基于模糊一致矩陣的模糊綜合評(píng)價(jià)法測(cè)評(píng)隱性知識(shí)存量

張馳庚 邱奕超

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.02.041

收稿日期：2023-08-17

基金項(xiàng)目：浙江省人力資源和社會(huì)保障廳、浙江省職業(yè)教育社科研項(xiàng)目（ZJCV2022C37）

摘? 要：隱性知識(shí)存量測(cè)評(píng)是對(duì)當(dāng)前學(xué)?？己嗽u(píng)估教師教科研能力僅測(cè)評(píng)教師顯性知識(shí)的完善。文章基于模糊一致矩陣的模糊綜合評(píng)價(jià)法，研究教師隱性知識(shí)存量測(cè)評(píng)，包括：教師的隱性知識(shí)分類(lèi)、建立評(píng)價(jià)問(wèn)題指標(biāo)體系，運(yùn)用模糊一致矩陣配置指標(biāo)權(quán)重、選擇評(píng)價(jià)相關(guān)集、建立模糊綜合評(píng)價(jià)模型，以及測(cè)評(píng)隱性知識(shí)存量，并實(shí)證分析高職教師隱性知識(shí)存量的測(cè)評(píng)過(guò)程。

關(guān)鍵詞：高職教師；隱性知識(shí)；模糊一致矩陣；模糊綜合評(píng)價(jià)；實(shí)證分析

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391；G202? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：2096-4706（2024）02-0191-05

Evaluation of Tacit Knowledge Stock by Fuzzy Comprehensive Evaluation Method Based on Fuzzy Consistent Matrix

—Empirical Analysis of the Evaluation of Tacit Knowledge Stock of Higher Vocational Teachers

ZHANG Chigeng， QIU Yichao

（Jiaxing Vocational and Technical College， Jiaxing? 314036， China）

Abstract： The evaluation of teachers' teaching and scientific research ability only assesses the explicit knowledge of teachers in current school， and the evaluation of tacit knowledge stock is the perfection for it. Based on the fuzzy comprehensive evaluation method of fuzzy consistent matrix， this paper studies the evaluation of teachers' tacit knowledge stock， including the classification of teachers' tacit knowledge， the establishment of problem evaluation index system， the allocation of index weights by using fuzzy consistent matrix， the selection of evaluation correlation sets， the establishment of fuzzy comprehensive evaluation model， and the evaluation of tacit knowledge stock. And it carries out the empirical analysis of the evaluation process of teachers' tacit knowledge stock in higher vocational colleges.

Keywords： higher vocational teacher; tacit knowledge; fuzzy consistent matrix; fuzzy comprehensive evaluation; empirical analysis

0? 引? 言

基于教育信息技術(shù)理念、運(yùn)用多媒體技術(shù)，完善專(zhuān)業(yè)知識(shí)、有效完成教科研活動(dòng)，達(dá)成教科研目標(biāo)是教師須具備的職業(yè)能力[1]。這種能力具體體現(xiàn)在教師的顯性知識(shí)和隱性知識(shí)兩方面，如廣博的教育信息技術(shù)知識(shí)、嫻熟的教學(xué)技能、自我反思、創(chuàng)新能力、情感、意志發(fā)展等。對(duì)于教師掌握的顯性知識(shí)能力，學(xué)校可采用學(xué)生成績(jī)、科研成果、教師培訓(xùn)考核等方法評(píng)估；而教師掌握教育信息技術(shù)的訣竅、教學(xué)反思、創(chuàng)新能力及情感等隱性知識(shí)測(cè)評(píng)比較困難，因此很難評(píng)估教師的隱性知識(shí)量。本研究厘定高職教師隱性知識(shí)的分類(lèi)，基于模糊一致矩陣的模糊綜合評(píng)價(jià)法，研究高職教師隱性知識(shí)存量測(cè)評(píng)并作出實(shí)證分析。

1? 高職教師的隱性知識(shí)分類(lèi)

