基于三角模糊數(shù)-TOPSIS模型的省域社區(qū)教育發(fā)展成效評價實證研究

齊 梅,孫 海,時允昌,劉則芬

(1.安徽開放大學 社區(qū)教育學院,安徽 合肥 230022;2.安徽省社區(qū)教育研究指導中心,安徽 合肥 230022)

《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要(2010—2020)》提出要“廣泛開展城鄉(xiāng)社區(qū)教育,加快各類學習型組織建設……到2020年,努力形成人人皆學、處處可學、時時能學的學習型社會”［1］。黨的二十大報告中強調:“建設全民終身學習的學習型社會、學習型大國。”［2］構建服務全民終身學習的教育體系,形成全民學習、終身學習的學習型社會,促進人的全面發(fā)展。社區(qū)教育是構建全民終身學習型社會的必要形式和重要載體［3］,是提升居民素養(yǎng)、豐富居民文化生活、促進社會和諧穩(wěn)定的重要因素［4］。社區(qū)教育作為學校教育的補充,不僅具有教育功能［5］,還具有服務現(xiàn)代化社會建設的功能。雖然各區(qū)域越來越重視社區(qū)教育,從社區(qū)教育的財政投入、管理體制及體系建設等多維度入手,不斷提升社區(qū)教育的功能定位與發(fā)展成效,但是安徽省社區(qū)教育始終面臨“效質低下”的困境,在社區(qū)教育的各類資源投入上,并沒有帶來服務效能、發(fā)展成效的等率增長。

為推動社區(qū)教育的高質量發(fā)展,遵照分析理論,構建社區(qū)教育發(fā)展成效評價模型,用以定義、描述、分析和反映社區(qū)教育發(fā)展水平的省域空間分布特征及時空演變趨勢,開展關于發(fā)展成效的實證研究至關重要。既往關于社區(qū)教育的發(fā)展成效研究主要集中在理論層面,基于教育現(xiàn)狀的定性分析評價較多［6-9］,面向社區(qū)教育,基于數(shù)據證據構建的發(fā)展成效評價模型的定量分析方法相對缺乏。深光輝等［10］提出老年教育發(fā)展成效的PCA-DEA模型,該模型使用主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)方法對模型指標進行降維保留關鍵數(shù)據,但未考慮各指標參數(shù)的分辨性和差異性;張春華［11］提出一種針對社區(qū)教育滿意度的評價模型,該模型僅考慮了供給和消費兩個維度相關數(shù)據,但對整體的發(fā)展成效評價不夠全面。在教育評價模型的構建方面,Bree等［12］結合CCR模型對美國25所大學的相對效率進行評價;Colber等［13］利用DEA模型評價工商管理碩士項目;鄭倩［14］使用TOPSIS模型對高等教育發(fā)展水平進行評價分析。TOPSIS模型能夠克服傳統(tǒng)統(tǒng)計分析方法數(shù)據要求過高、數(shù)據分布約束及指標數(shù)量限制等缺點。針對現(xiàn)有評價模型的不足結合國內外新進評價方法,本文構建基于三角模糊數(shù)-TOPSIS模型的社區(qū)教育發(fā)展成效評價模型,既考慮了不同指標體系數(shù)據在目標評價中的差異權重,又有效減少評了價主觀因素的影響,為社區(qū)教育評價改革提供公正有效的量化評價方法。

一、基于三角數(shù)-TOPSIS的社區(qū)教育發(fā)展成效評價模型

發(fā)展成效一般指某項活動按照預定的目標計劃實施后,最終所達到的效益和功能,即是否實現(xiàn)預定目標或預定目標被實現(xiàn)的程度［15］。本文研究的社區(qū)教育發(fā)展成效指安徽省域社區(qū)教育的投入產出效率,輸入指標數(shù)據為社區(qū)教育發(fā)展過程中的政府投入,在TOPSIS模型中融入三角模糊數(shù)加權系數(shù),為不同指標數(shù)據分配不同權重,利用多對多的輸入輸出指標數(shù)據,評價省域范圍內的運營實體(安徽省10個地市)的社區(qū)教育產出物。通過教育數(shù)據分析技術,構建的三角數(shù)-TOPSIS模型以數(shù)據要素作為模型的輸入輸出,避免了傳統(tǒng)模型的主觀性和隨意性,具體的模型構建流程如圖1所示。

