时间：2022-07-01 19:26:59
关键词：学生 综合素质测评
综合测评，一个非常熟悉，与学生的利益息息相关的字眼。它是对一个学生一学期或一学年的学习及各方面的评定，不仅关系到一个学生是否可以获得少则80，多则500甚至8000的奖学金的问题，也涉及到一个学生毕业时的综合能力的评定。从最初的学习成绩评定，到将思想品德、文体活动、社会活动能力等方面的东西加入其中。然而，无论综合测评如何操作，每一学期每一学年都会引起一定的争议，甚至争吵。学生自评、互评、辅导员打分、体能素质还有各种加分，公平吗？公正吗？公开吗？本文以我校学生综合测评为例，浅析学生综合素质测评。
1 高校对学生进行综合测评的意义
高校为什么要对学生进行综合测评？大学生在学习好自己的专业基础知识的前提条件下，应当加强自身的文化素质发展，利用业余时间，广泛阅读历史、文学和其它方面的书籍，积极参加专题讲座、名著导读、名曲名画欣赏、影视评论、文艺汇演等丰富多彩的文化活动，以丰富的业余文化生活陶冶情操，提高文化素质水平；同时，也应当通过文化知识的学习，文化环境的熏陶，文化活动的锻炼及文化精神的感染，升华人格，提高境界，振奋精神，激发爱国主义情感；通过文化知识的学习，开阔视野，活跃思维，激发创新灵感，为学好专业以及今后的发展奠定坚实的文化基础，积淀深厚的人文底蕴；通过文化知识的学习，努力使自己成为基础扎实，知识面宽，能力强，素质高的真正的“面向世界、面向现代化、面向未来”的全面发展的人才。
那么，作为高校的教育者、管理者如何来督促学生？高校对学生进行综合素质测评的宗旨是：引导学生德、智、体等各方面全面发展，提高其综合素质，教育他们学会做人，学会求知，学会劳动，学会生活，学会健体，学会审美，努力使自己成为有理想、有道德、有文化、有纪律的社会主义公民和合格人才；在学生教育管理工作中贯彻素质教育思想；规范对学生综合素质的评定工作，使之科学化，更好地为用人单位提供较客观的毕业生情况。
由此可见，学生素质的综合评定，是以德、智、体、美、劳等方面对学生在校表现进行全面定性、定量评定的一种方法。通过评价，使教育管理者客观地把握学生的基本素质状况，有的放矢地进行管理和教育，并以此激发学生自我管理，自我教育，自我服务的内在积极性。
2 我校学生综合素质测评基本情况
为了贯彻国家全面推进素质教育的方针政策，我校根据高等学校培养目标和我校的实际情况，几经修改，制定了《兰州工业高等专科学校学生综合素质评价体系实施方案》，在我校《大学生手册》中有详细说明。
我校综合测评遵循过程测评与结果测评相结合，基本表现测评与特别表现测评相结合，自评与互评相结合的原则。测评采用“加减分评分法”与“加权求和评分法”相结合，学生自评申报和学生民主选出考评小组（辅导员、班主任、班长、团支书必须参加，以及学生代表）评定相结合的办法进行。
综合素质测评的内容包含思想道德素质、专业理论素养、基本技能与创新能力、文化素养、身心素质等五个方面；综合素质测评总成绩为学习成绩与其他素质及能力定量考核成绩按规定比例计算后的总和，测评总分满分为100分。计算公式如下：
综合素质测评分=学习成绩*70%+思想道德素质及综合能力分*30%
其中学习成绩为必修课平均学分积与任选课学分积总和。
计算公式如下：
■+ 任选课学分总和
这中间需要注意的是：课程成绩均按每学期正常考试实际成绩计算，也就是说这中间不包括补考考试成绩。
思想道德素质及综合能力测评主要是从思想、道德、文化、体育、劳动、心理、卫生习惯、基本技能与创新能力等方面对学习进一步定量测评。测评成绩=基本分+奖励分－扣除分。
基本分：基本分为学生在思想道德及综合能力诸方面应该达到的基本要求和所能达到的客观分值。基本分为60分。
奖励分：奖励分为学生在测评学期内所有获奖项目或某方面成绩突出反映在综合测评中的分数。奖励分最高分值不限，同项目重复得分者，以最高奖计分，不累加。奖励分中有15条小项，在《大学生手册》中有详细说明。
扣除分：扣除分为学生在测评学期中，在某方面未达到基本要求或违犯校纪校规反映在综合测评中的分数。扣除分累积不超过60分，超过60分，按扣60分计。扣除分中有4条小项，在《大学生手册》中同样有详细说明。
我校每一学期综合素质测评，尽量做到了“公平、公正、公开”，综合素质测评结果的使用，大致有以下三个方面：①各年级各班按学生学期学年综合素质测评总分排定名次，供评定该学年专业奖学金及其它评优工作使用；②毕业生按各学年的综合素质测评总分的平均值排定名次，供评选优秀毕业生及用人单位选用毕业生参考；③综合素质测评成绩记入学生档案。可见，综合素质测评工作，是学校一项重要的教育和管理工作，但在每学期每学年的测评过程中，还存在一定的问题。
3 综合素质测评中存在的问题
关键词：协方差分析；偏最小二乘；结构方程模型；综合评价
一、 引言
近年来，综合评价方法有了更多的发展。更为复杂的统计模型被引入到综合评价领域，其中，结构方程模型就是最近几年经常被用于综合评价的新方法之一。结构方程模型是潜变量模型与路径分析模型的结合，可以分析不能被直接观测的潜在概念间的关系，因而在社会学、心理学、教育学、市场研究等学科中有着独特优势。从参数估计的角度分，有两种类型，一种基于方差-协方差分析（CB-SEM），另一种基于偏最小二乘（PLSPM）。通过查阅近几年的文献发现，两类方法的综合评价研究都有不少成果。例如，前者的文献涉及的领域有：医学（刘享辉等，2009；刘岭等，2009），教育（周平红等，2011；王理峰，2012），管理（任等，2007；谷晓燕，2009），经济发展（高文杰和高旭，2010；张瑛和王惠文，2008），竞争力评价（易丽蓉，2006；罗玉波和王玉翠，2013）等等。后者涉及的领域有：医学（杨威和张拓红，2012），教育（孙继红等，2010），管理（莫一魁和沈旅欧，2009；鲜思东和彭作祥，2011；林盛，刘金兰和韩文秀，2005；关子明等2009，区晶莹等，2011），经济发展（阮敬和纪宏，2006）等等。可见，两类方法在综合评价应用的领域有很多交叉。并且，从目前的研究成果可以看出，两类方法进行综合评价的方式也基本类似，都通过设计指标体系，建立理论模型，然后计算综合指数得分实现综合评价。但是，从统计学方法论角度而言，这两类方法的除了目标都是路径模型之外，没有任何内容上的交叉（吴喜之，2013），因此模型的实质和解释都有很大差异。为此笔者认为，在综合评价实践中，两类方法不能用相似的方式应用，但是如何区分对待？目前为止，鲜有文献对此问题做出明确回答。本文将围绕该问题，结合结构方程模型理论要点和综合评价要求，分析如何正确使用这两类结构方程模型进行综合评价，并给出建议。
二、 两类结构方程模型的理论要点
虽然两类结构方程模型在理论上有差别，但是在实际建模中，都需要事先设计指标体系，设定理论模型，才能进行估计。指标体系和理论模型的设定由实际问题的理论背景支撑，模型的估计有现成的软件，例如CB-SEM的常用软件有AMOS，而PLSPM则有smartPLS等，因此，应用这两类方法正确与否的关键在于对模型估计的理解。为此我们分析两类结构方程模型参数估计的理论要点。
1. CB-SEM的参数估计。CB-SEM由结构模型和测量模型组成，分别刻画潜变量与潜变量之间的关系，潜变量与可测变量之间的关系。建模时，需要对可测变量划分为不同的组，每组对应一个潜变量，并且设定好潜变量与可测变量以及潜变量与潜变量之间的关系。关于模型的表达式参见易丹辉（2008）。关于模型的参数估计，有很多种方法，在实际应用中常见的估计方法为似然方法，其拟合函数为：
FML=ln|？撞（？兹）|+tr（S？撞-1（？兹））-ln|S|-（p+q）
这里的p和q分别为内生可测变量和外生可测变量的个数。还有一些其他方法，如未加权最小二乘，拟合函数为：
FULS=■tr[（S-？撞（？兹））2]
以及使得拟合函数
FGLS=■tr{[（S-？撞（？兹））W-1]2}
最小的广义最小二乘方法。此外，还有利用工具变量的两步最小二乘等。其中，S为总体协方差矩阵，用样本协方差矩阵代替。？撞（？兹）为模型预测值的协方差矩阵，含有未知参数？兹，这些方法最终都可以归结为？撞（？兹）与S尽可能接近的原理，即协方差矩阵的重复问题。如果模型是正确的，协方差矩阵就可以被准确地重复出来，这是CB-SEM参数估计的出发点和核心。
我们指出两点需要注意的地方：
（1）由模型产生的协方差矩阵？撞（？兹）重复的是总体协方差矩阵S，但是在实际应用中，总体协方差矩阵不可能知道，为此实际中的S是样本协方差矩阵。这就导致了代替的合理性问题，即样本协方差矩阵能在多大程度上反映总体协方差矩阵呢？这个问题很难回答，但是如果样本量不够的话，代表性一定不好。这就要求在实际中使用大样本，使得样本协方差矩阵能够更好地刻画总体协方差矩阵。
（2）可测变量的总体协方差矩阵刻画了各变量间的相关关系，因此，？撞（？兹）对总体协方差矩阵的重复本质上是用总体协方差矩阵去考察模型所设定的不同组可测变量间关系的合理性，如果参数通过显著性检验和合理性检验，就认为模型设定的关系得到了总体信息的验证。这意味着CB-SEM首先是一种验证性的方法，验证的是模型设定的结构。本质上是各可测变量间的相关关系。为此需要注意，CB-SEM只是刻画了不同组可测变量间的相关结构，并通过潜变量具体表达。至于各组可测变量能在多大程度上被对应的潜变量刻画，该方法并不能回答。
2. PLSPM的参数估计。相比CB-SEM，PLSPM完全是另外一套逻辑，为了分析其特点，我们通过分析其参数估计过程入手。PLSPM的参数估计由迭代算法完成，分为两个部分，第一部分是利用一系列最小二乘和加权运算进行迭代，得到潜变量的估计值，第二部分利用第一部分的结果得到路径模型中的载荷系数和路径系数。这两部分中，第一部分是核心。
具体而言，首先要分划好可测变量的归属，一个潜变量对应一组可测变量。假设有Q个潜变量？孜1，…，？孜Q，第j个潜变量对应的可测变量为Xj=（xj1，…，xjpj）′，j=1，…，Q。则有xjh=？姿jh？孜j+？着jh（h=1，2，…，pj）或者？孜j=？撞pjh=1wjhxjh+？着j，前者为反映型（Reflective），系数为载荷；后者为反映型（Formative），系数为权重，选择何种形式需要根据实际问题决定，这种反映可测变量与潜变量关系的模型为测量模型。其次要设定好潜变量与潜变量之间的关系结构，即？孜i=？撞j≠i？茁ij？孜j+vij。这部分模型称为结构模型，模型中的系数为路径系数。潜变量的得分（即潜变量的估计值）是进行综合评价的关键，对其估计通过迭代实现。由三大步骤组成：
外部逼近：
Yj∝■wjhxjh
Yj是？孜j的外部逼近估计量，∝表示左边是右边的标准化，Wj=（wj1，…，wjpj）′是外部权重。
内部逼近：
Zj∝■ejiYi
其中，i：i？圮j表示与第j个潜变量直接有关的潜变量的下标。eji是内部权重，有三种不同的形式（Tenenhaus M 2005）。
更新权重：
内部权重由潜变量间的结构决定，迭代过程中需要更新的是外部权重，当测量模型为反映型时，对于xjh，其新权重为以Zj为自变量，xjh为因变量的一元线性回归系数，但由于Zj被标准化，因此有wjh=cov（xjh，Zj）
当测量模型为构成型时，新的权重以Zj为因变量，与之对应的可测变量xjh为自变量的多元线性回归的回归系数，即
Wj=（Xj′Xj）-1Xj′Zj
上述步骤反复迭代，直到权重变化不大，就认为收敛，得到最终的权重估计值，潜变量的得分就是可测变量的加权平均值。
通过上述对迭代过程的描述，我们也得到两点关于PLSPM的认识：
（1）在PLSPM框架下，没有涉及总体协方差矩阵。迭代过程完全基于样本信息展开。事实上，Dijkstra. T（1983）证明，PLSPM的迭代本质上是不动点的迭代算法，具体为：
反映型：Wj∝？撞i：j？圮ieji・SjiWi，其中Wj′SjjWj=1；
构成型：Wj∝S-1jj？撞i：j？圮ieji・SjiWi，其中Wj′SjjWj=1
其中，Sji为第j组可测变量与第i组可测变量的样本协方差矩阵，Sjj是第j组可测变量的样本方差矩阵。
因此，PLSPM挖掘的是样本信息，对样本量的要求没有CB-SEM高。
