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家庭系统理论的含义范文1
仿生多源异构信息融合的新思路
人和动物有不同的感官，他们用眼睛看、用耳朵听、用舌头尝，由此获得不同质的信息，如影像、声音、味道等。大脑会把这些不同质的信息进行综合处理，以判定对象的属性、本质等，这就是自然界对异构信息的融合处理。随着现代信息技术的发展，人们同样需要不同质的传感器对于各种对象（合作目标或非合作目标）进行信息获取，而对获取的这些异构信息就需要综合处理以判定对象的类别属性、运动规律等，这就是现代信息处理意义下的异构信息融合。
韩崇昭给“异构信息融合”这个晦涩难懂的概念赋予了一个形象的比喻。他还说，响尾蛇长了两对“眼睛”，一对眼睛就是和其他动物一样的“光眼”，还有一对红外感知的“热眼”。在动物中，用于目标识别异类信息融合的典型例子就是响尾蛇的这种光眼和热眼。光眼接收周围环境的可见光图像信息，从而可以发现目标，但是对于掩藏在草丛中的猎物却很难发现。响尾蛇的热眼接收周围环境的红外图像信息，由于温差存在，它可以准确地发现掩藏在草丛中的目标。响尾蛇的大脑顶盖对来自两类眼睛的信息进行融合，最后判定是否为可捕捉的目标。韩崇昭告诉记者，根据国际科学界当前的研究成果认为，响尾蛇大脑顶盖对两类信息的融合模式共有六种。这六种模式反映的是“多模式”的神经元对不同组合可见光和红外信息响应的能力，是自然界多源异构信息融合的典型机制。
在异构信息融合理论研究方面，韩崇昭领导学术团队发展了仿响尾蛇异构信息融合的新机制，他们利用国际数学界正在研究的一个热门理论――随机集理论，建立了基于随机集的所谓“条件证据理论”。这种理论可以指导现代信息处理取得更好的结果。基于这一理论成果，可以用来解决目前异构信息融合中处理差异信息的难题，可以对现代化战争应用中的目标跟踪与识别、态势分析与意图推断等做出新的结果。
为了有效实现科技成果的转化与应用，韩崇昭教授带领团队用实践检验了他们所建立的新理论方法。在目标跟踪方面，他们利用新的理论发展了新的时空配准算法，提高了目标跟踪精度。在完成国家“973”项目研究任务中，他们发明的一种基于误差传递和估计误差差分消除的目标航迹估计方法，显著提高了非合作目标的航迹估计精度。经应用单位与传统方法进行试验相比，使得目标航迹估计精度提高了一个数量级，这是仿生信息技术的一个重要突破。此外，这一新的理论方法用于某重大项目的目标分类与识别，同样取得令人瞩目的效果。
随机系统理论研究的必由之路
1968年末，韩崇昭大学毕业后被分配到西安的一家军工厂从事军工产品的研制生产，“援越抗美”的政治任务要求他们参与解决某航空产品中陀螺模拟计算的一个难题。所参考的文献是前苏联提供的技术资料，其中多处提到“随机扰动”和“不确定性”等术语。大学刚毕业的他，虽在学校学过《概率论》的简单知识，却难以理解这些术语的真正含义。在一些专家的带领下，他慢慢体会到“随机性”“统计规律”的奥妙。许多原来以为毫无规律的事情似乎仍有规律可循，这激发了他对“随机现象”产生了极大的兴趣。
在后来的工作和学习中，对“随机系统”的兴趣一直相伴着他。
1981年研究生毕业回到母校西安交通大学后，当时应新时代出版社邀请，他和同学张平平合作出版了平生第一本著作《决策、对策与管理》，其中大量列举了决策中如何处理随机问题的例证。期间，他所承担的科研项目大都与“随机现象”有关，也积累了大量相关的知识。1987年，他与万百五先生、王月娟教授合作出版了全国研究生统编教材《随机系统理论》。到了1980年代后期，信息融合在美国掀起研究热，其开拓者Y. Bar Shalom教授就是随机系统理论的集大成者。韩崇昭教授基于他在随机系统理论研究的扎实基础，于1990年代与美籍华人学者、新奥尔良大学李晓榕教授建立了密切的合作关系，共同研究估计融合的基本理论问题。
在韩崇昭看来，他在信息融合方面取得的成果，主要得益于在随机系统理论方面的坚实基础，只有拥有这样坚实的理论基础，才会在工程应用方面不断产生更多的新思想和新方法，并不断取得新成果。
“愿得此身长报国”的理念沉积
天资聪颖、勤奋好学的韩崇昭虽然出身贫寒家庭，但从小就学习成绩优异，在大学时代更把科学报国作为他人生的最大理想。
1968年，韩崇昭从西安交通大学电机工程系毕业后本来计划继续深造，但当时文化革命尚未终结，他被分配到企业从事军工产品的研制。在企业工作10年之后，才于1978～1981年在中国科学院研究生院攻读了自动控制专业研究生，有幸得到我国首批授予的硕士学位。毕业后至今，他又回到母校西安交通大学扎根从事教学科研工作。虽然从教年龄偏大，但他因工作勤奋于1987年晋升副教授，1990年破格晋升教授，1993年被国务院学位办批准为博士生导师。他也曾远赴英国伦敦城市大学控制工程中心、维也纳国际应用系统分析研究所（IIASA）和奥地利国家科研部所属研究机构、奥地利维也纳技术大学、美国新奥尔良大学等从事合作研究和技术交流，其最大的愿望就是获得更多的知识为祖国服务。
他也曾长期担任西安交通大学信息与控制工程系副主任、电子与信息工程学院副院长、控制科学与工程系主任，还担任西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室副主任、陕西省人民政府参事、中国自动化学会理事、《自动化学报》编委、《IET Proceeding Radar， Solar& Navigation》国际杂志编委、《Fronties of Electrical & Electronic Engineeing》编委、中国自动化学会智能建筑与楼宇自动化专业委员会副主任、陕西省自动化学会常务副理事长兼法人、全国高等学校自动化专业系列教材编审委员会顾问等。他对学术任职兢兢业业，任劳任怨，在自己的岗位上做出了应有的贡献。
在他数十年的科研工作中，他时时刻刻针对国家的重大需求，勇于承担各种艰巨的科研任务，一次又一次地取得重要的科研成果。
除了在自己的专业方面做贡献之外，他也长期参与政府的决策咨询等工作。1994年曾以联合国工业发展组织专家的身份参与对陕西省的工业发展考察，并为国际合作做出了贡献。后来以陕西省人民政府参事的身份多次对陕西的一些重大问题进行调研，撰写了有价值的参事报告，为政府决策做出了重要贡献。
如今，韩教授虽已年过70，但仍活跃在科技第一线。记者打趣地问他，你这么大年纪了，是否应该多和孙子玩玩？韩崇昭说：“当然，和孙子玩也很重要，但我的最大乐趣还是在科研工作上，能为国家解决一两个实际问题我就其乐无穷。”记者深谙这句话的分量，原来他所取得的所有成果都是这“愿得此身长报国”理念的沉积啊！
一路耕耘，一路收获
从1982年初返回母校记起，韩崇昭30年如一日奋战在科研、教学和管理一线，不论在基础研究还是工程实践应用中，都做出了重要贡献。发表学术论文400多篇，以第一作者出版专著8本。
