前言：中文期刊网精心挑选了信息评价方法范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
信息评价方法范文1
一、单一指标综合评价模型
单一指标综合评价模型是最基础的评价模型，在这个模型中，首先应对上市公司的会计信息质量的每项评价指标均进行单一评价，并根据其质量为其评分，从而得出关于会计信息质量的单一指标的分值，然后把这些分值进行加总，可以得出上市公司会计信息质量的总体分值，最后可以根据这个总体分值对会计信息质量进行综合评价。
设U1，U2，……，U0分别代表会计信息质量的评价指标，其中0？燮U0？燮100，Q代表上市公司会计信息质量的总评值，且0？燮Q？燮100，则有：Q=（U1+U2+……+Un）/n，利用这个公式很容易计算出上市公司会计信息质量的分值，进而评价会计信息质量的好坏。
二、单项指标加权平均评价模型
以单一指标综合评价模型为基础，加以改动而来。同理：设U1，U2，……，Un分别代表会计信息质量的八个单项评价指标，其中0？燮U0？燮100，Q代表上市公司会计信息质量的总评分，0？燮Q？燮100，和上一种评价模型不同的是，在这里为U1，U2，……，Un分别按其对会计信息质量的影响程度的不同赋予了不同的权重a1，a2，……，an，同时规定0？燮an？燮1，且 ∑an=1，然后得出：Q=a1U1+a2U2+……+anUn。
可以看出，这一评价模型为会计信息质量单项评价指标赋予了不同的权重，可以减少非主要因素对评价结果的影响，更有利于评价结果的准确。
三、模糊评价法模型
模糊集理论是L.A.Zadeh（扎得）1965年提出的一种数学理论，它是处理事物的属性，如好坏、大小、长短等概念处于模糊性的问题。评价人员在会计信息质量评价时，由于影响会计信息质量的因素存在较大的不确定性。因此，为了能够使这些模糊的因素量化，可以将模糊数学应用于此，建立模糊评价模型。通过建立模糊评价，可以使得那些性质、内容等不一致的影响因素归为单一指标，从而对企业会计信息质量做出科学的评价。
第一步，建立因素集。把所有影响会计信息质量量化的因素分成S个子集，记为U1，U2，U3，……，Us，并满足条件 U={U1，U2，U3，……，Us}，Ui∩Uj=？?I（i≠j），对于每一个子集 Ui又可以由它的下一级评价指标子集Uin来评价，即可以表示为Ui={Ui1，Ui2，……，Uin}，i=1，2，……，s，其中：Ui表示第i个影响因素；n表示Ui总共有n个影响因素。通常这些选取的因素都具有不同程度的模糊性。第二步，建立权重集。影响会计信息质量的因素众多，但是一般来说，各个因素的影响程度不一样。为了充分体现客观性，依据个影响的实际影响，对他们分别赋予一定的权重。
A={A1，A2，……，As}，（其中：i=1，2，……，s）
其中，Ai表示第i个影响因素的权重，S为总的会计信息质量影响因素。
第三步，建立评价集。评价集是依据信息质量评价人员对会计信息质量的各种可能评估结果所组成的集合。可以表示为：V={V1，V2，……，Vm}，（其中：j=1，2，……，m）
其中，Vj表示第j个评价结果，m为总的评价结果数。
第四步，单因素评价。单独对每一个因素进行评价，以确定会计信息质量隶属于评价集中个元素的隶属程度。取因素集U中的第i个因素Ui进行评价，对评价集V中第 j个元素Vj的隶属度为Yij，则对Ui的单因素评价可以得出评价的模糊集Ri={ri1，ri2，……，rim}，（其中：i=1，2，……，s）
对所有的因素分别进行单因素评价后，可以得到综合评价矩阵R为：
R=R1…Rn=ri1 ri2 … rim… …… …rn1 rn2 … rnm
第五步，进行综合评价。综合评价矩阵就是将各个影响因素都按评价集元素进行了评价，但未考虑各个因素的权重。要进行综合评价必须考虑各个因素的权重，建立数学模型如下：B=A×R=（b1，b2，b3，b4……，bm）式中：bj=∨（ai∧rij）
将ai与rij比较，取较小值，再从几个较小值中取最大值作bj。若计算出的综合评价模型B中各元素相加不等于1，采用“归一化”处理。此时，B集合仍是一个m维向量，需要再依据评价集上给定的标准向量C，则质量评估的结果将是一个明确的代数值。
Q=B×C
根据Q值的大小认为公司的会计信息质量的等级，并可对多个企业的Q值进行排队，进行比较分析。
四、功效系数法
功效系数法是指根据多目标规划原理，把所要评价的各项指标分别对照各自的标准，并根据各项指标的权数，通过功效函数转化为可以度量的评价分数，再对各项指标的单项评价分数进行加总，求得综合评价分数的方法。功效系数评价过程包括初步评价和基本评价两个环节。
1、初步评价计分