（2）PLSPM的迭代过程本质上通过一系列的最小二乘（OLS）实现，因此不必假定分布。另外，PLSPM的迭代事实上是不断逼近某个潜变量估计值的过程。每次迭代都适用最小二乘，追求潜变量与可测变量间的距离最小化。因此是寻找最能刻画可测变量的潜变量的过程。而不是CB-SEM那样验证可测变量间相关关系的过程。这意味着两种方法的目的很不一样。
三、 综合评价中实践中的问题和评述
将结构方程模型引入综合评价领域的优势已经被很多学者认同，这是因为，在综合评价实践中很多方法都面临一个共同的问题：很多方法没有考虑到指标变量之间的相关关系，因此，当所选择的指标变量集合中存在严重的多重相关性时，很可能会夸大系统中某些特征的作用，从而得到不合理的评估结论。王惠文和付凌晖（2004），张瑛和王惠文（2008）都认为结构方程模型可以解决这样的问题。但是目前很多研究都利用结构方程模型构建综合指数实现综合评价，将两种理论上存在差异的方法以类似的方式进行综合评价，笔者认为需要推敲其合理性。为此我们提出：CB-SEM和PLSPM是否都可以通过构建综合指数实现综合评价？
下面回答这个问题。我们有以下结论：
1. CB-SEM不能用于构建综合指数。
首先我们要明确综合评价的要义，苏为华（2005）指出，综合评价需要将多个因素和指标综合起来，因此，综合方法构成了评价的基本模型。为此，利用综合指数进行综合评价时，对指数的基本要求是能够概括多个指标各方面的信息。
当利用结构方程模型构建综合指数时，这个要求就变成：首先，每个潜变量是否在某种准则下对其对应的可测变量进行了概括。其次，这些潜变量是否反映了各组可测变量的多重相关性。对于CB-SEM而言，其参数估计方法决定了该方法构建的综合指数只能反映各组可测指标的多重相关性。这是因为其参数估计依据的优化准则本质上都是使得由模型得到协方差矩阵逼近总体协方差矩阵。如果模型是正确的，那么总体协方差矩阵就能被准确地重复出来（易丹辉，2008），所以，模型正确是指正确反映了各组可测变量的协方差结构，即它们的多重相关性。但是每组可测变量对应的潜变量是否将可测变量的信息进行了充分的概括，我们是不知道的。利用这样的潜变量得分作为综合指数不能反映真实情况。事实上，在实际应用中，利用CB-SEM分析数据时，我们只需要知道一个样本协方差矩阵就可以利用软件估计。言下之意，我们不用去关心可测指标如何取值，量纲如何等综合评价中关键的问题，只要协方差矩阵相同，即使具体指标完全不同也可以得到相同的估计结果，这个事实反过来说明CB-SEM构建综合指数是值得商榷的。
2. PLSPM可以构建综合指数。与CB-SEM不同，PLSPM的参数估计是从潜变量在平方损失角度下概括可测变量的角度出发的，其迭代过程由最小二乘和加权运算构成，本质上是在xjh=？姿jh？孜j+？着jh（h=1，2，…，pj）或者？孜j=？撞pjh=1wjhxjh+？着j中，使得？撞j？撞hE（？着2jh）最小或者？撞jE（？着2j）最小，且结合各潜变量之间的关系不断迭代实现的参数估计。为此，利用PLSPM得到的潜变量得分是在平方损失意义下对各组可测变量的概括，符合构建综合指数的基本要求。相对CB-SEM，PLSPM更适合构建综合指数进行综合评价。但是需要注意的是，PLSPM的最小化准则是最小化平方损失，虽然在统计学中，这是一种十分常用的方法。例如线性回归模型、主成分分析、因子分析等都是如此，但是是否适用于综合评价需要根据实际问题。关于这个问题的讨论是多元统计方法应用于综合评价的共同问题，苏为华（2000）曾详细讨论。
3. 两类方法适用性评述。前面已经支出，CB-SEM不适合构建综合指数，但是不意味着这个方法在综合评价时就一无是处。通过分析其参数估计的实质，我们认为，CB-SEM适合考察多组可测指标间的多重相关性。如果只是通过相关系数，只能很粗略地知道多个可测变量之间的相关结构。但是通过CB-SEM可以更细致地考察多个可测指标间的复杂结构关系。PLSPM可以用来构建综合指数，但其参数估计方法决定了其不能像CB-SEM那样从整体上对所有可测指标的相关结构进行考察，为此有学者认为，两种方法是互补的（邱皓政，2011）。笔者认为，这种相辅相成性是由于两种方法处理的问题本质上是不一样的，实际应用中可以将两种方法结合起来一起使用，可能效果更好，但目前在学术界没有看到这方面的研究。
另外，前面分析也指出两类方法对于样本和分布的要求是不同的。PLSPM不需要大样本和分布假定，这被很多人认为是CB-SEM不具备的优势。笔者认为，进行综合评价从统计学角度讲是利用已有样本信息，去推测为止的信息，本质上是预测的过程。因此建议，无论用哪一种方法，都尽量使用大样本，才能得到更加可信的结果。
四、 结论和建议
本文通过分析两类结构方程模型（CB-SEM和PLSPM）的参数估计理论，明确了两种方法是两种不同的方法。结合综合评价的要求，我们有以下结论：
1. CB-SEM的参数估计过程决定了该方法不适用构建综合指数，因为其中的潜变量在多大程度上概括了对应的可测变量是不清楚的；
2. CB-SEM适用于评价多组可测指标的多重相关性，利用该方法可以得到多个可测指标间细致的相关结构的刻画；
3. 相比CB-SEM，PLSPM更适合用于构建综合指数进行综合评价。因为，这个方法是基于平方损失下最大化概括可测指标信息实现潜变量得分估计的。符合综合评价的基本要求。
4. PLSPM没有从整体上直接对多个可测指标的多重相关性进行刻画，为此从适用性上，评价多个可测指标的相关结构不如CB-SEM合适。从这个意义上讲，两种方法是互补的。
在实际进行综合评价时，我们建议，首先需要明确实际问题的侧重，如果侧重评价多重相关结构，就推荐使用CB-SEM，如果需要构建综合指数，就使用PLSPM。
参考文献：
1. 高文杰，高旭.基于SEM的我国重要城市现代化水平综合评价模型研究.数学的实践与认识，2010，（18）：56-64.
2. 谷晓燕.基于结构方程模型的岗位评价研究.中国管理科学，2009，（2）：146-151.
3. 关子明，常文兵，王薇.基于结构方程模型的银行员工绩效考核方法.经济论坛，2009，（2）：108-109.
4. 刘岭，程迪祥，陈洪，易东.结构方程模型在综合评价中的应用.自动化与仪器仪表，2010，（2）：74-75.
5. 刘亨辉，王建生，周脉耕，王骏，王黎君，胡以松，王玉英，葛辉，杨功焕.结构方程模型在中国居民自报健康状况评价中的应用.中国健康教育，2009，（5）：333-337.
6. 罗玉波，王玉翠.结构方程模型在竞争力评价中的应用综述.技术经济与管理研究，2013，（3）：21-24.
7. 林盛，刘金兰，韩文秀.基于PLS-结构方程的顾客满意度评价方法.系统工程学报，2005，（6）：653-656.
8. 莫一魁，沈旅欧.城市公交系统公众评价的偏最小二乘通径模型.深圳大学学报（理工版），2009，（4）：436-440.
9. 区晶莹，张淞琳，俞守华.基于偏最小二乘通径模型的农民工信息能力综合评价.农业系统科学与综合研究，2011，（4）：495-501.
10. 阮敬，纪宏.基于PLS结构方程模型的中国西部地区经济发展综合评价.统计教育，2006，（8）：4-7.
11. 孙继红，杨晓江，缪榕楠.我国高等教育发展统计特征的PLS通径模型分析.数理统计与管理，2010，（2）：362-371.
基金项目：国家自然科学基金（项目号：11361019）；广西自然科学基金重点项目（项目号：2013GXNSFDA019001）。
关键词：WEB；测评系统；登陆模式；背景
综合测评系统是各个机关单位和高校普遍采用的综合素质评价系统。该系统不仅能帮助工作人员、学生评优，记录相关奖惩记录，也是帮助工作人员和学生管理日常事务的标准化系统，能够有效地促进工作人员和学生的工作或学习的积极性。但目前的web综合测评系统还存在很多缺点，很多功能还需要不断完善。
一、基于web的测评系统开发背景
每到学期末，全国的各个高校都要对校内的中层干部、教师和相关专业的学术带头人进行综合素质评价。在传统的综合测评系统上，该项工作都相关工作人员通过纸质方式完成。传统的综合测评系统流程将会大大优化，例如：制定评分选项、制定评分标准、打印测评成绩单，最终由校领导填写表格进行评分和留言。这种系统大大提升了院校的管理工作效率，也更能真实、客观、快速反映校内中层干部、教师的实际工作状况。但在实际过程中，该种测评方式还存在以下几类问题。一是高校内的被测评的人员较多，工作种类也不同，测评的项目也大不相同。这就需要负责相关工作的人员制定不同的表格，但很多院校并不能实现无纸化办公，这样也就无法发挥现代化信息技术的优势。二是进行综合测评时，院校内部被测评的人员过多，工作种类过多。面对不同的工作人员就需要制定不同的评测表格，这样会增加综合测评的时间，容易影响干部或者教师的正常工作。此外，很多高校的评价系统并不完善，网上评价功能并不能正常运行，导致综合测评工作流于形式。三是现有的测评系统需要进行手工汇总，系统的功能并不完善。这样不仅造成工作效率低，也会增加相关工作人员的工作量，会造成最终评价的结果不真实，给被测评人员带来不良影响。针对上述出现出现的问题以及现代信息技术的发展，高等院校的综合测评系统需要不断改进，这是极有必要对web系统进行开发。
二、基于web测评系统的功能分析
基于web综合测评系统主要实现透明化、科学化、标准化的综合测评功能。首先需要对参与测评的中层干部和高校教师，按照不同的工作种类或者职称进行制定测评表格。同时，同一工作种类、具有相同工作职能的部门都可以相互评价。之后，在信息网络中建立测评对象和被测评对象之间的关系，并未测评对象设置随机登陆密码。通过这种设置，测评对象就可以在规定的时间内，使用随机登陆密码并依据制定的测评表格，对被测评人员进行评价和留言。
三、基于web测评系统的数据库分析与设计
通过对web测评系统的功能分析，笔者认为web测评系统应该依据每个高校的实际情况进行设计。但在设计过程中，需要依据数据制定测评项目和测评表格。Web测评系统的设计主要依据以下项目。一是要登记负责该工作的工作人员的姓名、密码以及负责人编号等信息；二是要制定参加测评员工信息登记表，信息表包括参与测评员工的姓名、性别、所在部门、所在部门编号、员工岗位、员工职称、员工职称编号等相关信息；三是制定参与测评员工所在部门测评表，该表主要包括员工所在部门的基本信息以及部门编号；四是要制定院校岗位信息表，该表主要包括院校岗位和岗位类型名称；五是要制定分组信息表，主要内容包括分组名称以及分组编号。上述内容是对个人信息制定的表格，此外还要制定测评项目表格。一是制定测评项目信息表，该表格主要包括所测评项目的内容以及测评项目的编号；二是要制定测评类型表，该表主要包括测评项目名称以及测评项目编号、测评开始时间、测评结束时间、测评其他信息说明等等；三是要制定测评信息表格，表格主要包括测评单项内容、测评单项编号、测评项基本名称、测评项单项评分以及测评项总分等信息；四是要制定登陆密码信息，主要包括测评人员的投票随机登陆密码、评分人分组编号、评分人基本信息、测评状态以及测评结果等等；五是要制定测评对象和被测评对象之间的关系，表格主要包含测评结果的显示（已测评、未测评、过期）。上述表格制定了评分人、被测评人的相关表格信息，web测评系统还要对打分项进行信息登记。一是要制定打分类型表格，该表格主要包括打分类型的编号和打分类型的项目名称；二是要制定测评结果汇总表，该表主要包被测评对象的结果评分、被测评对象的基本信息、测评项目的名称、计分值以及分组编号等信息；三是要测评结果详细信息表，该表主要包括被测评对象的编号、被测评编号的登录密码、测评项目编号以及评分值；四是制定建议信息表，此表格主要由评分人进行填写，评分人根据项目的名称以及测评结果对被测评人进行客观评价；五是要制定信息公告表，该表主要包括公告项目的内容、公告项目的编号、公告项目的标题、公告发表时间以及公告发表人的基本信息。
总而言之，基于web的综合测评系统，在实现基本功能的同时，还能实现EXCEL表格导入和导出功能。此外，还可以在web的综合测评系统上进行安全密码验证，加强综合测评系统的安全性。最终，可以提升整个管理工作的管理效率。
作者:樊晔 陈凡亮 单位:1浙江嘉园家居用品有限公司 2南昌大学鄱阳湖校区
参考文献：
[1]徐波.网络测评系统的设计和实现[J].电脑编程技巧与维护，2010(6):26-29.
