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淺談基于校園一卡通的學生信用管理模型設計論文
1 概述
當前，大學生失信情況越來越多，這不僅損害了大學生的整體形象，不利于大學生自身的健康成長，也給社會造成了不良的影響。因此，構(gòu)建大學生信用管理系統(tǒng)，建立大學生誠信檔案就顯得尤為重要。目前國內(nèi)的絕大多數(shù)高校都已經(jīng)建立了比較完善的校園一卡通系統(tǒng)，通過校園一卡通可以方便的采集和管理學生的信用信息，整合校園內(nèi)分散的學生數(shù)據(jù)信息，建立學生信用管理系統(tǒng)。
2 信用管理模型需求分析
通過校園一卡通數(shù)據(jù)庫，整合學校教務處、學工處、財務處、后勤處、圖書館5個基礎部門的信用管理模塊，完成對每個學生5個評價指標的信用評價，計算得出相應的信用向量值，并存儲到學生信用數(shù)據(jù)庫中，系統(tǒng)中的信用評價模塊調(diào)用學生信用數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)完成對學生信用的綜合評價，從而得到學生最終的信用向量值，得出學生的信用等級。根據(jù)大學生信用管理的特點，對比國內(nèi)很多高校所實現(xiàn)的信用管理系統(tǒng)，并充分調(diào)研筆者所在單位實際情況的基礎上，分析得出本系統(tǒng)的功能需求主要包括2個方面：信用數(shù)據(jù)采集與管理和信用評價。
2.1 信用評價
主要完成信用表達，并研究構(gòu)建一種信用評價模型，該評價模型基本上能夠準確地表達出學生的信用狀況，而且根據(jù)評價模型，制定一套科學、合理、規(guī)范的信用評價細則，從而能夠?qū)崿F(xiàn)對信用進行綜合評價和計算。
2.2 信用數(shù)據(jù)采用與管理
根據(jù)信用評價模型制定的評價細則，從校園一卡通基礎數(shù)據(jù)庫中確定學生基礎信息，并從學校不同的管理部門(教務處、學工處、財務處、后勤處和圖書館)采集與管理與學生信用相關的信息，并構(gòu)建統(tǒng)一的學生信用數(shù)據(jù)庫，進行學生信用綜合評價，確定學生信用等級。
3 信用管理模型設計
3.1 信用表達設計
個人信用由于涉及對其他人的認識，對其的研究遠比對客體之間信任關系的研究要復雜得多，而且無法用常規(guī)的邏輯來分析和描述。常規(guī)邏輯模型的形式化描述很難與現(xiàn)實世界中主體實際信用觀點建立起簡潔明了、直觀的對應關系，這也造成了常規(guī)邏輯模型很難能夠準確地描述出主體信用所具有的模糊性。因此，在個人信用的研究過程中需要找到簡潔、直觀的語義，從而能夠反映主體信用的模糊性和主觀性，為主體信用決策提供有效支持的方法。
假設信用表達所研究的問題域X={x0,x1,x2,...,x } n ，其中xi(i=0，1，2…，n)表示開放網(wǎng)絡環(huán)境中的主題。定義1：設非空集合X為論域，x ∈X ，則給定如下映射關系： {1,2,...,N}X →[0,1],x ?uA(x)∈[0,1] ，則稱由如下序偶所組成的集合A ={(x|u } A(x)) ，x ∈X 為X 上的模糊集合，uA(x) 為x 對A 的隸屬函數(shù)，而對于具體的x ，稱uA(x) 為x 對A 的隸屬度，X 上的所有模糊集的集合記作ψ(X) 。用對個模糊集合Tj ∈ψ(X)(j =1,2,...,N) 定義具有不同信任度的信任集合，即用離散的標度{1,2,...,N}連描述主體信用的高低。同時采用自然語言對Tj 命名，并賦予實際、直觀的意義。
本課題中以N=5 進行研究，即將個人信用用V ={v1,v2,v3,v4,v5}這個5維信用向量來表示，并且定義Tj 的意義如下：①T1：“信用差”子集合;②T2：“信用一般”子集合;③T3：“信用較好”子集合;④T4：“信用好”子集合;⑤T5：“信用非常好”子集合。例如T3為“信用較好”子集合，也就是指對一個實體xi的信用度評價為信用較好。如果某一個學生的信用向量V={0.09,0.56,0.15,0.18,0.02}，即“信用差”的情況占9%，“信用一般”的情況占56%，“信用較好”的情況占15%，“信用好”的情況占18%，“信用非常好”的情況占2%，按照最大隸屬原則，則該學生的信用評價結(jié)果為“信用一般”。
3.2 信用評價設計
本課題中信用評估過程采用一個簡單的模糊評價方法，在信用評價過程中綜合考慮4個基本要素：
①因素集E={e1,e2,…,en}：包含構(gòu)成信用類型的所有屬性;
�、谝蛩卦u價集D={d1,d2,…,dn}：描述對特定主體的屬性所作的不同等級的評價;
③因素評價矩陣R=(rij)n*N：表示對各個因素ei作各種評價的可能性，例如rij表示對ei做出dj評價的可能性;