在八十、九十年代的很长时期内，他主要从事大系统优化理论和非线性系统频谱分析的研究，做出了许多重要贡献。在此期间，他参与主持“大型彩色显像管玻璃窑炉计算机控制系统”项目，解决了当时彩色显像管生产中的重大技术难题，为此获得1988年度国家教委科技进步奖一等奖和1988年度电子部科技进步奖一等奖两个奖项；参与“大规模工业过程优化理论研究”项目，获1990年度国家教委科技进步奖二等奖；参与主持“中型合成氨工艺综合计算机控制项目”，获1991年度国家教委科技进步三等奖；主持“陕西省科技、经济、社会协调发展宏观决策支持系统原型”项目，获1997年度国家教委科技进步奖三等奖。
在非线性系统理论研究方面，他早年曾对非线性随机系统做过深入研究，关于双重最优控制有一定建树。1980年代，韩崇昭关于“非线性随机系统双重最优控制”的研究，得到国际著名学者美国哈佛大学何毓琦教授和康涅狄格大学Y. Bar Shalom教授的赞赏，其成果发表在《数学物理学报》。受英国学者Billings教授的影响，他从1990年起开始非线性频谱分析理论的研究，关于用Volterra级数描述的非线性动态系统的稳定性研究方面也做出了有价值的结果。目前，这种方法应用于某型直升机电动舵机故障检测诊断系统等的试验研究、导弹引擎电子系统等的故障检测与预报试验，均取得非常好的效果。东南大学已故冯纯伯院士给出的评价是“应用频域方法研究非线性系统稳定性的常用工程方法是描述函数，该方法虽较实用，但致命的缺点是缺乏严格的理论基础。以韩崇昭教授为首的研究小组另辟蹊径在频域内研究非线性系统……得到了良好的工程实用。此项工作在国内独树一帜，有很强的独创性”。这一重要研究成果应用于三峡工程大型施工机械的故障检测与预报，以及大坝建设混凝土生产输送浇筑全过程的计算机综合监控系统，取得重大的经济效益和社会效益，为此获得陕西省2004年度科学技术奖一等奖。
2002～2006年，他领衔完成国家“973”项目“复杂自然环境时空定量信息的获取与融合理论、算法与应用”中“多源数据融合理论、算法与应用”和“目标与环境共存时的信息获取”课题，其中两项成果在2007年初通过国家教育部组织的专家鉴定，受到高度评价。在此期间，他带领团队在实验室开发了分布式半实物仿真的“目标与环境共存时的信息获取实验系统”，在为中国船舶工业总公司系统工程部开发的“基于昆虫复眼机理红外阵列传感信息融合的多目标航迹处理系统”，该成果为我国新一代侦察车的研制做出了贡献，也可解决航空数据网络中的关键技术问题。为此获得国家发明专利“实时多目标跟踪系统”，而“基于仿生学的战场光电信息感知系统”成果获中国船舶工业集团公司2011年度科学技术进步奖二等奖。
与此同时，他们还在“973”项目的支持下完成了“多天线GPS/INS融合姿态测量系统”的研究开发，获得了高精度高动态的性能。该技术经过多家单位试用，均取得非常好的效果。该项成果于2007年1月通过国家教育部组织的的成果鉴定，获2008年度陕西省科学技术奖二等奖。
2007～2011年，又主持完成国家“973”项目“基于视觉认知的非结构化信息处理理论与关键技术”中的“基于多源异构信息融合的空中目标跟踪关键技术”课题，获得“优秀”评价。针对国防领域信息处理的重大需求，与航天某单位合作，把“973”项目的研究成果应用于国家重大工程项目，取得重大应用成果。“基于多源信息融合的多目标跟踪理论、技术与应用系统”成果获2010年度国家教育部科技进步奖一等奖，而“基于异构信息融合的非线性动态系统估计技术及应用”成果获2011年度国家科技进步奖二等奖。
由于长期从事信息融合研究并取得令人瞩目的研究成果，受总装备部邀请担任“导航、定位与测控技术专业组”专家，为国防建设献计献策。2009年起，主持某国防“973”项目中的“XXX目标融合理论和方法研究”课题，旨在提出新的异构信息融合处理方法以解决某军事应用的重大理论问题；2012年起，又作为首席科学家主持1项国防“973”项目“XXX信息处理理论与方法研究”，为解决某复杂军用网络中的协同信息处理问题建立新的理论和方法。
在国家“973”项目的支持下，韩崇昭及其团队初步研发了多平台协同目标探测、跟踪与识别方法。该方法是以多平台之间的网络传输通道进行支持，多平台进行协同探测、协同攻击和协同防御的信息系统。2010年，总装备部科技委李济生院士给出的评价认为：“西安交通大学在信息融合方面的研究成就得到国内同行专家，尤其是国防应用部门专家的高度认可，其成果有望为我国国防建设做出更大的贡献。”
繁华与喧嚣褪尽，回望韩崇昭的每一次成功，我们看到的都是光环，而其中一路走来的艰辛，唯有他自己才能咀嚼得到。可以肯定的是，在不断的思考中，韩崇昭享受到了科研的奥妙和乐趣。
专家简介：
家庭系统理论的含义范文2
农业的发展变化时刻受着农业科技的影响，探讨农业科技发展变化的相关影响因素就显得很重要。在这方面，国内的学者无论从理论上还是实践上都进行了深入广泛的研究，并取得了比较有意义的研究成果，肯定了农业发展进程中科技因素的重要性。目前的研究方法更多集中在农业科技的评价、测度，也通过建立相关指标来探究农业科技的发展情况，目前比较常用的评价农业科技发展情况方法有测算贡献率的比较法、单一指标评价法以及总体评价方法，这些方法能比较全面的衡量某一时期农业科技的发展水平。刘明、王克林提出目前我国农业现代化进程测度的支撑技术———多指标综合测度法的优化方案，来实现对农业现代化进程时空上动态特征的量化分析。卢亚丽、傅新红提出了区域农业科技进步测度模型的设计的依据和应该遵循的原则，并构造了一个测度模型。以上研究仅从测度和评价的角度对农业科技的发展变化进行了研究，为了能更深入的研究农业科技的发展变化情况，本文将以系统思想为研究基础，结合灰色系统理论来探讨农业科技系统的发展变化状况。
2基于灰关联熵的农业科技系统演化方向判别模型
2．1农业科技系统的有序性分析
由于农业科技时刻都在发展进步中，因此整个农业科技系统充满随机和不确定性，在对农业科技系统分析的时候，把其看作是一类灰色系统，根据灰色系统理论中的关联分析原理，来做定量描述分析，揭示农业科技发展水平和合理阈值之间的关联程度，获得的关联系数越大，就表示系统的有序性越强，所以计算性越强。但由于农业科技系统的多目标性，所获得的关联系数也比较多，不能很好的反映农业科技系统整体的变化规律，为了解决这个问题，可以将这种关联系数的变化规律用熵来表述，通过不同时段系统熵的变化来对其演化方向进行判别。
2．2农业科技系统的灰色关联熵