关键词：素质教育 网络数字化
中共中央、国务院在《关于进一步加强和改进大学生思想政治教育的意见》中强调，在实现高校政治教育过程中，各高校要全面加强校园网建设，主动占领网络思想教育阵地，使网络成为弘扬主旋律、开展思想政治教育的重要手段。目前，如何进一步探索高校网络平台的建设，主动占领和开辟网络新阵地，是现代高校素质教育的新课题、新任务，是新时期、新环境下落实科学发展观，加强和改进大学生素质教育的有益探索。 高校的素质教育必须适应扑面而来的网络和数字时代，抓住机遇，改革创新，深入研究大学生思想活动的新情况、新特点，充分利用丰富可用的网络数字资源加强大学生的素质教育，是时代赋予我们的使命和责任。
素质教育网络数字化就是在继承传统优秀思想和文化的基础上，通过网络平台的建设，实现对大学生素质的数字化测评，进而通过对测评信息的管理，实现教育主体之间，客体之间，主体与客体之间的互联互通，发挥网络所具有的开放性、虚拟性、交互性为标志的运作模式，彻底改变以往教育中单向式、直排式灌输所引起的大学生强烈的逆反心理，为大学生营造轻松的学习氛围,实现测评手段的革命,实现教育方式、方法、机制的变革。
1 建立适合网络平台运行的素质测评体系
总体来说,目前高校的综合素质测评体系都以党的教育方针、政策和国家颁发的《大学生行为准则》、《普通高等学校管理规定》及《高等学校教育教学水评评估手册》等作为测评指标的设计依据,基本上按德、智、体三个方面来考核,并根据各高等学校自身实际及新时期对大学生的素质要求,注入了新的内容,如溶入了创新精神、实践能力、审美能力、心理素质等内容,使测评体系结构更趋合理,对学生的全面发展起了较好的导向作用。教育部、团中央、全国学联等中央有关部委在开展的大学生素质拓展计划活动中,把基本素质和发展性素质作为大学生综合素质的基本内涵。结合网络的特点，本文把德育素质、智育素质、体育素质和发展性素质作为大学生素质测评的主要内容。在智育素质和体育素质的测评方面，各学校都积累了丰富的经验，测评的方式方法都比较成熟，结果也比较客观，其成绩可直接参与测评信息的管理。在这里重点探索如何建立适合网络平台运行的德育素质和发展素质测评体系。
关于德育素质测评。德育素质主要考察的是学生的政治思想品德以及组织纪律等方面的表现,具体地说,应包含政治表现、集体观念、遵纪守法、道德修养等内容。德育素质分为有形行为和无形行为两个方面。有形行为是指可以用时间、空间、数量、形状来描述的、能够观测和记录的客观存在的具体行为，如出勤，劳动等；无形行为指无法观测和记录的，只能透过大学生日常的行为表现和语言交流展现出来的其内心的主观世界。所以，对有形行为我们可以采取定量测评的方式，既对学生的日常行为制定出具体的赋分标准，通过观测记录，给被观测者打出测评成绩。对无形行为只能采取定性测评，既透过被观测者的外在表现，对被测评者的内心世界做出的主观判断，并根据自己的判断标准给其打出测评成绩。定性测评由于带有一定的主观性，我们也可以称定性测评为模糊评价。
定量测评的内容包括:
1.1 学校要求每个学生必须做到的行为;
1.2 学校提倡、鼓励学生做到的行为;
1.3 学校反对并予以纪律处分的行为;
1.4 学生在宿舍的表现。根据确定的具体内容和评分标准，制定出大学生素质定量测评细则，依据细则计算出素质测评成绩。定量测评成绩可根据需要分阶段进行总评。
定性测评的基本内容包括：“政治表现”、“集体观念”、“遵纪守法”、“道德修养”“劳动卫生”五个指标,每个指标各占定性测评成绩的20%。定性测评总成绩由同学互评，班主任辅导员评议，班委会团支部评议，任课教师评议四部分组成。每个部分占定性总评成绩的25%。其中每个部分的测评成绩公式为:同学互评成绩=[全班学生对该同学评议分数之和-(n个最高分之和)-(n个最低分之和)]÷[全班学生数-2n],其中n
=全班学生数×5%(取整数)。班委会团支部评议成绩=[班委会团支部对该同学评议分数之和-(n个最高分之和)-(n个最低分之和)]÷[班委会团支部-2n],其中n一般都取1，班主任、辅导员及任课教师的评议成绩=班主任辅导员及任课教师依据测量表对每个学生的评价分数。
在德育素质测评中,有形行为和无形行为的权重分各占50%，用公式表示为:德育素质测评得分=定量测评成绩×50%+定性测评成绩×50%
关于发展性素质的测评。随着现代社会对什么是人才的重新定位,发展性素质成了大学生综合素质中的一个重要方面,它体现了学生在学校教育中形成的创造性和实践性素质。发展性素质包括创新能力、科学精神，组织管理能力、社会实践、职业技能、专业思想，职业道德，心理健康，诚信意识，文体艺术等指标。发展性素质的测评和德育素质的测评一样，也包括有形行为和无形行为两个方面，只不过所包含的内容不同。
发展性素质定量测评以学生实际参与的活动数量、质量，获奖情况，获得的荣誉、工作成绩等作为测评的指标，制定出具体的测评赋分标准。包括:创新能力。主要考核学生在学术研究、科技创新等方面的能力。采取写实方法进行考核,包括科技竞赛、学术论文、科技成果等;组织管理能力。主要考核在校院班级任职的学生干部、各级学生社团负责人、有关部门的学生负责人（如宿舍长，学习小组长，值日小组长等）;社会实践。主要考核学生参加社会服务和实践等方面的情况。通常包含暑期社会实践、三下乡活动、与自身专业相关的实践活动、社区服务活动等;职业技能。主要考核与求职就业有关的公共技能以及与学生自身专业相关的特定技能。公共技能包括英语、计算机、求职就业基本知识与技巧等方面的能力。特定技能则由相关专业根据情况自行确定。职业技能的测评中也可以包括学生参加职业培训方面的情况;文体艺术。主要考核学生参加文艺、体育等活动的表现,包括参加校级以上(含校级)文艺、体育活动和其他相关活动(如校运会、科技文化节、社团文化节、元旦文艺会演等)获奖励或表彰、获得各类考级证书等。
发展性素质定性测评内容包括：学习态度，科学精神，组织协调、社会实践、专业思想，职业道德，心理健康，诚信意识等。其测评由同学互评，班主任辅导员评议，班委会团支部评议，任课教师评议四部分组成，其每个部分的测评及发展素质测评总成绩的计算方法与德育无形行为测评基本相同。
大学生综合素质测评成绩的计算方法。我们将德育素质、智育素质、体育素质和发展性素质四项,各指标权重分别为0.2,0.5,0.15,0.15,综合素质总分=德育素质分×20%+智育素质分×50%+体育素质得分 ×15%+发展性素质×15%。
2 以测评体系为基础，开发科学系统的综合测评软件和网络运行平台。
在测评体系中，虽然涉及到德育、智育、体育、发展四个方面的素质测评，但智育和体育一般参考教学部门的考试成绩，所以在测评软件的建立过程中，以德育素质和发展素质的测评作为软件开发的重点，智育和体育成绩可直接参与测评信息的管理。
大学生素质教育网络数字化采用网络化管理，就是给每个学生建立电子档案,根据德、智、体和发展素质的权重,在反复调查研究的基础上制定综合素质测评实施办法及配套制度和科学、合理的测评指标体系,并建立科学、系统的综合测评软件。根据综合测评网上软件系统中的指标体系,通过教育者和学生自我管理相结合的手段,采用互动式、网络化的管理方法,建立公开、公正、科学规范的操作规程,对于定量测评的内容，根据测评软件指标体系对学生进行动态观测记录，每周进行一次公示,每月进行一次数据输入,数据输入后,测评软件自动算出学生的德育、创新素质定量测评单向积分和综合素质积分。对于定性测评的内容，可按月或学期为时间段，组织相关人员集中进行测评。软件可对单项测评成绩和综合测评成绩随时进行班级和年级综合素质积分排名。同时设立素质教育文字影像资料库，储存学生个人，学校，行政主管部门，兄弟院校的素质教育相关影像、文字资料。建立起与家长、班主任、辅导员、任课教师、学生团体、学生个人及相关管理部门等教育主体之间的网络互通，通过登陆校园网或互联网可进行测评、查询、观看影像资料等。也可通过平台进行沟通，交流，信息传输等。
3 通过对测评信息的管理，实现素质教育网络数字化。
测评信息的管理是一个动态的过程，其内容虽然包括德育、智育、体育、发展素质四个方面，但此方法在感性与理性、定性与定量、教化与生活相结合的原则下,注重学生创新能力和实践能力的提高,积极探索促进高校
大学生综合素质发展的有效途径，是大学生综合素质测评方法的创新,也是对高校素质教育工作方法的创新。
3.1 通过对测评信息的管理，实现了教育主体与客体的统一。在以往的思维中，学生是教育的客体，学生是被测评的对象，而数字化的测评方式使学生也成为了测评的主体，学生参与测评的过程实际是对大学生自我教育的过程，是思想总结提高的过程，是对素质教育内容的学习过程。长期以来,高校素质教育工作重思想灌输,轻主体内化,以他律为主要教导模式,忽视了学生的自主选择与内心需求。因此,高校的素质教育要通过学生的自我认识和内化过程来显现和检验。通过数字化的测评，能很好地发挥测评过程、结果的激励和教育功能,因而对学生产生了良好的引导作用。这就充分调动了学生的主动性和积极性,发挥了大学生的素质教育主体作用,培养了大学生的自我管理、自我约束、自我调控能力,积极引导学生树立自我教育的新观念。
3.2 通过对测评信息的管理，增强了思想教育工作的及时性和针对性。测评系统凭借网络平台的优势,将网络的便捷化、信息化、动态化溶入其中,能够及时地输入学生各方面的信息,便于对学生信息的增加、修改、删除、统计和分析,有利于长期的、动态的存储、快速检索、及时查看学生的各类信息,使辅导员、班主任、学生家长、教育主管部门及时了解和掌握学生在校期间的思想、学习、生活等各个方面的情况,增强了思想教育工作的及时性，测评系统弥补了传统评价系统操作繁琐、耗时较长的缺陷,可以根据实际情况收集各阶段、各方面的信息,有利于进行阶段性评价和诊断性评价,而一改以往只作系统性、总结性评价结果存储的情况,及时发现德育工作中的优势与不足,加强对薄弱环节的领导,从而增强了思想教育工作的针对性。
3.3 通过对测评信息的管理，保证了评价工作的透明度,维护了评价的公正性。传统的综合素质测评系统中,大学生往往只知道自己的总体评价结果,而对具体细节和其他同学的评价结果无从所知。网上测评系统在程序设计上,遵循“实证性”的原则,对管理权限进行了限制性设置,所有的操作在网上一目了然,并可以随时查询,被测评者不再处于被动地位,可对测评过程进行监控和诊断,也可对测评结果提出质疑和申诉,杜绝了以往的人为因素影响,增强了测评的客观性和透明度, 有利于公正、准确地评价学生,为评定奖学金及评先推优提供客观依据;有利真正体现了“公开、公正、公平”的原则,这本身就是素质教育的隐性教育手段。
素质教育网络数字化是对大学生进行素质教育和素质教育评价方式的有益探索，其目的就是落实科学发展观，促进教育与教学改革,推进素质教育的发展,提高大学生的综合素质,使高校培养的人才质量更加符合社会发展和时代的需要。
参考文献
[1]诸峰、大学生综合素质的测评与内涵.扬州大学学报（高教研究版）2004年8月第八卷第六期
[2]陶钦科.对大学生综合素质测评的几点思考[j].广西青年干部学院学报,2005,(4):36-38.
[3]王立民,韩俊彦.大学生素质测评体系研究[j].山西高等学校社会科学学报, 2003,(5): 132-134.