第一步，计算指标实际值。根据评价企业年度对外报告的财务报告所反映的数据，按照本文第三部分提供的各项指标计算公式，计算出各项评价指标的实际值。
第二步，确定指标的标准值。对于会计信息质量评价的各项指标没有具体的标准值。对此，财政部门可以在评价之前，请相关的专家或者学者进行研究，确定各指标的标准值。
第三步，确定指标值档次。根据选用的标准值，确定各项指标所处的档次，即是处于优秀值、良好值、平均值、较低值和较差值等各档标准值的哪个档次。
第四步，确定标准系数。标准系数是用于计量指标评价得分的计算的。当判断出实际值在标准值中所处的档次后，即可确定应选用的标准系数。
第五步，确定计算公式。
公式为：本档基础分+[（指标实际值-本档标准值）/（上档标准值-本档标准值）]（上档基础分-本档基础分）。
第六步，计算指标分数。每个指标分数由基础分和调整分构成。首先求基础分，即本档基础分，是指对某项指标按照本档标准值计算求得的分数。
计算公式为：本档基础分=指标权数×本档标准系数
公式中的指标权数，是指在一个特定的指标集合体中，每项指标占有的权重。一个指标体系的总权数通常为100，其中每项指标的权重，可根据各指标在整个体系中的重要程度，运用层次分析法在总权数范围内分配或请从事有关实际工作和理论研究方面的专家，独立将100分总权数分配给各项指标，然后综合分析专家的意见，确定每项指标的权重。然后求调整分，是指某指标实际值在某标准值档次内，超过本档标准值部分应得的分数。
计算公式为：功效系数×（上档基础分-本档基础分），其中，功效系数=（指标实际值-本档标准值）/（上档标准值-本档标准值）。
最后，将各单项基本指标初步评价得分相加，求出基本指标总分。
2、基本评价计分
基本评价是指在初步评价的基础上，利用修正指标，采用功效系数法对企业会计信息质量初步评价结果所做的进一步调整和完善，使计量指标评价结果更接近于实际的质量实际。
首先，确定各项修正指标的单项修正系数。单项修正系数是指每个修正指标对初步评价结论的修正比例。由基本修正系数和调整修正系数两部分构成。
（1）基本修正系数的计算
以初步评价得分为基础，按照规定的划分方法确定修正指标应处的区段，再根据修正指标的实际值，按照规定的划分方法确定修正指标实际值所处的区段，而后，按规定的公式计算如下：
基本修正系数=[1+（修正指标所处区段-修正指标应处区段）×0.1]
公式中应处区段和所处区段是一种对比修正关系。当二者相同时，则修正指标不对其所属部分的初步评价得分进行修正，基本修正系数为1；当二者不同时，则用所处区段与应处区段进行比较，每高出一个区段，基本修正系数就依次递增0.1，相反每低一个区段，基本修正系数依次递减0.1。
（2）调整修正系数的计算
按功效系数法计算，修正区间定为0.1，则调整修正系数=功效系数×0.1。其次，确定综合修正系数。综合修正系数是指修正指标对其所属部分基本指标得分进行综合修正的比率，可根据单项修正系数和各项修正指标的权数进行计算。由于企业会计信息质量评价的不同部分的修正指标与其他部分的基本指标相关性不是很强，修正意义不是很大，因而，把单项修正系数转化为综合修正系数，使得每项修正指标只对与其相关性很强的本部分基本指标得分进行修正。
第一步，某指标综合修正系数的计算。由其单项修正系数乘以该指标在本部分的权重求得，即：某指标综合修正系数=某指标的单项修正系数×该指标的权重，其中，该指标的权重=该指标的权数/该指标所在部分的权数总和。
第二步，某部分综合修正系数的计算。是该部分各项修正指标的综合修正系数之和。
第三步，最后修正总分的计算。首先计算每部分修正后得分，等于该部分综合修正系数与该部分初步评价得分的乘积。
第四步，对四部分修正后的得分加总，求出最后修正总分。
五、综合评价法
评价我国上市公司会计信息质量需要采用功效系数法和专家打分法进行综合评价，即综合评价法。综合评价法的主要由三个步骤构成：定量指标评价、定性指标评价和计算综合得分。
1、定量指标评价过程
第一步，计算指标实际值。根据评价企业年度对外报告的财务报告所反映的数据，按照各指标的计算公式，计算出各项评价指标的实际值。
第二步，确定指标的评分标准。指标评分标准的建立可以由有关的评价部门请专家、学者讨论建立。
第三步，确定标准系数。标准系数是对各项指标进行评价时，依据偏离标准值的幅度的大小进行确定，偏离的越大，标准系数越大。该标准系数用于计量指标评价得分。当判断出实际值在标准值中所处的档次后，即可确定应选用的标准系数。
第四步，计算单项指标分数。单项指标得分=本指标的总分-调整分其中：调整分=实际失真率/失真率基准点×标准系数×本指标的总分。
第五步，计算基本指标的总分。基本指标的总分=∑单项指标得分。
2、定性指标的评价
