【关键词】 会计 信息质量 评价方法 研究
会计信息质量评价方法是指评价人员如何根据已设立的评价指标对企业的会计信息质量状况进行分析判断并确定质量的好坏的技巧。评价的方法，主要有定性和定量方法两种。定性分析方法主要包括，专业人员个人分析法，专业人员集体分析法和调查分析法。定量分析方法主要包括模糊评价法、功效系数法等。但是如果单独用定性和定量的分析方法对企业的会计信息质量进行评价，都无法全面地进行评价。因为用于评价会计信息的指标有些可以量化，而有些只能定性的分析。只有将两者有机的结合，才能达到最佳效果。
一、单一指标综合评价模型
单一指标综合评价模型是最基础的评价模型，在这个模型中，首先应对上市公司的会计信息质量的每项评价指标均进行单一评价，并根据其质量为其评分，从而得出关于会计信息质量的单一指标的分值，然后把这些分值进行加总，可以得出上市公司会计信息质量的总体分值，最后可以根据这个总体分值对会计信息质量进行综合评价。
设U1，U2，……，U0分别代表会计信息质量的评价指标，其中0？燮U0？燮100，Q代表上市公司会计信息质量的总评值，且0？燮Q？燮100，则有：Q=（U1+U2+……+Un）/n，利用这个公式很容易计算出上市公司会计信息质量的分值，进而评价会计信息质量的好坏。
二、单项指标加权平均评价模型
以单一指标综合评价模型为基础，加以改动而来。同理：设U1，U2，……，Un分别代表会计信息质量的八个单项评价指标，其中0？燮U0？燮100，Q代表上市公司会计信息质量的总评分，0？燮Q？燮100，和上一种评价模型不同的是，在这里为U1，U2，……，Un分别按其对会计信息质量的影响程度的不同赋予了不同的权重a1，a2，……，an，同时规定0？燮an？燮1，且 ∑an=1，然后得出：Q=a1U1+a2U2+……+anUn。
可以看出，这一评价模型为会计信息质量单项评价指标赋予了不同的权重，可以减少非主要因素对评价结果的影响，更有利于评价结果的准确。
三、模糊评价法模型
模糊集理论是L.A.Zadeh（扎得）1965年提出的一种数学理论，它是处理事物的属性，如好坏、大小、长短等概念处于模糊性的问题。评价人员在会计信息质量评价时，由于影响会计信息质量的因素存在较大的不确定性。因此，为了能够使这些模糊的因素量化，可以将模糊数学应用于此，建立模糊评价模型。通过建立模糊评价，可以使得那些性质、内容等不一致的影响因素归为单一指标，从而对企业会计信息质量做出科学的评价。
第一步，建立因素集。把所有影响会计信息质量量化的因素分成S个子集，记为U1，U2，U3，……，Us，并满足条件 U={U1，U2，U3，……，Us}，Ui∩Uj=？I（i≠j），对于每一个子集 Ui又可以由它的下一级评价指标子集Uin来评价，即可以表示为Ui={Ui1，Ui2，……，Uin}，i=1，2，……，s，其中：Ui表示第i个影响因素；n表示Ui总共有n个影响因素。通常这些选取的因素都具有不同程度的模糊性。第二步，建立权重集。影响会计信息质量的因素众多，但是一般来说，各个因素的影响程度不一样。为了充分体现客观性，依据个影响的实际影响，对他们分别赋予一定的权重。
A={A1，A2，……，As}，（其中：i=1，2，……，s）
其中，Ai表示第i个影响因素的权重，S为总的会计信息质量影响因素。
第三步，建立评价集。评价集是依据信息质量评价人员对会计信息质量的各种可能评估结果所组成的集合。可以表示为：V={V1，V2，……，Vm}，（其中：j=1，2，……，m）
其中，Vj表示第j个评价结果，m为总的评价结果数。
第四步，单因素评价。单独对每一个因素进行评价，以确定会计信息质量隶属于评价集中个元素的隶属程度。取因素集U中的第i个因素Ui进行评价，对评价集V中第 j个元素Vj的隶属度为Yij，则对Ui的单因素评价可以得出评价的模糊集Ri={ri1，ri2，……，rim}，（其中：i=1，2，……，s）
