引論：我們?yōu)槟砹?3篇測繪專業(yè)畢業(yè)論文范文，供您借鑒以豐富您的創(chuàng)作。它們是您寫作時的寶貴資源，期望它們能夠激發(fā)您的創(chuàng)作靈感，讓您的文章更具深度。
篇1
畢業(yè)論文是高等院校學(xué)生為完成學(xué)業(yè)在教師指導(dǎo)下運用所學(xué)知識，就所學(xué)專業(yè)某一現(xiàn)象或問題進行系統(tǒng)研究后對成果加以系統(tǒng)表述形成的具備一定理論和實踐價值的學(xué)術(shù)文本。它是我國高等院校教學(xué)計劃中重要的實踐環(huán)節(jié)，是培養(yǎng)大學(xué)生基本科研和實踐工作能力的重要手段。近年來，隨著教育教學(xué)改革的深入，畢業(yè)論文評價工作越來越受各院校和教育界學(xué)者重視。筆者對國內(nèi)研究的檢索表明：1998年至2014年，研究論文數(shù)量呈明顯上升趨勢。[1]然而，與外語專業(yè)畢業(yè)論文評價有關(guān)的論文僅有兩篇，簡要談及了英語專業(yè)畢業(yè)論文的重要性及評價原則。加強畢業(yè)論文評價工作的科學(xué)化是我國《高等學(xué)校英語專業(yè)英語教學(xué)大綱》的要求，也是國際高教質(zhì)量保障體系的發(fā)展趨勢。鑒于此，筆者擬從該項工作的現(xiàn)狀出發(fā)，基于其特征設(shè)計一套科學(xué)的綜合評價體系，希望推動該項工作的科學(xué)性、標(biāo)準(zhǔn)化和公正性。
一、我國高等院校外語專業(yè)畢業(yè)論文評價工作的現(xiàn)狀與不足
1.調(diào)查發(fā)現(xiàn)
筆者對國內(nèi)30所各層次外語專業(yè)院系[2]的畢業(yè)論文評價工作進行調(diào)查后發(fā)現(xiàn)：
（1）大多數(shù)院系都采用了科學(xué)的工作流程：指導(dǎo)教師評閱―交叉審閱―答辯評審―綜合評分。
（2）大多數(shù)院系都采用百分制量化評價方式。
（3）總體上，學(xué)校層次越高，工作過程也越科學(xué)越嚴謹。
此外，現(xiàn)代信息技術(shù)在該項工作中得到了良好應(yīng)用，大大提高了工作效率，順應(yīng)了當(dāng)代社會對低碳環(huán)保的追求。
2.缺陷和不足
（1）忽視評價工作的模糊性
標(biāo)準(zhǔn)的籠統(tǒng)性和評價的主觀模糊性導(dǎo)致作為主觀決策過程的畢業(yè)論文評價本質(zhì)上不能做到精確量化，但絕大多數(shù)高校均要求參評教師給出精確分數(shù)，這與評價工作的模糊性相背。
（2）評價維度不全面、指標(biāo)不完善、權(quán)重分配過于主觀
雖然多數(shù)院系采用了多元評價，涉及語言表達、論證過程、格式規(guī)范、答辯表現(xiàn)等，但諸如選題價值、外文資料翻譯、開題答辯、工作態(tài)度等與論文質(zhì)量密切相關(guān)的指標(biāo)都未涵蓋。評價成績主要由指導(dǎo)教師、交叉審閱教師和答辯小組評分等三或兩部分成績按主觀比例如4：3：3構(gòu)成，甚至僅由指導(dǎo)教師或答辯小組判定論文成績。
（3）缺乏過度主觀評價防控設(shè)計
評價工作固有的主觀性加上師生之間因種種原因產(chǎn)生的人情關(guān)系容易導(dǎo)致教師對評價對象作出過度評價，導(dǎo)致評價結(jié)果失去公正性。遺憾的是沒有院系在評價步驟中加入針對此缺陷的防控設(shè)計。
二、外語專業(yè)畢業(yè)論文評價工作的基本特點、原則與方法選擇
1.基本特點
（1）主觀模糊性
畢業(yè)論文評價工作本質(zhì)上屬于主觀決策過程，它要求評價主體對評價對象作出盡量客觀公正的評價，但評價標(biāo)準(zhǔn)及過程固有的模糊性導(dǎo)致評價主體無法作出精確的量化評價。此外，作為群組決策，不同評價主體的心理標(biāo)準(zhǔn)難免存在差異，加重了評價的主觀模糊性。
（2）系統(tǒng)綜合性、指標(biāo)及權(quán)重差異性
評價工作是一項綜合的系統(tǒng)工程，必須盡可能涵蓋各相關(guān)評價維度。就某一維度來講，指標(biāo)設(shè)計也必須具備科學(xué)性、差異性和明確性，方可讓評價主體有章可循。此外，各指標(biāo)貢獻率并不相同，必須盡可能賦予合理權(quán)重。