第一步，确定单项评议指标的等级。对会计信息质量评价指标体系中定性指标，根据他们影响会计信息质量的轻重分别给与一定的权数，同时给出各项指标的等级。
第二步，计算单项评议指标得分。单项评议指标分数=∑（单项评议指标权数×各项评议员给定的等级参数/评议人员数。
信息评价方法范文2
关键词：期刊评价；主观信息；集成；基准等级评价集合
中图分类号：N945.16 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）34-8194-02
学术评价主要是对学术科研成果的评价，是提高专业人员研究积极性，促进科研资源优化配置，引领学科建设的重要手段和保障。学术论文是科研人员新的科学研究成果或创新见解和知识的科学记录，因此在现阶段，学术评价往往是通过对学术论文的评价来实现的。学术期刊自产生以来就是学术论文的最主要载体，因具有出版周期短、时效性强、信息量大、知识新颖可靠等优势，是科研人员相互之间进行学术交流的主要平台和媒体。因此，学术期刊在学术评价中起的作用越来越大，尽管对这种作用的好坏仍然存在争议，但学术评价中越发重视学术期刊却是不争的事实，学术期刊已经被赋予了学术评价功能[1-4]。
1 问题描述与语言评价基础
1.1 问题描述
为了方便问题的表述，该文采用下面的符号来描述学术期刊质量的主客观评价研究：
1.2 基准等级评价集合的有关概念
1.2.1 评价等级的隶属度函数
在复杂的或模糊不定的经济决策环境中，语言短语能够更准确地表达出人们的主观感觉或判断。该文针对学术期刊等级评价问题，建立期刊等级的模糊评价体系，给出期刊的语言等级评价。下面给出期刊评价等级的三角模糊数的隶属度函数。
1.2.2 基准等级评价集合的特性
本文采用C、B-、B、B+、A-、A和A+为基准等级集合的构成元素。如果需要特定的等级划分（例如，更多的等级），则可以根据实际问题来确定具体的等级，并且不会影响本文所提出研究方法的可行性。基准等级评价集合作为一个语言评价集合，下面简要说明等级评价集合的有关性质。假设TERMSET={t0， t1， …， tg}为一个语言评价集合，它是一个由奇数个（g+1） 元素构成的有序集合。例如，考虑一个由7条语言短语构成的集合TERMSET ， 即TERMSET ={t0=“极差”， t1=“很差”， t2=“差”，t3=“一般”， t4=“好”， t5=“很好”， t6=“极好”}。
2 提出的方法
2.1 定性评价信息的规范化
专家给出的关于期刊等级的定性评价通常有采用下面的两种形式：1） 直接是某个等级，例如 A；2） 等级区间，例如，[B+，A-]。等级区间的评价形式可以表示为基准等级评价集合上的模糊集TERMSETB={[termB0]， [termB1]， …， [termBg]}。这样一来，期刊Si关于某定性属性[Cj]的等级评价为：
2.2 定性评价信息的集成
为了得出期刊Si的关于所有定性属性的综合评价值，需要对[Fsubj]（Si）按照[W=（w1，w2，...，wn）]进行加权集成，记集成结果为[Fsubi]，且[Fsubi]表示为：
2.3 期刊等级的评价
由2.2计算得到的期刊[Si]的综合评价评价值[Fsubi]为基准语言集合TERMSETB的模糊集，由此，可以计算得到期刊[Si]的单点值型综合评价值[di]，
3 算例分析
本算例针对科学管理研究、图书与情报、图书馆工作与研究、统计与决策、情报杂志5个学术类期刊进行了多属性评价，这里记方案集为S。各期刊关于权威性、影响力、新颖性和互动性等定性属性的专家评价如表1所示。
4 结束语
学术期刊的等级评价工作已经越来越受到重视，常见的评价方法是单独使用客观评价信息来进行期刊等级的评价。该文采用的方法考虑由专家给出的主观评价信息来针对期刊的定性属性进行评价，允许不同的属性采用不同粒度的模糊语言表达，能够充分体现各期刊定性属性的模糊性。该文提出的方法易于在计算机系统上实现，并且易于进一步推广。
参考文献：
[1] 邱均平，李爱.期刊评价的价值实现与社合认同[J].重庆大学学报，2008，14（1）：61-65.
[2] 李丽，张风连.科学评价科技期刊[J].科技与出版，2005，15（3）：14-15.
[3] 陈冠初.我国科技期刊的评价问题[J].编辑学报，2004，14（4）：240-242.
[4] 王玲，叶继元.中文核心期刊研究的现状及其走向[J].中国图书馆学报，2001，18（5）：21-23.
[5] 邱均平，胡宗仪.新形势下期刊评估与发展趋势[J].情报理论与实践，2001，24（5） ：396-400。
[6] 叶继元.学术刊物的定性与定量评价[J].图书馆论坛，2006，26（6）：54.
