灰色理论在独立院校实践教学质量评价的应用
摘 要：独立院校的实践课程具有多样性与复杂性，且不易形成一个统一的标准，从而使得评价较为困难，借助灰色理论将其评价尽量统一与量化，就可以将其中的缺失信息转化为可以评价信息，最终获得较好的评价效果。
关键词：实践教学；评价体系；灰色理论；权重划分
从独立学院进行实践教学的角度看，其教学质量评价往往是最为可困难的部分，因此实践教学的内容较为分散，且实践中教师、学生的教与学的过程是动态化的过程，其形成的结果往往也不是统一而标准的。因此要建立科学的评价体系就需要设计一套合理而科学的评价方法，完整且全面的反应出实践教学的质量状况。根据灰色模糊数学理论和常用的多级模糊评价方法,可构建教学质量的多级灰色模糊综合评价数。
一、 灰色理论和实践教学质量集合
按照灰色理论的分析方式，在给定空间上如果有两个集合，而二者之间存在模糊关系，即X={x}与Y={y}，且μR(x,y)有点灰度νR(x,y)，着可以定义其为直积空间X×Y，由此可以形成一个灰色的模糊集合：
R={((x,y),μR(x,y),vR(x,y))x∈X,y∈Y}
按照上面的模糊关系可以建立一个灰色矩阵，即在GF关系上有：
R=(μ11,v11) (μ12,v12) … (μ1n,v1n)
(μ21,v21) (μ22,v22) … (μ2n,v2n)
… … … …
(μm1,vm1) (μm2,vm2) … (μmn,vmn)
在实践教学质量评价中影响因素是一种层次关系，如果设定评价对象可以构成一个因子集合为U={u1,u2,u3,u4}(一级指标)，在这里的多个因素也可进一步划分为下一个集合，即第二层因素集合，表达为ui={ui l,ui 2,…,ui k}是其中的二级指标，i=1,2,3,4,k为ui中的因素数，此时对教学的内容进行细致划分，就可以将因子与评价项目一一对应，即可以利用评语集合来评价教学因素。而此时在教学评价中一些信息是不能利用数字来表达的，因此可以利用描述性语言来代表灰度值，以此就可完成对教学质量的模糊评价。
二、实践教学的灰色评价权重评价方法
在灰色评价体系中权重指标的确定会直接影响评价结果，因此合理选择是准确评价的基础。确定评价权重的方法有两个，主观法与客观法。主观法就是利用专家系统的概念，利用经验化的判断来确定系统中的权重比例，但是在评价者知识与经验不全的时候容易造成臆断；而客观法则是更多的利用实际数据与信息，虽然可以借助完善的数学方法，但是容易忽视经验的作用，有时会背离实际情况。因此单一的确定权重的方式容易产生偏离，因此借助综合方法，形成集成赋权来确定各个指标的权重是适应实践教学的有效方式。
三、教学实践的灰色评价步骤
1、 对样本进行采集：针对独立院校的实践教学情况，在评价中将对象分为五个等级，即优、良、中、合格、不合格。由此确定一个包含多个样本的集合，即针对这五个等级。然后利用百分制对其进行指标评定，从而对样本集合划分五个不同的值，确定其评价范围。2、确定评定的样本和等待评定的对象共同组成一个评价矩阵，其中的各个指数与前面提及的五个标准相关联；然后对指标值进行规范处理，保证指标之间形成一个可比模式，从而使得不同的信息在同一个指标体系中实现对比；3、计算单层次的关联度，在分析中考虑到各种指标的重要程度不同，所以其关联度计算采用的是权重乘以关联系数的方式，利用集成赋权的方式获得不同层次的权重系数，从而利用其计算单层指标；然后利用单层关联度联系整个评价体系，利用数学模型计算多层次的关联度。
四、 独立学院的实践教学质量评价
在对数据进行处理的过程中，分别获得主观权重值；用变异系数的数学方式进行计算获得的是客观全重量；则利用复合集成权重的模式获得权重向量。随后按照样本集的多层次灰色评价模式的计算分析步骤，获得相应的关系数据的矩阵。而获得关联度向量的值，对与关联度排序按照从大到小来设定，即可以得到被评价教师在教学方法上的优劣情况。同时可以将被评价教师的关联度与样本关联度相结合，就可获得被评价教学方法的等级标准。如果教师的所得系数大于样本的既定标准则其为良，然后综合教师的各项指标，如都高于其他则这名教师的教学质量最佳，以小于样本的关联度则是其为不合格，这样就可以全面而准确的评价实践课程的教学质量。
五、 结束语
利用灰色理论对独立院校的实践教学质量进行评价，有其独特的适应性，主要是将其中复杂的评价内容与标准进行统一化处理，将复杂而多元的信息转为矩阵模型，利用集成赋权的权重分析模式，形成最终的关联度数值，就可以对样本进行分析与计算，进而直接获得较为准确的评价结果。
参考文献：
[1]罗万成,林红.高校教学质量评估的属性综合评价模型[J].工程数学学报, 2007,(01) .