（1）有关的模型。农业科技系统演化发展的灰色关联系数：设时间序列为xi＝（xi（1），xi（2），…，xi（m）），xi（m）表示在第m年第i个指标的数值。首先：要获得每个数列的初值像，令X′i＝Xi／xi（1）＝（x′i（1），x′i（2），…，x′i（m）），i＝1，2，…，n。第二步：获得序列差的值。有Δi（k）＝｜x′o（k）－x′i（k）｜，Δi＝（Δi（1），Δi（2），…，Δi（m）），i＝1，2，…，n。第三步，来求两极的最大差与最小差。因此，记M＝maximaxkΔi（k），m＝miniminkΔi（k）。最后，获得所需要的关联系数γoi（k）＝m＋ζMΔi（k）＋ζM，ζ∈（0，1），i＝1，2，…，n；k＝1，2，…，m。（1）按照信息熵的概念做如下定义：定义1：设数列X＝（x1，x2，…，xn），xi≥0，且xi＝1，称函数nxilogxi为序列X的灰熵，xi为属性信息。定义2：设X为比较列，Y为参考列，Rj＝｛ζ（x（k），y（k））｝k＝1，2，…，n，则映射Map：RjPj，Pi＝ζ（x（i），y（i））／nζ（x（i），y（i）），PiPj，i＝1，2，…，n为灰色关联系数分布映射，映射值称为分布的密度值。根据灰熵定义，以及灰关联分布映射，灰关联熵可以表示为：S（t）＝－ni＝1PilogPi（2）式中S（t）为农业科技系统在第t时段的灰色关联熵，它表示此时刻农业科技系统的状态，系统状态发生变化，相应熵值也就发生变化。由于农业科技系统耗散性的特点，系统能量不会消失，与外界进行着物质与能量的交换，总熵有增有减，由熵的有序度联系可知，农业科技系统的演变方向即可良性化，也可恶性化，这取决于系统熵的变化机制。为此，可以借助熵的变化理论建立农业科技系统演化方向的判别模型，作为检验和判断系统演变规律的方法。ΔS＝S（m）－S（n）（3）其中，S（m）为系统在m时点的熵值，S（n）为系统在n时点的熵值，而两者之差即为两个时间段下农业科技系统与外界发生能量和物质交换所引起的熵变，根据熵变值ΔS的大小，即可判断农业科技系统演化过程中所处的状态以及演化的方向：当ΔS＞0时，系统出现了熵增，系统无序状态增大，此时系统的演化循环处于恶性。当ΔS＜0时，系统出现了熵减，系统有序度状态增强，此时系统的循环演化处于良性，并且此时系统最稳定。当ΔS＝0时，表明系统在某段时间间隔内熵无变化，此时系统状态和初始状态一致。
3实证研究
为了能更清楚的认识农业科技系统演化发展的状况，就有必要通过实证分析来论证。由于农业科学技术一直在发展更新，因此整个农业科技系统的演化也在不断进行。农业科学技术的进步有很多方面可以体现出来，为了论证的方便，本文选取两个大的类别：农业机械技术和农业生物化学技术。能表征这两方面技术发展水平的指标比较多，为了能较全面的反映农业科技演化的情况，本文从众多的指标中选取有代表性的，同时参考以下几个方面：
（1）指标的选取必须尽量全面、完整，而且所选取的指标能根据不同的要求来考查。（2）要选取有代表性的和典型性的指标，对于表征的含义相同、相近或者具有较大关联性的指标不予考虑，所选取的指标尽可能的含有更多的信息量，以此来反映问题的不同方面。（3）选取的指标应该具有实用性和可行性，能反映某一时期的农业科学技术水平，并且能有明确的含义，更易于量化分析和评价。根据以上几点的要求，本文选取农业机械化、电气化、水利化和生物化学化这四个方面来反映农业科技在某一时期的发展水平。具体而言，这四个方面分别指的是指的是农业机械总动力、农村用电量、化肥施用量和农药施用量、有效灌溉面积。本文参考《河南省统计年鉴》（2001－2009年）获得相关数据见表1。利用表征农业技术发展程度的农业机械总动力、农业的用电量、化肥施用量、农药使用量、有效灌溉面积这五个指标作为比较数列Xi＝｛Xi（t），t｝＝1，2，…9，i＝1，2，3，4，5，取农业总产值作为参考列X0＝｛X0（t），t＝1，2，…，9｝，计算X1，X2，X3，X4，X5与X0之间的灰色关联系数。由此得出X0与X1，X2，X3，X4，X5间的关联度为：γ01＝0．7081，γ02＝0．6332，γ03＝0．6698，γ04＝0．7644，γ05＝0．6358。根据灰色关联熵的相关理论可知，在系统的发展变化过程中，表征农业科技系统某一时期发展水平的值与某一合理阈值的关联系数越大，则演化过程中系统的有序性就越强。根据所获得的数据可以看出，河南省农业电气化和农业化学化的发展相对于其他方面呈现出较强的有序性，农业机械化的发展过程中的有序性最弱。农业的现代化发展过程中，电力、农药化肥、机械设备必不可少，由于河南人口众多，农业的发展主要以家庭为单位，大规模机械化耕作不能实现。由于近几年政府一直加大农村电网的改造，农村电力基础设施日趋完善，有助于农业科技的发展。通过改善化肥的效用和农药的功效，可以不断的增加农业的产值。由于河南省人口众多，加上不同地区的地貌差异比较大，山区农业机械化的推广就要比平原地区难很多，个体农业耕种都会影响农业机械化的使用效率，进而就会影响对农业科技系统的演化进程。另外，国家政策、农业发展资金、劳动力素质以及气候等的原因，都会对农业科技系统的演化发展有影响。为更进一步了解农业科技系统演化的情况如何，本文根据熵变理论，把上述时间分为几个时间段，求其不同时间段的灰关联熵，以此来判定农业科技系统的演化方向。由此得出以下的灰色关联熵：s＝r0i（1）×log（r0i（1）3t＝1r0i（t））＋r0i（2）log（r0i（2）3t＝1r0i（t））＋r0i（3）log（r0i（3）3t＝1r0i（t）烄烆烌烎），i＝1，2，…，5。根据表1中的数据，分别求得2001－2003年、2004－2006年、2007－2009这三个时间段中X1，X2，X3，X4，X5与X0的灰关联熵s1和s2，s3见表3。根据熵的变化理论，经过计算得出以上的灰关联熵值，可以看出，所选取的五个反映农业科技发展水平的指标，随着时间的发展，熵值都呈递减趋势，也反映了农业科技系统的演化发展是良性的。如果将三个时间段的数据相加可以得到s1＝6．8122，s2＝4．4978，s3＝3．3204，可以看到熵值总体也在递减，农业科技系统处于良性循环的演化发展过程中，也表明系统的功能处于一个稳定的状态。
家庭系统理论的含义范文3
Abstract： Accurate positioning professional ability cultivation is the primary work of professional construction. Professional index system was constructed based on the CDIO Outline system， and through triangle whitenization weight function of grey cluster method each ability index is evaluated. Through case study， it is concluded that professional ability index of the clustering coefficient， determine the ability index of the grey； It determines the level of type of professional talents， and lays the foundation for the follow-up work of professional construction through comprehensive clustering coefficients.
