基于多目标优化模型的创新人才教育微环境构建.pdf
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1、教育与人才基于多目标优化模型的创新人才教育微环境构建张勋1),3)许景波2王子琪 1.)1)哈尔滨工程大学,黑龙江哈尔滨1 5 0 0 0 1;2)哈尔滨理工大学,黑龙江哈尔滨1 5 0 0 0 6;3)青岛哈尔滨工程大学创新发展中心,山东青岛2 6 6 0 0 0【摘要】我国建设创新型国家的关键时期,依托高校教育、科研资源搭建创新人才培养微环境是重中之重。目前,高校创新人才培养微环境的构建存在资源分配不恰当、重点不突出、适用性较差等问题。为解决上述问题,利用炳权法对创新型人才培养的各影响因素所占比重进行分析,基于分析结果构建创新人才微环境多目标优化模型,建立二级模糊综合评价体系以评价人才的初
2、始创新能力,采用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO算法)对优化模型进行了求解,实现了不同创新因素对微环境构建影响效果的科学评估。同时,通过区分人才基础创新能力来确定微环境对创新的特异性导向作用,达到科学、精确地构建创新人才培养微环境的目的;并充分发挥思想政治教育的作用,在思想政治教育实践教学中达到对学生创造、创新能力的培养。【关键词】多目标优化模型;创新型人才;微环境;综合模糊评价【中图分类号】G642doi:10.3969/j.issn.1003-0166.2023.09.0110引言随着我国高等教育事业的发展,培养具有创新素质的研究生变得尤为
3、关键。但由于学校微环境的限制以及种种外界因素,往往会导致学生创新思维落后、创新能力不足。目前,高校如何搭建创新人才微环境,社会如何营造良好的创新氛围成为了我国高等教育的热点话题。经过初步的调查,即便在相同的教育大环境下的课题组其创新型人才培养的结果也大相径庭。导致这种现2【文献标志码】A【文章编号】1 0 0 3-0 1 6 6(2 0 2 3)0 9-0 0 8 0-0 7状的原因一部分来自课题组创新人才培养的微环境,包括所创建创新研究氛围是否浓厚、培养创新精神的方式是否恰当、研究生基础科研素养是否达标等。作为研究成果、创新性思维诞生的摇篮,因地制宜地搭建创新型人才微环境对于促进科学研究的进
4、步、加快高校教育的改革具有重要意义。郭瀛军和张毅等提出“微环境”在生物学中泛指物质信息同细胞间相互作用的微小环境。“微环境”中的信息物质在潜移默化中影响着细胞的正常运转,而细胞也会收稿日期:2 0 2 3-0 3-2 4;修回日期:2 0 2 3-0 4-0 4*基金项目:黑龙江省2 0 2 1 年度高等教育教学改革研究项目“高校研究生创新型人才微环境构建研究”(SJGY20210238)作者简介:张勋哈尔滨工程大学、青岛哈尔滨工程大学创新发展中心教授,工学博士,博士生导师,研究方向:水下无人航行器控制、数据挖掘许景波哈尔滨理工大学副教授,工学博士,硕士生导师,研究方向:视觉测量技术王子琪哈尔
5、滨工程大学、青岛哈尔滨工程大学创新发展中心硕士研究生,研究方向:机器学习、水下无人航行器控制80/未来与发展/2 0 2 3/第9期教育与人才对信息物质产生反作用。同样,在研究生培养过程中,研究生导师、周边课题组成员、实验室的软硬件条件、研究氛围以及各种规章制度都对研究生创新发展过程产生影响,研究生的研究成果也反作用于高校的创新氛围以及整体创新能力,所以上述因素统称为高校创新人才的微环境。那么如何通过人为控制各影响因素的影响效果,从而培养出创新型人才呢?美国学者R.博亚特兹(Richard Boyatzis)提出的素质洋葱模型涵盖了构成素质的核心要素,通过对不同要素具体特点的剖析来有目的地控制
6、人才素质形成过程中的环境变量,达到培养人才的目的。基于“素质模型”的启示,人才的创新能力同样来源于学习过程中的知识储备与技能以及后天环境熏陶下的创新态度与创新思维3。影响高校创新型人才培养的外在因素可分为教育理念因素、教育过程因素、教育资源因素、管理制度因素。要构建高校创新人才微环境则需要在全局调节各种因素的前提下形成创新型人才培养逻辑架构并找到适应的培养模式。无论是教师还是环境的影响或是实践的锻炼都不是相互独立存在的,而是相互作用并形成一个相对稳定平衡的体系。如果能找到创新人才培养影响因素间的最优组合并进行优化,便可以构建出培养创新人才的微环境。目前创新人才培养评价体系的研究受限于人才成长的