隱性知識(shí)與顯性知識(shí)組成了人類(lèi)的全部知識(shí)[2]。不同于具有可編碼、可表述等特征的顯性知識(shí)，隱性知識(shí)依附于個(gè)體，不可編碼、難于表述。因此，對(duì)隱性知識(shí)有效分類(lèi)有助于隱性知識(shí)的測(cè)評(píng)。關(guān)于隱性知識(shí)分類(lèi)有多種方法，如野中郁次郞的隱性知識(shí)二分類(lèi)：1）技能型。如手藝、操作訣竅等；2）認(rèn)知型。如價(jià)值觀、心智模式等；又如英國(guó)Eraut教授的三分類(lèi)法[3]。經(jīng)文獻(xiàn)分析，本研究參照李作學(xué)教授的五分類(lèi)法[4]：專(zhuān)業(yè)技能、人際關(guān)系、元認(rèn)知、情感、價(jià)值觀類(lèi)，并將五分類(lèi)法作為高職教師隱性知識(shí)的分類(lèi)，如表1所示。

2? 基于模糊一致矩陣的模糊綜合評(píng)價(jià)法步驟

模糊一致矩陣[5]的模糊綜合評(píng)價(jià)法[6]分成二大步：1）建立評(píng)價(jià)問(wèn)題指標(biāo)體系，運(yùn)用模糊一致矩陣配置各指標(biāo)權(quán)重；2）選擇評(píng)價(jià)相關(guān)集，建立模糊綜合評(píng)價(jià)模型[7]，測(cè)評(píng)隱性知識(shí)存量。

2.1? 建立評(píng)價(jià)問(wèn)題指標(biāo)體系運(yùn)用模糊一致矩陣配置指標(biāo)權(quán)重

1）建立評(píng)價(jià)問(wèn)題指標(biāo)體系。將評(píng)價(jià)的目標(biāo)和考慮的指標(biāo)，按相互關(guān)系形成自上而下的層次。目標(biāo)層（要解決的問(wèn)題）；一級(jí)指標(biāo)（因素層），二級(jí)指標(biāo)（子因素層）。若有需要，可增加層次。

2）建立優(yōu)先關(guān)系矩陣。矩陣Q = （qij）n×n，若0≤qij≤1，i，j ∈ Ω = {1，2，…，n}，稱(chēng)Q是模糊矩陣；若模糊矩陣Q滿(mǎn)足qij + qji = 1，i，j ∈ Ω，稱(chēng)Q是模糊互補(bǔ)矩陣；設(shè)元素a1，a2，…，an兩兩比較重要程度的模糊互補(bǔ)矩陣為Q = （qij）n×n，若 ，qij = 0.5，表示相對(duì)上一層因素ai與因素aj同樣重要；

qij = 0表示相對(duì)上一層，因素aj比ai重要；qij = 1表示相對(duì)上一層因素ai比aj重要，此時(shí)建立的Q = （qij）n×n稱(chēng)為優(yōu)先關(guān)系矩陣。

3）優(yōu)先關(guān)系矩陣轉(zhuǎn)化成模糊一致矩陣。對(duì)優(yōu)先關(guān)系矩陣按行求和，記為 ，i = 1，2，…，n，令rij = ，則R = （rij）n×n為模糊一致矩陣[8，9]。

4）各指標(biāo)權(quán)重配置。用行和歸一化得排序向量ω = （ω1，ω2，…，ωn）T，其中指標(biāo)的各權(quán)重為：ωi = ，，，n為矩陣階數(shù)。

2.2? 選擇評(píng)價(jià)相關(guān)集建立模糊綜合評(píng)價(jià)模型測(cè)評(píng)隱性知識(shí)

1）選擇評(píng)價(jià)相關(guān)集。評(píng)價(jià)事物涉及多個(gè)指標(biāo)，需要綜合多個(gè)評(píng)價(jià)主體參與，因此要確定評(píng)價(jià)主體集合；此外，選擇與評(píng)價(jià)事物相關(guān)的其他集合。評(píng)價(jià)主體對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)價(jià)過(guò)程中，需建立評(píng)價(jià)矩陣。

2）建立模糊綜合評(píng)價(jià)模型，測(cè)評(píng)隱性知識(shí)存量。建立若干單因素評(píng)價(jià)矩陣分別與對(duì)應(yīng)權(quán)重向量合成[7]，可得模糊綜合評(píng)價(jià)模型，依據(jù)模型測(cè)評(píng)隱性知識(shí)存量。