（3）評價結(jié)果量化要求
盡管評價工作具有不可避免的模糊性，但為了確定畢業(yè)論文的優(yōu)秀率和合格率，絕大多數(shù)院系均要求為評價對象打出百分制分數(shù)。因此，在進行系統(tǒng)設(shè)計時必須將模糊定性操作轉(zhuǎn)化為精確的定量操作。
（4）嚴肅性和公正性
畢業(yè)論文評價是對學(xué)生四年學(xué)業(yè)能力的終極評定，不僅關(guān)乎學(xué)生能否獲得畢業(yè)證和學(xué)位證等切身利益，而且對我國高等教育質(zhì)量監(jiān)控與發(fā)展也有重要影響，必須確保嚴肅性和公正性。
2.基本原則
（1）專業(yè)性原則
外語專業(yè)畢業(yè)論文不同于理工科論文，如表達符號為外語、更注重邏輯推理與系統(tǒng)建構(gòu)等。其評價體系構(gòu)建必須考慮專業(yè)特殊性來設(shè)計評價指標(biāo)并為其分配合理權(quán)重。
（2）靜態(tài)與動態(tài)評價相結(jié)合
畢業(yè)論文寫作是一個階段性動態(tài)過程，評價體系既要涉及對論文的靜態(tài)評價還應(yīng)包括對工作過程的動態(tài)監(jiān)控性評價，即做到靜態(tài)與動態(tài)評價相結(jié)合。
（3）公平公正原則
鑒于評價工作的主觀模糊性及評價主體可能作出的過度主觀性評價。評價步驟設(shè)計必須想方設(shè)法減少種種主觀隨意性，盡最大努力保證評價結(jié)果嚴肅公正。
（4）可操作性原則
指標(biāo)設(shè)計必須具備可測性、精細性和完整性，避免不必要的要素交叉。同時，具備經(jīng)濟可操作性和信息化優(yōu)勢，以充分發(fā)揮現(xiàn)代信息技術(shù)的效率優(yōu)勢和綠色環(huán)保等特性。
3.方法選擇
據(jù)此，筆者整合了層次分析法和模糊綜合評價法來設(shè)計外語專業(yè)畢業(yè)論文評價體系，并加入了過度主觀評價防控設(shè)計。層次分析法（AHP）是美國著名運籌學(xué)家塞蒂于上世紀70年代創(chuàng)立的一種定性和定量分析相結(jié)合的決策方法。該方法充分利用專家級決策人員的豐富經(jīng)驗和精準(zhǔn)判斷力根據(jù)問題性質(zhì)和決策目標(biāo)將問題分解為不同的結(jié)構(gòu)要素，并按照要素間隸屬關(guān)系和相互作用將因素按不同層次聚合為一個遞階模型，從而將決策問題歸結(jié)為指標(biāo)層對目標(biāo)層的相對權(quán)重值定量化。模糊綜合評價法（FCE）是一種基于模糊數(shù)學(xué)的綜合評價方法。該方法根據(jù)模糊數(shù)學(xué)的隸屬度理論，整合主觀邏輯分析與客觀精確運算把定性評價轉(zhuǎn)化為定量評價，從而對受多種因素制約的現(xiàn)象做出評價。前者能有效避免畢業(yè)論文評價體系設(shè)計不夠全面、指標(biāo)權(quán)重分配過于主觀的缺陷；后者可以將主觀模糊評價轉(zhuǎn)化為量化評價。整合兩種方法系統(tǒng)性強和結(jié)果明晰等特點可有效解決外語專業(yè)畢業(yè)論文評價過程中存在的問題。
三、外語專業(yè)畢業(yè)論文評價系統(tǒng)的步驟設(shè)計
1.建立評價遞階模型
該模型由目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層組成。目標(biāo)層是對評價對象題的概述，準(zhǔn)則層是隸屬于目標(biāo)層的具體描述，指標(biāo)層則是各準(zhǔn)則層下屬的細化評價內(nèi)容。
2.建立專家判斷矩陣并檢驗其隨機一致性
（1）根據(jù)遞階模型相鄰層次間的隸屬關(guān)系，請K位行業(yè)專家依據(jù)兩兩比較法對各層指標(biāo)的重要性比較標(biāo)度進行打分，構(gòu)造出判斷矩陣。設(shè)矩陣有i個元素，則判斷矩陣為Pk（1）。
（2）檢驗各矩陣的隨機一致性。由于判斷矩陣易受個體認知模糊性及評價系統(tǒng)復(fù)雜性的影響，必須對各矩陣的隨機一致性進行檢驗。計算過程如下：首先計算各矩陣的最大特征值λmax。鑒于該計算過程比較繁瑣，此處建議直接在Matlab7.1中輸入各矩陣Pk后，調(diào)用最大特征值計算函數(shù)max（eig（Pk））即可獲得各矩陣的最大特征值；計算各矩陣的一致性指標(biāo)CI=（λmax-n）/（n-1）；查詢平均隨機一致性指標(biāo)對應(yīng)的RI值，計算各矩陣的隨機一致性指標(biāo)CR=CI/RI。當(dāng)n=1或2時，判斷矩陣具有完全一致性；當(dāng)n>2時，若CR