关键词：CDIO；灰色系统；三角白化权函数；专业培养能力体系
Key words： CDIO；grey system；triangular whitenization weight function；professional ability cultivation
中图分类号：N949 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2016）04-0223-03
0 引言
如何比较准确的反映社会针对具体专业的培养需求，成为高等教育改革中必须解决的问题？在高等学校专业人才培养过程中，学生、学校、产业（企业）作为主要的利益相关者，基于各自的需求，在自我价值实现过程中形成了社会价值的共同体。但由于企业、学校、学生之间存在信息不对称，导致高校培养的学生满足不了企业、行业的人才需求标准，出现高校不能培养企业需要的人才的现象。因此制订适应社会需求的专业培养能力体系成为专业人才培养工作中至关重要的问题。专业培养能力体系是指高等学校在专业建设过程中，结合学校自身优势和特色，根据教育部关于专业培养目录和培养规格的要求，对具体专业培养规格的具体化和指标化，体现了各个相同专业在不同高校的差异性。
1 基于CDIO的专业培养能力体系构建
CDIO 工程教育模式是近年来国际工程教育改革的最新成果。CDIO 的含义是：构思（Conceive）、设计（Design）、实施（Implement）和运作（Operate），它以产品（系统）研发到产品（系统）运行的生命周期为载体，让学生以主动的、体验的、一体化的方式获取工程知识、能力与态度[1-3]。
CDIO培养大纲将工程人才的能力分为工程基础知识、个人能力、人际团队能力和工程系统能力四个层面，通过一体化的培养方式对学生进行四个层面的综合培养。目前高等学校的人才培养方案中大多以“人才培养规格”、“人才培养要求”等描述体现专业对人才培养的要求，并没有指标化和数量化，可操作性不强；同时高等学校的教育教学改革不单单是改革课程体系，更重要的是将社会所需要的技能和批判新思维等在专业人才培养中得以体现和实施。CDIO培养大纲是工程型人才能力的系统性体现，借鉴CDIO培养大纲可以构建基于CDIO的专业培养能力指标体系，如表1所示。
2 三角白化权函数的灰色评估模型
灰色系统理论是解决不确定性问题的工具。灰色聚类评估方法作为灰色系统理论的主要内容，主要用于解决系统内部各要素和对象分类的问题，已经在经济、管理、工程等领域得到广泛应用。比较典型的有：张国辉等将灰色聚类评估方法应用在企业应急管理评价[4]，刘红旗等将该方法用于高校家庭经济困难学生动态认定[5]，尹俊淞将其用在轨道交通应急能力综合评价[6]，但该方法在高校专业人才培养方面应用较少。
白化权函数的确定是灰色聚类理论由定性分析到定量建模的关键环节。本文通过构建混合三角白化权函数（如图1所示），包括下限测度白化权、上限测度白化权和中心点白化权等函数类型进行指标值的灰色聚类分析。三角白化权函数的评估方法应用场景为：
设有n个参与评估的对象，每个评估对象具有m个评估指标，评估结果总计划分s个灰类，评估对象i关于评估指标j的样本观测值为xij，i=1，2，…，n；j=1，2，…，m，根据xij的值对相应的评估对象i进行评估，具体过程如下：
①混合三角白化权函数（如图1所示）构建，具体步骤如下[7-8]：
3 实例分析
专业人才培养目标和培养规格的准确定位是专业建设的首要工作。通过结合我校信息管理与信息系统专业人才培养能力体系确定的实例阐述三角白化权函数的评估模型的应用。
3.1 专业培养能力指标体系的设计
在表1的基础上，结合专业的具体要求对具体指标细化（指标内容解释），如对指标x2细化掌握现代信息技术、企业管理、SAP应用与开发等方面的基本理论和知识等，从而构成基于CDIO的专业培养能力指标体系，并形成社会调查问卷。
3.2 确定利益相关者权重和评价指标权重
通过对利益相关者权重进行专家调查，得出各指标权重如表2所示。
为了在调研时充分考虑调研数据，并且在评估时不具有倾向性。对各项指标采用均等赋权的方式，各项指标权重均为0.0588，如表3所示。
3.3 划分评价灰类
Bloom思维模型将人类思维复杂程度划分为记忆、理解、应用、分析、综合和评估等六个水平，这六个水平是按照从最简单的到最复杂的顺序排列的，不同水平的划分并没有明显的边界，其难度等级区分也并不那么严格，每个人在学习的过程中很容易从一个水平发展到另外一个水平。[9]Bloom思维模型有助于认识和描述专业人才能力培养指标所达到的程度和水平。通过将专业人才培养规格与Bloom分类法相结合，可以进一步将六个水平划分为3个评价灰类，从而确定专业人才培养能力体系评价灰类为深度培养（灰类1）、重点培养（灰类2）、浅层培养（灰类3）等（如表3所示）。其中浅层培养对应记忆和理解等2个水平；重点培养对应应用和分析等2个水平；深度培养对应综合和评价等2个水平。
3.4 评价指标取值范围的确定
通过专家评定法（德尔菲法）确定各个评价指标取值边界及延拓值d，β1，β2，β3，ej分别为2、3、3.5、4.5及5，如表3所示。
3.5 评价指标实际值的确定
3.7 各评价指标白化权函数的计算
根据各指标实际值，利用所构建的各灰类三角白化权函数，可计算各指标聚类系数，如表3所示。
3.8 评估对象的综合聚类计算
根据综合聚类计算公式和各指标权重数据，计算各灰类综合聚类系数如下：
通过对各项指标白化权聚类系数的计算，可以明确各个利益相关者对专业培养能力体系具体指标的期望灰类，如x1、x2、x4、x5、x6、x7、x8、x9、x10、x11、x13、x14、x16、x17为重点培养灰类；x3为深度培养灰类；x12、x15为浅层培养灰类，该计算结果比较真实反映社会对本专业的需求情况。通过评估对象的综合聚类计算，可以得出专业的人才培养目标定位σ2为重点培养灰类，对应的Bloom分类水平为应用和分析等2个水平，这与本专业的应用型人才培养目标的定位相吻合，同时反映了社会对应用型人才的需求，与我们国家教育改革的趋势比较一致。根据评估模型确定专业培养能力体系指标灰类以后，再开展专家评估与讨论，最终确定各个指标的灰类。然后以专业培养能力体系为核心，开展专业人才培养方案理论课程体系、实践课程体系设计以及素质项目设计，将指标的培养要求落实到具体课程和具体项目中，从而实现专业培养能力体系、理论课程体系、实践教学体系、素质教育项目的一体化设计。
