基于熵权TOPSIS模型的高校创新创业教育质量评价

王学颖;刘馨泽

【摘 要】社会对于创新创业型人才的渴求使得高校创新创业教育受到广泛关注,如何评价高校创新创业教育的成果,如何更加客观有效的找到现阶段创新创业教育所存在的问题成为大家所关注的重点,因此需要一套客观公正的评价方法.首先,结合国内外相关文献及实际调研结果,构建评价指标体系;其次,将熵权与逼近理想解的排序方法(TOPSIS)相结合,利用熵权法客观的确定各个评价指标权重,利用TOPSIS将各个参评对象进行优劣排序,最后,将辽宁省5所高校作为对象进行实证分析,评价结果与实际相符,证明该计算模型是有效的.基于熵权TOPSIS的模型真实有效,既保证了评价的客观性又简单易操作.%The thirst for innovation and entrepreneurial talents in society has drawn wide attention from colleges and universities.How to evaluate the achievements of innovation and entrepreneurship education in colleges and universities and how to find out the problems existing in it more objectively and effectively has become the focus of everyone's attention.Thus,a set of objective and fair evaluation method is needed.Firstly,combining with the actual investigation results of related documents at home and abroad,the evaluation index system is constructed.Secondly,the entropy weight was combined with TOPSIS,in which the weight of each evaluation index is objectively determined by entropy method and the various parameters for the assessment is sorted by TOPSIS.Empirical analysis was made on five universities in Liaoning Province.The evaluation results are in accordance with the actual ones,which proved that the calculation model was effective.The model

based on the combination of entropy weight and TOPSIS is true and effective,which not only guarantees the objectivity of evaluation but also simple and easy to operate.

【期刊名称】《沈阳师范大学学报（自然科学版）》 【年(卷),期】2018(036)001 【总页数】5页(P47-51)

【关键词】熵权;TOPSIS;高校创新创业教育;教育质量评价 【作 者】王学颖;刘馨泽

【作者单位】沈阳师范大学计算机与数学基础教学部,沈阳110034;沈阳师范大学科信软件学院,沈阳 110034 【正文语种】中 文

【中图分类】TP399;O213;C812

随着中国经济的高速发展,社会对于创新创业型人才的需求逐步加大,各高校肩负着为社会培养所需人才的重任,逐渐开始重视创新创业教育。那么如何有效的测评高校创新创业教育的效果就成了值得关注的问题。对于教育质量的有效评价有利于高校检验自身教育的成果,找到整个教育体系中的不足并加以改正,对于高校人才培养质量的提高、学生自身能力的培养、社会需求的满足都有重要意义。

高校教育质量评价是多指标综合评价,评价指标的选择应针对创新创业教育的特点来设定,指标设定的合理性直接决定了评价结果的有效性。另外,被评价对象各指标的得分受参评者个人喜好、知识水平、认知程度等影响较大,影响评价结果的客观、

公正性。目前已有很多研究考虑到了指标的权重差异,但多数是通过专家直接根据主观意识定权(如AHP层次分析法)[1],依然缺乏客观性;其中也有方法考虑到了客观权重,但计算方法过于复杂(如BP神经网络)[2],难以广泛使用。而熵权法是根据原始数据来获得权重,足够保证客观性。另外TOPSIS模型能够很好地进行横向、纵向的对比分析,且计算过程简单,易于普及。 1 综合评价指标

创新创业教育需要高校、政府、社会多组织协调运作,涉及教育教学、师资力量、政府支持、社会需求等内容,因此影响因素众多。本文综合创新创业教育内涵以及国内外研究成果,构建了一个包含4个一级指标,20个二级指标的高校创新创业教育评价指标体系,见表1。

表1 高校创新创业教育评价指标体系Tab.1 The evaluation index system of innovation and entrepreneurship education一级指标二级指标代号高校环境创业社团占校园总社团比率X1创业比赛占校园比赛开展率X2学校与企业的合作率X3获创业经费学生占申报创业经费的学生总数比率X4教学设计创新创业核心课程开设率X5实践课程的学时设置率X6创业知识的渗透程度(百分比)X7师资力量有创业经历教师比率X8教师对于创新创业相关知识的掌握率X9学生对教师授课的满意率X10博士学位比率X11教师申请国家级课题比率X12教师发表高水平论文比率X13学生表现学生创新成果的增加率X14参与创新创业教育后学生创业增加率X15学生创新创业知识掌握率X16创新创业课程学生出勤率X17学生参加创新性科研及其实践活动的增加率X18学生创业成功率X19学生一次就业增加率X20

2 熵权TOPSIS模型的构建 2.1 模型方法简介 2.1.1 熵权法

在计算高校教育质量评价时,各个指标占有不同的权重,本文利用熵权法[3]赋予各个指标权重。熵权法是依照各指标间的偏差程度,利用信息熵计算出指标的熵权,再通过熵权进一步确定指标权重。这种方法可以客观地反映出数据中的隐藏信息,提高指标的分辨率,全方位翻译指标信息。指标熵越小,熵权越大,该指标越重要;反之亦然。 2.1.2 TOPSIS模型简介

TOPSIS为逼近理想解的排序方法,是多属性分析的常用方法,也是系统工程中常被用到的决策技术,它是将被评价对象与评价标准之间的距离作为被评价对象优劣排序标准的评价方法。通过计算目标靠近(或偏离)最优解、最劣解的程度来评价教育质量,可以全面且客观地反应高校创新创业教育的真实效果。 2.2 模型构建的步骤 2.2.1 构建标准化评价矩阵