关键词：研究生；综合素质；测评体系
中图分类号：G643 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2015）28-0062-02
随着我国经济体系的日益完善、科学技术的突飞猛进，教育事业也实现了跨越式的飞速发展，中国已由研究生教育的小国迅速跨入世界研究生教育大国的行列。作为我国学历教育的最高层次，研究生教育肩负着为祖国现代化建设培养高素质人才的重任。为了确保研究生培育质量，对其综合素质进行客观、系统的评价是一项必要的管理环节。因此，构建一套科学的研究生综合素质测评体系，是我国稳步推进研究生培养机制改革、长效保证研究生培养质量的必然要求。
一、研究生综合素质测评指标体系的构建原则
本文认为，研究生综合素质测评指标体系的构建应遵循以下原则。
1.多维性。即：测评内容维度上，要涵盖研究生的思想道德素质、学术科研素质、社会实践与文体素质等各方面的素质和能力；测评主体维度上，要综合院系评价、导师评价、同学评价和自我评价等多层面评价意见；测评时间维度上，要体现分阶段、动态性，即连续地、动态地将各阶段的测评结果结合起来进行分析，以全面反映出研究生的个性和素质。
2.导向性。研究生综合素质测评应围绕研究生的培养目标，从综合素质的基本内涵出发，考查研究生在知识、能力、素质等方面的状况。即：不仅关注理论课程成绩，还应关注实践能力的培养；不仅重视智育评价，还应考查德、体、美育的综合发展；不仅注重研究生的共性发展，还应鼓励研究生的个性张扬。
3.科学性和可操作性。综合素质测评指标的设置必须分层次、分类别，将相关性较大的测评指标整合归类，使测评指标体系能全面反映研究生的综合素质，并使测评标准具体化，具有较强的可操作性。同时，为了使评价结果更加科学，要注意定性与定量的有机结合，即在运用定性分析时辅以量化手段，以增强定性分析指标的可测量性；在定量分析中辅以定性说明，以使量化指标含义更明晰。
4.客观性。客观性原则要求测评指标体系体现一般性和特殊性的结合。其中，一般性要求根据高校和学科点的实际情况、研究生的实际素质，按照研究生培养的一般要求，设计出每一个研究生通过努力都可以达到的测评指标；而特殊性则要求按照研究生培养的高端要求，设计出少数研究生通过努力可以达到的测评指标。
5.激励性。通过与他人的测评结果进行横向比较，研究生可以认识到自身的优势和不足；通过将历年的测评结果进行纵向分析，研究生也可以看到自身的长处和短板。另外，研究生综合测评结果通常要作为奖学金评定、优秀表彰、国际交流人选的评判依据，类似的物质奖励或非物质奖励的获取与否，也将对研究生产生直接的激励作用。
二、研究生综合素质测评指标体系的构成
根据教育部《普通高等学校学生管理规定》、《高等学校学生行为准则》等文件精神，在遵循上述原则的基础上，笔者从思想道德素质、学术科研素质、社会实践与文体素质等三个方面入手构建了研究生综合素质测评指标体系。
（一）思想道德素质测评指标
思想道德素质主要指人在思想意识、道德行为、政治态度、法纪素养等方面具有的符合时代特色的基本品质。研究生思想道德素质测评内容主要包括政治素质测评与道德素质测评两部分。其中，政治素质包括政治态度、政治学习和党团荣誉；道德素质包括道德认知、道德情感和道德行为。
1.政治素质测评。政治态度测评基本内容为热爱祖国，拥护党的领导，贯彻党的路线、方针政策，具有分辨是非的能力，坚持原则，有上进心。政治学习测评基本内容为认真学习各种政治理论，参加学校、院系、党支部、班团组织的政治学习、形势政策学习和各种教育活动。党团荣誉测评基本内容为研究生获得的各种荣誉称号，包括优秀党员、党务工作者、优秀团干部、优秀团员等。可按获奖级别分别计分。以上测评项目可由研究生本人自评打分，由基层学生管理部门进行审核认定。
2.道德素质测评。道德认知测评基本内容为具有强烈的社会公德意识，关注社会道德，熟知各种社会道德规范，熟悉校规校纪和学术道德规范。道德情感测评基本内容为具有人道主义情感和正义感，有强烈的集体荣誉感，道德情操高尚，懂得自尊、自爱。以上两个测评项目可由研究生本人自评打分，由基层学生管理部门进行审核认定。道德行为测评的基本内容为研究生参加公益活动的情况和获得各种表彰的情况。在测评年度中，研究生参加公益活动应达到一定的学时；学时越多，该指标得分越高。
（二）学术科研素质测评指标
学术科研素质主要指研究生通过课程学习必须掌握本学科坚实的基础理论和系统的专业知识，具备一定的科研综合能力。学术科研素质测评主要包括学习学术活动测评和科研素质测评两部分。
1.学习学术活动测评。研究生的课程学习情况测评基本内容为学位课、专业课、实践课等课程学习情况。该指标的分值为研究生的课程学习成绩按照学分进行加权平均的结果。参加学术活动情况测评基本内容为研究生在测评年度参加校内外各类学术活动的状况，要求达到规定的次数。参加次数越多，指标得分越高。
2.科研素质测评。研究生发表的学术论文主要包括以下类别：第一类，SCI、SSCI、EI、ISTP、ISR收录的期刊论文，或其他国际刊物发表的论文；第二类，在国内核心、一般期刊发表的论文；第三类，在部级报刊的学术、科研、理论版发表的论文；第四类，国际、国内学术会议（省级以上）论文；第五类，校级学术论坛获奖的论文，被收录到论文集的论文。可按论文类别设置指标分值。研究生出版的专著主要包括：研究生独立出版、参加编著的学术著作或译著。可按出版社级别进行计分。研究生获得的专利主要包括：发明专利、实用新型专利、外观设计专利。可按专利类型和排名顺序分别计分。研究生参与科研项目主要包括：作为课题组成员参与国家自然基金项目、杰出青年基金项目、863项目、973项目；作为课题组成员参与省部级科研项目；作为课题组成员参与市级及企事业单位的项目；作为负责人主持校级科技立项；作为负责人主持院级科技立项。可按项目类别和排名分别计分。研究生参与的科技类活动主要包括：参加科技发明、制作类与论文类等科技性竞赛。可按获奖类别和排名分别计分。
（三）社会实践与文体素质测评指标
优秀的研究生应该具有一定的文化修养和良好的审美情趣，积极参与社会实践、公益和文体活动。研究生社会实践与文体素质测评主要包括社会实践素质测评与文体素质测评两部分。
1.社会实践素质测评。研究生担任的学生干部主要分为主席（党支书）、部长（团支书、班长）、委员三级。该指标分值由高校各级学生工作管理部门根据研究生所担任的职务及其履职表现进行评定。研究生参加各类社会实践活动情况主要包括研究生担任其他社会职务或参加其他社会活动的情况。可根据不同情况酌情加分。
2.文体素质测评。研究生参与各类文体活动情况主要包括研究生参与体育竞赛、文艺演出和其他非科技类竞赛（或活动）的情况。可按照获奖类别分别评分。
三、研究生综合素质测评的结果计算与实施要点
1.测评结果的计算。在每个测评年度，研究生素质综合测评的总得分由思想道德素质、学术科研素质、社会实践与文体素质三个方面的测评得分加总得到。即：测评总得分=思想道德素质得分+学术科研素质得分+社会实践与文体素质得分。按照综合素质测评的总得分可以进行排序，并以此作为研究生评奖评优、个人发展历程比较、用人单位就业推荐等方面的参考依据。
2.测评工作的实施要点。在实施之前，应通过广泛的校内宣传，使参加测评的全体研究生充分认识到综合素质测评工作的目的与意义、具体的指标含义和操作流程，从而认真、实事求是地参加测评工作。同时，应组建由教学管理部门、学生工作管理部门、研究生辅导员、学生代表等多层面主体组成的综合素质测评工作小组，其人员构成和工作方式应得到研究生的认可和信任，并要确保其能够公正、客观、认真、细致地开展相关工作。在实施过程中，对于综合素质测评底层指标评价标准的制定应兼顾具体性、灵活性，高校可根据自身的实际情况和未来的发展需要，对各项底层指标的具体分值进行合理设置和适时调整。研究生综合素质的测评工作还必须坚持制度化、规范化，工作程序要公开、测评结果应公示，对于研究生提出的异议应给出及时、明确的解释。同时，要克服综合素质测评的短视性，即不能只为评奖评优和内部选拔而测评，应始终将切实提高研究生综合素质、调动研究生学习和科研积极性作为工作目的。在运用测评结果时，高校要建立有效的预警机制和通报机制。对于年度综合素质测评未能达到一定分数的研究生，对其进行个人预警，提醒其加强自我监督和自我提升；同时，在适当范围内予以通报，发动研究生的导师、辅导员、同学，从学习、科研、生活等多个方面对其加以关注和帮助，引导研究生更好地发展，从而有效地发挥研究生综合素质测评指标体系的导向性和激励性效能。
参考文献：
[1]易晓喻，张照青.研究生综合素质评价方法研究[J].中国电力教育，2010，（34）.
[2]潘屹鸣，马超.关于构建研究生综合素质评价体系的思考[J].兰州教育学院学报，2012，（03）.
关键词：数据挖掘；学生；测评
伴随我国高等教育由精英化教育向大众化教育逐渐转变，势必给学校学生管理带来诸多问题。学生的信息大量且复杂，学生的状态和发展越来越难以预测。因此学校迫切地希望学生管理信息系统能够具备辅助决策的能力，尤其是在大学生综合测评中。经研究发现，数据仓库和联机分析处理技术是可行而有效的方法。
一、数据仓库和联机分析处理
联机分析处理（OLAP）的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。而Nigel Pendse和Richard Creeh将OLAP应用定义为快速分析共享的多维信息(FASMI)。
构造数据仓库涉及数据清理和数据集成，可看作数据挖掘的重要预处理。此外，数据仓库提供联机分析处理（OLAP）工具，用于各种粒度的多维数据分析。因此，数据仓库成为数据分析和联机分析处理日趋重要的平台，并将为数据挖掘提供有效的支持。
一般数据仓库体系可分为四层次结构，如图1所示。
对于学生综合测评数据仓库，第一层数据源是学生综合信息，经过数据清理和抽取，在第二层数据仓库，即开发的学生综合测评信息系统中进行存储和管理，之后通过第三层OLAP服务器进行各种处理和集成，在第四层前端工具，SQL server2000的Analysis Services和 DBMiner软件建立多维挖掘模型，形成可视化数据立方体，进行数据挖掘和知识发现。
本系统的开发基于VB语言，数据库为SQL server 2000数据库管理系统。考虑到数据的安全性，采用客户/服务器方式，数据库管理以学生管理中心数据库为核心，其它部门数据库管理相对独立，定期向中心数据库提交数据。
二.具体应用
1. 物理结构和数据仓库设计
数据仓库的设计结构为星型模式。主题事实表是汇总整理后的“综合测评事实表”，以及“学生情况”、“时间”、“性别”等三个维度表。由此，我们可以在建立数据立方体之后，方便地在时间（总时间、学年、学期）、学生基本情况和性别等各个维度上对综合测试内容（包括德育水平、学业水平、课外实践能力、综合能力）进行分析和选择，并根据需要进行各种OLAP操作。
2. 构建多维数据模型
我们把有效数据进行提取，并利用MOLAP服务器建立多维数据模型。在学生综合测评可视的多维立方体上进行OLAP操作，通过对立方体的上卷、下钻、切片和切块，可以看到任何学生或任何班级在任意时间段的某一项或综合测评结果。对于管理者，可以了解每个学生或班级的发展状况，起到有效的辅助决策作用；对于用人单位，也可以了解到毕业生在校期间的表现情况，使人才的选拔更加客观和准确。
在数据仓库的基础上，通过Analysis Services生成三维学生综合测评数据立方体。但Analysis Services不能数据可视化。我们采用了数据挖掘系统――DBMiner软件实现数据立方体的可视化操作。图2是利用Analysis Services和DBMiner生成的综合测评数据的三维立方体形式表示。我们可以通过颜色和小立方体的大小就可以直接看出学生的综合、德育、学业和课外实践情况。
下面我们举例对多维数据立方体进行OLAP操作。图3为先按学号维进行了从学号到班级的上卷后，按时间维进行了从学期到学年的上卷。我们可以直观看到某个班级的在一学年的总体情况。图4为从总时间到学期下钻操作，生成按学期显示的综合测评立方体。
图5为总数据切块生成的十个学生的测评情况。立方体的尺寸和颜色直观表示了学生的学业水平和课外实践情况。实际上，只需将鼠标点在小立方体上，即显示出某学生在某学期的测评数据。如图，鼠标所在位置显示的是其第六学期的学业测评值和课外实践值分别为76.72和2。
三.结论
本研究着眼于管理的模型和方法，从管理的角度研究数据仓库和联机分析处理技术的应用，采用定量分析和定性相结合的方法，对于高校本科学生管理中的一些问题给出新的科学的解决方法。
作者单位：北京航空航天大学经济管理学院
参考文献:
[1]Jiawei Han, Micheline Kamber著.范明，孟小峰，等译. 数据挖掘――概念和技术[M].北京：机械工业出版社，2001.
