计算机技术学科评估篇1
关键词：计算机网络；攻击效果；评估技术
一、计算机网络攻击效果评估的相关内容
（一）评估准则。
在计算机网络攻击效果评估中，评估准则是重要基础组成部分之一，如果想要对计算机网络资源、攻击方案、攻击策略等进行准确评估，则必须严格按照评估准则执行，才能真正提高计算机网络攻击效果评估的可靠性和准确性。目前，计算机网络攻击的方法和形式有很多种，有着较强复杂性和多样性，因此，计算机网络攻击效果评估准则也有着极大多样性。根据计算机网络攻击的目标和方式来看，主要是通过修改、控制和破坏等形式对军队、政府、学校和企业等的信息、资料进行窃取、利用和篡改等。因此，在建立计算机网络攻击效果评估体系时，需要根据攻击目标、攻击方式等制定多重标准，才能更好的满足评估工作的相关要求，最终保障计算机网络攻击效果评估结果的公正性、客观性和准确性等。
（二）评估攻击方案。
一般情况下，计算机网络攻击正式开始前，需要制定合适的攻击方案，并对攻击结果进行科学预测和分析，才能确保攻击效果与预期成果相符。目前，攻击方案的效果分析是从攻击能力、成功率、隐蔽性等几个方面进行的[1]，其中，成功率会受到网络情况、扫描结果、流量情况等的影响，而隐蔽性会受到检测、系统管理人员操作、攻击手段等的影响。因此，计算机网络攻击过程有着较大随意性，攻击结果通常是无法准确估量，在结合数学模型进行预测和模拟的情况下，可以获得一个与攻击结果比较接近的数学期望值，是提高计算机网络攻击效果评估可靠性的重要途径。
（三）评估攻击策略。
通常攻击策略的制定是根据每个节点的情况来确定的，以形成一个整体性的攻击策略。一般在进行攻击策略的应用前，需要对风险、收益等进行科学计算，才能避免实际操作过程出现意外情况，从而保障攻击操作的持续性。因此，在实际进行计算机网络攻击效果评估时，攻击策略的评估是先从第一步开始，接着根据第一步的情况对第二部的攻击效果进行预测，以在严格按照攻击策略执行的情况下，实现攻击效果的及时测量与评估。
二、计算机网络攻击效果评估技术的分析
（一）网络信息熵方面。
在实际进行计算机网络攻击效果评估时，充分利用网络信息熵这个攻击效果评估技术，对网络当前的运行情况进行分析，是比较常见的方法之一。例如：在对计算机网络的安全性进行评估时，需要对计算机网络的可靠性、完整性等进行全面考虑，才能在将他们看作度量标准的前提下，衡量出攻击前后的差异，从而实现计算机网络攻击效果的准确评估。
（二）系统安全层次方面。
根据计算机网络的性质和特点来看，从系统安全层次进行计算机网络攻击效果评估，可以对计算机每个层次的安全特征进行准确反映，从而体现计算机网络当前的运行情况[2]。目前，系统安全层次主要包括目标层、准则层、指标层，在将安全准则、标准等细化的情况下，整个计算机网络的安全特征数据可以变得更加精确，以在评估计算机网络综合能力的基础上，实现计算机网络攻击效果的准确评估。如果整体评分比较小，则表明计算机网络的安全性能较低；反之，则表明系统受到的攻击性较弱，不会造成较大影响。
（三）合理利用指标方面。
在建立数学模型的情况下，通过合理利用各种指标来进行计算机网络攻击效果评估，可以更快、更有效地判断计算机网络的运行安全性，从而采取有效的反攻击措施。例如：在计算机网络的某个节点受到攻击时，应对节点的路径、时效性等进行准确计算，才能避免整个网络信息出现较大延迟性，从而保证计算机网络的整体性能。
结束语
总之，不管在什么样的效果评估系统中，都需要制定一个标准来执行相关操作，才能确保效果评估结果的可靠性、科学性和准确性。因此，对计算机网络攻击效果评估技术有比较全面的了解，并严格按照效果评估标准来完成相关检查，对于提高计算机网络的运行安全性、稳定性等有着重要作用。
参考文献
[1]郭彬.一种基于网络熵的计算机网络攻击效果定量评估方法[J].计算机光盘软件与应用,2014,01:153-154.
计算机技术学科评估篇2
关键词：新产品；设计方案；模型研究
1.引言
新产品的竞争已经成为激烈的全球竞争环境下同类企业之间的竞争焦点，新产品开发是企业在瞬息万变的市场环境中获得竞争优势的保障。然而，新产品开发过程涉及企业内部和外部环境分析，包括市场的调研、产品研发、产品设计、产品制造、产品销售与产品服务等一系列活动，是一项复杂而庞大的工程，其投资金额大、风险大、周期长，几乎每一个企业都曾有过开发失败的经验。为了提高新产品开发的成功率，在新产品开发前对新产品设计方案进行科学择优，选出最具盈利性的新产品设计方案是很有必要的。
随着计算机技术和基于计算机的信息处理技术的快速发展，在制定决策时充分利用计算机技术辅助决策者对新产品设计方案进行择优已经越来越受欢迎。目前，利用计算机技术辅助决策者对新产品设计方案进行择优的模型很多，但各有优缺点，故研究能更好、更便捷地使用计算机技术辅助决策者对新产品设计方案进行择优的模型极具理论与实践意义的。
2.研究现状
自二十世纪七十年代末，国外学者已经开始从多方面研究了新产品开发，目前，在新产品设计方案择优模型的研究方面，国外的部分企业已经成功地应用新产品开发决策系统，但国内还处于起步阶段，大多为理论与方法的探讨等。虽然近年来，国内也有一些学者也进行了新产品开发系统的研究，但许峰[1]、干静[2]、范晓屏[3]等人研究的新产品开发系统仅介绍了系统的功能结构和特点，并未涉及系统具体是如何帮助决策者进行择优的；尚志武[4]、杨保安[5]等人提出的系统虽然都给出了方案择优的原理，但都是从定性角度对新产品设计方案进行的评价；王济浩提出了即可以保证顾客满意度最大的产品设计方案，又易于计算产品生产周期与成本的产品报价系统[6]，但该系统仅能用于辅助决策者对新产品进行报价，而不能辅助新产品设计方案的择优。
3.研究评述
针对前人研究，本文主要从新产品设计方案择优模型的择优角度、择优方法及择优考虑的影响因素三个方面对国内外现有研究进行了总结分析。
（一）新产品设计方案择优角度分析
目前新产品设计方案择优的角度主要有：开发方案综合效用最大化、市场份额最大化、销售额最大化、利润最大化、开发成本最小化和客户效用/满意度最大化。在这六个择优角度中，开发方案综合效用最大化、客户效用/满意度最大化、销售额最大化、市场份额最大化、开发成本最小化的最终目标是希望企业获利最大，即此五类择优角度本质上都是为企业总盈利最大服务的。显然，当这五个择优角度中的一个或几个达到最优状态时，企业并不一定能实现最大化获利，现实中这几个择优角度的最优状态常常是相冲突的。因而，从产品市场利润最大化角度对新产品设计方案进行择优往往更能保证决策的准确性。
（二）新产品设计方案择优影响因素分析
成功开发新产品并不只是一个纯粹的技术问题，其需要综合考虑到除了技术因素之外的多种其它因素的影响，新产品开发决策的制定者必须能综合考虑各类影响因素，对各个新产品设计方案进行正确择优。目前，被学术界所公认的影响新产品设计方案择优的因素主要有：产品特征[7]，客户满意度和需求[8]，企业营销能力[9]。因而，在对新产品设计方案进行择优时，如何全面的综合考虑这三类影响因素对新产品设计方案进行择优是极为重要的。
（三）新产品设计方案择优方法分析
目前新产品设计方案择优的方法主要可分为三类：定性方法、定量方法以及定性与定量结合的方法。
（1）定性评估
定性评估是一种接近人思维方式的评估方法，是一种感性的且比较直观的评估方法，主要用于需要在定量研究基础上作出定性分析、量化水平比较低或者当评估准则根本无法量化时。总的来说，定性评估法的优点在于其可以不用受限于统计资料，决策者可以运用自身的经验与智慧，从而直到避免或减少由于统计信息不准确或不充分时而产生的片面性或局限性分析结果的现象；其缺点在于评估时由于不确定因素的影响会相对较多，且评估得到的结果更易受到评估人员经验的限制及主观意识的影响，使得结果会带有个人主观色彩，可能带有一定的片面性。
（2）定量评估
定量评估法评估的依据为一些相关的统计资料或者进行试验获得的信息，是一种科学、理性、客观的方法。其优点在于评估时完全以客观定量的资料为评估依据，并运用科学的计算方法进行评估，消除了很多不确定性、主观意识与经验的片面性影响，使得评估结果可以有较大的可靠性与科学性；定量评估法的缺点在于若待评估的内容与表现的情况相对比较复杂，有些评估的内容就会难以用确切的数量表示出来，进而影响评估结果，此外，该方法对于评估人员可能背离标准而打分的情况不能有效避免。
（3）定性与定量结合的评估
由上述定性评估法与定量评估法的优缺点可知，只使用定性评估易受较多随机因素、评估人员经验局限及评估人员主观偏好的影响，而使得结果带有一定的个人主观色彩或片面性；而只使用定量评估，则难以避免待评估内容与表现情况复杂难以用数量表示出来和评估人员可能背离打分标准的情况。故定性与定量评估法的优缺点是互补的，因而，可以使用定性与定量评估恰当结合的方法，综合定性评估与定量评估法的优势，避免单独使用其中一种方法时的不足，往往能更好、更有效地实现对新产品设计方案的择优。
4.总结
当前利用计算机技术辅助决策者对新产品设计方案进行择优的模型很多，但各有优缺点，本文通过对前人研究从新产品设计方案择优模型的择优角度、择优方法及择优考虑的影响因素三个方面进行总结分析发现，研究结合定性与定量方法，综合考虑产品特征、客户满意度和需求、企业营销能力三类影响因素，从产品市场利润最大化角度对新产品设计方案进行择优的模型会更具理论与实践意义的。（作者单位：中南大学商学院）
参考文献：
[1]许锋，李虎，于天彪等.制造业中新产品开发决策系统的研究[J].组合机床与自动化加工技术，2005，（6）：110-112.
