學生軟件項目質量的模糊評價研究

曹起武

(遼寧機電職業技術學院 信息工程系，遼寧 丹東 118009)

學生軟件項目質量的模糊評價研究

曹起武

(遼寧機電職業技術學院 信息工程系，遼寧 丹東 118009)

學生學習成果的評價是教學過程中十分重要的環節之一。傳統的試卷等評價方式可以比較準確地得出分數，而對于一些類似作品、項目等成果則很難給出客觀的分數。針對計算機軟件類專業學生軟件項目的質量評價問題，文中展開了基于多屬性模糊評價方法的評價研究。根據不同屬性的特性進行設計，并采用相應的評語集合來評價各學生軟件項目。通過建立基準評語集合把來自不同評語集合的語言屬性評價值轉化為基準評語集合的模糊集，實現了不同評語集合之間的可比性，并進一步將它們有效集成，從而得出各學生軟件項目的綜合評價值以及它們的排序。最后，通過一個實際算例來說明根據模糊集方式設計的評價方法，可以對學生的軟件項目給出一個比較客觀、準確的評價。

學生軟件項目；多屬性決策；語言評價；模糊集；排序

1 概 述

學生學習成果的評價是高等教育教學過程中最后一個環節，而且是十分重要的一個環節。與中小學等較低教育層次對學生評價多數通過具有固定答案的試卷方式不同，高等教育過程所生成的學習成果多數是一些沒有唯一固定標準的項目或成果，這就需要有一種方法可以科學、合理、公平地評價學生的學習效果及成果[1-3]。評價方法的科學性與合理性直接決定了學生成果評價的準確性，而評價的準確性直接影響到學生在后續學習中的學習積極性和態度，所以隨著信息化教學體系的不斷完善，一個科學合理的評價體系是成熟教學體系不可或缺的一部分。

隨著信息技術的快速發展和在生產及生活中的廣泛應用，各高校都開設了軟件設計等專業，為信息產業提供必要的人才支撐。而作為衡量相關專業學生運用所學知識與技術，分析并解決實際問題能力的重要標準，其設計并實施的軟件工程項目是最重要的學習成果。由于通常軟件工程項目具有較大的開放性和一定的模糊性，計算機軟件類專業課程教學過程中學生軟件項目質量的評價問題，具有一定的挑戰性[4-5]。學生軟件項目的評價問題也屬于軟件評價問題，相應的研究并不多見，目前主要通過神經網絡法[6]、灰色關聯度法[7]和模糊評價法[8-9]等來解決對軟件項目質量的評價問題。灰色關聯度法與神經網絡法的局限性在于要求各指標的評語集合具有相同個數的評語(元素)，即各指標的評語集合具有相同粒度。同時，神經網絡法還要有一定量的訓練樣本，有時在實際決策過程中無法滿足。學生軟件項目質量具有難以度量和可見性差等特點，而模糊評價法可以很好地適應以上特點。針對以往采用模糊評價法所設計的算法，多數存在評價信息容易丟失的缺點[8-9]。雖然很多設計者采用了多粒度的評語集方式進行解決，并把模糊矩陣的合成運算方式改為普通的矩陣運算方式。但是，上述算法具有隨意性和粗糙性等缺點，基本沒有解決評語集中元素按照各自實現的難易程度和所處的優劣程度分別賦值所引起的上述缺點。

需要指出，計算機軟件類專業學生軟件項目的評價問題具有一定的特殊性，主要體現在：針對一些評價準則(例如軟件的特征等準則)無法給出精確的數值評價，只能給出定性的主觀語言評價。值得注意的是，由于各評價準則具有不同的特性，因此它們相應的評價標準(如語言評價)并不相同，采用的語言評語集合不會相同，具有不同的粒度(各語言評語集合的元素個數不同)。例如,評價準則“軟件項目前臺界面設計的友好度，是否具有吸引力”的評價標準是:

(1)軟件的界面簡單、友好和有吸引力；

(2)軟件的界面類似于一般的Windows桌面；

(3)軟件的界面是文本性的,沒有明顯的功能提示。

評價準則“軟件如需求分析那樣工作嗎?”的評價標準是:(1)是；(2)否。評價準則“軟件的反應時間快嗎?”的評價標準是:(1)非常快；(2)快；(3)一般；(4)慢；(5)非常慢。

目前，針對具有多粒度語言評價的計算機軟件類專業學生軟件項目的評價問題的研究并不多見。這種評價方法屬于多屬性決策，其特點是具有主觀不確定性。文中認為，在計算機軟件類專業課程教學過程中，如何評價學生軟件項目質量的問題上,集結來自不同語言評語集合的主觀語言評價，通過模糊評價法得到一個科學合理的評價結果，具有十分重要的意義，值得研究。

