层次分析法在大学生厌学原因分析中的应用

1层次分析法在大学生厌学原因分析中的应用摘要：当前,大学生厌学现象愈演愈烈,严重地影响着高校的教学质量和大学生自身素质的提高。本文运用根据层次分析法，从学校、家庭、个人、社会四个方面来分析大学生厌学的原因。通过建立模型、问卷调查的形式对大学生厌学的原因进行了分析。得到用人单位对人才的衡量尺度是大学生厌学最主要的原因。关键词：大学生厌学层次分析法原因分析一、问题描述现在我们的社会进入了信息和科学的时代，社会上各式各样的的人才层出不穷，高学历的人也越来越多的进入到了这个社会。从全国范围内来看人们的生活越来越稳定，虽然现在我国的各种资源分布不是特别均匀，但总体上来说，我们的生活水平在不断地提高，我们的生活也过得越来越好。因而也有了越来越多的学生踏入了大学的校门。现在，在大学校园里流行者这样的话“在大学，如果你没有旷过课，没有补过考，没有谈过恋爱，那么你的大学就失去了意思”，多么堕落的话呀。现在的大学上课玩手机、睡觉，上课时间逃课，考试作弊，已经屡见不鲜了，是什么原因导致寒窗苦读十多年的学生失去了刻苦学习的心态呢？我们通过调查发现，导致大学生“厌学症”的原因是多方面的，除了与学生个人因素有关外，还与外部因素，即社会、学校、家庭等方面有密切关系。本文运用根据层次分析法，从学校、家庭、个人、社会四个方面来分析大学生厌学的原因，通过建立模型、问卷调查的形式对大学生厌学的原因进行了分析。二、方法描述层次分析法（AnalyticalHierarchyProcess，AHP）由美国著名运筹学家萨蒂（T．L．Saaty）于上个世纪70年代提出，它综合了人们主观判断，是一种简明、实用的定性分析与定量分析相结合的系统分析与评价的方法。它是一种将决策者对复杂系统的决策思维过程模型化、数量化的过程。它将复杂的决策系统层次化，通过逐层比较各种关联因素的重要性来为分析、决策提供定量的依据。该方法在国内已得到广泛的推广应用，广泛应用于能源问题分析、科技成果评比、地区经济发展方案比较，尤其是投入/产出分析、资源分配、方案选择及评比等方面。它既是一种系统分析的好方法，也是一种新的、简洁的、实用的决策方法。适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题。其用法是构造判断矩阵，求出其最大特征值。及其所对应的特征向量W，归一化后，即为某一层次指标对于上一层次某相关指标的相对重要性权值。其具体步骤如图一所示：2图一层次分析法步骤三、解决步骤3.1建立层次结构模型根据实际观察与调查，得出大学生得“厌学症”主要来自四个大方面的因素和诸多影响因素，如图二所示：图二大学生厌学原因层次结构图注：图中C11学习气氛及环境C12师德及教学水平C13学籍管理及考试制C14学校教育与用人单位对人才的衡量尺度的吻合程度C21家庭经济状况及对学生的影响程度C22父母对学生的态度及影响程度C23家庭和睦程度C31是否有明确学习目标C32学习基础及自学能力C33对大学生活的了解及适应能力C34性格及自制能力C41用人的一位对人才的衡量尺度C42教育投入与产出的一致程度C43知识分子在社会的受尊重程度3.2构造判断矩阵据图二所示结构模型，对班级内同学进行问卷调查，将图中各因素两两进行比较，构造判断矩阵：依据各因素对大学生厌学原因的相对重要性构造判断矩阵A—B，如表一所示：表一判断矩阵A—B厌学原因学校B1家庭B2个人B3社会B4学校B111/31/52家庭B2311/45个人B35417社会B41/21/51/71C13C14C21C22C23C31C32C33C34C43C42C41C12大学生厌学原因A家庭B2个人B3社会B4学校B1C11否是否是明确问题建立层次结构构造判断矩阵层次单排序层次总排序终止一致性一致性3依据各因素对学校B1的相对重要性构造判断矩阵B1—C，如表二所示：表二判断矩阵B1—C学校B1C11C12C13C14C111364C121/3153C131/61/511/2C141/41/321依据各因素对家庭B2的相对重要性构造判断矩阵B2—C，如表三所示：表三判断矩阵B2—C家庭B2C21C22C23C2111/51/3C22513C2331/31依据各因素对个人B3的相对重要性构造判断矩阵B3—C，如表四所示：表四判断矩阵B3—C个人B3C31C32C33C34C3111/435C324147C331/31/412C341/51/71/21依据各因素对社会B4的相对重要性构造判断矩阵B4—C，如表五所示：表五判断矩阵B4—C社会B4C41C42C43C41153C421/511/2C431/3213.3计算单排序权向量并做一致性检验对每个成对比较矩阵计算最大特征值及其对应的特征向量，利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。若检验通过，特征向量（归一化后）即为权向量；若不通过，需要重新构造成对比较矩阵。本文中采用求根法近似计算特征向量Wi。步骤如下：○1将判断矩阵按行求积，即ijjniav○2归一化处理计算出Wi。