[2]干静，彭琳.一种基于制造系统工程的新产品开发系统模型[J].四川大学学报（工程科学版），2001，33（5）：28-30.
[3]范晓屏.计算机辅助新产品创意生成系统――超矩阵模型[J].科研管理，2001，22（6）：122-127.
[4]尚志武，王太勇，万淑敏等，集成QFD、Ve、tRiZ的新产品开发系统QVtS研究[J].制造技术与机床，2006，（1）：33-36.
计算机技术学科评估篇3
论文摘要：劝导技术是利用计算机、设备及应用软件来影响人类想法及行为的技术。该文对劝导技术的发展及其现状进行了综述，并着重对劝导技术的可信度及其三类劝导技术应用结果通过心理学的角度进行了分析。系统生命周期是现代设计方法理念的一个重要概念，该文介绍了系统生命周期，并介绍了基于系统生命周期中的劝导技术的设计评估行为。该文为劝导技术产品研究设计分析提供了系统的理论的指导。
abstract:discouragingtheuseofcomputertechnology，equipmentandapplicationsoftwaretoaffecthumanthinkingandbehavioroftechnology.inthispaper，persuasionandtechnologicaldevelopmentanditsstatuswasreviewedandfocusontechnicaladviceonthecredibilityofthreetypesofpersuasionandtechnologicalresultsthroughtheapplicationofpsychologypointofviewoftheanalysis.Systemlifecycleofmoderndesignconceptisanimportantconcept，thepaperintroducedthesystemlifecycleandintroducedthesystembasedonthelifecycleofpersuasiontechnicalassessmentofthedesign.inthispaper，fortechnicaladviceonproductdesignanalysisofthesystemtoprovidethetheoreticalguidance.
Keywords:computertechnology;persuasiontechniques;computerpersuasionscience;systemsengineering
1引言
在CHi97(ConferenceonHumanFactorsinComputingSystems1997)上，计算机技术作为劝导技术而首次被介绍[Dillard，J.&pfau，m.，2002]。劝导技术是指设计及应用计算机系统、设备或软件用于影响使用者的想法或行为[Berdichevsky&neunschwander，1999]。劝导技术最初出现于七十年代及八十年。劝导技术是一门包含心理学和计算机科学跨学科技术。根据实际项目的不同，更多的学科包含在劝导技术应用中。因此劝导技术是一门多领域学科交叉合并而成的一门新型学科。尽管许多劝导技术产品应用于商业、教育界、健康问题预防及经济领域，其实际应用有着巨大的潜能，但本学科的研究还处在初级阶段。本学科前瞻性的创始人麻省理工大学B.J.Fogg博士创立了一个新名词“计算机劝导学/Captology”用于描述此学科，计算机劝导学是一个基于英文词组“用于劝导的计算机技术/Computersaspersasivetechnologyies）”的合成词。计算机劝导学是一门致力于设计、研究和和分析以改变产品使用者观念、态度或行为为使用目的的互动性计算机技术产品的的学科。
劝导技术的载体一般分为两大类：一类是个人电脑，另一类是利用计算机技术的电子设备。计算机有三个功能使之成为优秀的劝导者：
1)计算机在使用过程中作为工具计算并引导使用者。
2)当计算机作为媒介，利用仿真技术模拟真实环境为使用者来提供信息及经验。通过仿真信息，计算机可以劝导使用者改变想法和行为。
3)计算机可作为社会行为者，利用互动技术对使用者做出回应。
利用计算机技术劝导有两种途径：一种是以有意以劝导为目的，另一种无意劝导使用者而产生了劝导效果。本文所探讨的是第一类劝导技术应用，即产品设计的目的是使使用者接受或改变某种想法或行为。例如Skilltek1开发的软件模拟了特定的工作环境来劝导使用者对改变对某些行业工作者如医疗工作者或重型机械操作员的偏见。
2劝导技术的可信性
劝导技术的可信性是劝导技术特有的品质，这种品质在计算机提供仿真环境时格外重要。可信性共有四种不同类型：感知型、据称型的、表面型的以及经验型的[tseng，S.&Fogg，B.J.，1999]。感知型的可信性描述了感知者相信某人或者某种事物的程度基于感知者的普遍假设。例如，相对陌生的营销员，人们会更相信自己的好友。通常计算机都被认为是高度可信的。据称型的可信性描述了感知者相信某人或者某种事物的程度基于第三方的描述。
根据可信性的类型，有不同变量用于使用者评估劝说技术产品的可信性。
1)如果使用者熟悉产品某些的内容，使用者可根据自己的专业知识。如果有错误出现，使用者会认为该产品不可信。但当使用者不熟悉产品，他们可能会认为该产品是可信的。
2)如果使用者非常需要某类信息，那么他们更可能接受该产品提供的此类信息，并认为该产品是可信的。
只有在使用者有恰当的专业知识并进行客观的评估时，可信性的评估结果才是可接受的。对于劝说技术产品的设计者来说，任何时候保证产品的可信性都是至关重要的。
3劝导力/persuasibility
劝导力/persuasibility在传统的字典里是找不到的，但是在网络字典中，可以看到它的解释为：劝导的能力。
劝导力是劝导产品设计固有的特性。当今，对于软件易用性系统化的设计及评估方法已经非常成熟了。但是，作为软件易用性的一个要素，劝导力的系统设计及评估仍然是研究领域的一片空白。因此笔者在本文中率先将以生命周期为导向的系统化理论和方法用于计算机仿真软件产品劝导力的设计及评估。
4劝导产生的行为上的结果
劝导的研究曾经被界定在非常有限的背景下，例如公共场合的演讲和政治性的传媒。今天，劝导已经非常普遍的用于人际交往、商业、广告和许多其他领域。学术界对劝导的研究兴趣的出现是由于劝导潜在的社会意义。通过劝导会产生三种不同的的行为上的结果，区别这三种不同的行为上的结果是非常必要的，这三种结果并不是相互排斥的，而往往会相互交叉重叠。根据不同的劝导结果，劝导力的评估会产生并侧重不同评估标准。
4.1想法及行为塑造过程
这种情况下，使用者在使用产品之前，有非常有限的相关知识。想法及行为塑造往往不被认为成典型的“被说服”。劝导在这种情况下实际是一种学习过程。传统上，有关劝导的文献将这一过程称为“想法形成”而非“想法改变”。儿童学习过程可以视为想法及行为塑造过程。但此过程并不局限于儿童。例如，在使用婴儿仿真模拟器之前，使用者可能完全不了解如何照顾婴儿。所以使用过程也是学习过程并通过学习接受劝导。
4.2想法及行为强化过程
许多劝导过程实际上是强化感知者的固有想法或行为而使之抵制改变。在我们的社会里，许多劝导过程都是想法及行为强化过程。因而许多劝导技术产品不仅仅用于改变使用者想法，而是让使用者保持并强化原本的想法且拒绝改变。例如，如果青少年使用者在使用婴儿仿真模拟器之前就认为成为少年父母是不合适的，那么通过使用模拟器，会强化使用者原本的想法并拒绝改变。
5基于产品生命周期的劝导力设计及评估
在概念性预设阶段，设计者必须对产品劝导力要求进行质化及量化的确定及分析。劝导力设计评估的计划流程必须在此阶段确定。产品设计者及潜在的用户在此阶段必须清楚的理解该产品的劝导力要求。在预设计阶段，产品劝导力设计要求需要分配至产品的产品的子系统中。正式的劝导力设计在此阶段必须被在产品为单元的层次上审核以确保达到设计使用的要求。
5.1细节设计研发阶段
在细节设计研发阶段，设计者确定详细的细节化的设计需求，分析劝导力的需求以支持产品设计。产品劝导力的预测行为是反复的并穿插于整个系统生命周期的来辅助劝导力的评估。同时，产品劝导力的自我评估也为产品设计者提供了修正劝导力设计的指导方向。如在概念性预设计阶段一样，正式的劝导力设计审核也是必要的，但此阶段，设计的主要工作已转移到产品子系统的层次，以产品细分之后的子系统的层次上进行设计及评估。而这一工作在子系统生命周期中也是重复进行的。
5.2生产阶段
