计算学前儿童羞怯程度的模糊评判方法

　　综合评判是对多种属性的事物，或者说其总体优劣受多种因素影响的事物，做出一个能合理地综合这些属性或因素的总体评判。例如，教学质量的评估就是一个多因素、多指标的复杂的评估过程，不能单纯地用好与坏来区分。而模糊逻辑是通过使用模糊集合来工作的，是一种精确解决不精确不完全信息的方法，其最大特点就是用它可以比较自然地处理人类思维的主动性和模糊性。

　　一、模糊评判方法

　　按确定标准对某个或某类对象中的某个因素或某个部分进行评价，称为单一评判。从众多单一评判中获得对某个或某类对象的整体评价，称为综合评判。综合评判的目的是希望对若干对象，按一定意义进行排序，从中挑出最优或最劣对象，以期有效的解决问题。综合评判基本步骤包括：

　　（一）确定基本因素集

　　U={u1，u2，…，um}。比如儿童羞怯的指标体系，我们可以采用 Henderson 和 Zimbardo(1998)的定义。他们认为羞怯就是人际情境下的不舒适和 / 或抑制，这种不舒适和 / 或抑制又会进一步阻碍一个人对人际目标和职业目标的追求。
　　羞怯是过度自我关注(self-foeus)、过于关注(preoeeupation)自己的想法、情感和身体反应的一种形式。羞怯可以囊括轻度的社交笨拙到完全的社交恐惧这样一个连续体。羞怯可以在认知的、情感的、生理的和行为的四个水平或其中任一水平出现(见下表)。从表中可以看到，羞怯由行为、生理、认知、情感四个一级指标，每个指标下有七个二级指标组成。

　　（二）确定指标权重

　　评价的指标体系确定后，就要给每个指标分配权重，确定权系数。比如，我们给行为、生理、情感、认知分别确定权重为：0.4、0.3、0.2、0.1。然后给每个二级指标分配权重，如果有三级指标，以此类推。

　　（三）单因素评价

　　给出模糊值映射 α：U→（V），且对于任意的 ui∈U，记αi=α(ui)，称 αi为对因素 ui的评价。α 称为单因素评价函数。也就是确定评价级与赋值。评价级的划分应该保持适中，避免过粗或过细，一般来说，把等级定为五级就比较适中。及 A（完全适合）、B（基本适合）、C（不清楚）、D（基本不适合）、E（完全不适合）。赋值有两种，其一为单一标尺赋值，即由 5 至 1 依次赋值；其二为复表尺赋值，即由 +2 至-2 依次赋值。
　　首先，确定隶属度。比如，我们界定“青年人”，大家一致意见是 20 岁。那么 20 岁的隶属度就是 1，年龄 25 岁就是0.8,35 岁大家就认为不那么年青了，就是 0.5,45 岁就根本不是年青认了，隶属度就是 0。把某一概念集合用 0 和 1 之间的数值表示出来，就是隶属度。但是只有隶属度是不能很好的说明问题的。假如，张三 25 岁，李四 45 岁，王五 20岁，吴六 30 岁，他们是一个青年群体，这个命题正确吗？不好回答。
　　其次，模糊集合，用表示。
　　最后，建立模糊矩阵。

　　（四）选择恰当的评判模型

　　模糊数学中最常用的评判模型有主因素决定型[M(∧，∨)]，主因素突出型[M(·，∨)，M(∧，茌)]和加权平均型[M(·，茌)]

　　二、计算学前儿童的羞怯程度举例

　　（一）建立评价指标体系

　　1.评价指标集 U=（合群程度，认知，情感，生理，行为）
　　2.评价指标的权重集 V=（0.1,0.15,0.2,0.25,0.3）
　　3.评价集为四级，实际赋值为：（很符合，2；符合，1；不符合，-1；很不符合 -2）
　　4.为计算方便，将 Henderson 等人关于羞怯的表现的二级指标删减为四种，删去或者合并某些项目，并增加合群程度一级指标，使其更符合幼儿实际。
　　计算结果约等于 0.89，接近于 1，说明该幼儿是羞怯儿童的可能性极高。但是究竟如何最终确定某个儿童是否为羞怯，为高羞怯还是低羞怯呢？就需要进行大规模的进行施测，比如以哈尔滨市为群体，随机抽取教师 200 人，家长200 人，通过上述的过程计算出一个数值，这个值就是常模，假如常模出来是 0.4，那么高于 0.4 的就是羞怯，低于 0.4的就是正常，一定范围之内的为低羞怯，到达一定程度为高羞怯。