信息评价方法范文3
[关键词]灾难恢复优先级模糊综合评价指标体系
中图分类号:TP3文献标识码:A文章编号:1671-7597(2009)1210049-02
一、引言
石油行业是最早大规模应用计算机的行业之一,现在石油业务信息系统已经广泛应用于石油行业的各个领域[1]。例如:勘探与生产技术数据管理系统,加油站管理系统,企业信息门户系统等。这些系统能否正常运行将直接影响到社会经济的各个方面,因此提出了数据中心建设和灾难恢复系统建设的要求。在数据中心建设和灾难恢复系统建设的过程中,对石油业务信息系统进行灾难恢复优先级评价就是一个必须要解决的问题。但是目前还没有合适的方法。
本文用多层模糊综合评价方法[2],从经济效益、生产运营和社会影响三个方面,研究一种能定量解决石油业务信息系统灾难恢复优先级评价的方法,提供了科学的理论依据。
二、石油信息系统灾难恢复优先级评价的指标体系
在进行石油信息系统灾难恢复优先级评价时,首先要确定评价指标体系。目前已有一些文献对信息系统评价的指标体系进行了研究[3,4,5],但是却没有针对石油业务信息系统灾难恢复进行评价的指标体系。而且已有的指标体系也只反映了相关行业信息系统本身的一些特性,没有反映石油行业方面的内容。石油业务信息系统的指标体系应该反映石油业务的行业特点,遵循科学性、全面性、层次性的原则。为了准确反映石油业务信息系统在灾难恢复过程的优先级,构造其指标体系如表1所示。
表1石油业务信息系统灾难恢复优先级评价的二级指标体系
三、模糊综合评价方法的应用
1.评价对象
本次评价对已经广泛应用的7个石油业务信息系统进行灾难恢复优先级评价。
2.评判因素集
由石油业务信息系统灾难恢复优先级评价的指标体系表1中的一级指标和二级指标构成评价因素集U={U1,U2,U3},其中U1={U11,U12,U13,U14},U2={U21,U22,U23,U24,U25,U26},U3={U31,U32,U33}。
3.评判集
石油业务信息系统灾难恢复优先级从高到低可以分为5个评价等级:非常高、高、中、低、非常低。所以评判集V={非常高、高、中、低、非常低},表示为V={V1,V2,V3,V4,V5}。
4.权重分配
为了对各系统进行模糊综合评价,必须对指标体系中的每个指标都分配一个权重。表2中的权重值采用专家评分法得到。对应一级指标的权重得分:A1=0.3533,A2=0.3967,A3=0.25;对应二级指标因素的得分:A11=0.25,A12=0.2433,A13=0.2133,A14=0.2933,A21=0.2533,A22=0.17,A23=0.2233,A24=0.13,A25=0.09,A26=0.1333,A31=0.4633,A32=0.2367,A33=0.3。
5.二级指标集的单因素评价矩阵
为了对各系统进行模糊综合评价,通过问卷调查得到各系统的二级指标的单因素评价矩阵如表2所示。
例如表2中“加油站管理系统”的二级指标U12“运营成本增加”对应的数据(0.083,0.333,0.083,0.50,0)这表示:有8.3%的人认为此系统如果发生中断则会引起“运营成本增加非常多”,有33.3%的人认为此系统如果发生中断则会引起“运营成本增加多”,有8.3%的人认为此系统如果发生中断则会引起“运营成本增加中等”,有50%的人认为此系统如果发生中断则会引起“运营成本增加少”,没有人认为此系统如果发生中断则会引起“运营成本增加非常低”。
例如从表2中可得到,“勘探与生产技术数据管理系统”对于二级指标集合Ui(i=1,2,3)的单因素评价矩阵Ri如下:
表2待评价系统的二级指标集合的单因素评价矩阵(这里只列出部分系统的数据)
6.二级指标集的模糊综合评价
根据各系统的二级指标的权重和相应的二级指标集的单因素评价矩阵就可以对各系统的二级指标进行模糊综合评价,得到
例如:
“勘探与生产技术数据管理系统”的二级指标集“经济效益U1”的综合评价结果为:
“生产运营U2”的评价结果为:
“社会影响U3”的评价结果为:
同理,可以得到其他6个系统的二级指标集合的综合评价结果。
7.一级指标集的单因素评价矩阵
由各系统的二级指标的评价结果得到一级指标集合的单因素评价矩阵
。例如“勘探与生产技术数据管理系统”的一级指标集合{U1,U2,U3}的单因素评价矩阵为:
8.一级指标集的模糊综合评价
根据一级指标的权重和各系统一级指标集合的单因素评价矩阵可以得到对应系统的一级指标集的模糊综合评价结果。例如对于“勘探与生产技术数据管理系统”,其最终评价结果为:
由于模糊集B中V3(中)的隶属度0.2533最大,所以根据最大隶属度原则,此系统的最终评价为V3(中),也就是“勘探与生产技术数据管理系统”在石油业务信系统中的灾难恢复优先级为“中”。
同理,可以得到其他6个系统的模糊综合评价结果,从结果上看加油站管理系统、销售与市场ERP系统是排在最前面的,而企业信息门户系统、办公管理系统是排在最后面的,与专家给出的意见基本吻合。
四、结束语
石油业务信息系统灾难恢复优先级的评价是一项重要而又十分复杂的工作,涉及到社会经济很多方面,人们凭经验、感觉对其进行评价,存在较大的片面性和主观性。本文把多层次模糊综合评价方法应用到石油业务信息系统灾难恢复优先级的评价中,为石油业务信息系统灾难恢复优先级的评价提供了一种定量解决方法,使得评价结果更科学、更合理。
参考文献:
[1]刘希俭,中国石油信息化管理,石油工业出版社,2008.
[2]胡淑礼,模糊数学及其应用,四川大学出版社,1994.
[3]张先锋、郑建国,基于模糊层次分析和模糊评价的信息系统供应商评价研究,中国管理信息化,2009,12(2):86-89.
[4]梁丁相、陈曦,基于模糊综合评判理论的电力信息系统安全风险评估模型及应用,电力系统保护与控制,2009,37(5):61-64.
[5]徐绪堪、段振中、郝建,基于模糊层次分析法的企业信息系统绩效评价模型构建,情报杂志,2009,2:11-13,49.