在生产阶段，根据设计要求，劝导技术进入了实施阶段。正式的劝导力设计及评估在这一阶段展开。用户必须参与此阶段的产品测试。设计者收集并分析相关的数据及信息。如果产品的测试评估表明产品没有达到预期的劝导要求，设计者必须实施有必要的产品修正工作以确保产品达到预期的劝导效果。
5.3使用及废弃阶段
在此阶段，对产品劝导力的数据信息收集，分析及评估是非常必要的，这些信息可以为产品的改进和升级提供有效的帮助。如有必要的修正和改进，设计者将会对此备案，用于将来系统升级以及进一步的研究工作使用。
计算机技术学科评估篇4
【关键词】云计算技术城市网络
1高效云计算系统技术发展工作带来的机遇和挑战
与传统数据相比，虚拟化云计算系统有哪些优势，虚拟化云计算系统是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据类型构成的数据集合群。
1.1高效云计算系统技术发展，将带来哪些变化
首先推动决策制定更加科学。相比于传统各项工作重在总结解释现有状况、缺乏准确有效预测的问题，高效云计算系统技术发展可以通过运用虚拟化云计算系统技术，对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，积累过去、分析现在、预测未来，实现由数据到知识的转化、由知识到行动的跨越，从而成为支持智能化城市网络科学决策和准确预。其次推动工作开展更加高效。虚拟化云计算系统的一大重要价值在于它的“全”，空间结构上多角度、多层次信息的交叉复现，时间结构上各种相关联的信息的持续呈现。再次推动融合手段更加丰富。虚拟化云计算系统时代改变了信息收集的数据来源方式，也改变数据挖掘和知识发现的内容处理方式。最后推动结果运用更加有效。虚拟化云计算系统公开形成倒逼机制，将使各责任主体的工作模式从以往的单纯结果导向向结果和过程导向同时并重转变。
1.2推动高效云计算系统技术发展科学化带来哪些挑战
（1）是高效云计算系统技术发展数据资源还不够丰富。目前，高效云计算系统技术发展已经实现面向各级各类智能化城市网络开展融合评估监测职能，信息平台建设已经起步，但是高效云计算系统技术发展信息资源还远不能满足虚拟化云计算系统环境下的工作需要，形成高效云计算系统技术发展虚拟化云计算系统的基本条件还达不到。
（2）是高效云计算系统技术发展信息使用还不够充分。我们在开展义务智能化城市网络均衡发展融合评估认定、义务智能化城市网络质量监测等各项工作时，各级政府智能化城市网络状况、学校基本办学条件、教师和学生的许多智能化城市网络行为等数据都可能构成虚拟化云计算系统，但是由于数据意识的欠缺，目前对这些数据基本上用过就废，未能妥善保存运用，也没能做进一步的挖掘分析，这是对信息资源的极大浪费。
（3）是高效云计算系统技术发展队伍运用信息化技术开展融合的水平还不够高。目前，全国有一大批专兼职督学活跃在智能化城市网络教学工作第一线、掌握智能化城市网络动态第一手资料，他们本应成为智能化城市网络“虚拟化云计算系统”的采集者、使用者和直接受益者。
2高效云计算系统技术发展工作的初步探索
2.1将虚拟化云计算系统应用于制度设计
我们利用虚拟化云计算系统，为融合科学决策、加强制度建设提供了更加具有科学性和前瞻性的思维模式。例如智能化城市网络规划纲出台以来，我们制定了《智能化城市网络均衡发展融合评估暂行办法》、《高效云计算系统技术发展评估暂行办法》、《关于进一步加强城市网络结构融合评估工作的意见》、《高效云计算系统技术发展评估办法》等，初步建立了高效云计算系统技术发展评估指标体系。
2.2建立虚拟化云计算系统平台评价指标体系
针对高效云计算系统技术发展，虚拟化云计算系统平台下的评价指标体系，以及时搜集、实时处理数据信息，为实现高效云计算系统技术发展信息采集和海量数据的分析比对奠定了基础。如目前我们正在积极探索开发城市网络结构管理评价信息系统，今后将在全国普遍开展智能城市结构管理网上自评试点，组织用户针对生活管理、污染管理、空间感知结构管理、移动终端管理、智能化城市网络资源管理安全管理等内容进行网上自评，探索建立完整的自评、信息公开、融合评估的智能城市结构管理评价机制。
3高效云计算系统技术发展科学化水平
针对智能城市结构人才规范化、专业化、信息化水平，是推动高效云计算系统技术发展科学化的关键。要着力提高智能城市结构人才的信息化水平，将高效云计算系统技术发展信息化纳入考核指标，强化对于运用信息化技术开展高效云计算系统技术发展的考核，提高智能城市结构人才推动高效云计算系统技术发展科学化的能力。要加快研究建立信息管理平台，形成包含全国所有城市的基本信息、工作实绩、考核评价、培训情况等方面信息的虚拟化云计算系统库，利用虚拟化云计算系统技术实现对智能城市结构人才的科学分析和有效管理，助推智能城市结构人才优化结构、科学规范高效开展融合工作。
4结束语
随着教育互联网、物联网等新技术的飞速发展，虚拟化云计算系统技术时代的信息风暴开始席卷各个行业领域，深刻影响着人们的思维、生活和工作方式。党的十八届三中全会拟定，按照“深入推进区域信息化、强化国家高效云计算系统技术发展”的要求，高效云计算系统技术发展作为智能化城市网络“智能化城市网络”中的重要地位不断得到确认和巩固。目前，结合虚拟化云计算系统技术环境下的新形势，以及十八届四中全会“推进国家治理体系和治理能力的现代化”的新任务，如何充分利用虚拟化云计算系统技术，推动建立科学规范的智能化城市网络治理体系，形成高水平的智能化城市网络治理能力。
参考文献
[1]张志勇.区域信息化是建立现代教育治理体系的关键[J].人民教育，2014（3）：1.
[2]周海涛.高等教育“区域信息化”的缘由与路径[J].国家教育行政学院学报，2014（3）：3-8.
[3]吴云鹏.教育学的教学案例设计策略[J].教育评论，2013（5）：108-110.
作者介绍
冉鸿雁（1986-），女，大学本科学历。现为四川化工职业技术学院讲师。主要研究方向为计算机技术及应用和虚拟网络应用技术。
计算机技术学科评估篇5
关键词:数据挖掘；基因表达式编程；多线程；多核CpU；评估
中图分类号:tp311文献标志码:a
Geneexpressionprogrammingalgorithmbasedonmulti.threadingevaluator
niSheng.qiao*,tanGChang.jie,YanGning,ZUoJie
CollegeofComputerScience,SichuanUniversity,ChengduSichuan610064,China
abstract:
Combinestheadvantageofmulti.coreCpUandmulti.threadingtechnology,introducesanewGeneexpressionprogramming（Gep）algorithmwithmulti.threadingevaluatorwhichgreatlyimprovestheefficiencyoftheGepalgorithm.theexperimentalresultsdemonstratethatthenewproposedalgorithmmteGepismoreefficiencythantraditionalGep.Furthermore，comparingtothetraditionalGep，mteGepachieves1.89timesfasterspeedinaveragewithadual.coreCpU,and6.48timesfasterspeedwithaneight.coreCpU.
Combiningtheadvantagesofmulti.coreCpUandmulti.threadingtechnology,anewGeneexpressionprogramming（Gep）algorithmwithmulti.threadingevaluatorwasintroduced,whichgreatlyimprovedtheefficiencyoftheGepalgorithm.theexperimentalresultsdemonstratethatthenewproposedalgorithmmteGepismoreefficientthantraditionalGep.Furthermore，comparedtothetraditionalGep，mteGepachieves1.89timesfasterspeedinaveragewithadual.coreCpU,and6.48timesfasterspeedwithaneight.coreCpU.
