计划分s个灰类，评估对象i关于评估指标j的样本观测值为xij，i=1，2，…，n；j=1，2，…，m，根据xij的值对相应的评估对象i进行评估，具体过程如下：
①混合三角白化权函数（如图1所示）构建，具体步骤如下[7-8]：
3 实例分析
专业人才培养目标和培养规格的准确定位是专业建设的首要工作。通过结合我校信息管理与信息系统专业人才培养能力体系确定的实例阐述三角白化权函数的评估模型的应用。
3.1 专业培养能力指标体系的设计
在表1的基础上，结合专业的具体要求对具体指标细化（指标内容解释），如对指标x2细化掌握现代信息技术、企业管理、SAP应用与开发等方面的基本理论和知识等，从而构成基于CDIO的专业培养能力指标体系，并形成社会调查问卷。
3.2 确定利益相关者权重和评价指标权重
通过对利益相关者权重进行专家调查，得出各指标权重如表2所示。
为了在调研时充分考虑调研数据，并且在评估时不具有倾向性。对各项指标采用均等赋权的方式，各项指标权重均为0.0588，如表3所示。
3.3 划分评价灰类
Bloom思维模型将人类思维复杂程度划分为记忆、理解、应用、分析、综合和评估等六个水平，这六个水平是按照从最简单的到最复杂的顺序排列的，不同水平的划分并没有明显的边界，其难度等级区分也并不那么严格，每个人在学习的过程中很容易从一个水平发展到另外一个水平。[9]Bloom思维模型有助于认识和描述专业人才能力培养指标所达到的程度和水平。通过将专业人才培养规格与Bloom分类法相结合，可以进一步将六个水平划分为3个评价灰类，从而确定专业人才培养能力体系评价灰类为深度培养（灰类1）、重点培养（灰类2）、浅层培养（灰类3）等（如表3所示）。其中浅层培养对应记忆和理解等2个水平；重点培养对应应用和分析等2个水平；深度培养对应综合和评价等2个水平。
3.4 评价指标取值范围的确定
通过专家评定法（德尔菲法）确定各个评价指标取值边界及延拓值d，β1，β2，β3，ej分别为2、3、3.5、4.5及5，如表3所示。
3.5 评价指标实际值的确定
3.7 各评价指标白化权函数的计算
根据各指标实际值，利用所构建的各灰类三角白化权函数，可计算各指标聚类系数，如表3所示。
3.8 评估对象的综合聚类计算
根据综合聚类计算公式和各指标权重数据，计算各灰类综合聚类系数如下：
通过对各项指标白化权聚类系数的计算，可以明确各个利益相关者对专业培养能力体系具体指标的期望灰类，如x1、x2、x4、x5、x6、x7、x8、x9、x10、x11、x13、x14、x16、x17为重点培养灰类；x3为深度培养灰类；x12、x15为浅层培养灰类，该计算结果比较真实反映社会对本专业的需求情况。通过评估对象的综合聚类计算，可以得出专业的人才培养目标定位σ2为重点培养灰类，对应的Bloom分类水平为应用和分析等2个水平，这与本专业的应用型人才培养目标的定位相吻合，同时反映了社会对应用型人才的需求，与我们国家教育改革的趋势比较一致。根据评估模型确定专业培养能力体系指标灰类以后，再开展专家评估与讨论，最终确定各个指标的灰类。然后以专业培养能力体系为核心，开展专业人才培养方案理论课程体系、实践课程体系设计以及素质项目设计，将指标的培养要求落实到具体课程和具体项目中，从而实现专业培养能力体系、理论课程体系、实践教学体系、素质教育项目的一体化设计。
4 结论
专业建设系统工程包含专业人才培养目标的确定，人才培养规格的准确定位，理论课程体系的深化，实践教学体系的强化等诸多方面的问题。专业培养能力指标体系的构建与评估（即人才培养规格的准确定位）是专业建设系统工程的重要一环，对专业建设的后续工作具有方向性、指导性的意义，为专业建设的后续工作奠定了基础。本文通过聚类评估模型对能力指标进行评估，确定专业培养能力体系，具有一定的现实意义，有助于真正实现“教育创造学生价值、学生创造社会价值”的教育理念。
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