[2] W. H. Inmon. Building the Data War- ehouse. New York: John Wiley&Sons, 1996.
[3] Tony Bain，等著.邵勇译，SQL Server 2000数据仓库与Analysis Services，北京：中国电力出版社，2002.
【关键词】模糊综合评价；眉湖；水质评价
0.引言
眉湖是郑州大学高新校区内构筑的景观湖，因其整体外形像眉，故取名为“眉湖”。眉湖宽度为从窄处的30米到宽处的100米左右，长度为800米左右，是郑州大学校内的重要景观。眉湖春夏秋蒸发量较大，在雨水较少的季节里，后勤管理部门每3天会根据具体情况进行补水，因此，眉湖水量常年保持稳定。目前，较为典型的水质评价方法有单因子评价法、污染指数法和模糊综合评价法等。模糊综合评价法可以避免单因子评价法的片面性，而且相较于传统的综合指标评价法，可以克服人为清晰化的不足，目前，该方法已被广泛用于各种类型水体水质的评价中[1-4]。
1.模糊综合评价方法
1.1概念和原理
模糊综合评价法是以模糊数学为基础，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清、不易定量的定性指标定量化，从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合评价的方法[5]。水质情况一般是由多个指标组成，难以用一个简单的数值进行表示，即常常带有模糊性，这时就应该模糊综合评价法。
模糊综合评价可以用数学模式来表示：
B=A・R （1）
式中：A―输人，它是由参加评价因子的权重经归一化处理得到1个1xn阶行矩阵。
R―“模糊变换器”，它是由各单因子评价行矩阵组成的1个nxm阶模糊关系矩阵。
B―输出，是要求的综合评判结果，它是l个1xm阶矩阵的形式。
1.2评估步骤
1.2.1确定影响因素集和评价集
设影响水质的污染因素有n个，组成评价因素集合：U=
1.2.2确定权重矩阵A
目前，常用“污染物浓度超标法”来计算权重，即按照各评判因子超标情况进行加权，超标越多，权重值越大[6]。
式中W―因素ui的权重。
c ―第i个因素ui的实测值。
S―因素ui的第j级水质的评价标准值。
io―因素ui的各级评价标准的均值。
m―水质评价分级总数。
对单项权重进行归一化处理：a=，a=1 （4）
得到一个1×n的模糊权重矩阵A，即A=（a a ・・・ a） （5）
1.2.3确定单因素的隶属函数
隶属函数是各单项水质指标模糊评价的依据，各单项指标的评价又是多因素模糊综合评价的基础。因此，确定各因素对各级的隶属函数是问题的关键[7][8]。
隶属于一级的隶属函数为：
1.2.4确定模糊评价矩阵R
根据单因素隶属度确定模糊评价矩阵R
1.2.5求出综合评价结果B
将权重矩阵A和模糊矩阵R代入公式B=A・R，求出结果，然后对其进行分析与评价。
2.工程实例
以郑州大学眉湖水质评价为例。
2.1建立评价因子集
根据眉湖2013年11月份的监测数据，选取五个重要因素：
2.2建立评价集
根据《地表水环境质量标准》（GB3838-2002），分为5个评价等级， 组成评价集：V={I，II，III，IV，V}，各等级的标准见表2。
2.3建立评价因子的权重矩阵A
以监测点1为例，监测点1各评价因子的权重计算下表所示：
2.4建立模糊评价矩阵R
根据各评价因子的真实值和隶属函数，求出对于各级水质标准值的隶属度，最后求出模糊矩阵R1：
2.5综合评价结果B
由于隶属度最大的一项对应水质污染的级别，而0.338最大，可知监测点1水质等级为IV级。
按照同样的方法，对剩下四个监测点的水质进行评价，得到的结果：
监测点2：B2=0 0 0.408 0.472 0.120，监测点2水质等级为IV级。
监测点3：B3=0 0 0.289 0.259 0.452，监测点3水质等级为V级。
监测点4：B4=0 0 0.6 0.32 0.08，监测点4水质等级为III级。
分析评价结果，除监测点3水质等级为III级，其他三个监测点水质均在IV级及以上，其中，监测点3水质达到V级。
眉湖有两个水源点，监测点1靠于南端水源点的，监测点2位于放养的鹅群的上游，监测点3位于鹅群下游，监测点4位于后山的映月潭，即北端的水源点。根据评价结果，可得出结论：南端的水源水质不如北端；鹅群对下游水质造成了严重的污染；监测点4地势较高，未受到污染，水质较好。总体评价，眉湖的水质已受到了污染，应立即采取相应的处理措施。
3.结语
本文选用了模糊综合评价法作为眉湖的水质评价方法，结果表明，眉湖水质已经受到污染，结果不容乐观。模糊综合评价法由于充分考虑到了水质分级界限的模糊性，能够较为客观地反映水体的水质状况，且操作简单，易于掌握，是一种较为科学有效的水质评价方法。 [科]
【参考文献】
[1]阎竣.水体质量评价与富营养化评价中的模糊数学方法[J].系统工程理论与实践，1990，10（4）：66-71.
[2]赵文强.地下水水质污染模糊综合评判法[J].水文地质工程地质，1988，15（6）：35-41.
[3]曹斌，宋建社.湖泊水质富营养化评价的模糊决策方法[J].环境科学，1991，12（5）：88-91.
[4]劳斯团.模糊数学方法在水库水质综合评判中的应用[J].中国环境科学，1989，9（3）：225-229.
[5]万金保，李媛媛.模糊综合评价法在都阳湖水质评价中的应用[J].上海环境科学，2007，2（5）：215-218.
[6]严广东，张宁，刘媛华.系统工程.北京市：机械工业出版社，2008.
本人长期承担高等教育自学考试电力系统及自动化专业《电力企业经济管理》课程的教学，下面结合本人的教学实践，谈谈自考课程的学业综合评价。
1、助学方式和考核评价方式
高等教育自学考试是个人自学、社会助学和国家考试相结合的高等教育形式，社会助学是自学考试重要组成部分。助学方式包括课堂面授、网络助学等。我院的自考生主要是在校学生，所以《电力企业经济管理》采用课堂面授的助学方式，考核评价方式采用统一考试与过程评价结合的方法。统一考试与过程评价在课程总分的比例为7：3，也就是自考生通过课程面授的助学方式，可以取得该课程总分的30%的平时成绩。
2、过程评价的考核内容及评价标准
实施学业综合评价的课程，其过程评价成绩按百分制计分，其中：课程学习40%；平时作业30%；综合测验30%。
2.1课堂学习成绩的考核
课堂学习成绩满分40分，课堂学习成绩评定主要从到课率、课堂纪律、回答老师提问等三个方面进行考核。
到课率占15分，分为6档：到课率90%及以上记15分；到课率80%及以上记12分；到课率70%及以上记10分；到课率60%及以上记8分；到课率50%及以上记6分；到课率不足50%记0分。
课堂纪律占15分，做到以下每项得3分：着装整洁，认真听课，不做与上课无关的事情，不随意聊天或大声喧哗，如需发言，请举手示意，老师准许后再起立发言；上课不迟到、不早退、不旷课。如特殊情况下需在上课期间进出教室，应走后门，并轻手轻脚，尽量不影响他人；上课前自觉将手机设为震动状态或关机，上课期间不允许在教室接打电话，也不允许出现抽烟或吃零食等影响他人学习的行为；保持教室卫生，下课后自觉将废弃物送入垃圾箱；认真配合老师进行课堂点名。
回答老师提问占10分，根据提问次数的多少，有不同的分值。
2.2 平时作业的考核
平时作业满分30分，主要从课堂笔记和完成作业情况进行成绩评定。
课堂笔记占10分，考核内容：是否有课堂笔记本；笔记记录是否完整、齐全。
评为好得10分；较好得8分；一般得6分；较差得4分；差得2分。不做课堂笔记或没有课堂笔记本为0分。
课后作业占20分，从完成作业的数量和质量及其它方面进行评定：按时完成老师布置的课后单元作业并达到合格要求得20分；完成作业量80%，或有20%作业达不到合格要求得16-19分；完成作业量70%，或有30%作业达不到合格要求得12-15分；完成作业量60%，或有40%作业达不到合格要求得8-11分；完成作业量50%，或有50%作业达不到合格要求得4-7分；完成作业不足50%，或60%作业达不到合格要求得0-3分。
2.3综合测验
课程在面授结束前测验1次，综合测验试卷按100分计算，综合测验成绩占30分： 测验成绩90分以上者得26-30分；测验成绩80-89分者得21-25分；测验成绩70-79者得16-20分；测验成绩60-69者得10-15分；测验成绩50-59者得5-9分；测验成绩50分以下者得0-4分；未参加测验的考生，其综合测验成绩得0分。
3、过程评价的日常管理工作
任课老师按主考学校制订的教学计划编写授课进度计划，按教学计划完成规定的学时，实际授课进度与计划进度做到基本相符。
考勤记载要详实，具体内容包括专业及课程名称、准考证号、姓名、考勤记录等，作为课程学习成绩评定的依据。
任课教师根据学科要求、按照教学进度合理布置课后作业，作业要有批阅的原始记录；课堂笔记由任课教师组织班委会干部和学生代表进行检查，依据检查的结果进行评定，评定的结果要在班级中公示；课堂提问发言要有详细的记录。
（安徽师范大学 体育学院，安徽 芜湖 241000）
摘要：采用文献资料法分析近年来有关体育综合评价的研究现状及研究成果，旨在从误差分析角度对提高体育综合评价过程的科学性提供理论支持.研究表明：评价过程可划分为：评价理论准备、评价数据获取及评价数据处理等三个主要阶段；体育综合评价理论准备阶段误差有指标初筛选误差、指标赋权误差、评价指标选择误差，评价数据获取阶段误差包括主观评分误差和客观测量误差，评价数据处理阶段提出评价数据的审核及定性指标量化和指标无量纲化误差.明确了不同阶段的误差存在原因，提出误差度量及误差控制的必要手段.
关键词 ：体育综合评价；误差分析；误差处理
中图分类号：G80-05文献标识码：A文章编号：1673-260X（2015）05-0168-03
郭亚军在其《综合评价理论与方法》一书中指出：体育综合评价的一般步骤是：明确评价目的、确定被评价对象、建立评价指标体系（包括收集评价指标的原始值）、指标的若干预处理、建立与各项评价指标相对应的权重系数、选择或构造综合评价模型、计算各系统的综合评价值并进行排序或分类.
通过对体育综合评价主要过程分解可知，在评价理论准备、评价数据获取及评价数据处理等阶段均有不同形式的误差存在：
需要解释的是：体育综合评价应用中，对于一些比较简单的单指标评价问题，上述几个阶段的区分井不十分明显.
1理论准备阶段误差分析
1.1 评价指标初选阶段
误差存在原因：研究者根据自身专业知识和经验的积累，结合研究目的找出评价指标的所有可能取值，这些经过初选而出的众多指标，在数量表现上可能较多，极易给人造成一种假象：似乎这些初选而出的指标已经满足研究需要.但是在应用中需考虑的一个重要问题：反映体育评价最直接、重要的维度指标是否有遗漏.如果在实际应用中出现这种主要指标遗漏情况，纵使二次指标筛选的手段方法如何高明，对评价结果的科学性造成的不良影响将是无法弥补的.
误差控制方法：评价指标初选阶段，这种因研究者主观因素造成的粗大误差，在综合评价应用中，为避免重要指标遗漏问题的出现，可采用“个人综合分析+多人罗列”相结合的方法规避.所谓“个人综合分析”是指：将综合评价指标体系的度量对象和度量目标划分成若干个不同组成部分或不同侧面，并逐步细分，直到每一个部分和侧面都可以用具体的统计指标来描述、实现.例如，在评价一个人的身体综合素质时，可以将身体综合素质划分为：力量素质、速度素质、耐力素质等，再对上述素质进行更为详细的划分，进一步划分为反应耐力素质的800m、1500m及3000m等；所谓“多人罗列”是指：研究者将研究目的和研究内容等相关材料送至其他研究人员，举众人之力，对其他研究人员所列众多初选指标进行对比，交叉对比，直到发现遗漏的其他指标成分.