Keywords:
datamining;Geneexpressionprogramming(Gep);multi.threading;multi.coreCpU;evaluator
0引言
从海量信息中挖掘有效知识是数据库技术研究的重要课题。进化计算作为数据挖掘的一类重要方法，有着广泛的应用，是当前的研究热点。基因表达式编程(Geneexpressionprogramming，Gep)算法是进化算法家族中的新兴技术，它综合了遗传算法(Geneticalgorithm,Ga)和遗传编程(Geneticprogramming,Gp)的优点，具有更强的解决问题的能力，其最大特点是优化的基因序列表示结构，它消除了传统遗传算法在进化过程可能产生无效基因的缺陷，是效率较为理想的数据挖掘方法［1］。特别在函数挖掘方面，涌现出了许多新的Gep研究和应用成果，参见文献［2-10］。与此同时，众多学者在传统Gep算法基础上，针对不同应用提出了效率更高、适应性更强的改进算法。文献［11］提出了基于搜索空间划分和Sharing函数的粒子群优化算法；文献［12］对传统Gep的评估算法进行研究，提出了具有线性复杂度的Gep适应度评价算法；文献［13］研究了基于基因表达式编程的多目标优化算法;此外文献［14-17］分别针对不同领域提出了改进的Gep新算法。
目前关于基因表达式编程的研究主要集中在对Gep理论分析和算法优化和改进，尚未见到利用高性能硬件资源来提高Gep性能的研究。在实践中，作者发现目前的Gep算法没有充分发挥计算机硬件的性能，算法效率不尽如人意。例如：在种群规模较大、进化代数较多、训练数据规模较大的情
况下，从开始运行Gep程序到得出结果，往往需要等上几分钟、十几分甚至是几十分钟的时间。本文旨在利用当前中央处理器(CentralprocessingUnit，CpU)加速Gep进化过程，大幅提升Gep算法性能，即在用硬件加速进化计算方面作有益的探索。
1基因表达式编程
Gep是CandidaFerreira在研究Ga和Gp的基础上，发展出的新概念。传统的Gep算法见图1。在整个Gep的流程中，创建初始种群的染色体是一个随机生成染色体字符串的过程，而选择则是根据各个染色体的适应度，使用一定的选择算子，如赌选择算子、锦标赛选择算子等进行选择，保证适应度高的个体有更高的选中概率。整个过程周而复始，直到达到一定的结束条件：找到最优解、达到一定代数、适应度达到某个值或者运行时间达到预设时间等。
Gep与Ga、Gp最本质的区别是：在Ga中个体由固定长度的线性串(染色体)来表示；在Gp中个体则是由不同大小和形状的非线性实体(解析树)所表示的；而Gep将个体先编码为固定长度的线性串，再表示成大小、形状都不同的非线性实体。这样，Gep就克服了Ga损失功能复杂性的可能性和Gp难以再产生新的变化的可能性。Gep的创始人Candida研究证实：Gep在解决复杂问题的时候，比传统的遗传编程方法效率高出2～4个数量级。
2Gep性能提升新思路
尽管Gep比Gp快了2～4个数量级，但随着数据规模的增大和运行次数的递增，Gep程序的运行速度还不尽如人意。实践中，为了追求效果，常需提高种群规模和测试数据规模，在海量数据条件下，运行一次Gep程序需要几分钟到几十分钟。为解决这一问题，本文提出了挖掘硬件潜力来提升Gep性能的新思路。2.1Gep运行时间的测试标准及分析方法
为找出Gep算法运算中影响速度的关键因素：把Gep算法分成以下几个阶段。
1)种群初始化阶段:随机产生初始种群。
2)个体评估阶段:包括对个体的解析(生成表达式)，对个体适应度的评估(表达式的运算)。
3)个体选择阶段:选择最优的个体并保留。
4)个体进化阶段:对保留的个体通过遗传算子进行进化，产生新的种群。
定义1
设n是Gep进化代数，r是种群初始化需要的时间，ei、ci、gi，i∈［0,n］分别是第i代进化过程中个体评估阶段、个体选择阶段和个体进化阶段所占用的时间，t是Gep算法进化n代需要的总时间，那么容易得到：
t=r+∑ni=0(ei+ci+gi)
设种群规模是m，测试数据规模是k，根据定义1考察分析如下。
1)种群初始化阶段在整个算法过程中只运行一次，它负责随机产生m个体，运算时间有限，即r的取值确定且很小。
2)由于初始化阶段消耗时间有限，又每代个体评估、选择、进化的时间是比较稳定的，即ei+ci+gi的值是稳定的，所以可以预计Gep的运行时间与进化的代数n呈线性增长。
3)种群每进化一代，都需要对m个体分别进行k次评估运算，共计m×k次运算。假设单个个体进行一次评估运算的平均时间是p(在函数挖掘中，可以看作是一个算数表达式的解析和计算时间是p)，那么种群进化一代所需要的评估时间是m×k×p，也就是说评估阶段的时间消耗主要取决于种群规模、测试数据规模以及单个个体进行一次评估的平均时间。
4)在个体选择和进化阶段，由于都是采用了固定的极有限的几个操作步骤(主要是对个体适应度进行比较，找出适应度最大的个体，进行保留和进化)，消耗的时间是很有限的，当种群进化一代的评估时间m×k×p较大(m×k×p的值远远大于选择和进化时间)的时候，个体选择和进化操作的时间可以忽略。
上述分析表明，Gep的运行时间瓶颈是评估阶段，Gep运行的总时间t近似于n×m×k×p，即Gep算法的时间复杂度是o(n×m×k×p)。
2.2Gep算法改进策略
由上分析，改进评估算法，减少评估时间，能提升Gep整体性能。考虑到Gep中个体的评估是相互独立的，本文把多线程技术引入Gep的评估阶段，提出了基于多线程评估的Gep(Gepwithmulti.threadingevaluator，mteGep)算法，并进行了详实的实验验证。
3mteGep算法设计与实现
3.1传统Gep适应度评估算法
传统Gep算法采用单线程评估策略，未能充分发挥CpU的多线程并行处理能力，也未尝试过在多核CpU上进行评估工作，限制了Gep算法的性能。传统算法，对所有个体采用单线程技术逐个评估，算法描述如下。
分析算法1，容易得到：传统Gep适应度评估算法中，需要逐个对所有个体进行独立的解码和计算(对应算法1的第3）～8）行)。所以如果将算法1的3）～8）行设计成多线程并行运算，必定能大幅提高Gep评估效率，从而提升Gep整体性能。
3.2mteGep算法的评估线程数量选择
确定了评估策略，还要确定评估线程的数量。为了平衡各评估线程的运算任务，尽量把种群个体均匀地分配给每个评估线程。假定种群规模为SiZe，线程个数为n，体分配算法思想如下。
1)记每个线程分配个体的是平均数目为averagenumber=SiZe/n(向下取整)。
2)如果Heavynumber=SiZe%n不为0，即SiZe不能被n整除，那么前Heavynumber个评估线程多增加1个个体评估任务。
3)考虑到Gep算法设计中，种群的个体是线性存储的(一维数组的形式存储)，我们只要记录每个评估线程负责的第1个个置和负责的个体数量就可以确定具体分组情况。
为了对分组个体进行相互独立的适应度评估，作者设计了专门的分组评估器ethread，它只对负责的分组个体进行评估。评估器ethread的评估算法描述如下。
4实验结果与分析
4.1实验说明
本文所有实验都是通过Gep进行函数挖掘来测试运行时间。
1)选择来自参考文献［1］的拟合函数F1：
10+sin(1x)(x－0.16)2+0.1；0
2)F1随机生成的测试数据作为进化环境。
3)实验参数见表1。
4)相同参数的实验重复做10次，取运行时间的平均值。测试数据规模单位是组，运行时间单位是秒。
5)考虑到进化代数、种群规模和测试数据规模对Gep算法的性能影响是等效的(都是线性的)。所以这里选择固定进化代数和种群规模，而改变数据规模的情况下进行实验来观察，mteGep算法与传统Gep算法的性能差异。
5结语
通过对mteGep算法和传统Gep算法在双核CpU环境和8核CpU环境上的实验验证和分析，总结如下。
1)在多核CpU环境下，mteGep算法能够较传统Gep算法有较大的性能提升。
2)在8核CpU环境下，当开设的评估线程数量不超过8个的时候，mteGep算法性能随评估线程数量的增加而稳步提升。
3)在8核CpU环境下，开设8个评估线程能够使mteGep达到最佳的性能。
4)由于考虑到CpU还要负责整个计算机系统的其他运算和管理，同时需完成各线程之间的调度工作，所以在8核CpU环境下，mteGep算法不能较传统Gep算法提升8倍的速度，但是其最佳的提升速度接近8倍。
5)不难推断在n核CpU环境下能够得到与8核CpU的性能提升的相同情况,所以mteGep算法是一个高效、实用的算法。参考文献:
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计算机技术学科评估篇6
关键词层次分析法信息技术信念评估指标中图分类号：G451文献标识码：aDoi：10.16400/ki.kjdkz.2015.02.027
Determinationontheindexweightofmathematicsteachers'informationtechnologyBeliefsassessmentsBasedonaHpLiHongmei（instituteofmathematicsandFinance，SichuanUniversityofartsandScience，Dazhou，Sichuan635000）abstractaccordingtothenewmathematicscurriculumstandardsestablisheditfaithbeliefthatmathematicsteacherevaluationsystem.Basedontheanalytichierarchyprocess，thepapertriestobuildupitsanalysisofstructuremodel，calculatetherelativeweightofeachfactorandchecktheconsistency.Keywordsanalytichierarchyprocess;informationtechnologybeliefs;evaluationindex