对所有的因素分别进行单因素评价后，可以得到综合评价矩阵R为：
R=R1…Rn=ri1 ri2 … rim… …… …rn1 rn2 … rnm
第五步，进行综合评价。综合评价矩阵就是将各个影响因素都按评价集元素进行了评价，但未考虑各个因素的权重。要进行综合评价必须考虑各个因素的权重，建立数学模型如下：B=A×R=（b1，b2，b3，b4……，bm）式中：bj=∨（ai∧rij）
将ai与rij比较，取较小值，再从几个较小值中取最大值作bj。若计算出的综合评价模型B中各元素相加不等于1，采用“归一化”处理。此时，B集合仍是一个m维向量，需要再依据评价集上给定的标准向量C，则质量评估的结果将是一个明确的代数值。
Q=B×C
根据Q值的大小认为公司的会计信息质量的等级，并可对多个企业的Q值进行排队，进行比较分析。
四、功效系数法
功效系数法是指根据多目标规划原理，把所要评价的各项指标分别对照各自的标准，并根据各项指标的权数，通过功效函数转化为可以度量的评价分数，再对各项指标的单项评价分数进行加总，求得综合评价分数的方法。功效系数评价过程包括初步评价和基本评价两个环节。
1、初步评价计分
第一步，计算指标实际值。根据评价企业年度对外报告的财务报告所反映的数据，按照本文第三部分提供的各项指标计算公式，计算出各项评价指标的实际值。
第二步，确定指标的标准值。对于会计信息质量评价的各项指标没有具体的标准值。对此，财政部门可以在评价之前，请相关的专家或者学者进行研究，确定各指标的标准值。
第三步，确定指标值档次。根据选用的标准值，确定各项指标所处的档次，即是处于优秀值、良好值、平均值、较低值和较差值等各档标准值的哪个档次。
第四步，确定标准系数。标准系数是用于计量指标评价得分的计算的。当判断出实际值在标准值中所处的档次后，即可确定应选用的标准系数。
第五步，确定计算公式。
公式为：本档基础分+[（指标实际值-本档标准值）/（上档标准值-本档标准值）]（上档基础分-本档基础分）。
第六步，计算指标分数。每个指标分数由基础分和调整分构成。首先求基础分，即本档基础分，是指对某项指标按照本档标准值计算求得的分数。
计算公式为：本档基础分=指标权数×本档标准系数
公式中的指标权数，是指在一个特定的指标集合体中，每项指标占有的权重。一个指标体系的总权数通常为100，其中每项指标的权重，可根据各指标在整个体系中的重要程度，运用层次分析法在总权数范围内分配或请从事有关实际工作和理论研究方面的专家，独立将100分总权数分配给各项指标，然后综合分析专家的意见，确定每项指标的权重。然后求调整分，是指某指标实际值在某标准值档次内，超过本档标准值部分应得的分数。
计算公式为：功效系数×（上档基础分-本档基础分），其中，功效系数=（指标实际值-本档标准值）/（上档标准值-本档标准值）。
最后，将各单项基本指标初步评价得分相加，求出基本指标总分。
2、基本评价计分
基本评价是指在初步评价的基础上，利用修正指标，采用功效系数法对企业会计信息质量初步评价结果所做的进一步调整和完善，使计量指标评价结果更接近于实际的质量实际。
首先，确定各项修正指标的单项修正系数。单项修正系数是指每个修正指标对初步评价结论的修正比例。由基本修正系数和调整修正系数两部分构成。
（1）基本修正系数的计算
以初步评价得分为基础，按照规定的划分方法确定修正指标应处的区段，再根据修正指标的实际值，按照规定的划分方法确定修正指标实际值所处的区段，而后，按规定的公式计算如下：
基本修正系数=[1+（修正指标所处区段-修正指标应处区段）×0.1]
公式中应处区段和所处区段是一种对比修正关系。当二者相同时，则修正指标不对其所属部分的初步评价得分进行修正，基本修正系数为1；当二者不同时，则用所处区段与应处区段进行比较，每高出一个区段，基本修正系数就依次递增0.1，相反每低一个区段，基本修正系数依次递减0.1。
（2）调整修正系数的计算