④各因素權(quán)重W={w1,w2，…,wn}：表示各因素在信用評價中的相對重要性。
信用評價的結(jié)果就是信用向量V={v1,v2,…,vN}，信用的簡單模糊評價就是進行如下模糊變換：(v1,v2,…,vN)=(w1,w2，…,wn) ×(rij)n*N，其中× 為模糊關系合成算子。
3.2.1信用評價指標體系設計
針對高校學生這一群體，其信用狀況不僅與其自身的經(jīng)濟狀況有關，而且與其在校的表現(xiàn)有著更加重要的關系，如考試成績、上課出勤率、科研競賽情況等。因此，在課題的研究過程中，根據(jù)高校學生信用評價的實際情況，并結(jié)合現(xiàn)有個人信用指標體系，選取了基本情況、獎懲記錄、學習能力、信譽狀況、信用能力這5個與學生信用評價有直接影響的主要因素：
5個因素集E={基本情況、獎懲記錄、學習能力、信譽狀況、信用能力}構(gòu)成了學生信用評價指標體系：
�、倩厩闆r：包括學生個人基本信息、家庭情況、教育情況;
②獎懲記錄：包括學生的各種獎勵與處分情況;
�、蹖W習能力：包括學生的考試科目成績、上課出勤率、獎學金獲得情況、科研競賽情況;
�、苄抛u狀況：包括學費繳納、助學貸款情況、圖書借閱、其他費用繳納(住宿費、水費、電費、網(wǎng)費、學雜費等)、一卡通消費情況;
�、菪庞媚芰Γ喊▽W生思想道德、同學評價、老師評價，以及是否擔任學生干部。
3.2.2 因素評價集選擇設計
在本課題的研究過程中選擇了V={v1,v2,v3,v4,v5}這個5維信用向量來描述學生的信用情況，因此選擇因素評價集時，相對應地考慮5個等級，最終選擇的因素評價集D={差，一般，較好，好，非常好}。
3.3.3 因素權(quán)重分配設計
對于本課題研究的5個因素集E={基本情況、獎懲記錄、學習能力、信譽狀況、信用能力}，利用線性規(guī)劃法構(gòu)建信用評價模型，即：
對于“信用好”的學生，滿足w1e1+w2e2+w3e3+w4e4+w5e5>=C對于“信用差”的學生，滿足w1e1+w2e2+w3e3+w4e4+w5e5
3.3.4評價細則設計
本系統(tǒng)中設定基本情況、獎懲記錄、學習能力、信譽狀況和信用能力5個因素集的基礎分為100分，通過具體的評價細則進行綜合評分，具體如下：
1)基本情況
個人基本信息：城市戶籍(+15分)、非城市戶籍(+15分);家庭情況：獨生子女(+10分)、非獨生子女(+10分);教育情況：博士研究生(+20分)、碩士研究生(+15分)、本科生(+10分)、大專生(+5分)、大專以下(+0分)。
2)獎懲記錄
市級以上獎勵(+40分)、市級獎勵(+30分)、校級獎勵(+20分)、二級學院獎勵(+10分)，相應的，市級以上懲罰(-40分)、市級懲罰(-30分)、校級懲罰(-20分)、二級學院懲罰(-10分)，相應的。
3)學習能力
考試科目成績：大于80分(+10分)、介于60分與80分之間(包含60分與80分，+5分)、低于60(+0分);上課出勤率：大于90%(+5分)、低于90%(+0分);獎學金：校級以上獎學金(+20分)、校級1等獎學金(+15分)、校級2等獎學金(+10分)、校級3等獎學金(+5分);科研競賽情況：承擔市級及以上科研項目或者市級及以上競賽獲獎(+20分)、承擔校級科研項目或者校級競賽獲獎(+10分)。
4)信譽狀況
學費繳納：未惡意拖欠學費(+20分)、惡意拖欠學費(-20分);助學貸款：未惡意拖欠助學貸款(+20分)、惡意拖欠助學貸款(-20分);圖書借閱：圖書借閱按時歸還(+20分)、圖書借閱不歸還(-20分);其他費用繳納：未惡意拖欠(+20分)、惡意拖欠(-20分);一卡通消費情況：勤儉節(jié)約(+20分)、肆意揮霍(-20分)。
5)信用能力
思想道德：優(yōu)秀(+30分)、良好(+20分)、及格(+0分)、差(-20分);同學評價：優(yōu)秀(+30分)、良好(+20分)、及格(+0分)、差(-20分);老師評價：優(yōu)秀(+30分)、良好(+20分)、及格(+0分)、差(-20分);學生干部情況：校級學生干部(+15分)、二級學院學生干部(+10分)、班級學生干部(+5分)。
4 結(jié)束語
本文通過分析大學生信用管理系統(tǒng)的功能需求，設計信用數(shù)據(jù)采集與管理和信用評價;利用模糊理論分析了信用表達，介紹了信用管理模型所采用的5 維信用向量V={v1,v2,v3,v4,v5};最后通過對信用評價模型中所綜合考慮的4個基本要素因素集E={e1,e2,…,en}、因素評價集D={d1,d2,…,dn}、因素評價矩陣R=(rij)n*N、各因素權(quán)重W={w1,w2,…,wn}進行了分析介紹，并對學生信用評價指標體系、因素評價集選擇、因素權(quán)重分配、5個因素集的評價細則進行了詳細分析，設計出基于校園一卡通的學生信用管理模型。
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