0引言2014年教育部的工作要点之一是信息技术信念扩大优质资源覆盖面。“当今世界，以信息技术为主要标志的科技进步日新月异”，“教育奖始终处于优先发展的战略地位，现代信息技术在教育中广泛应用将导致教育系统发生深刻的变化”。
①《义务教育数学课程标准（2011年版）》中明确指出“要充分考虑信息技术对数学学习内容和方式的影响，开发并向学生提供丰富的学习资源，把现代信息技术作为学生学习数学和解决问题的有力工具，有效改进教与学的方式，使学生乐意并有可能投入到现实的、探索性的数学活动中去”。②“高中数学课程应提倡利用信息技术来呈现以往教学中难以呈现的课程内容，在保证笔算训练的前提下，尽可能使用科学型计算器、各种数学教育平台，加强数学教学与技术的结合，鼓励学生运用计算机、计算器等进行探索和发现”。可见，信息技术的发展对数学教师提出了更高的要求，首先对数学教师信息技术信念的研究是非常必要的。
1数学教师信息技术信念评估指标体系的确立数学教师信息技术信念评估指标体系包括4个方面：1对信息技术发展的认识;2对信息技术在数学教与学中作用的认识;3借助网络学习的情况;4过去5年中学习新技术的主要途径。
2层次分析法确定指标权重基于层次分析法建立数学教师教信息技术应用质量评估指标体系分析结构模型。
依据系统特点和基本原则，对各层因素两两比较分析，引入1-9比率标度法构造出判断矩阵，求出判断矩阵最大特征根和特征向量，从而得出各因素的相对权重，并进行一致性检验。
2.1构造判断矩阵请专家打分，然后将专家的打分加权平均后的表2～6。
表2数学教师信息技术信念
表3对信息技术发展的认识
表4对信息技术作用的认识
表5借助网络学习的情况
表6学习新技术的主要途径
2.2用方根法计算层次各指标对的权重及一致性检验（1）根据表2所给的判断矩阵，记为=，计算如下：
对=作归一化处理：，得指标=（，，，）对指标的权重为：==对指标。
（2）计算判断矩阵的最大特征值，检验矩阵的一致性。
计算判断矩阵的最大特征根：。
于是;计算一致性指标（Consisten-cyindex）：=，（为矩阵的阶数）。当=0时，判断矩阵具有完全一致性。这里=0.060。这说明，判断矩阵并非完全一致，所以需要进一步确定这种一致性是否令人满意。于是将与进行比较，（Randomindex）为平均随机一致性。表7为通用的平均随机一致性指标。
表7平均随机一致性指标
当<0.100时，认为判断矩阵的一致性是令人满意的;当>0.100，就需要对判断矩阵进行调整再重新计算。
对于上述判断矩阵，===0.067<0.100，这说明该矩阵具有令人满意的一致性，==的各分量可以作为评估指标的权重。因此，一级评估指标的权重为==。
2.3各层次的相应权重计算及一致性检验（1）根据表3所给的判断矩阵，同理可算得指标=对指标的权重为：=。
以下计算判断矩阵的最大特征值及一致性检验：
=6.503，=0.101，===0.081<0.100。
可见矩阵具有满意一致性，=的各分量可以作为评估指标的权重。
（2）根据表4所给的判断矩阵，同理可算得指标=对指标的权重为：=。以下计算判断矩阵的最大特征值及一致性检验：
=6.585，=0.117，===0.094<0.100。
可见矩阵具有满意一致性，=的各分量可以作为评估指标的权重。
（3）根据表5所给的判断矩阵，同理可算得指标=对指标的权重为：=。以下计算判断矩阵的最大特征值及一致性检验：
=7.722，=0.120，===0.091<0.100。
可见矩阵具有满意一致性，=的各分量可以作为评估指标的权重。
（4）根据表6所给的判断矩阵，同理可算得指标=对指标的权重为：=。以下计算判断矩阵的最大特征值及一致性检验：
=6.417，=0.083，===0.067<0.100。
可见矩阵具有满意一致性，=的各分量可作为评估指标的权重。
2.4指标总排序及一致性检验这样，可以得到层次总排序的结果见表8。
表8层次总排序
接下来，对总排序进行一致性检验
==0.085<0.100。可见指标总排序具有满意一致性。
3结论应用层次分析法的关键是确定判断矩阵。根据专家意见和决策者的认识水平及统计资料等多方面因素综合后得出的判断矩阵是合理的、科学的。层次分析法将定性问题转化为定量问题，用此法确定数学教师信息技术信念信念评估指标的权重，有效地避免了权重确定中主观随意性和模糊性等弊端。因此，此方法具有科学性，是有效的。
计算机技术学科评估篇7
【关键词】知识结构;课堂评估技术;结构化评估
一、引言
在认知科学中，就学习行为来说，储存在记忆中的知识的数量和知识的结构都是非常重要的。知识结构的概念早就被相关专家引入会计教育研究中，知识结构的概念是基于人们将信息组织成能够反映定义它们的概念与特征之间的关系，是一门学科的概念、原理、规则和特征的组成方式。
知识结构对会计专业技能具有重要的意义。实证研究已经证明，精确、高质量的知识结构使得相关信息容易识别和编码，便于从长期的记忆中检索可用的知识，有利于在会计任务的行为特征中找到合适的问题解决策略。尽管记忆丰富的行为特征有它的优势，但较好的知识结构对后续的学习是大有益处的。
知识结构和知识类型之间概念上的实际差别意味着评估策略必须不同。尽管评估某个人的知识结构的结构化评估方法(Sa)已经广泛应用于计算机专业技能教育的研究之中，但结构评估方法还是没有作为课堂学习评估技术的主流。例如，在会计教育评估中，一些专家拒绝讨论Sa技术。这是由于他们对Sa方法缺乏了解造成的。
本文主要研究Sa工具是如何应用于会计教育中知识结构评估之中。目前已有一些商品化的Sa软件工具，它们都很容易使用，将其运用于会计教学评估只需要作少量的二次开发。
二、评估知识结构
学生的专业知识结构的发展可以近似地认为要经过一系列的阶段，知识低级形式的认识是知识结构的基础，也是过渡到高级形式的必要条件。说明性的知识主要是关于人、地点和事物的口头信息或事实，是知识认识的早期阶段。在达到学习的初始所需要的说明性知识起点水平之后，学习者就开始集中于程序性知识的学习，程序性的知识由一系列在具体结果中所产生的动作序列组成。程序性的知识可以从简单(计算)到复杂(决策分析)。随着时间的消耗，说明性知识和程序性知识的认识与记忆体中的知识关联在一起。这种知识形成的特性为评估知识结构提供了基础，为区分专家和初学者的表现提供了识别的手段。
为了揭示一个人的知识结构，最接近Sa方法进行了以下三步的过程:
一是获得某人的概念关系的判断;
二是将这些判断当作知识结构的表示;
三是通过与参考知识结构或“黄金标准”(也就是该领域专家的知识结构)进行对比来评估所得到的知识结构。
关于获得概念关系的技术包括概念映射技术、单词关联技术、有序回忆、卡片排序过程、对半比较和有序技术等。在得出结果之后，这些数据通常要经过提炼处理，如进行聚类分析、共性相关分析或多维定量分析。从这些方法所导出的知识表示还要进行交叉学科的比较，与参考标准进行对照，用来评估每一个学生的知识结构的质量。
笔者开发了一个自包含集合的计算机软件，通过人机界面或智能化自动获取学生所掌握的知识，为评估知识结构提供良好的手段。教师当然可以应用对半比较，得到概念表中所有可能概念的相似判断，用来判别其知识的领域。笔者应用的评估方法与传统方法有所不同，其评估电脑算法是基于知识的网络表示。算法是将人们概念关系的判断(如相同判断的比较对的集合)转换成将概念表示成结点的结构。笔者应用的路径寻找技术是一个基于知识的网络表示的量化算法。这个方法将学生头脑中的概念关系判断(如:相似判断的“比较对”的集合)转换成计算机能够识别的网络结构模型:概念表示成结点，联系表示成网络中两个结点之间的距离。与其它评估方法相比，网络结构能够描述组成学生知识结构概念中更为复杂的关系。图1说明了一个学生在管理会计中所掌握的概念的网络表示。在这种表示中，相似的概念表示为相互连接的结点，既可表示它们的关系，又可表示它们之间相差的距离。
为了评估某个人的知识结构的质量，路径寻找技术提供了比较两个网络结构的方法，如学生的知识结构和教师的知识结构。路径寻找技术应用一个称之为“C”的量值，C值表示两个网络之间共同连接数和总连数的比率。对任意两个网络，C是从0到1之间的变化，C值为“0”意味着两个网络间没有联系，而“1”说明两个网络有相同的结构。很显然，C值能够说明教师和学生之间的知识结构的差别，C值越高就意味着师生之间网络越一致，学生也就越具有良好的知识结构。
三、路径寻找技术在教室中测试的应用
笔者认为，路径寻找技术是教学评估或学习评估的有效手段，不论是在会计学教学中还是计算机科学以及其他的教学中，都能有很好地应用。笔者在两门会计课程中证实了路径寻找技术的有效性，主要从以下两个方面进行了研究:
一是知识结构的C值评定能够改善相关教学环境吗?
二是C值与传统的学生知识评估方法，也就是考试成绩之间有怎样的相关程度?
在教学评估中，C值的真实性取决于它的判别函数的有效性。因此笔者着手解决下面问题:C值在会计教学中的预测性能是否优于或超过传统的评价方法?
(一)实例
笔者对广东商学院会计学本科生进行实验，针对他们学习的管理会计、审计和其它非会计课程应用路径寻找技术进行测试。首先，我们对学习管理会计的学生(n=56)进行学前预考和学后结业考试，评价学生的知识结构是否发生了改变。然后进行比较研究，对学习了审计的学生(n=54)的知识结构与未学会计专业课的学生(n=51)的知识结构进行比较研究。
(二)方法
用下列方法进行评价:
1.知识结构。每一科目的C分值用于反映知识结构的质量。由于C值表示的是两个网络结构之间的相互关系，在笔者的研究中以教师自己的知识结构作为参照标准。
2.说明性的知识。学生常规考试中所得的分数表示说明性知识的评价方法。考试主要由多项选择和几个问答与简述所组成。
3.案例成绩。要求学生对某个工业企业作一个财务管理咨询，撰写咨询报告，对其进行评分，以此作为成绩的评定依据。考察报告中分析的彻底性、沟通能力、建议的创造性可以比较准确地评价学生的报告。
4.对审计任务的自我效能、学生的自我效能的评价。笔者收集了几个审计实例。自我效能指人们对自己是否能够成功地进行某一成就行为的主观判断，在这里可以认为是学生需要达到指定成绩类型而组织、执行相关课程学习的判断。通过对161名学生的全面分解，可以发现自我效能与成绩之间有很大的相互关系。因此笔者为审计任务构建了一套三级的自我效能的评价，科目表示他们的信用等级(从没用信用“0”到完全信用“100”)在成功完成审计任务，包括风险评价、内部控制评估和审计过程的设计。
(三)过程
生成C值的过程对所有实例都是相同的。
第一步，教师对每一门会计课程提供与特定的教学顺序相关的概念列表(例如，收益和现金流量分析)。
第二步，创造两个文本文件，第一个包含与整个比较对相关的概念列表，第二个包含在评价会话开始时呈现在屏幕上的给学生的指令表。
第三步，引导学生进行评价人机对话，建立起学生的个人知识结构网络。记录评价程序和两个数据文件，应用于计算机实验室。学生执行评价程序进行评价人机对话，访问概念文件、随机生成概念对，再每一次提示学生评价一个对之间的关系。课程教师完成同样的评价任务以创建一个“参考或标准”的知识结构网络。将这个过程所建立的数据运用路径寻找软件自动转换成数据矩阵，并保存为近似的数据文件。
第四步，评估一个学生的知识结构的质量，只要运用路径寻找软件中的相关模块计算教师和学生的两个近似数据文件之间的相关性(C值)即可。在笔者的实验中，通过学生人机会话生成学生的近似数据文件，使用路径寻找软件参照教师的“标准”知识结构文件，评价学生知识结构的水平。
最后，由路径寻找软件生成与图1中类似的学生知识结构的物理表示，它可用于对学生知识结构的质量评估。
四、结果
(一)管理会计
笔者通过实验，获得了教育前和教育后的C值，如表1所示。在表中可以看到，教育前到教育后的C分值在统计意义上有了增加(0.22对0.37;t=6.5p
总而言之，从实验中获得的数据揭示了路径寻找技术的几个重要的性质。1.C的分值因教育而得到了改进，C的分值与传统的课堂评价方法(也就是多重选择的测试方法)相关。2.就案例分析成绩来说，C值提供了渐进式的预测，好于传统的考试分数。最后一个，也是最关键的，路径寻找技术能够捕获独特知识结构。
(二)审计课程
对审计课程和非会计课程的平均C分值(教育后)进行比较，其学生的会计知识结构质量有很大的不同(0.41对0.07;t=18.3，p
五、讨论
(一)对传统评价方法的补充
在会计教育的专题讨论中，有些学者强调培养“技术问题的解决者”，帮助学生变成“训练有素、富有创造性的问题解决者”。知识结构被认为是会计课程对达到该转换所必须的一个度量，可以帮助会计教学工作者开发改进学生的知识结构的方法，并评价这种方法的有效性，本文论证了以路径寻找技术来评价学生的知识结构的可行性。该技术为学生的知识结构提供了启发，可根据某个标准或被采用的结构进行知识结构的评估。
结果证明路径寻找方法的C值因知识结构的呈现而改进，与其它学习评估方法相关，能够与考试成绩相关联。路径寻找技术对课堂评价是非常实用的，它能提供关于学生学习独特性的信息以及特别学生的会计知识结构。
(二)使用路径寻找工具作为一个课评价技术
HarwoodandCohen早在1999年就确定了评价的四种类型:效果评价、课堂评做、等级分配与考试、课堂环境的控制。结构评价(Sa)属于等级分类方法，或说一种课堂评价技术。笔者认为使用路径寻找技术不是一种分等活动，因为把C值评分作为课程评分等级是非常困难的。因此，笔者相信路径寻找技术是比较好的用于课程评价技术(Cat)，经常用来小规模评价学生的在课堂上的学习情况。Cat不分等，但能够评估他或好的教学方法的有效性。
Cat技术能够提供教师和学生的反馈，说明学生进入了更深一步的学习状态，而不是简单记忆事实与步骤。路径寻找技术也能提供学生知识的物理表示，这是矫正和改进努力的有价值信息的来源。例如:学生和教师能够共同检查学生知识的表示，找出需要纠正的差距和不足。同样，学生可按组各自进行分析。
六、结束语
路径寻找技术作为一个Cat，也有一些不足。如果评价一个知识结构只是源于20多个概念，就需要作190(n×(n-1)/2)条件的判断。当概念增加时，需要判断的数目就会变得难以想象。然而，笔者通过研究发现，只要应用10个左右的概念，就不会影响结果的有效性。
由该技术提供的数据能够增强与专业实践相关的学习效果的预测。很显然，知识结构评估与涉及的具体领域和各自的能力有关。从这种评估方法的收敛、可识别和预测效果来看，这种结构化评估方法能够提供关于教学效果方面的有价值的反馈信息。
虽然路径寻找技术不太适合于等级划分或考试，但非常适合用作课堂评价的工具。如果要对认知科学和会计学教学进行深入研究，更好地提升学生的专业知识与技能，结构化评价肯定会得到教师越来越多的关注。
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计算机技术学科评估篇8
【关键词】财政科技投入绩效评估评估体系
财政科技投入是保障科技水平的先决条件,我国财政每年投入大量资金直接资助或间接引导相关科技项目的开展,对财政科技投入绩效评估的研究也就成为一个值得关注和探索的问题。
发达国家的财政科技投入因其经济社会发展状况、科技发展水平和科技发展战略不同,表现在投入的领域、方式、方向和结构上也具有各自不同的特点,对于财政科技投入绩效的评估体系和评估方法也有自身的特点。相比之下,我国财政科技投入绩效评估起步较晚,至今尚未形成规范的体系,目前还处于初级阶段。本文通过对中外财政科技投入评估体系进行了比较,以期对我国财政科技投入的绩效评估提供借鉴和参考。
一、发达国家的财政科技投入评估体系
20世纪中期开始,一些西方国家将绩效评估逐步应用于财政支出管理,西方发达国家对财政科技投入已经建立了较为完善的绩效评估制度。
1、美国的财政科技投入绩效评估体系
美国是世界上最早实施科技评估工作的国家,始于20世纪20年代。经过多年的发展,美国的科技评估已是制度性、经常性的工作,并建立了科技评估支持系统。财政科技投入绩效评估作为科技评估系统的一个分支,其完善的评估机制以及严谨的评估形式和内容,影响了众多国家,同样也值得我们借鉴。
美国国会于1993年1月通过了《政府绩效与结果法案》(GpRa),该法案是美国财政科技投入及政府部门绩效评价的重要法律依据。同时,根据该法案的规定,美国政府于1993年3月成立了国家绩效评价委员会,负责法案的监督和实施。
美国国家科学基金会(nSF)成立于20世纪50年代初,是专门负责推进美国科学和工程事业的一个部门。nSF对其资助项目绩效评估的模式和方法,可以作为美国财政科技投入绩效评估的一个突出典范。20世纪70年代,nSF就开展了基础研究及其影响力的评估方法研究。在《政府绩效与结果法案》的框架下,nSF重新整合、规范了评估工作,扩大了绩效评估的范围,使评估指标和方法更为灵活多样。
根据《政府绩效与结果法案》,nSF要在规定时间内提交绩效报告。绩效报告不是对单个资助项目的结果进行评估,而是对项目中的一类项目乃至对实现本机构某一方面特定任务的诸多项目开展综合评估,以展示其整体绩效水平。
nSF将项目绩效评估指标分为三类:资助结果、内部管理和投资过程。对反映资助结果的绩效目标评估多采用定性指标,而对反映内部管理和投资过程的绩效目标评估则尽可能采用定量指标。
为了在《政府绩效与结果法案》的框架下更好地开展绩效评估,nSF特别重视与绩效目标相关的数据采集、核实和认证工作。实施《政府绩效与结果法案》之后,nSF要求结题报告提供详细的内容,并进入由nSF维护的网络系统,便于快捷查询。nSF的评估数据源主要是中心数据库和独立的专项数据库。中心数据库主要有项目网上申请系统、项目受理数据库、资助数据库、项目系统、业务信息系统、评审专家库和绩效报告系统等;独立的专项数据库主要有科学出版物、新闻会、专家委员会和顾问委员会独立评价系统、项目学科年度报告、全委员会年度报告及内部数据库等。必要时,nSF还利用其外部建立与维护的合同数据库。这些信息资源,为nSF有效开展制度化的绩效评估活动提供了保障。
为更好地对绩效评估进行监督,nSF加强了外部专家委员会的职能:除了继续监督同行评议过程之外,还把各资助项目评估结论作为工作重点。
2、澳大利亚的财政科技投入绩效评估体系
澳大利亚是较早实施项目绩效评估的国家之一。澳大利亚联邦政府从1985年开始实施财政科技投入的绩效评估试点工作;1993年开始全面推行财政科技投入绩效评估;1999年开始对公共部门的所有支出预算进行绩效评估。
(1)澳大利亚财政科技投入绩效评估的内容和步骤。澳大利亚的财政科技投入绩效评估主要包括三方面内容:适当性评价、效率性评价和有效性评价。评价重点根据项目目标和项目生命周期所处的发展阶段决定。
澳大利亚对财政科技投入的绩效评估贯穿于立项、实施、结题的全过程。其主要步骤为:进行项目分析,确定评估重点;找出评估需要解决的主要问题,确定评估项目和战略;收集、分析评估资料;起草、评估报告;回顾绩效评估;充分利用评估结论。
(2)澳大利亚财政科技投入绩效评估的管理。绩效评估成功的关键在于对评估工作的管理。澳大利亚对财政科技投入绩效评估的管理主要包括对评估的组织、实施、控制、检查以及对评估结论的应用。从组织结构上看,评估的管理组织包括评估指导委员会、项目评估的管理者(负责评估项目的制定和具体的组织实施)和评估工作小组。
