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