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user: 2. 工程博士招生对象评价指标体系建立 工程博士专业学位研究生教育是培养最高水平的工程专家，即是面向企业实际的博士工程师并能进入企业决策层与最高技术层面的技术管理人才的精英教育。工程博士的培养目标是 [ 1 ] ：1) 具有原创性和实用的独立研究能力，能够对相应的工程领域的技术进步与企业发展做出贡献；2) 具有对快速变化的工业技术进步的敏锐洞察力及对其发展施加影响的能力；3) 具有专业领导人与组织者相应的管理知识与杰出才能，并具有对市场适应能力与对企业生产行为的变革能力。 2.1. 工程博士招生对象评价指标体系建立 工程博士招生作为工程博士教育的起点和基础环节，是保障高层次工程技术培养质量的重要因素。所以，应从工程博士招生入学选拔入手，建立严格的招生对象评价体系，选择具备成为工程技术领域领军人才潜质的人才，保障工程博士培养质量，实现工程博士教育培养目标。工程博士招生对象评价指标主要有 [ 5 ] ：第一、学历要求，要求已获得硕士学位；第二、工程实践能力要求，要求具有工程或工程相关行业3年及以上实际工作经验，具有较好的工程技术理论基础和较强的工程实践能力；第三、科研能力要求，参与过或正在参与国家重大工程项目研究；第四，其他要求。 2013年11月，教育部、中国工程院发布了《卓越工程师教育培养计划通用标准》 [ 6 ] ，制定的关于工程博士人才培养标准，给参与卓越计划的高校优化工程博士专业学位研究生培养方案提出更为标准化的要求。以工程博士研究生自身的特质和其承担的重大专项需求为出发点，创新工程博士专业学位培养方案，已成为各试点高校面对的新挑战。科学创新工程博士培养方案对准确定位工程博士培养模式、完善高端工程技术人才培养体系、保障工程博士研究生教育质量都具有重要意义。 工程人才的基本特征可概述为三个方面 [ 7 ] ：厚基础，指基础理论知识是创新的前提和发展的支撑；强技能，指强化工程实践动手能力和操作技能，是工程人才区别于其他人才的重要特征；重应用，指具有发现问题、辨识问题的敏感性，能熟练地运用各种知识和技能进行分析和研究，创造性地解决实际问题，是工程人才的显著特质。 综上所述，高等工程教育招生对象评价涉及因素较多，本文在确立工程博士招生对象评价指标过程中，参考25所试点高校工程博士招生简章，得到一个比较完备的工程博士招生对象评价指标，如表1所示。 2.2. 关键指标体系建立 大量研究表明，评价模型指标体系时并非涉及因素越多越好，由于累计误差的不利影响以及各指标间的独立性要求，必须从表1给出的24个工程博士招生对象评价指标中挑选出最为重要的指标，建立一个关键指标体系。 对于关键指标的甄选，传统做法是让各位专家分别对上述24项指标的重要性做出排序，然后集结各位专家的偏好形成群偏好，根据群偏好排序得出关键指标。但是为了规避专家对大样本打分和排序的困难和矛盾，本文提出一种基于Vague集的甄选方法，该法能够反映各位专家对每项指标“会严重影响工程博士培养”或“不会严重影响工程博士培养”的判断，具有更加直观的意义，使用起来也很简便。 首先，介绍的Vague集基本概念，如下： 定义1：设U是一个非空集合，元素 。U上的一个Vague集A是指U上的一对隶属函数t A 和f A ，即 Table 1 Dr Engineering enrollment objects evaluation inde 指标名称 指标名称 1 已获得硕士学位 13 具有工程技术领军人物的潜质 2 工程实践能力或培养潜质 14 诚实守信 3 工程技术理论基础 15 学风端正 4 承担国家科技重大专项 16 学术行为 5 科研工作能力 17 身心健康 6 专业知识 18 动手能力 7 外语水平 19 团队精神 8 创新能力 20 年龄不超过45岁 9 综合素质 21 专家推荐 10 工程领域专家 22 工作经验 11 从事工程技术岗位工作 23 国际视野和跨文化竞争能力 12 具有工程实践研究成果 24 合作能力和人际交流能力 表1. 工程博士招生对象评价指标 满足 ，且 ， 。 其中，t A 为Vague集A的真隶属函数，表示支持 的证据的隶属度下界；f A 为Vague集A的假隶属函数，表示反对 的证据的隶属度下界。 