3? 高職教師隱性知識(shí)存量測(cè)評(píng)實(shí)證分析

3.1? 建立評(píng)價(jià)問(wèn)題指標(biāo)體系及各指標(biāo)權(quán)重配置

1）建立評(píng)價(jià)問(wèn)題層次結(jié)構(gòu)。根據(jù)表1教師隱性知識(shí)分類(lèi)，建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表2所示。

目標(biāo)層P：教師個(gè)體隱性知識(shí)存量。5個(gè)一級(jí)指標(biāo)Fi，其權(quán)重ωi，i = 1，2，…，5；二級(jí)指標(biāo)Fij，權(quán)重γij，i = 1，2，…，5；0≤j≤5。為省篇幅，表2已給出各指標(biāo)權(quán)重，以下給出計(jì)算過(guò)程。

2）建立優(yōu)選關(guān)系矩陣P-F。按步驟2，采取專(zhuān)家會(huì)議或德?tīng)栰撤ǖ龋⒈?。

3）優(yōu)先關(guān)系矩陣P-F轉(zhuǎn)換為模糊一致矩陣P-F。按步驟3，可得表4。

4）各指標(biāo)權(quán)重配置。計(jì)算模糊一致矩陣P-F確定指標(biāo)權(quán)重ωi，i = 1，2，…，5，如表5所示。

同理可得二級(jí)指標(biāo)權(quán)重。例如，由表4中F1“專(zhuān)業(yè)技能”下F1j =（技藝、操作訣竅、動(dòng)作準(zhǔn)確靈活）的模糊一致矩陣F1-F1j，由此可得二級(jí)指標(biāo)F1j權(quán)重向量（γ11，γ12，γ13，γ14）T = （3.0，3.0，2.5，1.5）T；由F1-F1j，i = 1，2，…，5；0≤j≤5，得其他四個(gè)二級(jí)指標(biāo)權(quán)重。

3.2? 建立模糊綜合評(píng)價(jià)模型測(cè)評(píng)隱性知識(shí)存量

3.2.1? 選擇相關(guān)集合建立評(píng)價(jià)矩陣

1）評(píng)價(jià)主體。客觀、全面評(píng)價(jià)高職教師隱性知識(shí)存量，需多個(gè)評(píng)價(jià)主體參與。包括：教學(xué)督導(dǎo)組V1、同事V2間的評(píng)價(jià)，學(xué)生V3對(duì)任課教師評(píng)價(jià)，被評(píng)教師V4的自評(píng)，以及領(lǐng)導(dǎo)V5的評(píng)價(jià)。不同評(píng)價(jià)內(nèi)容，評(píng)價(jià)主體的選擇是不同的。例如，學(xué)生主體可參與對(duì)任課教師教學(xué)活動(dòng)內(nèi)容評(píng)價(jià)，但對(duì)教師科研活動(dòng)不了解則不參與評(píng)價(jià)。

2）與評(píng)價(jià)相關(guān)的各類(lèi)集。令專(zhuān)業(yè)技能、人際關(guān)系、元認(rèn)知能力等評(píng)價(jià)指標(biāo)為F，則評(píng)價(jià)指標(biāo)集F = {F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)5}，令評(píng)語(yǔ)等級(jí)集為W，則W = {W1，W2，…，Wn}，本實(shí)例W = {優(yōu)，良，中，差}。令所有評(píng)價(jià)主體構(gòu)成的集V，則V ={V1，V2，…，V5}；

3）建立評(píng)價(jià)矩陣。若V t（t = 1，2，…，5）對(duì)F1的二級(jí)指標(biāo)F1i評(píng)價(jià)，i = 1，2，…，4，則可得V t對(duì)指標(biāo)F1的評(píng)價(jià)矩陣[7]為 ，如式（1）所示：

（1）

其中? 是在V t下對(duì)指標(biāo)F1i給予評(píng)語(yǔ)等級(jí)Wj（ j = 1，2，3，4）的隸屬度[10]，如式（2）所示：

（2）

若V ={V1，V2，…，V5}，即所有評(píng)價(jià)人員對(duì)F1i給評(píng)語(yǔ)Wj（ j = 1，2，3，4）的隸屬度，如式（3）所示：