信息评价方法范文4
关键词：调查问卷；教学效果；信息化；教学改革；高等职业教育
中图分类号： G712 文献标志码： B 文章编号：1673-8454（2014）04-0042-04
当前，教育信息化已列入《教育信息化十年发展规划（2011―2020年）》，成为一项国家战略，信息化教学已成为教学改革的主要目标。[1]教育信息化的理念不仅仅指学校的计算机与网络等硬件设施的完善，也绝非单纯以应用办公自动化软件应对学校事务性的日常工作为目标，更重要的是必须使用信息技术手段开发有针对性的应用软件以提高教学与科研质量，并以教学过程人力投入产出比的最优化为目标进行教改，以加速学生的能力培养过程。因此，在当前知识爆炸的背景下，教学的关键之重在于加速学生能力的培养，而培养过程首先依靠信息技术分析课程的教学效果，以更好地掌握学生能力培养与能力迁移过程的客观规律，最终遵循此客观规律开发更合适的课程。
信息技术在教学活动中的应用大体分三类：事务层应用，即使用办公自动化软件加速日常教学活动、收集反映教学效果的基础数据；分析层应用，其表现为事务层数据的归纳与分析，最终提取为信息；决策层应用，表现为智能专家系统通过分析上述信息，并基于专家系统的知识经验来辅助决策者确定进一步教改的具体措施。具体措施包括督导对教师的指导、教师对教学方法与教学内容的调整以及学生对自己的兴趣和课程的深入了解，这些具体措施能有效地提高教学质量。目前，国内大多数高校仅实现了事务层的信息化，与应用信息技术提高教学质量的目标相距较远。[2]
笔者于2012年底从某计算机工程研究所转入高校，开展软件相关课程的信息化建设。以2012-2013学年春季学期的《软件测试技术》课程为例，结合课程的特点开发了一个教学效果评价软件，能够自动完成事务层和分析层的大部分工作，将反映教学效果的数据加工为信息。该软件获得了很好的实际效果，有助于决策者的知识归纳与总结。
一、课程简介
《软件测试技术》是一门实践性非常强的课程，然而目前教学大纲却依然将其归为理论性课程，实训操作仅占总课时的20%。该课程传统授课方式的教学效果很差，学生普遍难以掌握相关的核心技能，原因在于以下几个方面：该课程概念很多而缺乏实训，学生难以生动地理解概念只能一味地应付考试；学生的编程能力普遍较弱，因而畏难心理抑制了学习的主动性；国内软件测试技术发展才刚刚起步，因而缺乏测试经验丰富的教师，也缺乏适合学生接受能力的教材。
本课程以笔者八年的全职软件开发与测试经验为基础，充分考虑该课程的学习规律，采用PBL教学模式开发实训题目：将PBL的三要素即问题、学习、指导与教学过程充分融合，保证了问题的多解性与真实性、面向问题的学生自主学习以及教师有启发性的指导。PBL课程的成功实施能有效提高学生的学习能力与解决实际问题的能力，国内外均有大量的应用报道。[3]
本课程共50学时，分11次课讲授，实训操作约占85%，课程以基于Linux脚本工具构建自动化测试工具及其在软件各阶段测试工作中的应用为主线，以生动的问题和巧妙的解决方法极大地激发了学生对软件测试的兴趣，学生通过实训加深了对问题的理解，加强了能力的锻炼。
二、教学效果的量化
获取并量化教学效果是将信息技术应用于提高教学质量的首要工作，常用的选项式或发散式调查问卷分别以客观和主观题目的形式呈现，[4]，[5]这些问卷的数据量相对较少，因此，若要获得大量数据则需设计很大容量的调查问卷，势必加重问卷设计、问卷完成与数据收集的工作量，亟需应用信息手段改进。
笔者结合自己的经验提出了一种新颖的曲线式调查问卷，以11条曲线表征教学效果，每条曲线的横坐标代表课程的进度，纵坐标代表一种指标。
这11个指标分组为一个三层模型：第一层是兴趣指标，含对问题、对学习以及对实际操作的兴趣；第二层是PBL实施过程相关的能力指标，包括提出问题、独立学习、解决问题、表达以及团队合作的能力；第三层是性格指标，包括创造力、逻辑推理能力和耐久力。这种分层模型反映了学习过程的客观规律，即兴趣导致能力的逐渐增强，进而又逐渐强化为职业成功必需的性格品质。表1是为该课程编写的11个实训题目，获得了较好的教学效果。
这种曲线式调查问卷的优点比较明显：
首先，数据是动态的且容量较大，反映了课程全过程的教学效果，便于动态分析与回归分析；
其次，曲线图形的直观性使得问卷完成过程很有乐趣，学生不易产生厌倦感。笔者的实践经验是大多数学生耗费约45分钟完成11条曲线的绘制，因为他们会认真反复地琢磨自己在课程全过程的收获与表现；
此外，11条曲线分区域显示在一个位图文件中，利用宽屏显示器能够很方便地综合对比，而传统的调查问卷缺乏整体观，学生们也容易草率应付；
最后，这些曲线存储成Windows位图文件，便于问卷原始数据的数字化。
三、教学效果的信息化评价
信息化方法包括调查问卷数字化程序以及图形绘制与数据分析脚本，尤其值得指出的是，上述程序和脚本在最后一次课作为集成测试的实训题目，程序与若干脚本一键运行的真实演练有效地调动了学生的学习兴趣。
1.调查问卷数字化程序的设计与实现