7、过程难以用解析函数以及数据量化,往往只能对各影响因素逐一研究,且定性描述较多。王蓓建立了创新人才培养过程的模型,一定程度上量化了外界因素对创新人才培养的影响,但并没有全面解析各外界因素作用原理。王宁和徐友真等基于因子分析和DEA方法对科技人才政策的实施效果进行评价,并展示了不同政策实施效果的差异性5。顾玲和王建平等通过专家访谈、问卷调查等100806040200社会因素导师因素100学校因素8060402000202130314004150 51606170图1 各一级指标分数区间人数统计家庭因素一个人因素社会因素导师因素1 8.7%家庭因素1 9.4%个人因素2 0.6%社会因素1 8.2%
8、学校因素2 3.1%学校因素个人因素家庭因素导师因素图2 各因素具体权重对比图81/未来与发展/2 0 2 3/第9期教育与人才方式构建了科技人才政策实施评估体系。而孙锐和孙雨际创新成果的指向性影响较大,直接影响效果较弱,这也洁将科技人才引进政策评价体系与当地政策文本数据库符合日常认知。相融合,为政策具体数据与抽象模型之间搭建了桥梁。本文通过整合分析创新人才培养的影响因素,将影响因素按照重要程度排列组合,同时,结合学生自身情况得到最优组合并进行优化。在为学校提供教学改革理论基础的同时,拓宽了搭建创新人才培养微环境的视界。1样本获取及权重分析1.1样本来源采用向青岛市部分高校学生及教职工发放调查
9、问卷的方式采集样本,将创新人才培养的影响因素分为个人因素、家庭因素、学校因素、导师因素及社会因素五大类,分别对应问卷中的题目:题(1 9)、题(1 0 1 8)、题(1 927)、题(2 8 36)、题(37 45)。定义上述5 种影响因素为一级指标,各一级指标下所对应的题目为二级指标。将每位受调查者对上述五种因素所对应的题目反馈所打分数分别统计,并累加得到对每种因素中所打总分。图1 表示了被调查者在各分数段内的人数。1.2一级指标权重分析在具体样本基础上,采用权法确定各指标权重。结合调查样本得到各因素对创新人才培养微环境搭建权重对比(见图 2)。摘权法的权重计算结果显示个人因素的权重为20.
10、604%、家庭因素的权重为1 9.36 8%、学校因素的权重为2 3.1 1 2%、导师因素的权重为1 8.7 38%、社会因素的权重为1 8.1 7 8%,从上述结果中我们可以得出学校因素是创新人才培养过程中最重要的因素,学校的层次、资源以及校内风气对创新人才的成长有着潜移默化的影响,学校作为高校师生科研创新的主阵地占比最高,也从侧面体现出该算法的客观性。个人因素与家庭因素同样占比较高,家庭因素在一定程度上促进个人创新能力、创新思维的发展,而个人的创新能力是其作为创新人才成长过程中的能动性基础,所以好的家庭氛围对于创新人才的成长作用显著。导师在研究生发展过程中始终起到一个启发、督促式的作用,
11、与学生的创新发展直接联系较弱。而社会因素对于创新人才发展提供了一个大环境,对于实2创新型人才培养的多目标优化模型2.1模型构建熵权法可确定各指标的权重,但由于微环境的搭建是一个相对复杂且具有特异性的过程,模型的建立要综合考虑外界因素影响与学生自身素质两个层面,满足多个可优化目标。首先考虑外界因素的影响,将样本中的二级指标再通过熵权法求出权重,并结合一级指标的权重建立各影响因素的多目标优化模型。因为优化模型应考虑创新人才培养质量与创新人才培养因素之间的关系,并使优化模型计算结果尽可能地满足一级指标的权重值。以创新人才培养质量作为因变量,影响因素作为自变量,构建创新型人才培养的多目标优化模型:(Y