（3）

則相應(yīng)的評(píng)價(jià)矩陣為式（4）：

（4）

3.2.2? 測(cè)評(píng)隱性知識(shí)存量

表6給出教師隱性知識(shí)存量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、權(quán)重及單因素（單個(gè)虛線框）評(píng)價(jià)矩陣，評(píng)價(jià)組共20人構(gòu)成，根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)教師個(gè)體Y，Z的隱性知識(shí)存量進(jìn)行測(cè)評(píng)。

以教師Y為例，據(jù)表6，有5個(gè)評(píng)價(jià)矩陣A（A1，A2，A3，A4，A5），即單因素綜合測(cè)評(píng)矩陣為：

其中γ1 = [γ11，γ12，γ13，γ14]T為二級(jí)指標(biāo)[F11，F(xiàn)12，F(xiàn)13，F(xiàn)14]對(duì)應(yīng)的權(quán)重。同理可得? = [0.29，0.44，0.22，0.05]， = [0.36，0.46，0.14，0.04]， = [0.47，0.37，0.13，0.03]， = [0.45，0.35，0.2，0]。

利用G1，G2，G3，G4，G5構(gòu)建基于評(píng)價(jià)因素集F = {F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)5}的綜合測(cè)評(píng)矩陣如下式GY。其中ω = [ω1，ω2，ω3，ω4，ω5]T，G由G1，G2，G3，G4，G5構(gòu)成。同理，可得教師Z的隱性知識(shí)存量測(cè)評(píng)矩陣：H1 = γ1B1 = [0.36，0.54，0.1，0]，H2 = [0.37，0.49，0.14，0]，H3 = [0.48，0.32，0.2，0]。

H4 = [0.46，0.29，0.25，0]，H5 = [0.49，0.43，0.08，0]。類(lèi)似GY可得GZ：

結(jié)果表明，教師Z的隱性知識(shí)存量水平高于教師Y。為更直觀反映兩位教師擁有的隱性知識(shí)存量，我們可以將{優(yōu)、良，一般，差}用百分?jǐn)?shù)表達(dá)：LT = {95，80，65，45}，則教師X的隱性知識(shí)存量測(cè)評(píng)得分PY = GY L = 82.10分；教師Z的得分PZ = GZ L = 84.20分；即PZ＞PY。

4? Python程序設(shè)計(jì)

隸屬度、矩陣運(yùn)算等計(jì)算，可設(shè)計(jì)Python程序[11]加以解決，編程框圖如圖1所示。

程序概略如下，其中傳遞的函數(shù)參數(shù)均為矩陣：

import? tensorflow? as? tf

def? matrix_1（x1，x2，…，xn）：

…………………………

result = tf.matmul（x1，x2）

return? result

…………………………

def? matrix_2（y1，y2，…，ys）：

…………………………

def? evaluation_results （……）：

…………………………

if __name__=="__main__"：

x1 = [[x11， x12，…，x1m]， [x21， x22，…，x2m]，…， [xk1，xk2，…，xkm]]，

x2= [[x11， x12，…，x1p]， [x21， x22，…，x2p]， …， [xm1， xm2，…xmp]]，

…，matrix_1（x1，x2， …，xn），… ， y1=[…]， y2=[…]， … ， ys=[…]，

matrix_2（y1，y2，…， ys）， …。

5? 結(jié)? 論

借助優(yōu)先關(guān)系矩陣構(gòu)造模糊一致矩陣，使傳統(tǒng)的層次分析判斷一致性存在的問(wèn)題得到解決，從而使教師的隱性知識(shí)存量測(cè)評(píng)更為科學(xué)合理。此外，評(píng)價(jià)主體對(duì)教師個(gè)體隱性知識(shí)存量評(píng)價(jià)過(guò)程是不可或缺的，其余煩瑣計(jì)算，可通過(guò)設(shè)計(jì)Python程序一次性解決。

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作者簡(jiǎn)介：張馳庚（1984—），男，漢族，浙江杭州人，講師，碩士，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、教育管理；邱奕超（1989—），男，漢族，浙江嘉興人，工程師，碩士研究生，主要研究方向：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)。