首先要设计一个数字化程序，将曲线式调查问卷中的数据提取出来，程序的功能包括解析Windows位图文件的文件头，确定图片的尺寸，然后找到合适的像素位置进行逐列扫描，取出非白色像素的坐标位置，并将每个像素的坐标信息与学生姓名和曲线名打包成一条记录导入Mysql数据库，数据导入的关键技术是基于Mysql的命令行接口写的Linux脚本：mysql -e “LOAD DATA local INFILE 'z.txt' INTO TABLE poll LINES terminated by '＼n' ”。
2.数据绘图展示脚本
为便于同类学生的特征提取，将22名学生分成三组，第一组到第三组依次代表优、良、中（n=8， 7， 7人），分组的实现是通过在数据库中建立一张姓名/组别的数据表。因为Mysql数据库本身欠缺绘图功能，所以我们选用Gnuplot软件绘图。该软件也提供命令行接口，方便用Linux脚本进行自动化集成。
3.数据分析脚本
R软件是数理统计专业的开源软件，也提供命令行接口，因此方便用Linux脚本集成，以实现对数据库中数据的自动抽取以及进行多元线性回归分析。数据分析的目的是找到每组学生的能力指标对兴趣指标以及性格指标对能力指标的依赖关系，这些依赖关系能够反映各组学生学习过程的特性，因此提供了数据背后隐藏的深层次信息。
4.教学效果的评价
最终，教师通过分析这11条曲线，并分析教学效果指标之间的依赖关系信息，再结合自身对教学过程的理解与相关知识的总结，以此为基础改进教学方法从而获得更好的教学效果。
四、结果示例
1.学习过程曲线
此处仅展示四个有代表性的教学效果指标的曲线，如图1所示。图1中的曲线是通过Gnuplot提供的“茎叶图”命令画出的每组学生相应曲线的均值与方差数据，横、纵坐标的数值是分别代表课程进度和指标高低的规一化的无量纲的量值。
可见，如果单从最终的性格指标即创造力和逻辑推理能力曲线来看，第三组最差，第二组相对是最好的。然而这一组的曲线在课程的中后期存在明显的小幅度波动，这一现象的解释是第二组学生对教师的指导有很强的依赖性，亦即该组学生在培养创造力和逻辑推理能力的过程中十分依赖教师的帮助，学习兴趣曲线也印证了这一点：该组学生在课程的后期兴趣明显下降，尤其在课程之末甚至都略低于第三组，这说明第二组学生的学习过程缺乏主动性和自我约束力。综合来看，第一组的综合学习效果是相对最理想的，因为学习兴趣曲线和解决问题的能力曲线在课程的全过程均有可观的增幅，尤其是在课程的中期，解决问题的能力陡然跃升，该组学生普遍反映当学过的脚本工具和正则表达式在课程中期真正开始用于解决软件测试问题时，他们的自信心有了很大的提升，自主学习与解决问题的能力得到了充分的锻炼。
综上所述，笔者通过分析这些曲线，并结合自身的教学实践提出了以下几个具体的教改措施：
（1）对于第一组学生，在课程的中后期增加他们的课后实训任务量，让他们的自我学习能力得以进一步发挥；
（2）对于第二组学生，一方面要在课堂实训过程中加紧对他们的督促，防止他们自我松懈而无法巩固已达到的教学效果。另一方面，要设计更能激发学生兴趣的实训题目，调动他们的积极性；
（3）对于第三组学生，再进一步放低实训题目的难度，调动他们的积极性。
2.数据分析结果
为进一步挖掘学习效果曲线背后的信息，在R软件中进行性格指标对能力指标的依赖关系的多元线性回归分析，结果见表2：其中各系数显著性sig值均小于0.001。正系数表示某性格指标对某能力指标的依赖关系是正向影响的，即随着该能力指标的增加，该性格指标亦增加。负系数则相反，依赖程度的高低由系数的绝对值确定。系数0表示依赖关系不显著，即不相关。
由表2的第二列和第三列可见，学习能力是唯一一项对三项性格指标均产生正向影响的能力指标，而解决问题的能力竟然对三项性格指标均没有正向影响，这直观地反映了学生们对考试的隐忧，即使对于学习效果最好的第一组学生也不例外。尽管笔者在课程伊始便指出考试题目大多数来自平时的实训题目，学生们内心对考试的焦虑仍无法彻底打消，这也反映了学生自信心的严重缺失。诸如此类的信息是从曲线上很难得出的，这也是数理统计应用于数据分析的价值所在。深层次的信息挖掘能够帮助决策者找到问题深层次的根源：例如只有考试制度的改革才能从根本上促使学生更看重能力的锻炼与提升。
五、下一步工作
考虑使用随堂的轻量级曲线式调查问卷，更快地得到学习效果的反馈，以建立以教师的指导为输入的控制模型，应用最优控制理论与方法获得最佳的教学效果。
考虑将教学效果评价软件与电子教案生成软件、演示文稿生成软件、实训题目生成软件集成在一个软件包里，抽取更多数据，更加自动化、系统化地分析教学数据，进而提升教育信息化水平。
此外，数据分析过程还要深入结合知识，组织相关的研究成果以挖掘出更多的信息。
本文提出的曲线式调查问卷及教学评价方法对其他课程也一样适用，只要相关课程的专业教师设置其关心的问卷指标，调查问卷数字化程序、绘图与数据分析脚本大部分均可重用。
参考文献：
[1]徐莉.应将教育信息化上升为国家战略[J].中国教育信息化， 2013（7）： 6-10.