2 問題描述與語言評價基礎

2.1 問題描述

在算法設計過程中，文中采用一系列符號來描述計算機軟件類專業學生軟件項目的多屬性評價決策問題：

記S={S1,S2,…,Sm}為m個方案(即學生軟件項目)的集合，m≥2。

記C={C1,C2,…,Cn}為n個屬性集合，n≥2。

2.2 語言評價的有關概念

2.2.1 語言短語

語言短語的自身特征，可以很好地在模糊不定或是比較復雜的經濟決策環境中，比較準確地表達出人們對于事物的主觀判斷或感覺[10]。

(1)

2.2.2 語言評價集合

各方案針對各屬性評價之前，首先要對各個屬性上采用的語言評價集合方案進行確定，根據屬性間各自的特點，采用相適應的語言評價集合。

簡單來說，方案中假設REMARKSET={t0,t1,…,tg}為一個語言評價集合，并且這個集合為有序集合，由奇數個(g+1)元素構成。例如，REMARKSET是一個由7條評價語言短語構成的評價集合，即REMARKSET={t0=“極差”,t1=“很差”,t2=“差”，t3=“一般”,t4=“好”,t5=“很好”,t6=“極好”}。語言評價需要集合REMARKSET滿足如下性質[11-12]：

(1)具有有序性。當i≥j時，有ti≥tj，這里符號“≥”表示“好于或等于”。

(2)存在逆運算算子“Neg”。當j=g-i時，有Neg(ti)=tj，其中的元素表示REMARKSET語言評價集合的元素個數。同時，語言評價集合REMARKSET中的最大短語為tg。

(3)進行最大化和最小化運算。當ti≥tj時,有Max{ti,tj}=ti;Min{ti,tj}=tj。

2.2.3 基準評語集合

在語言型的決策矩陣中，不同方案對于不同屬性的語言評價值可能來自不同的語言評價集合，也就是存在不同的粒度。這些評價不具備直接的可比性，必須通過某種規則或公式對其進行規范和統一。

3 提出的方法

3.1 基準評語集合模糊集的轉換

(2)

(3)

(4)

3.2 綜合評價值的計算

學生軟件質量的綜合評價值決策方案通過加權和法計算得來，計算需要用到由3.1中得到的決策矩陣，該矩陣以基準評語集合REMARKSETB的模糊集形式進行表達。

(5)

在質量評價方案中，各屬性的權重可以邀請專家根據層次分析法給出，或者由決策者根據經驗確定。

3.3 方案的排序與等級分配

評價所需要的基準等級集合REMARKSETB的模糊集，記為

(6)

(7)

4 算例分析

文中算例針對5個計算機軟件類專業學生課程學習過程中信息系統團隊作業軟件項目(記為方案S1,S2,S3,S4和S5)展開多屬性評價，這些屬性分別為：“軟件的界面友好而有吸引力嗎?”(C1),“軟件的反應時間快嗎?”(C2),“安全性”(C3)和“軟件如需求分析那樣工作嗎?”(C4)。

針對屬性“軟件的界面友好而有吸引力嗎?”采用語言集合{“軟件的界面簡單、友好和有吸引力”(簡記為“友好”)，“軟件的界面類似于一般的Windows桌面”(簡記為“一般”)和“軟件的界面是文本性的,沒有明顯的功能提示”(簡記為“差”)}來評價。針對屬性“軟件的反應時間快嗎?”采用語言集合{“非常快”，“快”，“一般”，“慢”，“非常慢”}來評價。針對屬性“軟件的安全性”采用語言集合{“非常高”，“較高”，“高”，“一般”，“低”，“較低”，“非常低”}來評價。而針對屬性“軟件如需求分析那樣工作嗎?”的評價，采用語言集合{“是”，“否”}。

具體數據如表1所示。

表1 學生軟件項目的多屬性評價數據

使用文中算法，以7個語言評語的集合為基準評語集合，將表1中的各列數據進行規范，可以得到各方案的綜合評價值分別為：

進一步進行計算，根據式(7)得出各決策方案的單點值型綜合評價值分別為：d1i=4.970 6，d2i=2.600 2，d3i=4.067 4，d4i=3.126 7，d5i=2.237 4。這樣得出各決策方案的排序為：S1>S3>S4>S2>S5。