圖1 社區(qū)教育發(fā)展成效三角模糊數(shù)-TOPSIS評價模型框架

(一)指標數(shù)據選取

利用統(tǒng)計分析模型評價社區(qū)教育發(fā)展成效,聚焦社區(qū)教育量化評價分析,為得出更具代表性的評價結果,選取符合安徽省社區(qū)教育發(fā)展水平的指標數(shù)據,需要遵循以下幾個基本原則:

1.應景性和真實性。立足投入產出效率評價意圖選擇合適的指標體系,應基于省域社區(qū)教育發(fā)展現(xiàn)狀,選取意義明確、內容真實的指標數(shù)據作為測評根據,立足社區(qū)教育的“省域本土性”,選取能夠反映本土發(fā)展特色的指標數(shù)據。

2.度量性和代表性。度量性要求所選取的指標是可以用直觀數(shù)值來表示的指標,而不是定性指標。同時,選取的指標要具有代表性,社區(qū)教育發(fā)展成效評價不同于其他類型的教育評價,側重點也有所不同,應考慮社區(qū)教育的經費投入、數(shù)字化供給、績效產出這些代表性的指標。

3.針對性和導向性。指標選取要考慮針對性,不同城市的社區(qū)教育特性和作用不同,指標選取對評價社區(qū)教育發(fā)展成效具有引領作用,引導社區(qū)教育發(fā)展方向,促進社區(qū)教育協(xié)同發(fā)展。

本研究圍繞基礎能力建設、社區(qū)教育資源平臺、師資等直接數(shù)據,并圍繞內容和形式、提高服務重點人群的能力、提升社區(qū)教育內涵等非直接數(shù)據,采用可量化指標進行間接表示,如以數(shù)字資源表示社區(qū)教育資源內容和形式,以遠程教學和資源共享指數(shù)表示服務重點人群的能力,以專題講座和科研團隊數(shù)表示社區(qū)教育內涵的提升。遵照一般的關鍵詞抓取手段,剔除低頻率關鍵詞,對互聯(lián)網上2020—2022年社區(qū)教育相關文獻資料進行抓取,抽取社區(qū)教育相關關鍵詞與評價指標,如表1所示。

表1 評價指標選取

社區(qū)教育發(fā)展成效評價是多指標數(shù)據的系統(tǒng)耦合,參照教育部公布的評價指標體系方法,在投入-產出框架下,對評價指標進行了篩選,剔除體驗基地個數(shù)、閱覽室個數(shù)等與目標評價相關度不高的評價指標,構建多級評價方法,設立5個一級指標及16個二級指標,評價數(shù)據集表示為:

A={B1,B2,…B5},Bi={Cij}

其中i=1,2…5,j為指標層Bi下的指標個數(shù)。

社區(qū)教育發(fā)展成效多級評價指標可以重新整理如表2所示。

表2 社區(qū)教育發(fā)展成效評價多層級指標體系

(二)指標數(shù)據預處理

為方便統(tǒng)計處理,去除不同指標參數(shù)不同量綱影響,本節(jié)采用歸一化法對指標數(shù)據進行預處理,使得處理后的數(shù)據統(tǒng)一規(guī)在［0,1］區(qū)間歸一化方法計算如下:

(1)

式中cij表示第i級第j項指標值,cmax、cmin分別表示第j項指標的最大和最小值。

一是直接從政府部門統(tǒng)計數(shù)據獲取,二是通過對數(shù)據分析轉換計算得到,整理得到安徽省社區(qū)教育面板數(shù)據預處理后數(shù)據,如表3所示。

表3 社區(qū)教育發(fā)展成效指標數(shù)據歸一化表示

(三)指標數(shù)據加權

一般的指標評價方法采用平均賦權法,未考慮指標的辨識性和差異性,這顯然不符合數(shù)據規(guī)律,本節(jié)利用三角模糊數(shù)確定指標權重,記三角模糊數(shù)為pij=(lij,mij,uij),lij和uij分別表示三角數(shù)的下限和上限,mij表示可能性最大的取值。創(chuàng)建k組三角模糊判斷數(shù)值矩陣,各指標兩兩比較得:

(2)

W={w1,w2…w5}

(3)

同樣使用模糊矩陣法得到二級指標權重:

Wi={wi1,wi2…wij}

(4)

