán)威性具有重要意義。

1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

國內(nèi)外學(xué)者在職業(yè)技能大賽評價體系方面進(jìn)行了廣泛的研究。一些學(xué)者采用傳統(tǒng)的評分方法，如專家打分法、加權(quán)平均法[1-2]等，對參賽者進(jìn)行評價。然而，這些方法受到評委主觀因素的影響，評價結(jié)果存在較大的不確定性。近年來，模糊評價法（模糊評價法又稱模糊綜合評價法，是一種利用模糊數(shù)學(xué)理論解決復(fù)雜、模糊和不確定評價問題的方法）作為一種處理模糊信息和不確定性的有效工具，在評價領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

例如，馮翠芹等[3]將兩級模糊綜合評價法應(yīng)用于大賽隊員的選拔，按照評價因子對選手進(jìn)行有針對性的訓(xùn)練，有助于參賽隊員在激烈國賽中取得優(yōu)異的成績。王娜[4]采用模糊綜合評價法對課賽融通影響因素進(jìn)行量化的綜合評定，驗證了評價模型的合理性和可行性，為“課賽”融通效果評價研究提供了科學(xué)依據(jù)。在模糊評價方法的應(yīng)用方面，國外學(xué)者也進(jìn)行了廣泛的探索和實踐。Emil等[5]提出了學(xué)生多層次多要素評價模型，旨在對學(xué)生的高階與低階思維能力、理論知識與實踐技能等進(jìn)行綜合評價。Jia等[6]基于模糊數(shù)學(xué)的隸屬關(guān)系理論，將定性評價轉(zhuǎn)化為定量評價，建立指標(biāo)權(quán)重集，綜合設(shè)計模糊綜合評價模型。

這些研究為職業(yè)技能大賽評價體系的科學(xué)性和客觀性提供了有力的支持，為體系的改革和創(chuàng)新提供了新的思路和方法。然而，現(xiàn)有的研究還存在一些不足之處，如評價指標(biāo)不夠全面、權(quán)重分配不夠合理等，需要進(jìn)一步完善和優(yōu)化。

2 職業(yè)技能大賽評價分析

2.1 職業(yè)技能大賽的特點

職業(yè)技能大賽具有以下幾個特點：a.參賽者眾多，水平參差不齊；b.評價標(biāo)準(zhǔn)多樣，難以量化；c.評價過程復(fù)雜，涉及多個環(huán)節(jié)。這些特點使得職業(yè)技能大賽的評價工作具有一定的難度和挑戰(zhàn)性。

2.2 現(xiàn)有評價方法的局限性

傳統(tǒng)的評價方法存在以下局限性：a.主觀性強(qiáng)，評價結(jié)果容易受到評委個人經(jīng)驗和情感的影響；b.模糊性大，難以準(zhǔn)確反映參賽者的真實水平；c.評價過程繁瑣，操作復(fù)雜，難以推廣應(yīng)用。

3 模糊評價模型構(gòu)建

本文采用模糊評價法，構(gòu)建了一套適用于職業(yè)技能大賽的評價體系：a.通過文獻(xiàn)回顧了解國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，通過對職業(yè)技能大賽評價現(xiàn)狀的深入分析，通過專家咨詢確定評價體系中的關(guān)鍵指標(biāo)；b.基于模糊數(shù)學(xué)理論，設(shè)計了評價體系的模型；c.運(yùn)用問卷調(diào)查法收集實際賽事數(shù)據(jù)，通過案例分析驗證評價體系的有效性和可行性。

3.1 指標(biāo)選取及權(quán)重設(shè)計

首先確定技能大賽的一級評價指標(biāo)（主因素指標(biāo)），定義主因素指標(biāo)集為A=（A1，A2，…，Ai）。每個一級指標(biāo)下面有二級指標(biāo)（子因素指標(biāo)），定義子因素指標(biāo)集為Ai=（Ai1，Ai2，…，Ain）。

通過評價指標(biāo)體系的建立形成獨立的層次結(jié)構(gòu)，由專家負(fù)責(zé)對比分析相同層次的不同指標(biāo)，結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)度值建立對應(yīng)的判斷矩陣Q=［xij］，經(jīng)過計算獲取F特征向量。在獲取特征向量后需要接受歸一化處理，并獲取不同因素對應(yīng)的權(quán)重結(jié)果。

針對主因素層指標(biāo)集而言，其相關(guān)權(quán)重需要以向量進(jìn)行描述：X=（x1，x2，…，xm），同時x1+x2+…+xm=1。針對子因素層指標(biāo)集而言，其相關(guān)權(quán)重需要以向量進(jìn)行描述：Xi=（xi1，xi2，…，xin），同時xi1+xi2+…+xin=1。其中，i代表主因素層指標(biāo)對應(yīng)的數(shù)據(jù)代碼。m、n則代表兩個因素層對應(yīng)的長度。

3.2 設(shè)計評語集

評語集一般以向量形式進(jìn)行描述，P=（P1，P2，…，Pk），現(xiàn)采用五級評語集，將評語結(jié)果分為好（P1）、較好（P2）、一般（P3）、較差（P4）、差（P5）。

3.3 設(shè)計評價矩陣

基于n個專家評價二級評價指標(biāo)集中的指標(biāo)參數(shù)，用xi進(jìn)行表述獲取評語值，結(jié)合評價人員數(shù)量以及評語內(nèi)容等，完成二級模糊評價矩陣的建立，詳情如下所示：

