[摘 要]分析了非计算机专业学生计算机基础教育的三个层次，运用层次分析法，研究了影响计算机基础教育的各个因素，建立了层次结构模型，计算了各个因素的权重，从而为计算机基础教育的教学提供可靠的依据。
[关键词]计算机 层次分析法 计算机基础 评价研究
作者简介：唐柳春（1970-），女，湖南怀化人，副教授，主要从事计算机与电子商务课程的教学与研究。
引言
高校中非计算机专业的计算机基础教育正在蓬勃发展，已经成为计算机教育的一个重要组成部分，计算机基础教育是一种文化教育、普及教育，也是基本能力和基本素质教育，回顾我国高校非计算机专业的计算机基础教育的发展历程，开始于20世纪80年代初期，至今已有20多年的时间，高校非计算机专业中的计算机基础教育，无论是培养目标、课程设置、课程内容、教材体系、教学方法、师资队伍等方面都与计算机专业有很大的不同，他们的计算机知识主要是用于辅助本专业的，所以大多强调以“应用为出发点，以应用为目的”的原则。目前，所有高校都开设了计算机基础教育这门课程，老师如何教好这门课，学生如何学好这门课，使得计算机知识在自己的专业领域发挥重大作用，是各校都在关注的问题，本文运用层次分析法，对影响高校非计算机专业学生的计算机基础教育的几个因素进行层次分析，建立数学模型，实现定性分析与定量分析相结合的双向目标，使各项指标的评价更具有科学性和可操作性。
一、层次分析法基本思想
层次分析法是由美国马匹斯堡大学教授T.L.Saaty于20世纪70年代提出来的一种实用的多方案或多目标的决策方法。其主要特征是合理地将定性与定量的决策结合起来，按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化，这种方法的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素和内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法，该方法尤其适合于对决策结果难以直接准确计量的场合。[1]
运用层次分析法进行决策时，大体可分为四个步骤进行：首先要分析系统中各因素之间的关系，建立系统的层次结构模型；其次对同一层次的各元素对于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，构成两两比较的判断矩阵；然后根据判断矩阵计算比较元素对于该准则的相对权重及各层元素对系统目标的合成权重；最后进行排序，得出不同方案重要性程度的权重，从而为决策者决策提供有力的依据。通过这种方法进行决策既可以克服专家的主观因素，又能得到满意的结果。
然而该方法具有很大的随意性，对于同样一个决策问题，如果在互不干扰、互不影响的条件下，让不同的人同样都采用该决策方法进行研究，则他们所建立的层次结构模型、构造的判断矩阵很可能各不相同，分析所得出的结论也可能各有差异。因此对非计算机专业的计算机基础教育进行定量分析时，其涉及的要素及构造层次结构模型时，需要专家共同会商，集体决定。构造判断矩阵时，其数值应该综合各个专家的不同意见，根据数据资料及分析者的认识，加以平衡后给出。衡量判断矩阵的质量标准是矩阵中的判断是否具有一致性，理论上判断矩阵的一致性指标CR<0.10就可认为其取得了令人满意的一致性[1]，从而克服了因客观事物的复杂性和人们认识上的多样性，可能产生的片面性，所得到的结论就具有了可靠的说服力。
二、层次分析法在非计算机专业计算机基础教育评价中的具体应用
随着实践经验的积累，1997年国家教育部高等教育司提出了切合高校非计算机专业的“三个层次”教学，这三个层次分别是计算机文化基础(B1)、计算机技术基础(B2)、计算机应用基础(B3)，其中每一个层次(准则)又细分为几个方面的因素(措施)，计算机文化基础分为计算机基础知识(C1)、基本操作能力(C2)、计算机文化意识(C3)，计算机技术基础分为计算机软/硬件基础(C4)、编程能力(C5)、系统分析问题的能力(C6)、掌握程序设计语言的能力(C7)，计算机应用基础分为信息获取与处理的能力(C8)、解决问题的意识和能力(C9)、开发与专业相关的计算机应用系统的能力(C10)
根据上述各个决策因素，建立如下图1所示的决策层次结构模型。
图1 非计算机专业计算机基础教育评价指标模型
（一）构造判断矩阵