4 结论
专业建设系统工程包含专业人才培养目标的确定，人才培养规格的准确定位，理论课程体系的深化，实践教学体系的强化等诸多方面的问题。专业培养能力指标体系的构建与评估（即人才培养规格的准确定位）是专业建设系统工程的重要一环，对专业建设的后续工作具有方向性、指导性的意义，为专业建设的后续工作奠定了基础。本文通过聚类评估模型对能力指标进行评估，确定专业培养能力体系，具有一定的现实意义，有助于真正实现“教育创造学生价值、学生创造社会价值”的教育理念。
参考文献：
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家庭系统理论的含义范文4
关键词：家庭资本投入 阶层差异 教育再生产
中图分类号：G459 文献标识码：A
本研究将家庭资本投入置于中国社会分层这一大背景之下加以考察，使用中国教育追踪调查（ 简写为CEPS）（2013-2014学年）基线数据，通过多元线性回归和有序logit分析，探讨了不同社会阶层的家庭在子女教育中投入的家庭资本的差异情况。
一、基于职业的社会分层理论
社会分层的实质，是社会资源的不均等分配， 即不同的社会群体对有社会价值的事物，例如财富、收入、声望、教育机会等的占有情况。社会分层研究的问题取向在于：这种社会资源的不均等分配对特定社会体系具有什么样的影响？在社会变迁的过程中这种不均等分配会有什么样的变化？
杜尔克姆提出根据职业来划分社会阶层的理论模式和分析框架。他从社会分工角度剖析了社会分层的必要性和职业地位高低的原因。美国社会学家彼得 ・ 布劳和奥蒂斯 ・ 邓肯在其专著《美国职业结构》一书中，提出了以职业地位为基础的阶级分层模式。后工业社会理论的先驱丹尼尔 ・ 贝尔认为，在工业社会的发达阶段，科学家、工程师等科学知识的垄断者将成为新的统治阶级。中国社会科学院陆学艺教授主编的《当代中国社会阶层研究报告》一书提出的当代中国社会“十大阶层”， 也是以职业分层为基础的。
二、教育中的家庭资本投入
家庭资本的概念脱胎于社会资本理论。首次对社会资本概念进行系统研究的是法国社会学家皮埃尔 ・ 布尔迪厄，它的含义为“根植于社会关系和社会网络中的资源”。布尔迪厄尤其关注各类资本在社会再生产中的作用；他认为社会资本、经济资本和文化资本都为社会结构的代际再生产提供了条件，但“高的社会地位，并不能自动地，也不能全部地有利于出身于它的人”（布尔迪厄、帕斯隆，2002）。
与布尔迪厄相比，科尔曼在教育研究领域的影响更为广泛。科尔曼指出社会资本在人力资本的再生产过程中具有重要作用。父母对子女的关注和时间、精力投入是社会资本的重要表现形式。这一思路一度统治了社会资本与教育获得的研究，尤其是经验研究领域。
本文尝试使用CEPS（2013-2014学年）数据资料，对处于不同社会阶层的家庭在子女教育中投入的家庭资本进行实证研究，从阶层分化的角度尝试分析教育中的家庭资本投入对阶层再生产的作用机制。
三、研究假设、数据和模型
（一）研究假设
本文的研究假设是：
1.不同社会阶层的家庭（自变量）在子女教育中投入的家庭资本（因变量）存在明显差异；优势社会阶层倾向于投入数量更多、质量更高的家庭资本。
2.在同一社会阶层，父母受教育程度（控制变量）越高，越倾向于在子女教育中投入数量更多、质量更高的家庭资本。
（二）数据来源
本研究使用中国教育追踪调查（CEPS）（2013-2014学年）的调查数据。CEPS是由中国人民大学中国调查与数据中心设计与实施的、具有全国代表性的大型追踪调查项目。旨在揭示家庭、学校、社区以及宏观社会结构对于个人教育产出的影响，并进一步探究教育产出在个人生命历程中发生作用的过程。
CEPS以 2013-2014 学年为基线，以初中一年级（7年级）和初中三年级（9 年级）两个同期群为调查起点，采用多阶段的概率与规模成比例（PPS）的抽样方法（表1），以人口平均受教育水平和流动人口比例为分层变量从全国随机抽取了 28 个县级单位（县、区、市）作为调查点。调查的执行以学校为基础，在入选的县级单位随机抽取了 112 所学校、438个班级进行调查，被抽中班级的学生全体入样，基线调查共调查了约两万名学生。CEPS以问卷调查为主要手段，对全体被调查学生及其家长或监护人、班主任老师、主课任课老师以及学校负责人进行问卷调查。本研究使用STATA软件对家长（监护人）问卷调查的数据进行分析。
（三）变量设计
1.自变量―――家庭社会地位
本研究的自变量是家庭社会地位。使用两个测量指标：一是客观社会分层，沿用陆学艺教授的社会分层方法，将父母职业分为5大类（社会下层为1，社会中下层为2，社会中层为3，社会中上层为4，社会上层为5）；二是主观社会分层，您家的收入水平跟您社区周围人比属于（1.低；2.比较低；3.不高不低；4.比较高；5.高）。
2.控制变量――父母受教育程度
其测量题目为“您的教育程度是？”按照受教育程度的高低，编码为：研究生及以上编码为5；没受过任何教育的编码为1。
3.因变量――家庭资本投入
因变量是家庭资本投入，操作化为亲子沟通、亲子活动的频率等指标；考量父母对子女的关注及在子女教育方面投入的时间、精力等因素。测量题目为询问家长是否主动与子女讨论“学校发生的事情、子女与朋友的关系、子女与老师的关系、子女的心情、子女的心事或烦恼”等；询问过去的一年中，家人与子女一起从事下列活动的频率，包括吃晚饭、读书、做运动、参观博物馆、动物园、科技馆、外出看演出、体育比赛、电影等；选项依据发生频率分别赋值1-6.