[2]罗念龙，佟秋利，马亮.聚焦“提高质量”，提升高校信息系统应用层次[J].中国教育信息化， 2013（7）： 11-15.
[3]Mat， S.， Yassin， R. M.， Ishak， N.， Mohammad， N.， & Pandaragan， S. L. Model of problem-based learning using systems approach[J]. Procedia-Social and Behavioral Sciences， 2012： 541-545.
信息评价方法范文5
[关键词]AHP；检测；绩效评价
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.22.029
[中图分类号]F224；F273 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2016）22-00-02
随着外资检验检测机构的大举进入、民营检验检测机构的异军突起和国家对检验检测机构资质认定门槛的进一步降低，我国传统的政府主导的检验检测机构面临巨大挑战。检验检测机构检测能力的信息化管理是各项检验检测工作开展的重要基础，是提高检验检测效率的必要手段，是提高市场应对能力的有效途径。随着信息技术的应用对机构绩效影响力的不断增强，机构检测能力管理信息系统绩效已成为检验检测机构关注的重点。
1 绩效评价基本概念
1.1 绩效评价
绩效，从管理学的角度看，是组织期望的结果，是组织为实现其目标而展现在不同层面上的有效输出，它包括个人绩效和组织绩效两个方面。组织绩效实现应在个人绩效实现的基础上，但是个人绩效的实现并不一定保证组织是有绩效的。
绩效评价是指依照预先确定的标准和一定的评价程序，运用科学的评价方法、按照评价的内容和标准对评价对象绩效目标的实现程度，及为实现这一目标所安排预算的执行结果所进行的综合性评价。
1.2 信息系统绩效评价
具体针对信息系统而言，信息系统的绩效评价是对信息系统的性能进行全面估计、检查、测试、分析和评审，包括对实际指标与计划指标进行比较以确定系统目标的实现程度并π畔⑾低秤τ煤笏产生的经济绩效和非经济效益等方面进行全面的评价。
由于信息技术的不断变化与发展、投入产生和经济效益度量的特殊性，信息系统的评价具有特殊性和复杂性，至今未形成一个广泛接受的理论框架。当今主要评价体系和评价视角分为：基于财务指标的绩效评价、基于行为科学的绩效评价、基于管理流程和价值链模型的绩效评价、基于信息化融合与互补机理绩效评价等。
2 检验检测机构检测能力管理信息系统指标体系设计
信息系统绩效评价指标体系的选择要遵循系统性原则、准确性原则、可操作原则、动态性原则，同时兼顾量化与非量化指标、财务与非财务指标、衡量过程和衡量结果指标。
建立检测能力管理信息系统的目标是建立检验检测机构资质及能力数据库，对机构检测能力、仪器设备、检测人员、授权签字人等相关信息进行实时统一管理。系统具有资质认定、实验室认可的扩项、变更、监督、复评等资质维持及扩大的组织申报、服务现场评审、形成评审报告等功能。系统需支持分支机构或多部门统一管理，分工合作。
本文从信息化战略角度，采用平衡计分卡为实施工具，针对检测能力管理信息系统的特点，构建了检验检测机构检测能力管理信息系统绩效评价指标体系。指标体系由两级指标构成，其中一级指标包括：系统财务贡献，指机构管理层如何评价该系统，系统是否满足机构的预期；用户满意度，指从用户的角度评价系统；系统业务流程，评价系统的实施对业务流程的影响；学习与成长，指系统给机构带来的学习成长方面的影响。具体指标体系，见表1。
3 基于AHP的检测能力管理信息系统绩效评价方法
3.1 层次分析法AHP
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是美国运筹学家Saaty提出的，是将与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。主要分为四个步骤：①构建指标体系、建立层次结构模型；②构造两两比较判断矩阵；③计算相对权重并进行一致性检验；④计算组合权向量并做一致性检验。
3.2 案例分析
某市级检验检测机构欲对其检测能力和资质实施信息化管理。该机构调查了两家使用了信息系统的机构：某质检所使用的系统甲，在功能性满足上表现卓越，系统开发商的运行维护效率很高，在资质认定和实验室认可的政策把握和发展趋势上有一定的优势，系统的设计具有先进性和开放性。某知名检测企业使用的系统乙，在成本控制和内部管理方面更胜一筹，系统与企业管理系统对接，对数据的分析和处理有一定的经验。
该机构利用上述检测能力管理信息系统绩效评价指标体系，采用AHP方法分析和解决问题。构造系统甲和系统乙层次结构模型。
由内部相关人员和外部专家根据该机构的实际情况，挖掘其实质需要，采取打分的方法构造判断矩阵，计算相对权重并进行一致性检验。如目标层-准则层1的判断矩阵见表2，其中，Wi为权重向量，算得最大特征值λmax=4.043 5，一致性比率为0.016 3，符合要求。同理求得准则层1-准则层2的各个判断矩阵。同理系统甲和系统乙对准则层2的10个指标分别打分构造判断矩阵再计算。各层权重，见表3。最后得到系统甲的权重为0.669 8，系统乙的权重为0.330 2。故建议该机构选用系统甲。
4 结 语
本文阐述了信息系统绩效评价的基本概念，并从信息化战略角度，采用平衡计分卡作为实施工具，构建了检验检测机构检测能力管理信息系统绩效评价指标体系，采用层次分析法AHP为方法工具，对案例进行了分析。本文所作的探讨可用于检验检测机构选择合适的检测能力管理信息系统，也可用于机构内部对检测能力管理系统进行评价。由于信息系统绩效评价的系统性、动态性、持续性等特性，对检验检测机构检测能力管理系统的绩效评价是持续改进的。
主要参考文献
[1]赵美琳.基于IT BSC-ANP的信息系统应用绩效评价研究[D].北京：北京交通大学，2010.
