模糊综合评判法实现学生互评

3.2.1 模糊综合评判法实现学生互评
模糊综合评价算法是通过分析某一个对象，然后对其进行数据处理，并以此建构模糊型数学模型，运用隶属关系把一些数据元素集合成模糊集合，最终确定隶属函数。模糊综合评价原理实现的技术路线如图3-1所示。

图3-1 模糊综合评价原理实现的技术路线

在模糊算法的应用中，按照学校对实习评估的需求，将模糊算法中的各级指标设置在实习表现学生互评工作中，使得在对实习表现进行评分时，能够细化评估的各级数值，使得评估工作更为细致，能够让用户明确出实习表现过程中的具体情况。
3.2.1.1 构建学生互评评判模型
为了确定学生互评指标，通过调查相关专业的实习学生，确定了三个一级指标和6个二级指标，按照模糊综合评判法，建立第一级评判因素集:
U = { 专业 U1，日常U2，活动 U3 };
第二级评判因素集分别如下:
U1 = { 专业态度 u11，适应能力u12 };
U2 = { 互动能力 u21，处理能力u22 };
U3 = { 学习能力u31，积极性 u32 };
学生互评指标体系见表3-1所示。
表3-1 实习表现学生互评指标体系
一级指标二级指标
专业U1 专业态度U11
适应能力U12
日常U2 互动能力U21
处理能力U22
活动U3 学习能力U31
积极性U32

3.2.1.2 建立模糊综合评判集
考虑到学生在手机端操作的方便性，将学生互评的等级设置为4个等级，分别为很好、较好、一般、不好，改写成评判集:
V = { 很好 v1，较好v2，一般v3，不好v4 }

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