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决策评价方法在大学生综合素质测评中的应用

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1 绪 论

1.1 问题的提出

1.2 研究背景及研究现状

1.3 本文的内容及主要工作

2 评价指标体系的构建

2.1 指标体系研究现状

2.2 本文指标体系的构建

2.3 小结

3 层次分析法在大学生综合素质测评中的应用

3.1 AHP法简介

3.2 AHP法基本原理与步骤

3.3学生综合素质测评模型的建立

3.4 实例应用

3.5 AHP法优缺点分析

3.6 小结

4 模糊综合评价在大学生综合素质测评中的应用

4.1 FCE法简介

4.2 FCE法基本原理及步骤

4.3 评价模型建立过程

4.4 实例应用

4.5 FCE法优缺点分析

4.6 小结

5 主成分分析法在大学生综合素质测评中的应用

5.1 PCA法简介

5.2 PCA法基本原理及步骤

5.3 评价模型建立过程

5.4 实例应用

5.5 PCA法优缺点分析

5.6 小结

6 结论与展望

6.1结论

6.2展望

致谢

参考文献

附录

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摘要

素质教育是我国高等教育事业发展的必然要求,是新世纪培养高素质人才的重点工程。高校作为培养人才的摇篮,如何全面提高大学生综合素质水平,如何全面、客观、科学地评价高校学生的综合素质,成为当前高校在全面推进素质教育过程中所面临的一个十分现实的问题。
  首先,在综合分析当前,研究现状和评价指标体系及应用方法的基础上,结合我校和多所兄弟院校多年在大学生综合素质测评中的研究成果,同时考虑到减分项指标对综合测评结果的影响,构建了客观全面的综合素质评价指标体系。
  其次,根据层次分析法、模糊综合评价法、主成分分析法的理论建立了三种决策评价模型。应用层次分析法(AHP)时,首先通过听取专家意见等形式,利用1-9标度法对每一层次准则与子准则构建权重系数矩阵,然后计算单一准则下元素的相对权重,并对一致性进行判断,进而得到基于层次分析法的大学生综合素质测评模型。应用模糊综合评价法(FCE)时,首先确定评价对象的因素论域及权重论域,其次确定指标体系各因素的隶属度,建立了大学生综合素质测评的模糊综合评价模型。应用主成分分析法(PCA)时,首先客观合理选取样本矩阵,对原始数据预处理,得到样本相关系数矩阵,通过求得矩阵的特征值和特征向量,计算各因素的贡献率及累计贡献率,进而得到基于主成分分析的大学生综合素质测评模型。将三种模型应用于三十名学生的综合素质测评中,得到了有效的评价结果。
  最后,通过构建函数,得到分数定量的文化课成绩隶属度向量,合成到与其他指标共同创建的模型中,并选取三十名学生作为实例,将三种模型所得测评结果进行比较,充分验证了三种测评方法的科学性、实用性和有效性。同时可以看出层次分析法方法简单、易于掌握;模糊综合评价结果客观准确,但这两种方法应用计算繁杂,应用性差;主成分分析法建立的数学模型计算规范,便于实现,更适合于学生综合素质测评,更具有实际操作性。

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