12、j=W9(i-1)+Wgj-8+.WojZ;=-X9(i-1)+Xgj-8+.XgjT,=Y,Z;-W;x3645F(x1,2.4s)-E(xi:xw.)i=1S2 F(x1,X2,.,45)S11s;5i=45=1i=1式(1)中,Y表示各一级指标对应的二级指标权重之和;W表示已求得的一级指标权重;F表示总分数;wi表示第i个指标的权重;x;为第i个指标的得分;i表示二级指标的序号;j表示一级指标的序号;Z表示各一级指标对应的二级指标的分数之和;T表示优化后各一级指标带权总分数与已求得的一级指标带权总分数的差值。总分数与创新人才培养的质量成正比。调查问卷中将各二级指标的评价分数划分为1 5
13、分,各代表非常不符合、比较不符合、不确定、比较符合、非常符合。对于创新人才培养的质量同样划分为1 5 五个等级,同时,在模型求解过程中假设Si=3且S,=4即创新人才培养质量的等级在3 4且求解结果越接近4越好,此为优化目标一。(1)82/未来与发展/2 0 2 3/第9期(i=1,2,3,4教育与人才若各二级指标分数均为4,则在各一级指标涵盖9项二级指标的情况下,各一级指标总分均为36,且不受权重影响。所以在上述差值方程中设定原一级指标总分数均为36 并在此基础上要求优化后一级指标的带权总分数与上述所求一级指标的带权总分数差值T越小越好,此为优化目标二。其次,考虑到学生自身创新能力的差异性对
14、创新人才培养的影响,需要对学生的创新能力进行定性评价,再结合上述影响创新人才培养的各项因素便可以针对性地对高校某一学生群体进行“因材施教”,就可以更加客观、准确地搭建创新人才培养微环境。由于创新人才评价指标体系是一个多层次的复杂系统,其中部分指标层因子具有模糊性。对此,建立二级模糊综合评价体系实现对学生个人创新发展情况的评估。具体步骤如下:Stepl:建立综合评价的因素集因素集是包含所有影响评价对象因素的集合,通常用U表示,U=u,u2,u)。对影响学生创新发展情况的自身因素由外到内分为了二级,具体学生个体因素集见图3。Step2:建立综合评价的评价集评价集是评价结果的集合,用V表示,V=vi
15、,V2,,vm)。结合实际情况对结合调查问卷样本的学生创新发展情况的评语集为:V=优秀vi,良好v2,中等v3,较差v4,很差vs。Step3:确定各因素权重利用炳权法的结果,对比得到4个一级因素权重矩阵A=0.15,0.15,0.4,0.3。同理,得到二级因素对于各所属一级因素的权重矩阵为:Ci=0.4,0.3,0.3,C2=0.25,0.35,0.4C=0.4,0.2,0.4,C4=0.55,0.45Step4:确定单因素模糊评价矩阵采用模糊统计法确定隶属函数,基于问卷调查的结果,使用隶属频率来定义隶属度。在对结果整理统计后得到单因素模糊评价矩阵:I11,I112,113,114I121,
16、I122,I123,I1 2 4R=Ij1,lij2lij3,lj413k1,13k2,1 3k 3,1 3k 4式(2)中,j为指标层中某指标因子U,的某评价等级 m的隶属度,m=1,2,3,4,5。依据模糊评价矩阵,由模糊变换可得B=AR=b1,U.U2U(2)j=1,2,.,k是否具有探究事物的好奇心创新意识是否不受思维定式影响是否善于发现别人易忽视的问题是否努力学习并相信勤能补拙创新精神是否相信自己的能力是否注重个人创新意识的培养因素集U-是否对本专业研究有较为全面的掌握创新能力是否努力学习专业课知识是否具有独特的学习方法是否喜欢并参加过实践科研活动创新潜力是否能够适应新环境下的学术创
17、新图3创新发展情况因素集83/未来与发展/2 0 2 3/第9期教育与人才b,b,b。再将 B 归一化处理后得 B=今,号,号,bi b2b3会,管1,其中 b=之b,在此基础上便可以计算出综合5b.bi=1评价值。2.2模型求解通过粒子群算法求解构建的多目标优化模型。首先利用熵权法求得模型中45 个二级指标权重Wi,所有二级指标共同构成一组粒子向量,并在限定范围内搜索最优解。最终的最优结果须满足差值函数T局部最小的前提下使总分位于3 4且接近于4。使用matlab进行模型求解,所求粒子组合在所构造的X-Y-Z三维空间内最优解如图4所示,该图展示了上述45 个独立粒子在空间中的分布状态,所求最
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