（3）計算各指標(biāo)權(quán)重。計算指標(biāo)權(quán)重的方法有和積法、最小對數(shù)二乘法等方法。合積法計算過程如下：歸一化各矩陣[1]，將歸化矩陣按行相加[2]后再次進行歸一化處理[3]，計算各個專家的權(quán)重[4]，組成專家權(quán)重矩陣后將之歸一化[5]，然后計算各指標(biāo)的最終權(quán)重[6]。
3.設(shè)定模糊評語集及對應(yīng)評語分值向量集
設(shè)評語等級集E={e1， e2， …， eh}， h為評語等級子集的個數(shù)。與E相對應(yīng)，令評語分值向量集F=[f1， f2， …， fh]。
4.構(gòu)造模糊評價矩陣并檢驗其離散程度
請R位評價主體按遞階模型為評價對象打分構(gòu)造出各指標(biāo)的模糊評價矩陣Ri（2），由于評價結(jié)果可能受評價主體特定情感因素的影響，因此必須檢驗Ri的離散程度。令E={5， 4， 3， 2， 1}。依次計算R位評價主體對各指標(biāo)評價結(jié)果的離散系數(shù)CVi（i=1， 2， …， n）[7]及其平均值A(chǔ)VG（CVi）。經(jīng)過計算，在評價主體少于10人時，若AVG（CVi）>0.15，則說明各評價主體對該指標(biāo)層的評價存在不公正極值。計算各分值與均值之間的標(biāo)準(zhǔn)差，標(biāo)準(zhǔn)差最大者即為極值，更換該評價主體重新評價，直至評價結(jié)果滿足要求。
5.計算各準(zhǔn)則層的評價結(jié)果向量
若模糊評價矩陣Ri通過離散程度檢驗則將之歸一化后計算評價對象在各準(zhǔn)則層的評價結(jié)果向量Ai[8]。
6.計算評價對象的最終模糊評價結(jié)果
綜合各準(zhǔn)則層的評價結(jié)果向量Ai，建立針對目標(biāo)層的模糊評價矩陣A（3），然后利用準(zhǔn)則層的權(quán)重矩陣計算評價對象的最終模糊評價結(jié)果G[9]。結(jié)合不同評語分值向量集F計算評價對象的最終精確得分S[10]。本段提到的矩陣和計算公式如表1所示。
四、應(yīng)用實例
1.構(gòu)建評價遞階模型
根據(jù)層次分析法原理，筆者整合了國內(nèi)已有畢業(yè)論文評價體系研究成果和校內(nèi)外專家和專任教師的意見，構(gòu)建出如下外語專業(yè)畢業(yè)論文綜合評價遞階模型，如表2所示。
2.建立專家判斷矩陣并檢驗其隨機一致性
請校內(nèi)外8位專家和教師對各層指標(biāo)打分構(gòu)造出判斷矩陣，因篇幅所限，筆者僅對準(zhǔn)則層U5對應(yīng)的矩陣Pk=8為例演示計算過程，如表3所示。
運用Matlab7.1計算各判斷矩陣的最大特征值，依次為{3.0092， 3， 3， 3.0092， 3.0092， 3， 3.0037， 3}。計算P1的一致性指標(biāo)CI=（3.009200-3）/2=0.0046，各專家矩陣的λmax依次為{0.0046， 0， 0， 0.0046， 0.0046， 0， 0.0019， 0}；據(jù)公式CR=CI/RI，各專家判斷矩陣的隨機一致性指標(biāo)值依次為{0.0079， 0， 0， 0.0079， 0.0079， 0， 0.0032， 0}，均小于0.1，通過檢驗。
3.計算各指標(biāo)的最終權(quán)重
本節(jié)以第一位專家的判斷矩陣為例演示計算過程。首先歸一化P1；按行相加得M1=[0.2678 1.7608 0.9713]T；再次歸一化得1=[0.0893 0.5869 0.3238]T。其他各專家的打分歸化矩陣依次為：2=[0.1111 0.2222 0.6667]T、3=[0.1667 0.1667 0.6667]T、4=[0.1638 0.2973 0.5390]T、5=[0.1066 0.1935 0.6999]T、6=[0.1000 0.3000 0.6000]T、7=[0.1299 0.1381 0.732]T、8=[0.1429 0.1429 0.7143]T。計算第一位專家最終權(quán)重W1=1/（1+10×CR1）=1/（1+10×0.007931）=0.9265；其他專家的最終權(quán)重依次為{1， 1， 0.9265， 0.9265， 1， 0.9691}；歸一化各專家權(quán)重組成矩陣k=[0.1196 0.1291 0.1291 0.1196 0.1196 0.1291 0.1251 0.1291]T；計算U5各指標(biāo)的權(quán)重值為：W1=k*k=[0.126441， 0.253472， 0.620088]。其他指標(biāo)的計算結(jié)果請見表2。