定义2：记论域U上的Vague值x= ，其中 ，记核函数 为 ， [ 8 ] 。 然后，基于Vague集的甄选法具体步骤如下： 1) 专家评价。请n位专家对每个指标x i 的重要性进行判断，认为会严重影响工程博士绩效的画“√”，认为不会严重影响工程博士绩效的画“×”，认为无法判断的画“○”。(文中取n = 10， ) 2) 计算真隶属函数t A 和假隶属函数f A 的值。 记完备指标集U到关键指标集A的关系 为一个Vague集关系。 表示指标x i “会严重影响工程博士绩效”的程度， 表 示指标x i “不会严重影响工程博士绩效”的程度。 = 认为x i 影响严重的专家数/专家总数n = 认为x i 影响不严重的专家数/专家总数n 满足定义1的 ，且 。 3)确定核函数值 。 此处 表示认为指标x i 影响严重多于认为该指标影响不严重的专家数占总专家人数的比例，反映了指标x i “对工程博士招生对象评价影响严重的”可靠程度， 越大，可靠程度越大，并以此作为后续计算的权重。 同时，给出重要性指标α(0 < α < 1)，当 ≥ α时，x i 入选关键指标集A。本文取α = 0.4，即当 Table 2 Based on Vague set the key indicators selectio 指标 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 1 √ √ √ √ ○ × √ √ √ × √ × ○ ○ √ √ × √ √ ○ ○ √ √ √ 2 √ √ √ ○ √ × ○ √ ○ × × √ × √ × √ × × √ ○ √ √ √ ○ 3 √ √ ○ √ √ √ √ ○ √ × √ ○ √ × √ √ √ ○ √ × × √ √ × 4 √ √ √ √ √ ○ √ √ × × ○ √ √ √ × ○ × × √ √ √ √ ○ × 5 √ ○ × √ √ √ √ × √ √ ○ ○ ○ × √ × √ √ × × √ ○ √ √ 6 √ √ √ ○ √ ○ × √ √ √ √ × √ × √ √ √ ○ ○ × × × ○ √ 7 √ √ √ √ √ × ○ ○ × × √ √ √ ○ ○ ○ √ × √ × × √ × ○ 8 √ ○ √ √ ○ √ × × √ × × × √ √ × × × × × ○ ○ √ × × 9 √ √ ○ ○ √ × √ √ √ ○ √ √ √ × × ○ ○ √ √ ○ √ ○ √ × 10 √ √ √ √ × ○ × √ × × √ √ √ ○ × ○ √ ○ ○ √ √ √ √ × √ 10 8 7 7 7 3 5 6 6 2 6 5 7 3 4 4 5 3 6 2 5 7 6 3 ○ 0 2 2 3 2 3 2 2 1 1 2 2 2 3 1 4 1 3 2 4 2 2 2 2 × 0 0 1 0 1 4 3 2 3 7 2 3 1 4 5 2 4 4 2 4 3 1 2 5 t A (x i ) 1 0.8 0.7 0.7 0.7 0.3 0.5 0.6 0.6 0.2 0.6 0.5 0.7 0.3 0.4 0.4 0.5 0.3 0.6 0.2 0.5 0.7 0.6 0.3 f A (x i ) 0 0 0.1 0 0.1 0.4 0.3 0.2 0.3 0.7 0.2 0.3 0.1 0.4 0.5 0.2 0.4 0.4 0.2 0.4 0.3 0.1 0.2 0.5 S A (x i ) 1 0.8 0.6 0.7 0.6 -0.1 0.2 0.4 0.3 -0.5 0.4 0.2 0.6 -0.1 -0.1 0.2 0.1 -0.1 0.4 -0.2 0.2 0.6 0.4 -0.2 入选 * * * * * * * 表2. 基于Vague集的关键指标甄选 认为x i 会严重影响工程博士绩效的专家数超过认为它影响不严重的专家数四成以上时，x i 入选关键指标集。 本文选取10位专家对表1中24项指标重要程度进行判断，然后按照上述步骤选出7个指标用**标出，如表2所示。 通过采用Vague集理论，从24项较全面的工程博士绩效评价中选出7个关键指标，确定工程博士评价关键指标集合包含已获得硕士学位、工程实践能力或培养潜质、工程技术理论基础、承担国家科技重大专项、科研工作能力、具有工程技术领军人物的潜质、以及工作经验七个要素。