3.2.1 模糊綜合評判法實現學生互評
模糊綜合評價算法是通過分析某一個對象，然后對其進行數據處理，并以此建構模糊型數學模型，運用隸屬關系把一些數據元素集合成模糊集合，最終確定隸屬函數。模糊綜合評價原理實現的技術路線如圖3-1所示。

圖3-1 模糊綜合評價原理實現的技術路線

在模糊算法的應用中，按照學校對實習評估的需求，將模糊算法中的各級指標設置在實習表現學生互評工作中，使得在對實習表現進行評分時，能夠細化評估的各級數值，使得評估工作更為細致，能夠讓用戶明確出實習表現過程中的具體情況。
3.2.1.1 構建學生互評評判模型
為了確定學生互評指標，通過調查相關專業的實習學生，確定了三個一級指標和6個二級指標，按照模糊綜合評判法，建立第一級評判因素集:
U = { 專業 U1，日常U2，活動 U3 };
第二級評判因素集分別如下:
U1 = { 專業態度 u11，適應能力u12 };
U2 = { 互動能力 u21，處理能力u22 };
U3 = { 學習能力u31，積極性 u32 };
學生互評指標體系見表3-1所示。
表3-1 實習表現學生互評指標體系
一級指標 二級指標
專業U1 專業態度U11
適應能力U12
日常U2 互動能力U21
處理能力U22
活動U3 學習能力U31
積極性U32

3.2.1.2 建立模糊綜合評判集
考慮到學生在手機端操作的方便性，將學生互評的等級設置為4個等級，分別為很好、較好、一般、不好，改寫成評判集:
V = { 很好 v1，較好v2，一般v3，不好v4 }

總結

以上是生活随笔為你收集整理的模糊综合评判法实现学生互评的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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