摘要：高校学生经济困难程度的客观准确认定是高校学生资助工作的重点和难点。本文利用模糊综合评价，精炼量化影响因素，建立简洁操作性强的学生经济困难程度排序模型，使得认定结果更加客观公正。
关键词：学生经济困难程度 排序模型 模糊综合评价 层次分析法
一、引言
根据教育部的相关数据显示，国家对家庭经济困难学生的资助在逐年增加，如何科学界定学生的困难程度，使真正需要资助的学生受益，是资助工作的关键。
目前多数高校对家庭经济困难学生的认定是由辅导员和班级同学组成的评议小组进行认定。这样的认定过程完全倚赖主观判断，结果会受个人喜好、关系亲疏等主观因素左右。因此，如何客观准确地将最大的资源给予最需要资助的学生，改善认定主体单一的不利局面，是高校在实际工作中必须解决的首要问题。
模糊综合评价决策法是一种基于模糊数学，对受到多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法。利用模糊数学综合评价学生经济困难情况的问题目前已经有了一些结论[1，2]，这些研究在构建评价体系时，考虑因素非常全面，采用了较复杂的二级甚至三级模型。
事实上，一个模型考虑的各方面因素过于详细反而会模糊了重要因素的主导作用，使得模型变得庞杂，计算量过大，因此本文首先精简合并评价因素，将定性因素数量化，建立简洁的模糊综合评价模型，对多个学生的经济困难程度给出排序，最后结合一个实例进行计算分析。
二、学生经济困难程度评价体系
评判学生经济困难程度的影响因素繁多，为了公正公平地将最大的资源给予最需要资助的学生，我们引入模糊综合评价算法对申请助学金的学生经济困难程度进行排序[3]。步骤如下：
（一）确定学生经济困难程度评价的因素集
结合学生填写的《高等学校学生及其家庭情况调查表》《高等学校家庭经济情况认定表》中的信息，我们将影响因素精简整合并数量化，见表1。
（二）建立指标数据矩阵（公式1）
令评判集V ={v1，v2，......，vn} 为n个助学金申请人。按照表1，建立n个申请人的6项经济困难指标的数据矩阵X=（xij），其中xij表示第j个申请人的第i项指标数据。
（三）建立单因素评判矩阵（公式2）
（四）利用层次分析法确定各评价指标权重[4]
对于评判经济困难程度的总目标，我们研究制定了关于这6个经济困难指标重要性的调查问卷，对20位长期从事学生管理工作的辅导员老师进行了调查，并将调查结果转化，得到判断矩阵
C=[1，2，2，2，5，4；1/2，1，2，2，4，3；1/2，1/2，1，2，4，3；1/2，1/2，1/2， 1，4，3；1/5，1/4，1/4，1/4， 1，1/3；
1/4，1/3，1/3，1/3，3，1]。用MATLAB算得C的一致性比例CR=0.0396小于0.1，具有满意的一致性。将C的最大特征根对应的特征向量归一化后即可得到6个经济困难指标的权重向量。
（五）模糊运算确定经济困难程度的排序结果
模糊数学中有多种模糊运算方法，我们采用加权平均型算法，该算法对所有影响因素均衡兼顾，适用于多指标影响的经济困难程度的评价计算。令 （2）u=？QR
即求得申请人经济困难程度系数。将其从大到小排序，即得申请人经济困难程度的排名。
三、计算实例
以江苏警官学院某班为例，该班共52人，9名同学提交了助学金申请。我们利用模糊综合评判法对这9名同学的经济困难情况进行排序。
首先，从数据库中采集申请人的家庭信息、上学期校园卡消费信息，按照表1所示方法将其数量化，得到的结果如表2所示。
根据公式（1），计算单因素评判矩阵。再根据公式（2），求得9个申请人经济困难程度系数分别为0.225， 0.258， 0.058， 0.062， 0.068， 0.054， 0.139， 0.050， 0.087，从而得到申请人的经济困难程度排名为v2 ，v1 ，v7 ，v9，v5，v4，v3，v6，v8。辅导员可根据这个排名，再结合实际情况，合理分配助学金，将最大的资源给予最需要资助的学生。
四、结束语
对学生家庭经济困难程度进行科学认定，有利于高校对家庭经济困难学生进行有效资助，从而将最大的资源给予最需要资助的学生，促进学生享受公平教育机会。本文采用最简单的一级模糊综合评价模型，利用层次分析法确定各因素的权重，对多个学生的经济困难程度给出排序。本文所需要的因素信息均可从相关数据库中采集得到，而且评判过程是完全程序化的，摒除了人为主观因素的影响，所得结论可作为实际工作中的有力参考。整个评判过程完全依赖计算机完成，亦为将来相关软件开发提供了基础模型。
参考文献：
[1] 刘婕，王全春，李明辉.高校家庭经济困难学生模糊综合认定模型研究[J].价值工程，2013， 30：148- 149.
[2] 杨金保.基于模糊综合评价的高校贫困生认定方法研究[J].佳木斯大学社会科学学报，2010， 4：136- 138.
[3] 谢季坚，刘承平.模糊数学及其应用（第三版）[M].华中科技大学出版社，2006.
[4] 张小红，裴道武，代建华.模糊数学与R ough集理论[M].清华大学出版社，2013.