设现有m个评价指标,n个待评对象,构建初始评价矩阵X=(xij)m×n (1)

其中xij为第i个评价指标下第j个待评对象的评价值。

依据式(2)、式(3)对矩阵X进行归一化处理,得到标准化矩阵R。如果评价指标为收益型(收益越大越好),则 (2)

如果评价指标为成本型(成本越小越好),则 (3)

2.2.2 确定指标权重

熵权法能有效考虑到指标Xi的变异程度,客观地反映其重要性。计算公式为

(4)

其中:为信息熵为指标的特征比重;ln0=0。 2.2.3 构建基于熵权的评价矩阵

根据式(4)获得各评价指标的权重ωi=[ω1,ω2,…ωm]T,计算得到加权矩阵C=(cij)m×n

2.2.4 为各参评对象排序

计算正、负理想解。正理想解为最优解,即各个指标最大值的集合;负理想解为最劣解,即各个指标最小值的集合。计算公式为

计算各方案到正、负理想解的距离,令为各参评对象到正理想解的距离,为各参评对象到负理想解的距离。其中:而 =-Cij,=-Cij。

计算方案与理想解的贴近度,贴近度越大,说明该参评对象与理想解贴近度越高,即越接近理想解,反之相反。由此可根据贴近度大小为各参评对象进行优劣排序。 3 实证研究

本文以辽宁省5所大学(东北大学、沈阳师范大学、渤海大学、辽宁中医药大学、辽宁大学)作为研究对象。根据各高校实际情况,邀请辽宁省创新创业教育指导委员会委员王学颖教授等5位专家对表1中的评价指标进行赋值,赋值标准为[0,1],保留2位小数。采用算术平均法整理得到5所高校各项指标的初始分值,根据式(1)得到矩阵X。

在对原始数据运用式(2)和式(3)进行归一化处理的基础上,运用式(4)计算各指标权重,具体见表2。

表2 评价指标权重Tab.2 The evaluation index weight(1)指标

X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10权重

0．10900．17640．04720．06680．01410．04450．00610．06880．00110．0142指标X11X12X13X14X15X16X17X18X19X20权重

0．07240．04310．05150．16920．01680．00610．00250．01550．06810．0049

利用标准化矩阵R和表2得到的评价指标权重得出加权矩阵C。

根据公式计算正、负理想解,并计算5个被评价对象距离正、负理想解的距离。见表3。

表3 5个学校创新创业教育质量靠近/偏离正、负理想解的距离Tab.3 The distance of the 5 schools and the positive and negative ideal solutionA1A2A3A4A5d+i0．00270．11720．15400．13020．0460d-i0．15940．04670．00990．04510．1213 计算5个学校创新创业教育质量与理想解的贴近度:

d1=0.983 1, d2=0.285 0,d3=0.060 4,d4=0.257 3,d5=0.725 1 排序为

d1>d5>d2>d4>d3

通过对5所学校的综合评价,可知东北大学的创新创业教育质量最高,渤海大学创新创业教育质量较低。 4 结 语

对于高校的创新创业教育质量的综合考评是推动创新型人才培养的重要环节。本文结合熵权法和TOPSIS评价方法对高校的创新创业教育质量进行综合评价。综合事实与文献提出综合评价指标,利用熵权法确定考评指标的权重,在此基础上利用采用TOPSIS算法,通过计算各评价指标靠近、偏离正、负理想解的距离来判断高校教育

质量的优劣。通过实例分析,结果表明该方法具有一定的实用性和可操作性。 参考文献:

[ 1 ]张力娜,李小林. 基于AHP和TOPSIS的教师评价模型[J]. 信息技术, 2013,37(9):38-41.

[ 2 ]童晓玲. 研究型大学创新创业教育体系研究[D]. 武汉:武汉理工大学, 2012. [ 3 ]胡百川. 生涯发展视角下IT类大学生动态创业生态系统研究[D]. 沈阳:沈阳师范大学, 2015.

[ 4 ]曹志刚,柴春红. 模糊综合评价方法在科研项目评价中的应用[J]. 航空计算技术, 2007,37(1):51-53.

[ 5 ]李强,黄婷,石磊,等. 高校教师教学质量评价体系与评价方法的创新研究[J]. 高教学刊, 2015(12):5-8.

[ 6 ]颜建军. 高校教学质量评价体系构建研究[J]. 湖南商学院学报, 2015,22(2):25-27.

[ 7 ]杨卫平. 高校经济类专业实践教学质量评价体系的构建研究[J]. 高教学刊, 2015(11):18-19.

[ 8 ]郑永,陈艳. 基于BP神经网络的高校教师教学质量评价模型[J]. 重庆理工大学学报(自然科学版), 2015,29(1):85-90.

[ 9 ]林海英. 基于TQM理论的高校经管类专业实践教学质量控制研究[J]. 内蒙古财经大学学报, 2015,13(4):110-114.

[10]ZHU Yongyue,SU Yinan,CHEN Yongqing. Study on the Quality Evaluation of Universities’ Network Entrepreneurship Education under E-Commerce Background[J]. Advanced Materials Research, 2011,204:1625-1630.

[11]WU Di,TANG Deshan,LU Xingwang,et al. The Application of entropy

weight of attribute recognition model in reservoir eutrophication evaluation[J]. Applied Mechanics and Materials, 2014,477:870-873. [12]ANDRAEJ K,JOANNA P. A data pre-processing model for the TOPSIS method[J]. Folia Oeconomica Stetinensia, 2016,16(2):219-235.