1.2 评价指标筛选阶段
误差存在原因：经过初选的指标为保证不遗漏主要指标可能会非常全面，但处理这样地一大堆可能重复的指标，一是增加了测量和评价的难度、二是降低了评价的可信度.因此，需要对多个指标进行降维处理，选取少数几个典型指标代表总体特征.统计学上常用的提取典型指标方法是：主成分分析和因子分析.但是，应用中由于人们缺乏对主成分和因子分析的必要理论知识储备，不了解这两张方法应用的局限性，会使得主成分和重要因子的遗漏问题出现.这种因方法使用上产生的系统误差表现是有规律的，并非无法控制.
误差度量：对于因子分析来说，检测因子遗漏的简易方法是检查每个标准化后指标的特殊方差，如果某个指标的特殊因子方差大于0.5，则说明该指标有50%以上的信息不能被公共因子所解释，这时就应当留意可能会有因子遗漏问题；对于主成分分析来说，检测主成分遗漏的方法是以因子分析为基础，进行检测，如果有因子遗漏，就意味着有主成分遗漏问题出现.
误差控制方法：评价指标筛选阶段，因方法应用局限性而产生的系统误差，可采用修正的方式进行控制，例如：通过检测发现有主成分或因子遗漏问题出现，则需要对原有分析得出的主成分和因子进行修正，将发现的遗漏成分或因子补充进去，重新进行主成分或因子分析.
1.3 评价指标赋权阶段
误差存在原因：应用中，常用的评价指标赋权方法都是利用专家或个人的知识经验积累，进行主观赋值.例如：德尔菲法（Delphi）也称专家法，这种主观赋权方法首先选择10-30位有着该研究领域独特认识的人，集中众多专家的意见对各指标进行赋权.但在应用中，该方法所选取的专家人数往往达不到要求，更不说是否熟悉该研究领域这一要求.与此同时，各专家在对指标赋权后，很少有研究者对各专家指标赋权值进行均值、方差检验，更缺乏组织专家多次赋权，并且在赋权时各专家理解不同、赋权不同，会出现一定的差异，这种差异体现为随机误差.
误差度量：评价指标赋权阶段，产生的误差度量可采用一致性的?字2检验，以检测评价过程中专家对各项评价指标在赋权尺度上是否达成一致.
误差控制方法：指标赋权阶段，针对德尔菲法（Delphi）出现的误差，常用误差控制手段有：一是德尔菲法专家的选择需有代表性，同时赋权值应多次进行；二是将单一的德尔菲法与其他方法结合使用.例如，将德尔菲法与层次分析法和集值迭代法综合使用，以弥补单一方法使用的局限性.
1.4 评价标准选择误差
误差存在原因：对评价对象评价标准选择的不合理，例如，选取的标准过高，不能满足评价的现实需要，使得评价结果不甚理想，反之亦然.
误差控制方法：评价阶段因评价标准不同而产生的系统误差，应结合评价对象的实际状况，对不合理的评价标准予以修定，同时也可以根据研究者的专业经验积累和相关常识找出该评价标准的系统偏差值，予以修正，使需要调整的标准符合被评价对象的现实状况.
2 评价数据获取阶段误差分析
2.1 主观评分误差分析
误差存在原因：主观评分不是由仪器直接测量，而是评价者对评分规则或评分办法的理解，对评价对象的价值进行评分.在此阶段误差：一是主观数据的“质量”问题，即评价者在评分过程中受到各种主、客观因素的影响程度大小，使得评分数据可信度大小无法确定，主观误差难以避免；二是在对评价数据处理所用方法上，现有主观打分数据的处理方法存在问题，使得评价对象处理后分数与真实分数间存在较大的误差.
误差控制方法：针对评分数据“质量”误差的存在，常用的控制方法是评价主体选择的多元化，即完善评价者群体结构，将单一的评价者增加为多个评价群体共同参与评分，使评价群体内的单一评价者有机结合起来.
现今主观评分数据常用的处理方法是：去掉一个最高分、去掉一个最低分，取剩余打分的均值作为该评价对象的最后得分.这种评价方法虽避免了个别评价者分值过高或过低的影响，表面上似乎没有什么问题，但显得过于简单粗糙.这种处理方法简单粗糙体现在：一是舍去两端分值，缺乏科学支撑；二是评价数据的含量本身就不多，剩余的评价数据信息不足，不能完全代表评价数据.针对评价方法使用存在的误差，常用的控制方法是采取迭代的方法进行误差控制.
2.2 客观测量误差分析
2.2.1 测试环境产生的误差
在体育评价过程中，测试环境的变化在一定程度上影响着评价数据的客观性，这种客观环境包括：天气、湿度、温度等对被评价者产生的影响.例如，在一个较为适宜的天气里对某一同学的100m跑素质进行达标测试，可以认为在此环境条件下该同学100m跑成绩的评价结果较为真实，误差值较小，更为接近该同学的真实成绩；反之，在一个大雨和逆风的天气里对该同学进行同样的100m跑素质测试，所得成绩结果与该同学真实的成绩之间的误差值表现较大，此时获取的评价结果的可信度值得怀疑.
因此，为减小和控制误差对评价结果产生的不良影响，应留意评价时“显性”环境的变化，尽量避开这种不适宜环境.
2.2.2 测量仪器产生的误差
误差存在原因：因测量仪器自身的精确度大小所引起的系统误差.
误差度量：在此阶段，常用较为简单易行的方法是通过实验对比，以发现系统误差.例如，选用高一级精度的量块对同一对象进行测量，两次测量结果进行对比.但这种方法只适合不变的系统误差.
误差控制方法：针对这种不变的系统误差，有效的控制方法就是对测量结果进行修订，使之适合评价需要.例如，评价某学校三年级男生身高发育情况是否正常，使用身高测量仪进行测量，发现此身高仪测量偏小，通过比对发现：出现的误差值为-0.2，因此，只需对测得身高进行误差值修订即可.
3 评价数据处理阶段误差分析
3.1 数据审核
评价数据获取阶段，纵使测量者多么小心谨慎，总是避免不了会出现误差.因此需要对评价后的原始数据进行审查、整理，把其中错误的或可疑的数据予以更正（剔除），以减少因误差存在对评价结果可靠性的不良影响.在这一阶段也即为对评价数据误差分析的预处理.
评价数据的审核一般分为以下三个步骤：初审、逻辑检查及抽样复核.
3.1.1 初审
评价数据初审时，需逐项检查评价数据，有无“缺、疑、误、重”.
“缺”是指缺项未填，此时缺项应补项、补测，无法补的，可予以剔除；“疑”是指评价数据记录不清，书写潦草，不易辨认，或对评价记录的真实性有怀疑.对于记录不清的评价数据，需几人共同辨认，确认后重新写清楚，无法辨认的应予以剔除；“误”是指明显的错误，应予以剔除；“重”是指重复获取的评价数据，重复获取评价数据应予以抽出.
3.1.2 逻辑检查
初审以后，要进一步进行逻辑检查，研究者根据专业知识和所测指标本身有的性质以及指标之间的相互关系，检查资料的合理与否.
例如，某学生身高165cm，生高65cm，根据以往的知识和经验人的身高与生高之比应为2:1，因此，推断该数据可能有误，有条件情况下，应立即重油，若无法重测，应剔除.再如：某人的百米跑成绩为11s，跳远成绩为4m，显然，该评价数据为可疑数据，研究者需着重注意.
3.1.3 抽样复核
在原有的被评价测试者中，随机抽取1/10或1/50进行重新复核或复测，若发现个别错误应时纠正；若与原测数据相比，普遍偏大或偏小，则怀疑这批数据存在系统误差，这时，需要全部重测.
3.2 定性指标量化阶段误差
误差存在原因：对于大多数的体育综合评价而言，由于构成评价指标体系的指标都是已经量化的，可以直接采用常规方法开展综合评价.但随着体育综合评价应用领域的发展，一些定性的变量被引入到综合评价指标体系中来.例如，在对某中学学生体育意识进行评价时，评价结果为：非常好、很好、好、差、很差五种，应用中常用量化分值为：5分、4分、3分、2分、1分（或其他值）.很显然，这种量化方法的优点是十分简单明白，但缺点是随意性过强，缺乏科学性.应用中这种常用量化方法所带来的误差值表现较大.
误差控制手段：针对这种随意性过强的量化分值方法，应用中为提高这种量化结果的科学性和合理性，通常与专家评价法结合起来使用.同时，基于定性变量带有的模糊性特征，应用中也可结合模糊评价法综合确定定性指标量化的分值.
3.3 评价数据无量纲化误差
评价指标之间由于各自单位及数量级的不同，使得评价结果出现不可比，这为评价结果的比较带来诸多了不便.例如，对人体素质进行测量时，100m跑的成绩单位为秒，跳远的成绩为米，测量后，对数据进行综合评价后发现，不能得到一个明确的且无量纲的最终评价结果.
误差存在原因：评价应用中，常用的无量纲化的方法是标准化处理，但是需要思考两个问题：一是评价数据标准化时机使用不当，如：在进行主成分分析时，标准化后的数据已经不再是原来的原始评价数据，变量间的关系已被人为的处理为1，但是在因子分析中，评价数据的标准化则是一种更好的处理手段；二是标准化对数据评价结果影响很大.
这两个问题的存在，使得在应用中所呈现而出的误差值较大.例如，在对3个应聘者多指标评价后，如果贸然对评价结果进行标准化处理，则不恰当，且误差数值表现很大.这是因为，已经得到评价结果不需再次进行标准化处理，这种人为的二次标准化，可能会使本来排名首位的拉到第三名的位置.再者，我们所说的标准化是以总体平均数μ和总体标准差σ进行处理，而非以样本均数x和样本标准差s进行处理.
误差控制方法：针对评价数据标准化时机使用不当而造成的误差存在，首先是明确标准化的内涵及统计意义；其实是明确标准化使用情况，何种情况下可以进行标准化处理、何种情况不能标准化.