四、有关变量的描述性统计及计算模型
（一）样本情况描述
研究样本总量19487份，其中男性和女性分布基本平衡，女性略多于男性；年龄最小为33岁，最大为79岁，平均年龄为44.3岁；职业分布中，以个体户和国家机关事业单位工作人员占比最高，分别占比16.1%和10.4%；收入水平与社区周围人相比以不高不低占比最高，达62.1%；父母亲最高教育程度以小学或初中教育占比最高，达43.9%，其次是中专、技校、职业高中或普通高中教育，达27.9%。
（二）分析模型
本文分析的两个因变量亲子沟通和亲子活动频率均为多分类有序变量，经平行线检验，得到2χ=13.503，P=0.197，说明该样本数据适用有序多分类logistics回归模型。亲子沟通包括从不、偶尔和经常三类，记为Z1、Z2和Z3；亲子活动频率包括低、比较低、不高不低、比较高和高五类，记为Y1、Y2、Y3、Y4和Y5；自变量父母职业记为X1、X2、X3、X4和X5；与周边人收入水平相比记为W1、W2、W3、W4和W5，其估计模型为：（转下页）。
（三）计算结果：家庭资本在教育投入中的阶层差异
1.不同社会阶层的家庭亲子沟通情况的差异分析
logit回归分析结果表明，父母职业和收入水平对亲子沟通的频率有显著影响：在中层及以下层级的职业范围内，职业层级越高，亲子沟通的频率则越高；相对收入越高，亲子沟通的频率则越高。
2.不同社会阶层的家庭亲子活动频率的差异分析
在中层及以下的职业范围内，父母职业层级越高，与孩子一同吃晚饭、读书、看电视、做运动、参观博物馆、外出看电影等亲子活动的频率则越高；收入水平越高，亲子活动的频率则越高。
3.父母受教育程度对亲子沟通和亲子活动频率的影响
代入父母受教育程度这一变量发现，在中层及以下的职业范围内，父母受教育程度越高，则亲子沟通的频率越高；父母受教育程度越高，则亲子活动的频率越高。
五、讨论与结果
本研究使用CEPS（2013-2014学年）基线数据，通过多元线性回归和有序logit分析，探讨了不同社会阶层的家庭在子女教育中投入的家庭资本的差异情况。结果表明，在中层及以下的职业范围内，父母职业、收入水平和教育程度对亲子沟通和亲子活动的频率有显著影响；职业层级、收入水平和教育程度越高的父母，越倾向于在子女教育中投入数量更多、质量更高的家庭资本；不断累积的家庭资本投入，为子女创造了更优越的学习环境和更多更好的学习机会，使子女获得更高水平的教育成就和发展空间。经由教育中投入的家庭资本，社会阶层在代际之间得以传递，阶层结构得以固化。
参考文献：
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家庭系统理论的含义范文5
（一）自我调节学习的概念
自我调节受机体当前状态和目标状态之间的差异感知的激发，个体随后的行为往往指向减少这一差异。自我调节学习（self-regulated learning，简称SRL）就是直接指向减少当前感知状态与学习目标间差异的任何学生行为或认知。这一SRL定义来自Powers[1]自我调节的系统理论，该理论有几个重要含义。
第一，SRL是目标定向的，因为调节涉及减少内部的感知状态和目标状态间差异。例如，一个学生试图回忆出普通心理学中有关认知取向的注意理论（一种目标），但他感觉有点困难（感知状态）。
第二，学生们所面对的差异经常需要逐步最小化。换句话说，学生们需要经常制定计划来达成他们的目标。
第三，SRL包括任何与学习相关的目标活动，或者是掌握一个概念，或者是获得一个特定的课程分数。表1列出了学生们可以用来完成课程相关目标的学习活动，每一活动都包括了需要调节的多个次级目标。
总之，当学生不能设定目标，不记得他们的目标，没有形成目标完成计划，形成了无效的计划，或不能有效执行计划时，学生们将被看作未能发挥学习潜能。当学生们不能有效调节自己的学习时，我们可以通过系统考察上述来源的贡献来弄清楚这一调节失败。当然，还有许多其他因素也可以导致不良的SRL，如动机缺乏，不充分的陈述性或程序性知识，流体智力和工作记忆容量的缺陷等。联合考察这些因素的贡献，对于充分了解学生学业成功将是十分必要的。
（二）自我调节学习的元认知取向
元认知过程，包括人们对自己的认知进行监测与控制。Zimmerman[2]指出，“在某种程度上来说，学生们是自我调节的，因为他们在自己的学习过程中是元认知的、动机性的，且在行为上是主动的”。
“减少感知状态和目标间差异”强调了意识监测和控制过程。学生们可以外显地监测他们在形成一种感觉或评估当前状态过程中的进展状况。控制过程可能涉及表1中所列举的任何活动。比如，学生们可能意识到在一堂物理课中他们对某一个概念理解没有进步，于是他们会通过完成更多的家庭作业来控制学习，并向教师寻求帮助，以及向同学询问关于这个概念的问题。
二、学习时间分配的研究范式
（一）范式介绍
研究者常采用以下方法来进行有关学习时间分配的研究。以固定时间比率单独呈现要记忆的项目，通常是联想词对（如：小狗——调羹）。一般，被试学习完每个项目后立即作学习判断（judgment of learning，JOL）。这一JOL是对一个项目在测验中能被记住的可能性判断，它测量了被试对学习的感知状态。在这一初始测验后，每一项目再次呈现，被试要么选择每一项目进行重学（这一过程称为项目选择）；要么尽可能长时间地学习每个项目（这一过程称为自定步调学习）。被选择重学的项目，通常会在自定步调的学习中再次呈现。最后，实施标准测验。
Thiede 和Dunlosky[3]对前述范式进行了改进。他们让被试学习30个联想词对，在初始学习和判断阶段后，要求一些被试至少学习24个词对。即这些被试有一个高学习目标。而对其他被试的要求则只需要从30个词对中选择六个重学（低学习目标）。被试阅读完指导语后，同时呈现所有要学习的项目，被试可以在选择期间看到全部的词对；而在原范式的顺序呈现形式下，每个词对单独呈现，要求被试决定是否重学该词对。词对呈现形式（同时呈现和顺序呈现）调节了学习时间分配的结果。Thiede和Dunlosky使用了同时呈现项目的形式发现，高学习目标的被试表现出学习判断与项目选择间的负相关（平均相关约为-0.37），这与大部分前人研究结果是一致的。