在层次分析法中，为了使定性的评价判断定量化，形成数值判断矩阵，通常采用19比例标度法，根据上述评价指标模型，在专家咨询的基础上构造了各层判断矩阵，准则层相对于目标层的判断矩阵如表1：
表1 B准则相对于A目标的层次单排序
（二）层次单排序及一致性检验
层次单排序是指根据判断矩阵计算对于上一层指标而言，本层次与之有联系指标的重要次序的权重值，它是本层次所有元素对上一层次某元素而言的重要性排序的基础。层次单排序可以归结为计算判断矩阵的特征根和与其所对应的特征向量的问题。在求特征根和特征向量时通常有两种近似算法，即：方根法与和积法，因为判断矩阵本身有相当的误差范围，所以计算判断矩阵的最大特征根及其对应的特征向量，并不需要追求较高的精确度，因而可以采用和积近似算法。其大致步骤如下：
1．将判断矩阵每一列归一化
利用公式：
例如： = 0.125
2．对按列归一化的判断矩阵，再按行求和
根据公式 ，求得
=0.3679， =0.9607， =1.7381
3．将向量 归一化
利用公式： ，得w
= ，即为特征向量。
4．计算判断矩阵的最大特征根λmax
利用公式：
，求得λmax
=3.0189，为了检验判断矩阵的一致性，需要计算它的一致性指标CI，根据公式
CI=
，(N为矩阵的阶乘数)求得一致性指标CI=0.00945，如果CI=0则表示判断矩阵具有完全一致性，CI愈大，判断矩阵的一致性就愈差。为了检验判断矩阵是否具有令人满意的一致性，需要将CI与平均随机一致性指标RI进行比较，得CR=0.0163，当CR＜0.1是，就可认为判断矩阵具有令人满意的一致性，否则就需重新调整判断矩阵，由此可知准则层B相对于目标层A的判断矩阵具有令人满意的一致性，至此，获得了准则层相对于目标层的层次单排序，见表1。
利用以上计算过程，可以得出措施层相对于各准则层的最大特征根和特征向量及CI、CR的值，见以下各表：
表2 各指标相对于B1准则的判断矩阵
表3 各指标相对于B2准则的判断矩阵
表4 各指标相对于B3准则的判断矩阵
（三）层次总排序和一致性检验
利用同一层次中所有层次单排序的结果，就可以计算针对上一层次而言的本层次所有元素的重要性权重值，即层次总排序。层次总排序需要从上到下逐层顺序进行。对于最高层，其层次单排序即为层次总排序。根据以上单排序计算结果，得出C层相对于A层的总排序，见表5：
表5 Cb判断矩阵及层次总排序
为了评价层次总排序计算结果的一致性，类似与单排序，也需进行一致性检验，分别计算下列指标：
根据上述排序结果计算CI=1.12*0.0+0. 3133*0.0244+0.5668*0.0018=0.00867，RI=0.68031，CR= =0.01274<0.1，由此可知，层次总排序的结果具有令人满意的一致性。
三、结论
从BA的排序结果看，对于计算机基础教育而言，首先考虑的是计算机应用基础这个方面，其权重是0.5668，应该教会学生怎样将计算机知识运用到各自的专业中来，以巩固专业知识；其次是计算机技术基础，第三考虑的是计算机文化基础。从总排序可以看出，在C层的各评价指标的优先排序为：C9＞C6＞C8＞C5＞C2＞C10＞C7＞C1＞C4＞C3，由此可知，在计算机基础教育的各个影响因素中要重点培养学生解决问题的意识和能力，这个因素的权重值在所有因素中是最高的，为0.3683。
综上所述，计算机基础教育旨在从不同专业计算机应用的实际出发，使学生通过课程系统的联系教育，掌握较为完整的计算机基础知识和专业知识，通过各种实践环节的系统训练，培养其熟练运用计算机和本专业相结合的解决实际问题的能力。高校必须适应信息时代的要求，深化计算机基础教育，大力提高计算机教学水平，改变大学生的知识结构，使培养出来的人才能较快地适应时代的要求。
参考文献
[1]徐建华， 现代地理学中的数学方法[M] 高等教育出版社，2002
[2]T， L， Saaty，The Analytic Hierarchy Process， New Youk， McFraw-Hill， Inc，1980
[3]许树析，层次分析法原理[M] 天津： 天津出版社， 1998
[4]陈玉琨，教育评估的理论与技术[M] 广州： 广东高等教育出版社， 1987
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