参考文献：
〔1〕费业泰．误差理论与数据处理[M]．北京:合肥工业大学出版社，2004．1-4．
〔2〕郭亚军．综合评价理论与方法[M]．北京:科学出版社，2000．3．
〔3〕胡永宏，贺思辉．综合评价方法[M]．北京:科学出版社，2000．40-41．
〔4〕费业泰．现代误差理论及其基本问题[J]．宇航计测技术，1996，16(4-5):2-4．
〔5〕严今石．关于综合评价的多元统计分析方法的探讨[D]．延边大学，2006．
〔6〕黄宝宏．体育教学评价方法的应用诊断与效果检测[D]．安徽师范大学，2005．
〔7〕苏为华．多指标综合评价理论与方法问题研究[D]．厦门大学，2000．
〔8〕李良萍．体育竞赛主观评分数据的统计处理与评价[D]．安徽师范大学，2007．
〔9〕赵书祥．我国体育领域中综合评价理论与方法及实证的研究[D]．北京体育大学，2008．
〔10〕王运良．体育评价中值得注意的问题及其处理措施[D]．安徽师范大学，2007．29-31．
〔11〕黄明教，等．体育多种评价方法的比较研究[J]．武汉体育学院学报，2001，35(2):114-116．
一、政府公共投资现状分析
目前国内外很多学者针对政府公共投资的质量上进行了探索，1989年瑞典率先建立顾客满意度指数（SCSB）模型、派拉索拉曼等建立的SERVQUAL模型和1994年在美国密西根大学商学院的国家质量研究中心和美国质量协会共同提出的美国顾客质量满意度指数（American Customer Satisfaction Index，ASCI）等。在运用这些模型进行满意度测评过程中，需要评价主体顾客根据自身情况对每个问题打分，分数的设计都是采用Likert的5分或是7分计数法。顾客需要在非常满意、满意、一般、不满意等问题时将自己的偏好或真实感受转化成分数。然而这种转换可能和顾客实际获得的真实感受有偏差，这将导致顾客对服务做出过高或过低的评价，从而影响满意度评价的准确性和精确性。
政府公共项目投资的意义在于追求公众福利、社会公正和公共利益等，但是由于我国目前管理制度相对不完善，一方面造成了一些地方政府盲目追求“政绩”，一切向大规模、高标准看齐，而忽视了公共投资项目投入使用后长期处于低使用效率状态、维护费用昂贵等问题，这样不仅加重了财政负担，也影响了政府其他公共项目的投资。另一方面，由于公众缺乏有效手段参与公共项目投资的预算和监督，从而很难保证投资项目满足公共的需求，同样也存在长远利益和短期利益的冲突，因此也无法使得社会福利最大化，让更多的公众享受到其效益。
开展政府公共投资项目绩效评价可以从客观与量化的角度衡量政府公共投资的利用情况，提高投资效率，同时还可以增强公众对政府的信心与满意度。本文以公民满意度为中心，采用基于模糊集的模糊多属性决策（Fuzzy MCDM）方法来测评政府公共投资的公众满意度，以期为定量测评政府公共投资提供了一种比较科学、可行的方法与模式。
二、政府公共投资的公众满意度测评指标体系构建
建立满意度测评指标体系是政府公共投资公众满意度测评的核心部分，在很大程度上决定了测评结果的有效性、可靠性。由于公众对政策了解、公众对质量的感知、公众对价值的感知、公众忠诚度和政府公信力均为不可直接测评的潜变量，因此需要对潜变量进行逐级展开，这些逐级展开的测评指标构成了公共投资公众满意度测评指标体系。该体系包括三层指标，一级指标是政府公共投资公众的总体满意度，二级指标是政府公共投资公众满意度模型的5个潜变量，三级指标的指标值分别来源于专家评判或对公众的满意度调查。政府公共投资公众满意度模糊综合评价模型是对影响公众满意度的因素按照某种属性进行划分，根据问卷调查统计出的结果，分析确定各因素的实测值隶属于各个级别的程度。首先对每个二级指标中包括的三级指标进行单因素评价；然后再对所有二级指标进行三级综合评判；最后进行加权平均，计算得出公众对公共投资总体的满意程度。
用数学语言描述为U=｛UI1，UI2，…，Uik｝，i=1，2，…，n，k=1，2，3，4
式中U为政府公共投资公众满意度；U1为公众对政策了解；U2为公众的质量感知；U3为公众的价值感知；U4为公众的忠诚度；U5为政府公信力。
评判集描述为V=｛V1，V2，…，Vm｝=｛非常满意，满意，一般，不满意｝m=4。因素类权重集（即二级指标的权重集）设第i类因素U1的权数为ai（i=1，2，…，n），则描述为A=（a1，a2，…，an），ai=1。因素权重集。设第i类因素中的第j个因素Uij的权数为aij，则描述为Ai=（ai1，ai2，…，aik），i=1，2，…，n，aik=1。其中权重确定在本模型中处于很重要的地位，通过专家打分或者各地区政府的实际情况，按层次分析法等方法得出，可以保证评价结果的科学性和准确性。
进行单因素综合评判（二级综合评判）。对每一类的各个因素进行综合评判，设二级模糊综合评判的单因素评判矩阵为
Ri=ri11ri12…ri1mri21ri22…ri2m… ………rik1rik2…rikm。第i类因素的模糊综合评判为Bi=AiRTi=（ai1，ai2，…，aik）。ri11ri12…ri1mri21ri22…ri2m… ………rik1rik2…rikm=（bi1，bi2，…，bim）
三级模糊综合评判的单因素评判矩阵，应为二级模糊综合评判的结果R=B1B2… B3=A1 RT1A2 RT2… An RTn于是三级模糊综合评判为：B=A RT=AA1 RT1A2 RT2… An RTn=（b1，b2，b3，bn）
在三级综合评判的计算中，运用主因素突出型，以“加”代替“最大”计算公式为bj=（ai∧rij）=（ai∧rij）（j=1，2，…，m）这里运算为有界和，即ab=min（1，a+b）。这时的ai起“过滤”、“限制”的作用，以求有限和代替最大，各个因素都有参加因素的机会。
在二级综合评判时采用加权平均模型，计算公式为bj=（airij）（j=1，2，…，m）按普通矩阵乘法计算权向量与评价矩阵的乘积。这种算法在评价结果向量中包括所有因素共同作用，真正体现了“综合”。最后根据最大隶属度原则判定公众满意程度。
三、模糊综合评判模型的实证分析
在2009年7月至8月间，笔者在焦作市若干个已经实施“村村通硬化路”的部分乡镇，针对不特定人群，通过家访发放调查问卷的形式调查乡镇村民对实施“村村通硬化路”建设的满意程度。本次调查一共发放了问卷150份，回收并经审核有效的问卷138份。
二级综合评判。在对二级指标进行单因素评判，公众对各三级指标的评价综合构成模糊矩阵为：
R1=0.030.210.500.260.040.840.090.030.010.260.350.38R2=0.010.270.380.340.030.500.410.060.010.280.590.12
R3=0.070.380.380.170.030.310.470.19R4=0.110.380.310.200.010.150.520.32
R5=0.360.560.070.010.400.510.070.02
各因素的权重为（权重确定采用专家打分法与AHP相结合的方法，由于字数所限，不在赘述）：
A1=（0.45，0.27，0.28），A2=（0.35，0.32，0.33），A3=（0.45，0.55），A4=（0.59，0.41），A5=（0.45，0.55）
则根据前面所述，得三级模糊综合评价的结果为
B1=A1 R1=（0.45，0.27，0.28）0.030.210.500.260.040.840.090.030.010.260.350.38
=0.45×0.03+0.27×0.04+0.28×0.010.45×0.21+0.27×0.84+0.28×0.260.45×0.50+0.27×0.09+0.28×0.350.45×0.26+0.27×0.03+0.28×0.38
=（0.0271，0.3941，0.3473，0.2315）
同理得，
B2=A2 R2=（0.0263，0.3469，0.4589，0.0728）
B3=A3 R3=（0.0480，0.3415，0.4295，0.1810）
B4=A4 R4=（0.0690，0.2857，0.3961，0.2492）
B5=A5 R5=（0.3820，0.5325，0.0700，0.0155）
所以，二级模糊综合评判的结果为
R=0.02710.39410.34730.23150.02630.34690.45890.07280.04800.34150.42950.18100.06900.28570.39610.24920.38200.53250.07000.0115
对因素集U=｛u1，u2，…，un｝的权重分配为A=（0.15，0.21，0.30，
0.20，0.14），根据前面所述方法，得一级评判结果为B=A R=（0.15，0.21，0.30，0.20，0.14）0.02710.39410.34730.23150.02630.34690.45890.07280.04800.34150.42950.18100.06900.28570.39610.24920.38200.53250.07000.0115
=（0.6896，1，0.07，0.3847）
例如：b1=min（1，（0.15∧0.0271+0.21∧0.0263+0.30∧0.0480+
0.20∧0.0690+0.14∧0.3820））=min（1，（0.0271+0.0263+0.0480+
0.0690+0.14））=min（1，0.3104）=0.6896按照最大隶属度原则，得出B2>B1>B4>B5>B3，公众对政府公共投资的价值为满意，对其他四项指标的评价为一般，总体评价为一般。
总之，采用基于模糊综合评判模型评价政府公共投资，一方面通过受益者满意度定量的评价公共项目投资的社会效果，同时进行项目内部经济性和有效性评价，从结果、过程两方面保证评价的全面性。另一方面，政府也可以获取更加全面和真实可靠的公众需求信息，及时找出公共投资项目建设和运行存在的问题，总结经验教训，提升政府公共投资的效率和管理水平，同时也提高了公众的满意度。
参考文献：
［1］陈强、鲍悦华：《大型公共项目的受益者满意度评价》，《投资研究》2007年第10期。
［2］胡宝清：《模糊理论基础》，武汉大学出版社，2004年版
［3］李鸿吉：《模糊数学原理及实用算法》，北京科学出版社2005年版。
近年来，随着大量数学方法应用在水质评价中，水质评价已成为我国环境质量评价中一个发展最快、进步最大的分支，方法很多，有二、三十种水质评价方法在国内外被广泛采用。
（1）单因子评价法指用水体中感观性、毒物和生物学等单因子的监测结果对照各自评价标准，确定各项目的水质类别，在所有项目水质类别中选取水质最差类别作为水体水质类别，是现行国家水质标准中确定的悲观评价原则。
（2）污染指数法污染指数评价法是用水体各监测项目的监测结果与其评价标准之比作为该项目的污染分指数，再通过各种数学手段将各项目的分指数综合运算得出一个综合指数，以此代表水体的污染程度，作为水质评定尺度。指数法综合评价是对整体水体质量的定量描述，只要项目、标准、监测结果可*，综合评价从总体上看是可以基本反映污染的性质和程度的。而且对于全国流域尺度而言，指数化综合评价法计算简便，便于进行水系之间或同一水系时间上的基本污染状况和变化的比较。
（3）灰色评价法水质的监测数据都是在有限的时间和空间范围内获得的，因而信息是不完全或不确切的，故可将水环境系统视为一个灰色系统，即部分信息已知，部分信息未知或不确知的系统。
（4）模糊评价法因水体环境本身存在大量不确定性因素，各项目的级别划分、标准确定都具有模糊性。因此，模糊数学在水质评价中得到了广泛应用，其基本思路是：由监测数据建立各指标对各级标准的隶属度集，形成隶属度矩阵，再把因子权重集与隶属度矩阵相乘，得到模糊集，获得综合评判集，表明评价水体水质对各级标准水质的隶属程度，反映了水质级别的模糊性。
（5）物元分析法物元分析法是物元分析理论在水环境质量评价领域的应用。其思路是：根据各级水质标准建立经典域物元矩阵，根据各因子的实测浓度建立节域物元矩阵，然后建立各污染指标对不同水质标准级别的关联函数，最后根据其值大小确定水体水质的级别。
2．某水库水质评价的实践探讨
2.1水库的概况
某水库位于南水北调东线工程主要调蓄水库，属黄河流域，大汶河水系。水库大坝总长1530m，坝高33.3m，坝前最大水深30m。流域内山高坡陡，水流湍急，干流坡降9.72×10-3，弯曲系数1.57，为东北西南走向，季节性河流，河源深切，侵蚀强烈，形状系数0.66，河网密度系数0.26。汇水水源主要由泰山、长清岭和大青山3条溪流和流域内工业废水和生活污水等汇聚而成。
目前水库流域水土流失比较严重，流失面积94.4km2，占总面积的32.3％，年流失量17万t，年侵蚀深1.6mm。每年汛期降水径流携带的泥沙会造成水库水质浑浊不清达20～40天，混浊度由平时的3°增大到20°，一方面增加了水质净化难度和成本，且净化后的水中仍含有较多残留物，影响供水水质；另一方面导致水库中泥沙含量很大，影响水库使用寿命。
2.2水库水质评价标准及方法
采用目前国内外较常用的等标污染负荷法，计算方法如下：
；（1）
式中，为污染物排放量（t/a）；为污染物按我国目前统一的《国家地表水环境质量标准》（GB3838-2002）（以下简称GB3838-2002）中Ⅱ类标准浓度；为污染物等标排放量（m3/a）；为污染率指数。
参照GB3838-2002中对应标准对水库水质进行评价。评价方法采用GB3838-2002中推荐的单因子评价法和我国环保总局推荐的污染指数法。分别采用单因子评价法和污染指数法。其中单因子评价法即为用水体各监测项目的监测结果，对照该项目的评价标准，确定该项目的水质类别，在所有项目的水质类别中，选取水质最差类别作为水体的水质类别。评价结果以“类”表示。计算公式为：
