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基于证据理论的教师选拔评价方法研究

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[摘? ? ? ? ? ?要]? 采用证据理论对教师选拔中的符合性和信任度进行定量评价，用数据记录每一环节，减少模糊性，使选拔过程更加深入、严谨，为教师的晋升与发展提供一种有效的评价方法。

[关? ? 键? ?词]? 证据理论;教师选拔;符合性;信任度

[中图分类号]? G715? ? ? ? ? ? ? ? ?[文献标志码]? A? ? ? ? ? ? ? [文章编号]? 2096-0603（2020）24-0206-02

一、前言

目前，教师选拔评价的方法主要集中于定性评价，缺乏理论基础与数据说明，选拔过程不够严谨。针对这一问题，引入证据理论，通过函数计算出教师是否符合规定评价指标的具体数据，辅助进行教师的选拔。

证据理论主要用于信息融合、专家系统、情报分析等领域。本文以教师选拔评价指标为基础，通过确定证据理论的识别框架，计算基本概率分配函数、信度函数、似然函数和信任区间，更确切地说明教师选拔过程中的符合性和信任度问题。

二、教师选拔符合性判定

（一）评价指标及识别框架

证据理论中，识别框架用符号Θ表示，表示命题所有可能性的集合，其中的元素在同一时刻是互斥的。在进行教师选拔时，若将选拔文件看成一个命题，则可把文件中的各项评价指标作为元素放入Θ中。因同一时间点教师不能同时获得两项评价指标，故保证Θ中每项评价指标是互斥的。

如：选拔计算机专业教师外出学习，要求派出教师需是研究生学历和中级以上职称，由于教师不可能在同一时刻获得研究生毕业证和中级职称，则可确定Θ={研究生学历，中级职称}。

（二）基本概率分配函数

不同识别框架幂集对应的基本概率分配函数值是灵活的，可根据教師选拔文件来确定。如有10项评价指标，每项指标的值可设定为0.1。识别框架幂集中的元素个数越多，教师符合的评价指标越多，基本概率分配函数值就越大，教师就越符合选拔要求。

三、教师选拔信度判定

（一）信度函数

（二）似然函数

（三）信任区间

Bel（A）表示对命题A为真的信任程度，Pl（A）表示A为非假的信任程度，Bel（A）、Pl（A）作为对A信任程度的上限与下限，所以A的信任区间为[Bel（A），Pl（A）]，在教师选拔中具体应用情况如下表：

四、举例

设按某骨干教师选拔文件要求，教师满足基本条件、选满条件、破格条件便可参与竞选。其中基本条件两项（要求参选教师必须满足），选满条件四项（四选二）、破格条件一项。教师必须同时满足基本条件和选满条件，破格条件单独满足即可。

现有A、B、C、D、E、F、G七位教师参选，其满足条件情况如下表：

（一）识别框架的确定

识别框架中的元素为文件规定的评价指标，此处有三类要求，可分三个识别框架进行处理。其中基本条件识别框架Θ1={α，β}，选满条件识别框架Θ2={①，②，③，④}，破格条件识别框架Θ3={I}。

（二）基本概率分配函数、信度函数、似然函数值及信任区间的确定

注：m（A）函数值选拔文件无特殊要求，按照文中第二点教师选拔符合性判定的要求进行设置。

（三）结论

既满足基本条件又满足选满条件的教师有B、C两位：教师B，对应的m（A）≥0.02，[Bel（A），Pl（A）]=[0.06，0.94];教师C，对应的m（A）=1，[Be（A），Pl（A）]=[1，1]。选拔文件对C教师是绝对信任的，而对B教师有0.06的不信任度，所以教师C比教师B更符合选拔要求。

满足破格条件的教师有D、E、F三位，但D老师仅满足破格指标，其他指标均不满足。E老师在满足破格指标的同时，以0.3的概率符合基本条件。F老师在满足破格指标的同时，以0.02的概率符合满选条件。基本条件比满选条件更加严格，所以D、E、F三位教师符合评价指标的排序为：E>F>D。

五、优缺点分析

用证据理论对教师选拔评价定量分析的过程是灵活而复杂的，它可设定不同的基本概率分配函数值来满足选拔文件的要求，但计算过程繁杂、易出现错误。若能用计算机程序进行辅助计算，选拔评价效率会得到显著的提高。

六、结语

教师选拔评价对促进教师的发展，提高教师的工作积极性有着非常重要的作用，合理的教师选拔评价方法能使选拔过程更加公平、公正。本文以证据理论为指导，采用定量分析法，统一每一项评价指标的评定标准，通过函数计算出具体的数据，为教师选拔过程中的符合性和信任度判定提供了依据，使选拔过程更加的细致、透明。

参考文献：

[1]梅莹，丁晓明.证据理论在软件需求工程中的研究[J].计算机科学，2012，39（11A）：237-239.

[2]周迪民，段国云.证据理论在不确定性推理中的应用研究[J].计算机应用研究，2010，27（12）：434-435.

[3]赵慧敏.利益相关者视角下的高职院校教师考核现状分析及对策研究[J].现代职业教育，2018（18）：76-77.

编辑曾彦慧

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