[Zi=Z11Z12…Z1kZ21Z22…Z2k???Zn1Zn2…Znk] （1）

在上述表達(dá)式中，zjm具體代表子因素層指標(biāo)aij和評語Pm之間存在關(guān)系，也叫作隸屬度。Zi值計算步驟為：參考N專家給出的評價分值得出，aij共包含N個Pk值，這種情況下zjm值計算公式為：Zjm=Pk/N。

3.4 矩陣運(yùn)算

首先，針對不同子因素層指標(biāo)ajk建立對應(yīng)的評價矩陣Zk，然后開展模糊矩陣運(yùn)算操作，獲取Ai與P之間的隸屬值，即向量F：

Fi=XiZi=（fi1，fi2，…fin） （2）

由此可見，對于主因素層來講，其不同指標(biāo)對應(yīng)的隸屬向量能夠形成整體的評價矩陣Z，然后針對Z開展模糊矩陣運(yùn)算，獲取Ai與P之間的隸屬值，即向量F：

[F=XF=x1，x2，…，xmF1F1?Fm=f1，f2，…，fm] （3）

3.5 評價結(jié)果計算

獲取評價結(jié)果，并進(jìn)行計算。評價結(jié)果能夠?qū)υu價對象在不同環(huán)境下的等級標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行體現(xiàn)，結(jié)合Y值排列向量順序。

4 模糊評價模型應(yīng)用

4.1 Q學(xué)校職業(yè)技能大賽概況

職業(yè)技能大賽作為檢驗學(xué)生實踐能力和技能水平的重要平臺，近年來得到了Q學(xué)校廣泛的關(guān)注和發(fā)展。隨著賽事規(guī)模的擴(kuò)大和參與度的提高，如何科學(xué)、客觀地評價參賽選手的技能水平成為了Q學(xué)校一個亟待解決的問題。目前，Q學(xué)?，F(xiàn)有的評價體系存在主觀評價過高、評價標(biāo)準(zhǔn)不明確等問題，導(dǎo)致評價結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性受到質(zhì)疑。所以結(jié)合Q學(xué)校目前技能大賽實際需求，將模糊評價模型應(yīng)用在Q學(xué)?！吨悄芫W(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)》技能大賽的院級選拔賽的評價體系中，旨在提高Q學(xué)校技能大賽評價的準(zhǔn)確性和公正性，促進(jìn)職業(yè)教育質(zhì)量提升。

4.2 職業(yè)技能大賽評價過程

首先，通過深入研究Q學(xué)校職業(yè)技能大賽的特點和目的，以及對行業(yè)專家和職業(yè)教育專家的咨詢，識別出影響此次《智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)》技能大賽評價的關(guān)鍵因素，并初步確定評價指標(biāo)。在初步識別指標(biāo)后，采用問卷調(diào)查、專家訪談等方式收集數(shù)據(jù)，并利用統(tǒng)計方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，以篩選出最具代表性和影響力的指標(biāo)。同時，根據(jù)評價的實際需求和目標(biāo)，對指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，確保指標(biāo)體系的科學(xué)性和合理性。經(jīng)過篩選和優(yōu)化后，確定《智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)》技能大賽最終的評價指標(biāo)體系。該指標(biāo)體系包括職業(yè)技能大賽的一級4個評價指標(biāo)及16個二級指標(biāo)。一級指標(biāo)包括技能水平、創(chuàng)新能力、團(tuán)隊協(xié)作能力和職業(yè)素養(yǎng)等，二級指標(biāo)則是對一級指標(biāo)的進(jìn)一步細(xì)化和具體化。

在權(quán)重設(shè)計過程中，首先收集專家、行業(yè)人士和相關(guān)人員對評價指標(biāo)重要性的判斷數(shù)據(jù)。然后，對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，以獲取各指標(biāo)的權(quán)重值。采用層次分析法（AHP）來確定各指標(biāo)的權(quán)重。AHP是一種結(jié)構(gòu)化的決策方法，它通過構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型，將復(fù)雜的問題分解為多個層次和因素，并通過比較各因素之間的相對重要性來確定權(quán)重。最終確定Q學(xué)?！吨悄芫W(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)》技能大賽評價指標(biāo)體系見表1。

基于表1中的職業(yè)技能大賽評價指標(biāo)體系以及設(shè)定的評語集，在Q學(xué)校舉辦《智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)》技能大賽院級選拔賽程中，對于電子工程學(xué)院的三位參賽者，聘請5位專家評委開展指標(biāo)評價活動，詳細(xì)評分結(jié)果可參考表2所示。

根據(jù)式1建立項目模糊評價矩陣，再依據(jù)上文方法得出此次競賽的最終的評價結(jié)果：參賽者A為82.5；參賽者B為98.2；參賽者C為79.8。

基于模糊評價模型構(gòu)建在Q學(xué)校職業(yè)技能大賽的合理應(yīng)用，從而確定此次電子工程學(xué)院《智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)》技能大賽選拔賽的獲勝者為參賽者B。

5 結(jié)語

通過實證分析，本文驗證了該評價體系的有效性和可行性。該評價體系能夠準(zhǔn)確反映參賽者的技能水平和綜合素質(zhì)，為職業(yè)技能大賽的公正評價提供了有效的工具。今后也需要進(jìn)一步完善評價指標(biāo)，建議定期對評價指標(biāo)進(jìn)行審查和修訂，并且加強(qiáng)評委培訓(xùn)，再探索與其他評價方法的結(jié)合，以提高評價的科學(xué)性。通過不斷完善和推廣應(yīng)用該評價體系，可以進(jìn)一步提高職業(yè)技能大賽的水平和質(zhì)量，促進(jìn)職業(yè)教育發(fā)展和進(jìn)步。

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作者簡介：

劉霞，女，1987年生，講師，研究方向為職業(yè)教育。