（2）
式中，为水体综合级别；为评价参数的级别；为取最大值；为监测的各次数。
污染指数法则为用水体各监测项目的监测结果与其评价标准之比作为该项目的污染分指数，然后通过各种数学手段将各项目的分指数综合运算得出一个综合指数，以此代表水体的污染程度。
2.3某水库的水质评价
根据水质监测断面应尽量*近已有水文站；尽量利用现有监测断面；要考虑交通方便以提高监测时效性；能反映功能区内水质状况等技术要求，再结合本文研究的是水库饮用水源区，故本分析水源设置坝前和库区2监测点。具体，坝前：位于某市自来水公司取水口附近，水面下约0.5m处取样，代表自来水引取某水库水质的状况；库中：在坝前2km，库内水面下0.5m取样，代表库中水质情况。根据集中式取水水源地、用水矛盾突出的水域、水污染较严重或水质状况变化较大的水域，监测次数可适当多一些的原则，本文监测时间为2006年10月～2006年12月，每月10号左右采样监测1次。
根据监测项目要视水体水质现状、水体使用功能、监控目标、所选监测项目须有相应的国家或行业颁发的标准分析方法的原则，再依据GB3838-2002中所列项目，和流域内地理环境因素及社会经济发展带来的人为影响的实际需要，本文选用以下24个监测指标：
（1）一般化学指标：pH、Cl-、SO42-、Fe、Cu、Zn、Mn、VP；
（2）污染指标：NH3-N、DO、CODMn、BOD5、COD、TP、TN；
（3）毒理学指标：NO3-N、F-、CN－、As、Cr6+、Hg、Cd、Pb；
（4）微生物指标：FC。
各指标的分析方法按GB3838-2002中所规定的方法。用单因子评价法和污染指数评价法对水库水质进行评价。
由水库2001年6月～2003年12月连续31次的24项因子的监测结果做比较，依据GB3838-2002，明显得出：Zn、CN－、As、Cr6+、Hg、Cd及Pb在31次监测中均未检出；Cu在2003年5月库中检出1次，VP在2002年12月库中及2003年5月坝前和库中共3次检出，但两物质检出值均小于GB3838-2002Ⅱ类水标准，说明以上9项因子在两测点监测期间均符合GB3838-2002Ⅱ类水标准。SO42-、Cl-、NO3-N、Fe、Mn，这5项补充项目，除了Mn在2003年7、8月库中两次检出值分别为0.13mg/L（超GB3838-2002Ⅱ类水标准值0.1mg/L）和0.01mg/L外，其余4项在各测点处的各次测值均在标准值内。因此，这14项参数基本可认为均属Ⅱ类水标准，水库水质未受其污染，本文对其每次的实测值和评价不再详细列出了，只选取pH、NH3-N、DO、BOD5、F-、CODMn、COD、TP、TN、FC，这10个因子对其进行单因子评价和污染指数评价。
根据上述所选的10项评价因子坝前和库中监测数据结果，可知，pH、NH3-N、DO、BOD5、F-，在库中和坝前2监测点的所有测次中，均属Ⅱ类水，不影响水库水质，而CODMn、COD、TP、TN、FC，这5项在2监测点都有月超Ⅱ类水现象，且TN超标现象最严重。因此，这5项是导致某水库整体水质变差的主要因子，通过以其来做水库水质评价与分析。评价期间，某水库水质污染较严重，连续31个月坝前和库中2监测点的水质综合评价，均为Ⅲ类以上，绝大多数为超V类（库中超V类水占74.2％，V类水占12.9％，Ⅳ类水占9.7％，Ⅲ类水占3.2％；坝前超V类水占71.0％，V类水占16.1％，Ⅳ类水占12.9％）；坝前和库中每年的水质综合评价，也均为超V类，远远达不到该水库应属于GB3838-2002中Ⅱ类水域的标准。
用污染指数评价法分析出CODMn、COD、TP和TN为影响某水库水质的主要因子，且TN为影响最大的因子。另外，从单因子评价法还分析出了FC也是影响某水库的一个主要因子。
参考文献：
[1]张帆.环境与自然资源经济学.上海:上海人民出版社,2005
[2]陈家琦,王浩.水资源学概论.北京:中国水利水电出版社,2004
关键词:桥梁检测和评估;工作分解结构(WBS);多层次模糊综合评估;加固;鉴定
中图分类号:U445.7+2
文献标识码:B
文章编号:1008-0422(2009)07-0194-03
1引言
交通运输事业的飞速发展,为公路桥梁建设提供了良好的发展机遇,国内外桥梁的数量是越来越多。但是,早期建设的桥梁,标准低和承载力不足,逐步阻碍交通畅通,成为公路交通“瓶颈”。据全国公路普查资料[1],截止到2004年底,我国公路共有桥梁321612座,总长13376415延米,互通式立交桥2338座,总长444980延米。,我国公路共有13303座桥梁被定为危桥,总长度为466887延米。据测算,若将目前的13303座的危桥全部改造,需投入资金112亿元。为了确保大型桥梁结构的使用安全性,减少或避免国家财产、人民生命的重大损失,进行大型桥梁的安全性能进行检测、评估评价和加固已经成为桥梁工程领域研究的热点问题。
2现有桥梁评估方法
桥梁评估是桥梁维修和加固的重要依据。自20世纪80年代以来,桥梁的评估日益受到国内外专家学者的重视,在
桥梁的评估方面作了大量的研究,特别是在桥梁的承载能力评估、结构损伤和构件疲劳等方面取得一定的进展。在实际的桥梁评估中,对中小桥梁与大型桥梁采取不同的评估方法。在大型桥梁评估研究中经常采用的一种方法是在桥上建立结构状态监测系统,对反映桥梁结构状态的特性参数进行部分或全面监测,然后以监测数据与人工检测数据为基础,采用综合评价的方法对大型桥梁的安全性做出科学的评价。中小桥梁由于数量多,分布广,目前不可能在每座桥上安装结构状态监测系统,只能通过定期或不定期的检测手段,对中小桥梁承载能力做出评价。关于承载能力方面,目前采用的评估方法主要有:基于外观调查的方法、基于设计规范的验算评定方法、荷载试验法[2]、专家系统的方法[3]和基于结构可靠度理论[4]的方法。以状态评价为主的综合评价方法主要有:层次分析法[5]、工作分解结构评估[6] 、模糊综合评价[7]等等。针对大型桥梁状态评估的特点,以及评价技术的现状,可考虑同时采用多种方法进行综合评价,以提高评价结果的可靠性。本文结合吉首市光明大桥的实际情况,在WBS分解的基础上采取多层次模糊评价模型来对吉首市光明大桥进行评估。将WBS方法用于桥梁的检测评估中并配以编码系统可使评估工作条理性、系统性更强,便于将检测的情况与评定录入信息系统。而将WBS方法与多层次模糊综合评估法相结合,则使桥梁评估既便捷又科学,提高了桥梁检测评估的可靠性,最后根据评估结果进行加固。
3WBS方法及多层次模糊综合评估法简介
3.1 WBS方法简介
WBS是把项目(目标、任务、工作范围、合同要求)按照系统原理和要求分解成互相独立、互相影响、互相联系的项目单元,将它们作为项目的计划、实施、控制和信息传递等一系列项目管理工作对象,通过项目管理将所有的项目单元合并成为一个工作整体,以达到综合的计划和控制要求。
现从桥梁普检的角度,阐述一下WBS方法在桥梁评估中的应用。桥梁检测从按照部位检测的角度从总体上可分为上部结构检测、下部结构检测、附属结构检测。上部结构检测主要包含上部主要承重结构、上部次要承重结构、支座、桥面板的检测;下部结构检测主要分为桥台及基础、桥墩及基础、地基冲刷、翼墙耳墙及护坡等方面的检测;附属结构检测则包含桥面铺装、排水设施、人行道及护栏、伸缩缝、照明标志、调治构造物的检测。将某桥梁的检测作为项目目标层,依次划分分项层及子项单元层,并进行统一编码,以便录入计算机系统,便于信息化。其分解图式见图1。
3.2 桥梁检测的多层次模糊综合评估法
桥梁评估是一个复杂的系统评估,由于评定往往建立在评价者的知识水平、经验以及主观感觉上,掺杂着人为因素造成的偏差,有很多模糊的因素影响精确的评估。而模糊综合评价是一种在对多种因素影响的事物或现象进行总的评价过程中设涉及到模糊因素或模糊概念的评价方式,模糊综合评价的理论体系建立在模糊集合论基础上,同时其自身有严格的理论体系,模糊综合评价可以满足多因素、多级的评价要求,因此在WBS分解的基础上采取多层次模糊评价模型来对桥梁进行评估将更为科学和客观。
对桥梁使用性能评估的等级划分主要依据病害或缺陷的严重程度,以及对现行规范的满足程度,具体定义为:A级,满足设计规范要求;B级,略低于设计规范要求,但不影响正常使用,一般可不作处理;C级,局部不满足设计规范要求,已影响正常使用,应进行维修;D级,不满足设计规范要求,但还有一定的安全储备,不致于立即发生危险,应采取维修、加固措施;E级,严重不满足设计规范要求,桥梁处于危险状态随时有发生意外的可能,必须立即采取安全措施。
用《公路技术养护规范》中提出的结构损伤度DV,(DamageValue)的概念来度量结构或构件的损伤程度,其取值范围为0≤DV≤1.0。当损伤度为0时,表示结构或构件处于完全无损的状态;当损伤度为1时,表示结构或构件已处于完全损坏且不能承受荷载的状态。制定结构损伤度作为结构或构件的损伤程度度量可将结构损伤程度量化,例如将某一指标划分为“完好”、“良好”、“较好”、“一般”、“较差”、“极差”等,相应地赋0,1,2,3,4,5分值,具体评分规则见表2[3],部件损伤度标准化计算公式:dij=ERj/5。式中,ERj为评定标度。
选用的等级隶属函数如图2所示。
(1)
4吉首市光明大桥现状
吉首市光明大桥位于吉首市西环路石家冲路口至光明供销社路段,由吉首市建设委员会建设,由长沙铁道学院勘察设计研究院于1999年设计,由中国有色二十三冶金建设公司于2001年施工建成。该桥为钢筋混凝土结构跨河桥,桥台采用重力式U型桥台,上部结构为混凝土箱梁,桥墩为混凝土桩柱式桥墩,桥长145m,桥宽18m,净宽14m。全桥共4跨,跨径3×40m+1×25m。光明大桥为城市公路桥,桥面设有双向两车道,两边各设有2.0m宽的人行道。
经检测发现,该桥使用近6年后,桥主体结构墩台基础未出现明显不均匀沉降变形,且未见箱梁跨中有明显挠曲变形;部分护栏出现不同程度开裂情况,两端桥台毛石挡墙存在水平裂缝,经分析,该裂缝出现的原因是挡墙长期受桥梁竖向及水平荷载作用而导致的。
5确定吉首光明大桥的技术状况等级
5.1子项单元损伤度的评定及项目损伤度的确定
根据检测情况,对各因素进行评价,吉首市光明大桥检测的具体评定见表2。
根据表2损伤情况,计算该桥损伤度DV见表3(各层次各项因素权重已在表中注明)。
5.2确定桥梁的技术状况等级
根据所得DV值,代入等级隶属函数中,按照最大隶属原则得出桥梁的相应的技术等级状态。
在本项目中,DV=0.3903,0.35
(0.3903-0.35)=0.403,取max(μB,μC)=μB,故评定该吉首市光明大桥的技术状况等级为B类。当整体技术状况评定为B、A类时,并不排除其中有评定标度ERj≥3的部件,仍有维修的要求。吉首市光明大桥经过检测评定后的处理对策见表3。
6吉首光明大桥的基本加固方案
根据光明大桥目前存在的主要的结构质量缺陷,对桥台毛石挡墙出现的裂缝采用结构胶灌浆封闭,然后进行复合砂浆钢筋网加固,对桥台挡土墙采用加锚杆的方法进行加固处理,图3为新增锚杆端头大样图[8](锚杆深度L待定)。
桥台毛石挡墙出现的裂缝采用结构胶灌浆封闭,然后进行复合砂浆钢筋网加固,复合砂浆钢丝网加固的施工方法为:
(a)将混凝土板底面抹灰层凿除,必须凿至原混凝土面,对其砼表面进行整体打磨,对外露生锈的钢筋进行除锈处理,用压缩空气吹除尘粒,至充分干净,以保证新老结构结合良好;
(b)植销钉,待销钉固化后,配置钢丝网;
(c)用高压水将混凝土表面冲洗干净;
(d)在凿毛的新老结合面上刷素水泥砂浆二遍;
(e)抹高性能阻锈抗裂复合砂浆,砂浆强度比加固板混凝土强度提高一个等级。抗裂阻锈配比:水泥为32.5级,中河砂,掺HPPC外加剂,占水泥用量的18~20%。
其中,植筋施工工艺如下:
要求:除注明外,钢筋植入深度为12~15d(条件许可时应选大值)。
顺序:定位-钻孔-注胶-植筋-固化
(1)定位:即按设计要求弹线,定出植筋位置;
(2)钻孔:在预定位置钻孔,孔径比所植钢筋大4-6mm;
(3)注胶:灌入结构胶,用专用灌胶枪灌注;
(4)植筋:将所需植筋旋转插入预定深度即可。所植钢筋外留长度为避免焊接温度对胶的影响,稍长为佳,且必要时可在焊接时在植钢筋根部放湿布降温。
(5)固化:固化过程不可对所植钢筋扰动,待固化后即可进入其它工序的施工。
7结语
桥梁的损伤评估是公路桥梁养护、维修与技术改造过程中不可缺少的重要环节。将WBS方法用于桥梁的检测评估中并配以编码系统可使评估工作条理性、系统性更强,也有利于比较准确给出维修处理对策和维护性修复加固设计方案。然而,继续探讨合适的评估方法,特别是研究能够适应大多数桥梁的综合评估方法,仍旧是今后评估领域研究的热门问题。
参考文献:
[1] 公路桥梁养护管理.未雨绸缪正当时――访交通部公路科研所副所长张劝全.公路交通科技(应用技术版)[J],2004-02:5~8.
[2] 交通部第二公路勘察设计院.公路旧桥承载能力鉴定方法(试行)[S].人民交通出版社,1988.
[3] 王学智.桥梁损伤评估及对策专家系统BEEs[D].上海:同济大学,2000.
[4] 姜海波,车惠民,钱永久.一座既有铁路混凝土梁的承载力可靠性评估[J].桥梁建设,1998,2:7~9.
[5] 肖辞源.工程模糊系统[M].北京: 科学出版社,2004.
[6] 卜良桃,毛晶晶.基于WBS与多层次模糊综合评估的桥梁检测评估方法的研究.中南公路工程,2005,30(3):81-85.