5 結束語

為了克服當前針對計算機軟件類專業學生軟件項目的質量評價問題存在的不足，文中進行了模糊多屬性評價研究。該算法針對不同屬性特征制訂了有針對性的評語集合，以此對不同的項目進行評價，解決了學生軟件項目的開放性和模糊性特征。在完成基準評語集合的基礎上，通過使用模糊運算法將不同評語集合的屬性評價值轉換為相對統一的基準評語集合模糊集。該方法實現了對不同粒度屬性評價值的規范，并在規范的基礎上得到了各軟件項目質量的綜合評價值及質量排序。同時，該評價方式可以對學生軟件項目的多方面進行評價，使得考核者有的放矢地解決學生項目中出現的普遍性問題[14]。

可以說，文中提出的方法具有普遍的適用性和推廣性，也克服了當前針對一般軟件評價方法存在的不足，可以根據實際情況允許不同的屬性采用不同的評語集合。此外，該算法易于操作，并且容易在計算機系統上實現，具有一定的可應用性。同時需要指出的是，由于使用該評價方法對項目進行評價的過程中有多個評委專家參加，所以此類問題的群決策支持研究將是該研究今后的主要發展方向，其解決實際問題的效果值得期待。

[1] 趙川平.重視學生學習成果研究提升高等工程教育質量[J].中國高教研究,2009(7):90-91.

[2] 黃海濤.美國高等教育中的“學生學習成果評估”:內涵與特征[J].高等教育研究,2010(7):97-104.

[3] 黃海濤.美國“學生學習成果評估”研究評析[J].清華大學教育研究,2011(2):119-124.

[4]KwokRCW,ZhouDN,ZhangQ,etal.Afuzzymulti-criteriadecisionmakingmodelforISstudentgroupprojectassessment[J].GroupDecisionandNegotiation,2007,16(1):25-42.

[5] 劉翠紅.《管理信息系統》課程考試內容與考試方式研究[J].中國信息界,2011(3):64-66.

[6] 楊根興,高大啟,宋國新.基于神經網絡的軟件質量綜合評價方法[J].華東理工大學學報:自然科學版,2004,30(3):292-295.

[7] 馮建湘,唐 嶸,王雙維,等.軟件質量灰色定量評價模式研究[J].哈爾濱工業大學學報,2005,37(5):639-641.

[8] 董劍利.軟件質量的模糊綜合評判研究與應用[J].計算機工程與設計,2006,27(12):2196-2199.

[9] 陸 鑫,廖建明.基于模糊集理論的軟件質量評估研究[J].電子科技大學學報,2007,36(3):652-655.

[10]ZadehLA.Acomputationalapproachtofuzzyquantifiersinnaturallanguages[J].ComputingMathematicsApplications,1983,9(9):149-184.

[11]HerreraF,Herrera-ViedmaE.Linguisticdecisionanalysis:stepsforsolvingdecisionproblemsunderlinguisticinformation[J].FuzzySetsandSystems,2000,115(1):67-82.

[12] 徐澤水.基于語言標度中術語指標的多屬性群決策法[J].系統工程學報,2005,20(1):84-88.

[13]HerreraF,MartinezL,SanchezPJ.Managingnon-homogeneousinformationingroupdecisionmaking[J].EuropeanJournalofOperationalResearch,2005,166:115-132.

[14] 胡恩華,單紅梅,陳 燕.企業核心競爭力的識別及綜合模糊評價[J].系統工程,2004,22(1):48-51.

Fuzzy Evaluation Research on Quality of Student Software Projects

CAO Qi-wu

(Department of Information Engineering,Liaoning Jidian Polytechnic,Dandong 118009,China)

The evaluation of students’ learning achievement is one of the most important links in the teaching process.It is accurate to get the score by means of traditional evaluation methods like paper tests.But for some similar works,projects and results,it is difficult to give an objective score.In order to evaluate the quality of the student software projects for computer software professional,propose the fuzzy evaluation research based on multiple attributes.According to the respective characteristics of the different attributes,the appropriate linguistic evaluation sets are designed for assessing the projects.The basic linguistic evaluation set is designed,based on which various linguistic evaluation terms from different sets are all transformed into the fuzzy sets over it.Thus,various linguistic evaluation terms from different sets are comparable,and further integrated for calculating the overall values of the projects.In addition,the rankings of the student software projects can be obtained.Finally,an example is used for illustrating that an objective and accurate evaluation can be given to the students according to the evaluation of fuzzy set design.

student software projects;multiple attribute decision making;linguistic evaluation;fuzzy set;ranking

2015-05-04

2015-08-05

時間：2016-01-26

遼寧省人文社會科學研究項目2014年立項課題(W2014351)；遼寧省職教學會2015-2016年度科研規劃立項課題(LZY15551)作者簡介：曹起武(1979-)，男，碩士，副教授，研究方向為軟件工程和數據庫應用。

http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20160126.1517.010.html

TP311.1

A

1673-629X(2016)02-0043-04

10.3969/j.issn.1673-629X.2016.02.010