4一致性检验RICICR1maxnnCIiiiwAWn)(1maxRI查表（表六）可得，一致性检验指标CR＜0.1，判断矩阵的一致性可以接受。表六平均随机一致性指标阶数345678910RI0.520.891.121.261.361.411.461.523.3.1计算判断矩阵A—B的特征向量与一致性检验将判断矩阵A—B的按行求积Vi，然后归一化处理可计算出重要度Wi，如表七所示：表七厌学要素相对重要度厌学原因学校B1家庭B2个人B3社会B4行求积ViWi学校B111/31/520.130.604275080.104521家庭B2311/453.751.391578840.240701个人B35417140.003.439790630.594979社会B41/21/51/710.010.345720780.0597995.781365331进行一致性检验，求特征矩阵A的最大特征iiiwAWn)(1max，AW=17/15/12/1714554/11325/13/110598.05950.02407.01045.0=0.24522.49901.00200.4233求得最大特征值max1284.40598.02452.0595.02049902407.00020.11045.04233.041）（一致性检验有：1maxnnCI=0.04281441284.4查平均随机一致性指标表的得RI=0.89故RICICR=0.04810.1，说明判断矩阵A的一致性可以接受。3.3.2计算判断矩阵B1—C，B2—C，B3—C，B4—C的特征向量与一致性检验判断矩阵B1—C的特征向量、最大特征值与一致性检验，如表八所示：表八各因素相对于学校B1的重要度学校B1C11C12C13C14WiC1113640.5388C121/31530.2766C131/61/511/20.06655C141/41/3210.1182max=4.101727，CR=0.03810.1，一致性可以接受判断矩阵B2—C的特征向量、最大特征值与一致性检验，如表九所示：表九各因素相对于学校B2的重要度家庭B2C21C22C23WiC2111/51/30.1047C225130.6370C2331/310.2583max=3.03848，CR=0.03700.1，一致性可以接受判断矩阵B3—C的特征向量、最大特征值与一致性检验，如表十所示：表十各因素相对于学校B3的重要度个人B3C31C32C33C34WiC3111/4350.2472C3241470.5779C331/31/4120.1135C341/51/71/210.0614max=4.149787，CR=0.05610.1，一致性可以接受判断矩阵B4—C的特征向量、最大特征值与一致性检验，如表十一所示：表十一各因素相对于学校B4的重要度社会B4C41C42C43WiC411530.6483C421/511/20.122C431/3210.2297max=3.003744，CR=0.00360.1，一致性可以接受3.3.3厌学因素的层次总排序对每个准则的子准则进行排序和一致性计算得到各个准则层的总权重见表十二：表十二各准则层、子准则层权重表准则层B1总权重准则层B2总权重子准则层0.1045子准则层0.59498C110.53880.0563C310.24720.14708C120.27660.0289C320.57790.34384C130.06650.007C330.11350.067536C140.11820.0124C340.06140.03653准则层B3总权重准则层B4总权重子准则层0.2407子准则层0.0598C210.10470.0252C410.64830.03877C220.6370.1533C420.1220.0073C230.25830.0622C430.22970.01374对厌学因素权重做柱状图，如图三所示：图三各厌学子因素权重柱形图根据综合重要度的比较，从图三中我们可以得出这样的结论：在所有厌学因素中，C32所占权重最大，说明学习基础及自学能力是影响大学生厌学的主要原因，其次是C22，说明父母对学生的态度及影响程度也很大。再次是C31，说明是否有明确的学习目标也是一个重要因素。四、结果及分析本文运用层次分析法选取四个方面（学校、家庭、个人、社会）对大学生的厌学的原因进行分析，比较客观的得出大学生厌学的原因，避免了主观因素的干扰。分析得出学生本身的学习基础及自学能力是造成大学生厌学的主要因素，其次是父母对学生的态度及影响程度。当然，原因分析的准确与否也与调查的数据的客观性有关，并且层次分析法的一致性检验也在很大程度上保证了数据的合理性。参考文献[1]王长琼.物流系统工程[M].高等教育出版社，2007.8.[2]王连芬.层次分析法中排序权数的计算方法[J]，系统工程理论与实践.1987.[3]曹勤.AHP层次分析法在设备维修决策中的应用[D].上海.上海交通大学，2009.[4]田振中.物流系统工程课件.00.050.10.150.20.250.30.350.4Ｃ１１Ｃ１２Ｃ１３Ｃ１４Ｃ２１Ｃ２２Ｃ２３Ｃ３１Ｃ３２Ｃ３３Ｃ３４Ｃ４１Ｃ４２Ｃ４３厌学因素权重