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第1章 绪论1

1.1教育装备评价的概念1

综合评价的概念1

教育装备评价的定义和作用4

教育装备评价的类型5

1.2教育装备评价体系的设计原则5

教育装备评价的原则5

教育装备评价指标体系的设计原则6

教育装备评价指标体系主要内容7

1.3综合评价的一般步骤9

综合评价的一般步骤9

综合评价中的有关问题10

1.4案例11

某中学筹建计算机网络教室时的方案评价11

某大学筹建电子电路实验室时的方案评价12

第2章 评价指标的获取和处理13

2.1评价指标的建立及筛选原则13

专家调研法14

最小均方差法15

极小极大离差法16

2.2评价指标类型的一致化17

极小型指标的极大化处理18

居中型指标的极大化处理18

区间型指标的极大化处理18

2.3评价指标的无量纲化19

“标准化”处理法19

极值处理法20

功效系数法21

无量纲化方法的选择原则21

2.4定性指标的定量化21

量表21

李克特量表23

更加精准的量化24

第3章 教育装备评价的模型26

3.1综合评价的数学模型26

线性加权综合法（或“加法”合成法）27

非线性加权综合法（或“乘法”合成法）28

兼顾“功能性”与“均衡性”的评价模型29

具有“奖励”和“惩罚”特点的模型29

逼近理想点的评价模型30

3.2教育装备评价中的思想方法31

直接评价31

先分类后排序法31

先学习后评价33

第4章 基于“功能驱动”原理的赋权法35

4.1引言35

4.2基于统计的赋权法36

选择法36

打分法38

4.3基于重要性排序的赋权法40

方法及步骤40

群组判断的情形43

4.4特征值法47

比较判断矩阵47

排序权重的计算方法49

比较判断矩阵的一致性50

残缺判断的情形53

特征值法的群组判断56

第5章 基于“差异驱动”原理的赋权法62

5.1引言62

5.2突出局部差异的赋权法63

均方差法63

极差法64

熵值法64

5.3突出整体差异的赋权法67

“差异极大”法68

逼近理想点法71

5.4综合“功能驱动”和“差异驱动”的赋权法72

改进型的“差异驱动”72

“加法”综合法73

“乘法”综合法75

第6章 教育装备的分类评价76

6.1引言76

6.2根据运行状况进行分类77

6.3根据相似性度量进行分类78

距离函数78

评价对象的分类准则79

6.4指定分类数目的分类算法83

C均值算法步骤83

C均值算法举例83

6.5分级聚类法86

分级聚类法86

分级聚类举例87

6.6教育装备的分类评价89

分类评价的方法89

举例90

第7章 先学习再评价92

7.1引言92

7.2基于线形模型的评价训练92

方法介绍92

举例94

7.3基于BP网络的评价训练98

BP网络简介98

举例101

7.4评价值的获取104

第8章 基于模糊算法的教育装备评价106

8.1引言106

8.2模糊集合理论概述107

普通集合及其特征函数107

模糊集合及其隶属函数109

模糊集合运算法则110

8.3隶属函数的确定112

模糊统计法求隶属函数112

分布统计法求隶属函数113

对比平均法求隶属函数114

8.4教育装备模糊评价方法115

教育装备模糊评价的步骤115

举例116

第9章 灰色综合评价法119

9.1引言119

9.2灰色关联度的计算119

绝对关联度120

速度关联度121

9.3基于灰色关联度的评价方法122

方法介绍122

举例124

第10章 教育装备的代价——效果综合评价126

10.1引言126

10.2数据包络分析原理127

基本原理127

数学模型129

10.3基于数据包络分析原理的教育装备评价132

评价工作流程132

举例132

第11章 一些实际问题的处理方法134

11.1大系统问题134

逐层评价法135

层次分析法137

11.2时间问题139

单系统动态评价139

多系统动态评价140

11.3利益冲突问题142

点数据情况142

区间数据情况143

附录146

附录1 解线性方程组的程序146

附录2 求实数对称矩阵特征值及特征向量的程序152

附录3 BP网络学习与评价的程序157

附录4 DEA（Input-CR2）模型对偶规划问题计算程序170

参考文献181