4.模糊評價過程示例
下面說明運用該遞階模型對某位英語專業(yè)學(xué)生畢業(yè)論文進行模糊評價的過程。因篇幅所限，此處以準(zhǔn)則層U1為例演示計算過程。
（1）設(shè)定模糊評語集和對應(yīng)評語向量集為：V={e1， e2， e3， e4， e5}={優(yōu)，良，中，合格，差}，F(xiàn)=[f1， f2， f3， f4， f5]=[5， 4， 3， 2， 1]（五分制）或[100， 85， 70， 60， 40]（百分制）。
（2）由3位老師對U1各指標(biāo)按V打分，構(gòu)造出隸屬度矩陣R1；計算該矩陣離散程度AVG（CVi）=0.0787
[11]
（3）歸一化矩陣R1，計算該論文在準(zhǔn)則層U1下的評價結(jié)果為：
A1=WT
1×R1=[0.3223， 0.2239， 0.2749， 0.0977， 0.0308， 0.0505]T×R1=[0.2858， 0.4563， 0.2579， 0， 0]
A1可解讀為：所有評價主體認為準(zhǔn)則層U1為優(yōu)的概率為28.58%、良為45.63%、中為25.79%、及格和差的概率為0%。其他各層評價結(jié)果依次為：A2=[0， 0.6667， 0.3333， 0， 0]； A3=[0.1751， 0.4075， 0.4174， 0， 0]； A4=[0.0327， 0.2925， 0.6748， 0， 0]； A5=[0.0845， 0.5822， 0， 0， 0]。
（4）構(gòu)造總目標(biāo)下模糊關(guān)系矩陣A，利用準(zhǔn)則層權(quán)重計算最終模糊評價結(jié)果G。
[12]
結(jié)合不同評語分值向量集F計算評價對象的等級分或百分制分數(shù)：
S=GT×FT=[0.1336， 0.4144， 0.4373， 0， 0]T×[5， 4， 3， 2， 1]T=3.637133≈3.64；S∈[3.5， 4.5）。
S=GT×FT=[0.1336， 0.4144， 0.4373， 0， 0]T×[100， 85， 70， 60， 40]T=79.187≈79.2。
必須指出，運用本法求得的論文最低分為1或40，即本法對質(zhì)量更差的論文不具備區(qū)分度，但這并不影響其適用性，不達標(biāo)的論文必須退回修改，對學(xué)位證發(fā)放不會產(chǎn)生決定性影響。
五、結(jié)束語
本文從我國高等院校外語專業(yè)畢業(yè)論文評價工作的現(xiàn)狀出發(fā)，討論了該項工作的基本特征和工作原則，在整合AHP和FCE優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，設(shè)計了一種具備良好操作性的評價體系。該體系能有效地解決該項工作中存在的問題，調(diào)動學(xué)生畢業(yè)論文寫作的積極性，進一步提高該項工作的科學(xué)性、標(biāo)準(zhǔn)化和公正性。此外，鑒于本系統(tǒng)計算過程的數(shù)學(xué)規(guī)律性極強，可以設(shè)計基于大型數(shù)據(jù)庫的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，實現(xiàn)全部計算過程的自動化，更好地提高工作效率，為創(chuàng)建節(jié)約型社會貢獻一份力量。
參考文獻：
[1]高等學(xué)校外語專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會英語組編.高等學(xué)校英語專業(yè)英語教學(xué)大綱[M].北京：外語教學(xué)與研究出版社，2000.