项目绩效评估活动的监督管理体现在项目绩效评估的整个过程中。有些部门建立了监管委员会,在监管委员会的监督下,评估小组按规定程序工作,保证评估的管理者及其小组成员尽职尽责,以达到评估的目的,实现评估的功能。
评估管理的关键是对整个绩效评估过程的控制。澳大利亚对项目绩效评估过程的控制是根据评估的规模和复杂程度而定的。如评估小组定期召开会议,分析评估进展情况,为评估工作建立定期检查机制。为保证财政科技投入绩效评估的质量,澳大利亚政府设立了评估的质量标准体系。
3、其他一些发达国家和地区财政科技投入绩效评估体系
欧盟以公共资金支持研发计划的时间较早,可追溯到20世纪70年代末期,而绩效评估的施行则始于20世纪80年代初期,主要有英国、法国、德国、荷兰、瑞士和北欧等国家。欧盟科技研发计划的绩效评估,基本是伴随着欧盟各期架构的研究计划而演进的。1996年欧盟了“Soundandefficientmanagement2000”方案,要求开展系统性的绩效评估。其目标是促进各个计划项目的有效完成,并通过评估结果,反馈到欧盟的决策层次,以提升未来计划项目的执行成就并引导未来研究项目的方向。欧盟着重于以下五个方面的评估内容:计划筛选的程序、计划管理、计划的一般特色、计划的产出和成果的扩散利用。其基本特点是立足于从组织内部改进管理,不强调预算的重新分配。
日本于1998年3月在经济产业省下成立了政策评估研究会,制定了《科学技术基本法》、《科学技术基本项目》等大政方针,规定今后若干年科技的研究方向及其预算目标额度。在此基础上,各省厅制定了年度《科学技术重点指针》,严格制定年度预算编制。日本政府预算实施过程中有一套完整的项目管理评估体制和预算监督机制。项目一旦确定,它的每一笔开支必须按预算执行,如需调整,须经政府主管部门的同意。2001年11月,日本政府又公布了《国家研发评估实施方针》,要求对项目进展情况定期检查,发现问题要及时提出调整意见,供下年度制定预算时参考。经费由项目执行单位负责管理,执行过程中除有本单位和上级主管部门的严格管理、评估外,国家还设有专门的国家审计员制度,以监管科技经费。
二、我国财政科技投入评估体系的现状
我国的科技投入产出绩效评估起步于90年代初。1993年,国家科委开始将科技绩效评估手段引入科技宏观管理环节,作为国家重大科技管理的突破口;1997年,在原国家科技经济发展研究中心的基础上组建了国家科技评估中心;1998年,国家科技部决定对国家重点新产品计划的立项进行评估试点,并在选择了北京、上海、天津等七个省进行试点后,在全国各地相继成立了科技评估机构。
2001年1月,国务院下发了《科技评估、R&D项目招标投标工作资格认定暂行办法》,2001年6月正式出版了我国科技评估活动的第一个行为规范和技术规范――《科技评估规范》,作为国家《科技评估管理暂行办法》的重要配套文件。《规范》不仅进一步明确了科技评估的定义,而且还明确地规定了科技评估所应遵循的原则和基本职业道德,同时对科技评估的类型、范围、评估程序、评估关键环节、评估方法、组织管理、机构和人员,以及所涉及各方的权利、义务及责任作了明确规定。
随着我国公共财政体制框架的建立,以及各项财政制度改革的推进,建立财政支出绩效评估制度成为财政支出管理工作的必然要求。财政资金绩效评估工作已成为规范财政支出、提高资金使用效益的有效手段,受到各级财政部门的重视。
2002年,财政部颁发了《中央本级项目支出预算管理办法》(试行),其中明确规定要对财政预算安排的项目(计划)的实施过程及完成结果进行绩效评估,并将项目绩效评估的结果作为以后安排财政预算的依据。2003年,财政部印发了《中央级教科文部门项目绩效评估管理试行办法》,并结合教科文部门的实际情况,制定了《中央级教科文部门项目绩效评估规范》,对如何进行财政科技投入评估作出了明确规定。部分省市财政部门也颁发了项目绩效评估的管理办法,并在办法的指导下开展了财政科技投入绩效评估的试点工作。
目前,我国财政科技投入评估的主体包括政府下属预算独立的科技评估机构和政府部门内部的科技投入绩效评估。按科技活动的管理过程,具体的评估一般可分为事先评估、事中评估和事后评估:事先评估是在科技活动实施前对实施该项活动的必要性和可行性所进行的评估;事中评估是在科技活动实施过程中对该项活动是否按照预定的目标、计划执行,并对未来的发展态势所进行的评估;事后评估是在科技活动完成后对科技活动的目标实现情况以及科技活动的水平、效果和影响所进行的评估。
具体而言,科技评估工作的对象和范围主要有:科技政策的研究、制定和效果;科技计划的执行情况与运营绩效;财政科技投入的前期立项、中期实施、后期效果;科技机构的综合实力和运营绩效;科技成果的技术水平、经济效益;区域或产业科技进步与运营绩效;企业和其他社会组织的科技投资行为及运营绩效;科技人才资源;其他与科技工作有关的活动。
三、中外财政科技投入绩效评估的比较
比较分析国外几个发达国家开展财政科技投入绩效评估的现状,不难发现,其在评估主体、评估程序方面具有如下的共同点。
1、评估主体
国外发达国家基本上建立了完善的、全国性的财政科技投入绩效评估体系。各国广泛采用三层次评估体系,中央政府、地方政府部门、独立的科技评估机构共同开展财政科技投入绩效评估工作,并通过立法形式,运用制度予以推行。
2、评估机构的独立性
发达国家在政府主导下进行财政科技投入绩效评估的过程中,非常注重评估机构的独立性。一方面,政府部门下属的评估机构实行独立预算,由中央政府直接拨款;另一方面,政府积极鼓励和支持社会独立的评估机构建立。
3、评估程序
国外开展财政科技投入绩效评估的基本程序一般是评估准备(设立专家委员会)、评估设计、信息获取、评估分析与综合、撰写并提交评估报告。其中,专家组进行同行评议是各国开展财政科技投入绩效评估的主要方式,同时也增加了定量评估方法的使用。
相比之下,我国财政科技投入绩效评估还存在很多问题,集中体现在以下几个方面:没有形成完善的评估体系;没有形成科技评估的专业队伍;科技评估程序方法还不够规范,评估范围偏小;缺乏科学高效的绩效评估工具;科技评估的结论缺乏权威性,有些评估流于形式等。
四、加强和改进我国财政科技投入绩效评估工作的建议
1、建立健全财政科技投入绩效评估的相关法规政策
制度建设是财政科技投入绩效评估健康发展的基本保障条件。我国的财政科技投入绩效评估目前还没有建立完善的制度和法律,虽出台了项目绩效评估管理办法和规范,但对绩效评估过程的监督检查及绩效信息管理等制度和法律仍需进一步加强。应该借鉴发达国家的经验和做法,通过完善政策和立法使我国财政科技投入绩效评估走上制度化、规范化道路。
2、进一步完善科技投入和产出绩效的评估机制
第一,除考虑科技投入和产出的经济效益指标或财务指标外,还必须将生态效益指标和社会效益指标加入到科技投入和产出绩效评价的框架中来,切实关注科技创新对生活质量、资源节约、环境优化及社会和谐的正面与负面影响效应。第二,应当动态地看待科技投入的投资回报率。要着眼于长远的效益而不能局限于近期的收益,更不能以当年的产投比来作为衡量科技投资回报率的唯一依据。因为科技投入往往具有投入量大、风险性较高、研究成果转化到实际应用的时间较长等特点,而科技产出则大多具有后发效应、衍生效应、溢出效应等特征。第三,要关注某些评估指标的内部差异性。如专利包括发明专利、实用新型专利和外观设计专利三类,其科技含量依次递减,对产出绩效的贡献程度也有所差异,故在定量评估中的权重赋值也应考虑到其内部差异性。
3、建立相对完备、权威的财政科技投入绩效评估数据库
要想实现全面、客观、公正、准确的科技绩效评估,必须具有相应完备、详实的权威数据支撑。我国目前没有建立支出效益评价信息采集体系,与各类支出效益相关的数据资料十分匮乏,评价所需的公正合理的标准值很难确定。因此,要借鉴国外数据收集、处理、分析和利用的经验,逐步建立适合财政支出效益评价所需的信息采集体系。一是选定不同行业、不同类型的财政支出项目评价工作初始数据源,做好数据信息的分类管理;二是制定各类财政支出效益评价的分类标准,扩大评价数据信息收集范围,推动社会公众信息指标和标准的研究制定工作;三是改进评价数据信息采集方法,重点收集大中型财政支出项目从立项决策、项目实施到生产经营等的各类技术经济指标和数据资料,确保评价数据信息采集的有效运转;四是开发评价数据处理软件,促进提高数据处理效率;五是运用评价数据信息研究测算综合评价和行业评价标准值。
4、建立财政科技投入绩效评估信息反馈机制和绩效报告公开制度
具有影响力的绩效评估结果对项目承担单位和管理部门具有重大的激励作用和监督作用。我国应建立绩效报告公开制度,通过将评估结果与被评估对象的信息进行反馈,发现项目实施和管理中存在的问题,最终提高承担单位的项目实施能力和管理水平。
因此,对于财政科技投入绩效评估最终形成的结论,如不涉及保密内容,建议在一定范围内加以公开,并通过报刊、电视、网络等传播媒体及时地告知公众,加强公众对科技管理工作的了解和监督,最大限度地发挥财政科技投入绩效评估的作用。
5、建立跨部门合作机制,成立综合绩效评估部门
财政科技投入绩效评价工作所需要的数据来自各个不同的政府部门,开展此项工作离不开各部门的协同合作。应加强政府各部门科技管理职能的协调,财政部、科技部、教育部、发改委等各个部门间宜建立联席会议制度,定期协商与沟通各个部门科技投入的主要领域、支持重点、重大成果以及各个部门科技计划的衔接问题。应对某些分散在各部门内部的统计数据进行整合,设立新的统计指标,为科学评价财政科技投入绩效提供必要的支持。
财政科技投入绩效评价涉及大量数据和专业知识,必须在制定和不断完善相关评价制度的前提下,配备专业的绩效评价队伍,给予充分的人力资源保障。这种专门的评估组织应由高素质的政府工作人员和专业的评估人员共同负责。政府工作人员对政府机构的运作以及财政资金的划拨和使用情况较为了解,能够为专业评估人员提供公开资料和书面材料难以反映出来的意会知识;而专业评估人员则能利用其所掌握的各种专业知识,用最低的成本、最高效地完成绩效评价报告。