利用三角模糊數(shù)計算得出評價指標體系貢獻權重,如表4所示。

表4 評價指標貢獻率

(四)加權TOPSIS評價模型

首先,構造規(guī)范化評價決策矩陣Z=(Zij)m×n:

(5)

其次,基于公式(4)構造加權規(guī)范化決策矩陣V,其中矩陣元素Vij=wijZij。

第三,確定理想解V+和負理想解V-:

(6)

(7)

第四,計算每個評價指標到理想解的距離S+和負理想解S-的距離:

(8)

(9)

最后,計算每個評價指標的貼近度,以此得到安徽省域10個地市的社區(qū)教育發(fā)展成效目標評分:

(10)

式中0≤Ai≤1,Ai值越大代表該地市社區(qū)教育發(fā)展水平越高。

二、評價結果實證分析

本節(jié)基于安徽省域10個地市2020—2022年的指標數(shù)據對社區(qū)教育發(fā)展水平進行綜合量化評價,三角數(shù)-TOPSIS模型的求解結果如表5所示。

表5 安徽省域社區(qū)教育發(fā)展水平評價結果

從表5評價結果可以看出,合肥、淮北、淮南、蕪湖、滁州幾個地區(qū)評價結果位居前列,其中合肥市社區(qū)教育發(fā)展水平明顯高于其他地區(qū),近三年平均得分達到了0.6859,合肥作為省會城市,無論是社區(qū)教育的發(fā)展,還是教育和社會資源等配置方面,都具有很大的優(yōu)勢,因此,評價結果要明顯優(yōu)于其他地市。其他地市雖然存在一定的評分差距,但是整體上差異不是十分明顯,這與各地都積極響應社區(qū)教育有關。

結合評分指標和評價結果來分析,可以得出:(1)財政經費投入以及效益產出是社區(qū)教育發(fā)展水平衡量的重要指標,而資金投入存在地區(qū)不平衡性和時間序列上的不連續(xù)性,導致各個地區(qū)不同年份的社區(qū)教育基礎設施建設情況不一。政府應發(fā)揮頂層規(guī)劃、引導支持的統(tǒng)籌作用,出臺社區(qū)教育推進政策和辦法、劃撥社區(qū)教育投入資金,聯(lián)合號召其他部門合力合作推動社區(qū)教育實踐。(2)數(shù)字化、信息化發(fā)展正在不斷重塑教育形態(tài),成為評價教育成效的重要指標,創(chuàng)建共享數(shù)字學習資源,打造數(shù)字化學習平臺,降低社區(qū)教育的活動組織成本,豐富社區(qū)教育形式,利用平臺統(tǒng)一管理,面向基層教育網絡全覆蓋,進一步推進社區(qū)教育的均衡性以及公平性。應在省域范圍內加強全民終身學習網、全民智慧學習平臺建設,創(chuàng)新平臺資源共享模式,發(fā)揮終身學習網的神經中樞作用,推進社區(qū)教育體系向末端廣泛延伸,通過網絡信息平臺和移動終端將終身學習傳遞到家庭和個人,提升社區(qū)教育服務社會的能力。(3)在人員投入上,專職教師隊伍占高比重,但是社區(qū)教育專職教師學歷層次及專業(yè)技術職務不是很高,專職教師配比度不高,這在一定程度上也限制了社區(qū)教育發(fā)展水平。應以專職教師為主,加大社區(qū)教育工作者投入量,拓展社區(qū)教育師資隊伍的來源途徑,多元化吸引社區(qū)教育人才,推進專業(yè)社區(qū)教育師資隊伍建設,從而為社區(qū)教育事業(yè)提供持續(xù)、穩(wěn)定、高效的人員保障。

三、結語

以社區(qū)教育發(fā)展成效評價為研究對象,構建發(fā)展成效科學評定評價模型,基于教育大數(shù)據分析的社區(qū)教育發(fā)展評價方法將為安徽省社區(qū)教育發(fā)展帶來評估新視角:一方面,改善了社區(qū)教育發(fā)展水平評價研究不足的情況;另外一方面,也夯實了社區(qū)教育發(fā)展成效的實證基礎,為教育主管部門及時掌握社區(qū)教育發(fā)展成效提供方法支撐。穩(wěn)健有效的證據模型新圖景保障了社區(qū)教育決策和實踐路徑科學化精準化實施,對推動社區(qū)教育高質量發(fā)展具有現(xiàn)實意義,也為類似的實證評價研究提供方法借鑒和模型參考。