（二）范式评估
在高、低学习目标两类条件中，学习者都使用他们的监测来分配学习时间，但其方式却有着质的不同。学习时间分配从集中于难度大的项目更多地转向难度较小的项目，这一现象称为STEM效应（shift to easier materials）。STEM效应是指学习中，被试分配给容易材料的学习时间要比那些困难材料更多的现象。
图1 同时呈现或顺序呈现项目时的项目选择比率
综上所述，以下三种研究结果值得研究者们注意。
第一，当项目以同时呈现的形式让被试选择学习、且对容易项目回答正确的奖励高于困难项目时，STEM效应会出现。而且，当项目以同时的方式呈现，并且被试的学习时间有限时（例如，当他们没有足够的时间学习所有项目），STEM效应要比在被试有充足的时间学习时更容易发生[3]。
第二，同时呈现项目的条件下，比在顺序呈现项目的条件下，STEM效应更容易发生[4][5]。尽管在顺序性呈现项目的条件下确实发生了STEM效应，但这一效应要比同等条件下同时性呈现项目时所发生的STEM效应弱很多（图1）。
三、学习时间分配与基于议程的调节（ABR）模型
（一）ABR模型
ABR模型最初用来解释STEM效应的存在与否以及学生们学习时间分配的整体灵活性。该模型认为，学习者形成并持有一种如何给各种学习项目分配时间的议程（agenda），并在选择项目学习时使用这一议程。ABR模型假设，“学习调节是目标定向的”[6]。一个关键的假设是，当学习者形成一种议程时，他们这样做是为了使有效完成目标的可能性最大化[3]。议程描述了用来决定选择哪些项目学习或学习一个给定项目需要多长时间的标准，而且这些标准是基于任何学习者特征和任务限制而选择的。
（二）模型结构及运作机制
家庭系统理论的含义范文6
关键词：素质；素质教育；评价
中图分类号：G423.04
文献标志码：A
文章编号：1002-0845(2006)07-0028-02
一、素质的含义和教育的目的
1990年版的《辞海》对素质作了如下定义：“人或事物在某些方面的本来特点和原有基础。在心理学上，指人的先天解剖生理特点，主要是感觉器官和神经系统方面的特点，是人的心理发展的生理条件，但不能决定人的心理内容和发展水平。某些素质上的缺陷可以通过实践和学习获得不同程度的补偿。”这种描述过分强调其生物学和心理学特点，并没有明确说明通过教育培养的素质所具有特征。教育理论家顾明远教授认为：“什么叫素质教育?就是说教育的目的是提高公民的素质……社会主义公民需要什么样的素质?我想包括德、智、体、美、劳诸方面，总起来说就是要有良好的政治思想素质、科学文化素质和身体素质。公民素质是民族素质的基础，民族素质是综合国力的一个重要组成部分。提高全民的素质，主要是靠基础教育。九年义务教育就是为提高公民素质打基础。”国家教委在1997年10月的《关于当前积极推进中小学实施素质教育的若干意见》中有这样的说法：“素质教育是以提高民族素质为宗旨的教育”，“它是依据《教育法》规定的国家教育方针，着眼于受教育者及社会长远发展的要求，以面向全体学生，全面提高学生的基本素质为根本宗旨，以注重培养受教育者的态度、能力，促进他们在德智体等方面生动、活泼、主动地发展为基本特征的教育。”这是对素质教育基本内涵的分析解释。更一般地说，素质应该是代表个人、集团、民族和国家的智慧、能力、才能、性格、文化、教育、发育以及适应环境和改变环境能力的象征。简单地说，素质是在人的先天生理基础上，经过后天教育和社会环境的影响，由知识内化而形成的相对稳定的心理品质。这是对“素质”一词经过几年来的探讨和实践，被大多数人所普遍认同的一种界定。
教育面向的主体是学生，素质教育的重点关注学生的个体素质。个体素质是一个复杂的系统。首先，它可以通过教育和社会环境的影响逐步形成和发展，是稳定性和可变性的统一，并且与周围环境有着紧密的联系；其次，它是一个多层次、多方位的结构体，包括思想道德素质、文化素质、业务素质、身体和心理素质等多个侧面，而这些侧面又是相互联系和相互作用的。比如，文化素质本身就具有多元性特征，它所含的文学艺术内容，是提高思想道德和心理素质的重要条件；所表现的知识性又包含在业务素质范畴内。素质的这种复杂性使得素质的培养必然是一个复杂系统的演化过程，涉及到众多的变量和参量；变参量间以强耦合、非线性特征的关系相互作用、互相促进或制约，具有丰富的层次结构；整个演化系统处于社会经济环境中，并与之紧密联系，进行物质、能量、信息的交换，具有开放动态的特征。
素质概念如此复杂，具有如此丰富的子侧面和层次结构，但它的本质却是简单的。如果我们用系统的方法进行分析，将教育系统放入整个社会经济系统的大环境中，将两个系统联合起来思考，而不是单单就素质而讨论素质、就教育而讨论教育，将有助于我们弄清教育的目的和意义，理解素质的意义和素质教育应该包含的内容。1995年3月颁布的《中华人民共和国教育法》中的教育方针规定：“教育必须为社会主义现代化建设服务，必须与生产劳动相结合，培养德、智、体等方面全面发展的社会主义事业的建设者和接班人。”这说明我国新时期的教育方针规定了教育的总任务是为社会主义现代化建设服务，包括为社会主义物质文明建设和社会主义精神文明建设服务。这是我国教育工作的最根本的价值取向。为社会主义物质文明建设服务，是与新时期以经济建设为中心的总方针相适应的。对国家和社会而言，进行和发展教育工作的目的就是为社会经济的繁荣和社会的稳定提供合格的人力资源，并尽可能让这些人力资源在社会生产活动中发挥更大的作用。素质教育的提出主要是针对应试教育的问题，不是对教育本质的改革，只是更进一步明确了教育的目的和意义。就这方面讲，个体素质的含义实际上是指个体在将来对社会的稳定、繁荣和富强做出贡献的能力、特别是在对中国特色社会主义经济建设中的贡献。素质教育的真正目的应该是通过教育的手段或方式让个体得到合适的发展，在经济活动中能充分发挥个体具有的活力，为整个社会经济建设做出更大的贡献。