【参考文献】
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计算机技术学科评估篇9
一是安全评估体系不健全。大部分商行银行未明确安全评估管理的组织机构，缺少安全评估管理制度，未建立符合本行风险管理需要的安全评估体系。二是安全评估流程不规范。很多商业银行安全评估尤其是自评估缺少标准的流程控制，安全评估工作随意性强，大部分评估流于形式或依赖于个人经验，安全评估的结果不能真实的反映客观存在的风险。三是安全评估人才匮乏。安全评估工作具有较强的专业性，对评估人员的能力要求较高，而很多商业银行评估人员未经过相应的培训，缺少经验，并不真正具备安全评估的能力。四是安全评估方法不科学。商业银行评估尤其是自评估主要依据制度列表或个人经验，很难发现深层次问题并对风险准确定性，评估结果对风险处置的指导意见有限。五是安全评估数据积累不足。国内外主要的安全评估方法，需要根据历史事件统计事件发生概率，目前，很多商业银行尚未建立事件统计分析机制。
2安全评估管理的主要思路
通过研究国内外信息科技风险安全评估标准、规范及实践，提出了商业银行信息科技风险安全评估管理思路。
2.1建立安全评估组织体系
信息安全风险评估组织体系建设应充分考虑安全评估自身特点，并应结合商业银行的风险管理体系，安全评估的组织体系应包括两个方面：一是建立安全评估日常管理体系。该部分体系应在信息科技风险管理体系的基础上，明确高管层、信息科技风险管理部门、信息科技管理部门及其它相关部门的安全评估职责；二是建立安全评估项目管理机制。商业银行组织安全评估时应成立项目管理组织，并严格按照项目管理的流程对安全评估进行有效控制。
2.2建立信息安全风险评估标准流程
安全评估流程是安全评估标准化的控制手段，能够有效的控制安全评估的目标、范围、过程及质量，安全评估需要建立以下标准流程：一是安全评估的组织流程，即安全评估审批、总结、汇报等流程；二是安全评估的项目管理流程，安全评估应采用项目的管理方式进行组织，并按项目管理流程组织评估并形成项目阶段成果；三是安全评估的评估方法流程。安全评估根据标准的评估方法，并结合评估对象的特点，从资产识别、威胁识别、脆弱性识别、风险评估、已有措施确认等方面，建立明确的评估方法流程并明确流程各阶段主要工作成果及输出文档。
2.3培养专业信息安全风险评估人员
专业的安全评估人员是安全评估的基本保证，应加大对信息安全风险评估人员的培训力度，培训主要从以下几个方面进行：一是加大评估管理要求、评估流程的培训力度，让评估人员能够了解信息科技安全管理的要求，掌握安全评估组织、项目及方法流程；二是加大信息安全知识培训力度，评估人员应全面学习信息安全的相关知识，了解目前信息安全面临的主要威胁及存在风险；三是加大安全评估技术培训力度，评估人员应了解安全评估相关技术，熟练掌握常用的安全评估工具；四是加大信息系统相关技术培训力度，安全评估要求评估人员应了解主机、网络及应系统等相关技术细节，应组织相应的技术培训，扩大评估人员的知识范围，并使评估人员深入了解各系统的技术细节。
2.4引入安全评估工具
为实现安全评估的专业化，商业银行应逐步引入和使用风险评估工具，风险评估工具包括以下三类：一是专业安全评估设备及软件，如漏洞扫描设备、安全审计平台等。二是专门的风险计算工具，如风险统计及计算表格，该类表格根据标准的计算方式，能够给出相对准确的风险量化值。二是风险管理系统，对风险进行汇总、统计及处置跟踪。
2.5建立风险评估数据积累机制
计算机技术学科评估篇10
关键词:科研能力评估指标体系量化设计
中图分类号:G644文献标识码:a文章编号:1672-3791(2012)07(a)-0209-02
科研能力评估指标体系量化设计要避免高分值掩盖下的缺项现象的发生。为此,我们采用了设置控制指标,只登记第一作者的学术论文、科技成果,指标间不能互补等措施。就控制指标而言,本指标体系科技实力评估设控制指标35项,上述控制指标的设置对参评单位的科研实力应具备的条件以及学术论文、著作、成果的等级质量等作了相应限定,以防某些指标间可能发生的掩盖。保持原始资料数据可靠准确,没有准确数据的结果是不可信的结果。我们采取了以下措施:确定各项参数的统计时间为3年。同时由于科研工作受创造性、探索性和效益的滞后性等因素的影响,一个单位或个人的科技活动时涨时落。我们将统计数据取值的时间区间适当扩大,就是为了避免这种现象的发生;在三级指标中以其基础要素为计分单位(位、项、篇),并全部采用了量化指标,如在46项三级指标中,以其基础要素为量化单位的指标38项,占指标总项数的82%,以相对数(百分比)作为量化单位的指标8项,占指标总数的17%。
1科研实力评估定量数据统计指标评分标准
1.1科研项目及交流的量化设计
科技活动的二级指标分为科研项目及学术交流。科研项目又分为部级重点项目、部级一般项目、军队省部级重大课题、军队省部级一般项目,学术交流分为国际学术交流、国内学术交流。部级重点项目包括科技攻关、“863”项目、“973”项目及自然科学基金重点项目、杰出人才、“1035”工程项目或国家创新药物基金,所有项目只计以课题负责人承担的项目。部级一般项目包括部级自然科学基金面上或青年课题、国家新药研究基金课题、中医药管理局基金课题、部级其它课题。军队、省部级重大项目包括重点攻关、省自然科学基金重点课题、团队项目、军队重点课题及指令性课题。军队、省部级一般项目包括省自然科学基金、中医药基金课题、医学科研基金、军队面上及青年课题、其他军队省部级课题。国际交流指国际(地区)合作研究项目、在华召开国际学术会议、出国参加国际学术会议、海外留学人员短期回国工作讲学。国内交流指的是主持全国性专业学术会议。
1.2科研成果的量化设计
科研成果分理论成果、获奖成果、鉴定成果、专利成果。我们指的理论成果主要是论文、著作。考虑到目前工作中无论是科研排序还是评奖,一个成果的意义,更多的是其被引用次数来体现的,学校基础理论研究的实力更多的是以被美国四大检索收录次数来衡量。为此,我们采用了中国科技信息研究所信息分析中心提供的期刊源来作为评价论文的标准。获奖成果三级指标的所有奖项不重复计算,只取最高级别的奖励进行统计,如某项成果既获得部级二等奖,又获得省部级一等奖,则只计部级二等奖,不计省部级一等奖。
1.3人才情况的量化设计
同一个人应就高不就低如某专家是院士又是长江学者,只计入院士。学术任职也以得分最高的级别为评分根据,任多个职务不重复评分。指标说明:国内外院士包括中国科学院院士、中国工程院院士、国外院士。杰出人才:973首席科学家、长江学者特聘教授、教学名师、何梁何利基金奖励人员,杰出青年基金获得者,跨世纪人才专项基金获得者。优秀青年学者:中国青年科技奖获得者、优秀青年教师资助计划获得者、国家自然科学青年基金项目获得者。学术任职是指:全国学会常务理事、省(部)级学会正副理事长、国务院学位委员会学科评议组成员,部级学术(教学指导)或评审委员会委员。国务院学位委员会学科评议组成员和全国学会理事长得分10,部级学术(教学指导)或评审委员会主任委员得分为8,全国学会副理事长得分5,部级学术(教学指导)或评审委员会副主任委员或省(部)级学会理事长得分为4,全国学会常务理事得分为3,部级学术(教学指导)或评审委员会委员和省(部)级学会副理事长得分为2。
1.4科研经费的量化设计
经费投入按科研经费年平均投入及科研人员年人均课题经费计算,科研经费年平均投入每获得100万元计10分,科研人员年人均课题经费按每万元5分计算。
1.5科研条件的量化设计
科研条件分为硬件条件和科技情报。硬件条件分为部级科研基地和省部级科研基地,部级和省部级科研基地是指重点学科、重点实验室、工程中心、技术中心等。部级科研基地每项20分,省部级科研基地每项10分。科技情报分为中外文期刊和馆藏图书,中外文期刊每100种5分,馆藏图书每万册3分。
2科研实力评估定性评议指标计分标准
2.1科研投入的量化设计
科研投入中的二级指标人力投入分为职称结构、年龄结构、知识层次结构。职称结构的主要参考评价信息按专业技术职务(按实际聘任计算)结构是否合理(正高∶副高∶中级∶初级职务为1∶3∶5∶7),年龄结构评价主要参考信息按学校高职人员中中青年比重(%),知识层次结构评价主要参考信息按高职人员拥有博士学位者比重(%)。二级指标经费投入主要参考部级科研经费占总经费的百分数,横向课题经费占课题总经费的百分数。
2.2科研条件与环境定性指标的量化设计
科研条件与环境的定性指标校局域网医学信息满足度的主要评价等级按能够满足,基本满足、部分满足、不能满足四个等级来评价,学术氛围的评价主要参考信息室按是否能加强人才队伍、提高专业水平,积极为广大科研人员创造民主、平等、自由的学科环境及参与各种学术交流的机会,评价等级分好、较好、一般、差四个等级。
2.3科研管理的量化设计(表1)
3结语
科研实力评估指标体系量化的规定是三级指标以基础要素为计分单位(位,篇,项等),以总累计分值高低判定评估结果,控制指标是我们对参评对象的评估项目应具备或达到什么样的要求所设置的基本指标限定。设控制指标的主要目的是防范部分指标互相掩盖或吃分现象的发生,保证和控制评估质量。这就是本指标体系有别于当前实行的达标评估的重要标志之一。达标评估是以达到标准者为合格;选优评估是以分值高低为依据,但这种依据必须建立在对参评对象全面考核的基础之上。因此,其指标选择、分值分布等必须严谨、科学,必须具有很强的针对性,必须起到平衡制约指标间内在关系的作用。
参考文献
[1]刘多,李学志,刘文达,等.高校自然科学科研量化评估指标体系的设计[J].科技管理研究,1998,1:41-43.
[2]马艳玲.论高校科研机构综合评估量化研究方法[J].天津理工学院学报,1997,13(2):86-91.