[2]吕晓荣，王福胜.信息系统绩效评价研究综述[J].商业研究，2005（19）.
信息评价方法范文6
作业是学生在学习过程中必须进行的学习行为，是学生达到物理课程标准中“知识与技能”、“过程与方法”、“情感、态度与价值观”三维目标的重要手段之一。作业是学生在解决问题时，评价其思维过程和思维方法的重要工具，学生通过作业，能够正确地了解自己学习的结果，在发展性评价的机制下，进一步提高自己学习的信心，体现自己的能力和价值。
新课程理念下的作业功能应是全方位的，形式也是丰富多彩和生动活泼的，如解答问题实验、探究、制作、调研、活动、收集信息等。解题虽然也是一种作业形式，但并不是唯一和主要的形式。在组织形式上可以是个别的，也可以是小组的。生动活泼的作业形式和完成方式可以在更大程度上调动学生作业的积极性。在这个前提下，学生思维的激发和创新意识的建立都可以在作业过程中得到体现。另外，探究、调研、活动等的作业方式可以使学生在作业过程中逐步培养自己的独立性、自主性和合作精神。这是八二班学生学习“重力”后，我布置的课后作业。要求学生可以全部完成，也可以有选择地部分完成。
一、完成下面的练习题
1．地面上的一切物体都要受到重力的作用，这些物体可能是静止的，也可能是运动的，请你各举两个例子加以说明。
2．在建筑高楼的时候，楼房的外墙线都必须是竖直的。首都北京的高楼比比皆是，上海浦东新区大厦林立，这些高楼大厦的外墙线相互平行吗?为什么?(请你用简单的图形来说明)
3．今有甲、乙两物体，它们的质量之比为m甲：m乙＝4：1，已知甲的质量是200 g，求乙物体受到的重力。
4．宇航员为了探测月球的奥秘，将一台仪器带到月球上，仪器在月球上受到的引力为40N，求这台仪器的质量大小(月球对物体的引力为地球对物体引力的1/6)。
二、思考与实践
1.你可能已经知道，宇航员在太空仓中几乎是漂浮状态，你思考过这是什么原因吗?(可以和同学相互讨论，查看资料，也可问问老师。）
2.制作一个不倒翁。
3.“假如重力消失后” 的小作文评析。
物理课程标准对这部分知识内容的要求是“能通过常见的事例或实验，了解重力、弹力和摩擦力。认识力的作用效果。能用示意图描述力。会测量力的大小”。这些要求都是属于“了解”水平。这套作业题用来检查和评价学生的学习既保证了最低的要求，同时也拓展了学生的思维空间和展示了实践、探究的能力。
在本节内容的教学中，让学生从实际生活中认识到重力的存在，这是符合“从生活走向物理”的基本课程理念的，教师可以从学生作业中了解学生对重力的了解程度。另外，G=mg这个计算重力的公式是本节内容的重点，本次作业用两道习题对这部分知识进行练习、巩固，引导学生将学到的知识用到实际问题中去，这是十分必要的。这两道习题提供的具体条件不同，在计算时也都要经过一个简单的思维过程。学生通过解题可以具体地表现出自己对物理概念的理解以及实际的解题能力。教师通过作业的批阅可以了解每个学生在知识学习方面的进展情况，由此采取具体的措施来促进每一个学生的发展。
在“思考与实践”的作业中，习题贯彻了“从物理走向社会，发展学生的想象”的指导思想，向学生展现了与重力有关的知识的应用，并且让学生自己动手去制作一个不倒的男孩，从而进一步领会重力的意义以及在实际生活中的广泛应用。这几道作业题是完全开放的，它不但可以培养学生学会学习、合作学习，另一方面也可以培养学生探究的能力。学生也可以从作业中了解到古人对物理现象的探索，感受到科学发展和社会发展的相互关联。
这样的作业内容和形式对学生达到标准中的三维目标必定会起很大的促进作用。
在对学生作业进行评价时，让学生自己批改作业也是一种很好的评价方法。让学生自己批改作业可分为自评和互评两种形式。在进行自评的过程中，教师应对作业题的要义进行适当的解释并告诉学生评价的标准。学生在自评过程中可以提出自己的意见和阐述自己的评价思想(有些作业题中，题目本身的要求以及教师的理解和练习想要达到的目标往往和学生的思维存在一些差距，有些甚至差距很大)。学生在自评时，教师应及时表扬那些态度认真、批改仔细的学生，在这种状态下，学生往往会发现自己在答题中出现的差错。
有些作业采取互评的方式时，学生之间往往是比较认真的，因为老师让他们批改别人的作业，体现了自己的价值，满足了自己的一种自尊情感。学生互评作业的过程对学生本身是一种很好的交流，也是一种再学习的过程，从某种意义上来说，其效果要比教师批阅要好。学生在互评时，可以互相进行讨论、交流，这也是合作学习的一种方式。