素质教育是对应试教育的批判，应试教育歪曲了教育的目的和意义，使教育看起来似乎就是为了教育对象在考试中获得更高的成绩，而素质教育的概念则突出了教育的本质目的是提高个体的素质，培养社会经济建设事业的人才。对教育目的、教育与社会和经济的关系等基本问题的讨论，必须在包含社会、经济、教育各子系统的大系统中进行，单单局限于孤立的教育子系统，并不能获得对这些问题的正确理解，包括对教育的目的和意义以及素质教育中素质一词的含义的理解，但这正是目前部分教育工作者弄不清楚素质教育的原因。只有用系统理论的观点、以整体论的方法，在合适的系统下思考，才能获得对素质教育提法的真正意义的理解，为我国素质教育的正常实施奠定基础。
二、素质的评价
教育系统是一个复杂系统，素质教育的真正目的是通过教育的手段或方式让个体得到合适的发展，在经济活动中能充分发挥个体具有的活力，为整个社会经济建设做出更大的贡献。综合已有的一些讨论，我们认为进行素质教育应该注意以下几个方面：(1)以社会的稳定和经济的繁荣为目的；(2)加强教师本身的知识水平和其他素质，提高他们对素质教育的重视程度，教授知识的过程中要理论联系实际；(3)要注重个性发展，素质教育是以个体为中心的，应尊重个性的发展，不能进行一刀切式的教育，要注意引导；(4)不同教育阶段应该采用不同的教育策略，特别在初等教育，包括小学、初中，应该提倡包括德、智、体等方面全面发展，为更高级的受教育阶段做好准备；(5)加强教育系统的软硬件设施建设；(6)开展丰富多彩的课外活动，支持学生的实践活动，要求理论联系实际；(7)优化环境影响等诸多方面。
在进行素质教育的工作中会涉及到评价问题，评价的目的在于发展提高，如果我们能较好地对教育过程进行评价，就可以在实践过程中进行优化。例如发现某教育方式比其他方式能更大地锻炼学生，提高学生的素质，就可以在以后的教学活动中更多地采用。狭义的教育即学校教育是在特定的时间、特定的地点、特定的主体、特定的客体、特定的方式下进行的，涉及到环境因素、学生个体因素、教师个体因素、协调程度、接受能力等诸多方面，是一个复杂过程，不能完全确定其他条件不变而单单讨论教育方式的改变对学生素质的影响，即使在不考虑环境影响，学生、教师同质等假设条件下，也会涉及到如何判断学生素质是否增强的问题。
如前所述，素质本身是复杂的，具有很多的相互紧密联系的侧面，而这些侧面又不能相互替代，不能相互比较，因此很难量化，所以对整体素质并不能给出一个完全的直接评价指标。通过教育，知识、技能被内化成学生的一种良好品质，它无处不在却又是无形的，这种内在的品质只有在学生的社会实践和未来的发展中才会显现出来，我们无法在现在就预知个体在将来的贡献，不能对学生的素质做出直接的全面评价。我们很难建立一套对素质教育的完备评价机制，但是否可以找到一种大致的评价方法，通过这种方法，可以在一定程度上反映出一个人的整体素质呢?
对于一个包含多个相互作用的子部分的复杂属性，完全的评价是很难做到的。例如，我们如何衡量一个国家的经济发展状况?一个国家的经济发展状况是一个复杂的范畴，包括工业、农业、服务业等三大产业，每个产业中又分诸多部门，生产火柴的厂家、修理汽车的公司、餐馆中的服务人员等都是需要考虑的内容。整个经济系统包含了成千上万个变量和参量，这些变量之间又以非线性方式耦合在一起，构成了经济的复杂系统。因此对于经济完全彻底的直接评价是没有的，只能采取间接方式，用某些可以得到的量生成一个指标，而这个指标在很大程度上能反映系统的整体情况或我们关心的问题，这是可以做到的。目前，经济学家一般选用国内生产总值(GDP)来作为衡量一个国家经济状况的指标。另外一个例子是恩格尔系数，即食物消费在整个消费中所占的份额，这个简单系数已被广泛应用于衡量一个家庭乃至一个国家的富裕程度，恩格尔系数越低，说明越富裕。复杂系统的复杂属性一般不能直接衡量，只能采取间接指标的方法。问题是指标的选取是否合适。
考试成绩实际上是这样一种间接评价指标，因此长期以来得到了广泛的运用。无论过去还是现在，在小学还是大学，在国内还是国外，考试都被视做是一种最简单而相当有效的手段，以评价个人的受教育成果，即对知识的掌握程度和运用能力，而这与个体在将来经济建设中的贡献确实有紧密的联系，并大致为正相关关系。在一些情况下，考试成绩确实能大体上反映学生的个体素质，如果教育者和受教育者都注重个体的全面发展，不刻意追求考试分数的时候，分数能大致地反映出一个人的能力和素质，这实际上也是考试这个手段历经如此长时间仍能存在的理由；但如果在升学和其他利益的驱动下，教育者和受教育者只关注如何取得更高的成绩，不进行解题之外的其他训练，不注重能力的培养，就会出现高分低能、眼高手低、纸上谈兵等现象并逐渐普遍化，这种情况下，考试成绩就不再是一个合适的对个体素质的评价指标，而应该寻求新的评价体系和标准。
产生我国应试教育问题的直接原因之一，就是考试评价方式的过度强化使用。在我国，无论是升学还是就业，考试成绩都占有绝对重要的地位，甚至是唯一标准。对学生个体素质的评价用考试成绩，对教育工作者的评价也是用学生的考试成绩。因为这种评价结果往往直接与教育者和受教育者的利益挂钩，为获得更多的利益，教育的主体和客体只好抛弃其他方面，专注于如何取得更高的考试成绩，这就带来了诸如学生“高分低能”和老师搞“应试教育”等弊端。在“应试教育”的大环境下，考试成绩作为学生素质的唯一评价标准是不合适的。实际上，人们也认识到这种评价机制的缺点，并在其优化方面做出了许多努力，例如综合素质测评在高等学校的推广运用，并且一些中学和小学，也进行了初步尝试，例如某些小发明家和获得一些竞赛奖项的学生，在升学考试时可以获得一定的加分等。
要进行素质教育，首先要优化并贯彻新的评价机制，不能继续单一的考试评价。如果表面上号召培养学生素质，而实际上依然采用分数决定一切的升学就业评价机制，那么在升学和社会就业等利益的驱动下，素质教育最后就只能是一句空洞的口号。
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