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适用于远程教育评价的三种评价方法

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摘要：本文从远程教育评价方法的研究角度出发，简要介绍了三种实用性和操作性较强的评价方法：层次分析法、数据包络分析法和模糊综合评价法，并通过一个实例说明了这几种评价方法在远程教育评价中的应用，旨在探讨对远程教育行之有效的评价工具和手段。

关键词：远程教育，评价方法，应用

随着远程教育的不断发展，对远程教育效果的评价模式和评价方法的研究也日益受到关注。目前国内对远程教育效果的研究主要侧重于远程教育成本—效益的纵向分析，而对各远程教育机构之间的远程办学效果、资源利用效率、毕业生质量等指标进行横向比较评价的研究则鲜有提及。作为一个系统工程，远程教育在其发展和实践的过程中，如何从社会、经济、技术、组织机构等多角度予以综合考察和全面权衡，为远程教育的发展决策最优化提供科学的依据，是一项艰巨而复杂的任务。而现代科学技术方法、系统方法的不断创新与发展，为解决这一艰巨复杂的任务提供了有力工具。现代的科学评价模式通过建立全面、规范的指标体系，选择特定的评价方法，并依靠计算机和应用软件进行大量的复杂计算，能够将研究对象的属性或定性指标转化为客观定量的计值，从而使评价结果体现科学、民主、公平、公正和公开的原则。

一、三种适用于远程教育评价的方法简介

自20世纪80年代以来，现代科学评价方法在我国迅速发展，在国民经济各部门中得到了广泛应用。本文结合远程教育的特点，在此简要介绍三种适用于远程教育评价、实用性和操作性较强的数学评价方法及模型。

1.层次分析法

层次分析法（AnalyticalHierarchyProcess，简称AHP）是由美国运筹学家萨蒂（T.L.Saaty）于20世纪70年代提出的一种系统分析方法。自上世纪80年代以来，层次分析法的理论研究和实际应用在我国迅速开展，在产业政策分析、科技成果评价、人才考核评价、目标规划分析等诸多方面都取得了令人满意的成果。层次分析法将人们的思维过程和主观判断数学化，简化了系统分析与计算工作，体现了人们决策思维的基本特征——分解、判断和综合。

层次分析法的基本原理：明确评价对象或目标，研究对象属性，并根据研究对象属性的测度，建立评价指标体系。通过对评价指标的层次分解，构建递阶层次结构模型。确立具有层次结构的指标体系之后，通过选聘专家进行咨询或者通过构建两两比较判断矩阵的形式，把与上一层某个准则相关的下一层指标按重要等级赋值，计算出评价指标体系中各个指标相对于评价对象的重要程度（权重），并对判断矩阵进行一致性检验，以最后确定各指标的权重。从而完成从定性分析到定量分析的过渡。最终能够根据研究对象各个指标的统计数据计算出评价的综合分数。

2.数据包络分析法

数据包络分析法（DataEnvelopmentAnalysis，简称DEA）是一种以相对效率概念为基础发展起来的效率评价方法，由美国运筹学家查恩斯和库珀（A.CharnesW.W.Cooper）等学者于20世纪70年代末提出。该方法结构简单，使用方便，不仅可以对多个研究对象中同类型的各评价指标进行相对有效性的评定、排序，还可利用DEA“投影原理”进一步分析各个指标因素中非DEA有效的原因及其改进方向，从而为决策者提供重要的决策信息。如今，DEA方法已成为经济管理、目标决策分析、技术评价等领域的一种重要分析工具和评价手段。

数据包络分析法的基本原理：数据包络分析以凸分析和线性规划为工具，评价多个研究对象中同一类型指标的相对效率。假设有若干被评价的研究对象，每个对象都有m种投入指标和n种产出指标，则在每个对象的m种投入指标和n种产出指标之间都可以建立起一定的线性关系。DEA方法就是经过一系列的线性变换，将原有的无法计算的线性方程组转变为具有各类约束条件的、能够得出结果的线性规划问题，可以通过数学软件运算来求解，并比较各个研究对象的相对有效性以及找到需要改进的指标因素。

3.模糊综合评价法

模糊综合评价法是根据模糊数学理论发展起来的。模糊数学由美国自动控制专家扎德（L.A.Zadeh）于1965年创立，是描述、研究、处理具有模糊特征和模糊概念事物的数学。扎德提出用隶属函数（MembershipFunction）来描述模糊概念，创立了模糊集论，为模糊数学奠定了基础。模糊综合评价法的优点在于考虑到了客观事物内部关系的复杂性和价值系统的模糊性，权衡多种因素的影响，运用模糊数学工具对事物作出综合评价。

模糊综合评价法的基本原理：假设被评价对象有m种指标因素需要加以综合评价（用集合形式表示为因素集U={u1，u2，…，um}），对其中的每一个指标因素都可以有n种评价判断选择（用集合形式表示为评价集V={v1，v2，…，vn}）。用模糊集