按功效系数法计算，修正区间定为0.1，则调整修正系数=功效系数×0.1。其次，确定综合修正系数。综合修正系数是指修正指标对其所属部分基本指标得分进行综合修正的比率，可根据单项修正系数和各项修正指标的权数进行计算。由于企业会计信息质量评价的不同部分的修正指标与其他部分的基本指标相关性不是很强，修正意义不是很大，因而，把单项修正系数转化为综合修正系数，使得每项修正指标只对与其相关性很强的本部分基本指标得分进行修正。
第一步，某指标综合修正系数的计算。由其单项修正系数乘以该指标在本部分的权重求得，即：某指标综合修正系数=某指标的单项修正系数×该指标的权重，其中，该指标的权重=该指标的权数/该指标所在部分的权数总和。
第二步，某部分综合修正系数的计算。是该部分各项修正指标的综合修正系数之和。
第三步，最后修正总分的计算。首先计算每部分修正后得分，等于该部分综合修正系数与该部分初步评价得分的乘积。
第四步，对四部分修正后的得分加总，求出最后修正总分。
五、综合评价法
评价我国上市公司会计信息质量需要采用功效系数法和专家打分法进行综合评价，即综合评价法。综合评价法的主要由三个步骤构成：定量指标评价、定性指标评价和计算综合得分。
1、定量指标评价过程
第一步，计算指标实际值。根据评价企业年度对外报告的财务报告所反映的数据，按照各指标的计算公式，计算出各项评价指标的实际值。
第二步，确定指标的评分标准。指标评分标准的建立可以由有关的评价部门请专家、学者讨论建立。
第三步，确定标准系数。标准系数是对各项指标进行评价时，依据偏离标准值的幅度的大小进行确定，偏离的越大，标准系数越大。该标准系数用于计量指标评价得分。当判断出实际值在标准值中所处的档次后，即可确定应选用的标准系数。
第四步，计算单项指标分数。单项指标得分=本指标的总分-调整分其中：调整分=实际失真率/失真率基准点×标准系数×本指标的总分。
第五步，计算基本指标的总分。基本指标的总分=∑单项指标得分。
2、定性指标的评价
第一步，确定单项评议指标的等级。对会计信息质量评价指标体系中定性指标，根据他们影响会计信息质量的轻重分别给与一定的权数，同时给出各项指标的等级。
第二步，计算单项评议指标得分。单项评议指标分数=∑（单项评议指标权数×各项评议员给定的等级参数/评议人员数。
第三步，定性指标总的得分计算。评议指标总分=∑单项评价指标的分。
第四步，综合得分。综合评价得分=基本指标总分×权重1+评议指标得分×权重。
【参考文献】
[1] 蒋瑜峰、袁建国：会计信息质量评价：综述与展望[J].财会通讯，2010（2）.
[2] 王跃堂、张祖国：财务报告质量评价观及信息披露监管[J].会计研究，2011（10）.
【关键词】股价信息含量；市场有效性
资本市场的基本职能是资源分配，有效市场中，价格可以反映所有可获得的信息，即基于有效市场价格，市场参与者可以做出最有利的生产投资决策。股票价格的信息含量是证券市场运行效率和市场机制完善程度的重要标准。越多公司特有信息被反映在股价当中，股价越能有效的引导市场优化配置资源。衡量股价中包含的公司特有信息含量也就成为一项重要任务，本文重点评述了股价非同步性、知情交易概率指标以及股票收益反映未来会计盈余信息的能力三种衡量股价信息含量的方式。
一、股价非同步性指标
经典的资产定价模型将个股回报率与市场回报率联系起来，在CAPM的实证回归模型中：
Rit=b0t+b1t*Rmt+eit（1）
其中Rit是公司i在t时间段内的收益，Rmt为t时段内市场回报率，eit是i股票回报中无法由系统风险解释的部分。在计量经济学中，回归拟合优度R2越小，模型的解释力越弱，股票i价格变动被系统因素解释的部分越少，即股价中包含的个股基本面信息越多。
Roll（1988）发现传统的资产定价模型解释力度较低，对此他提出一种可能的解释：股价中包含了公司特有信息，这部分信息与系统因素无关，反映在eit中，公司特有信息的高波动性变动，增加个股回报率的波动性，拉低（1）的R2。Roll通过实证分析，发现公司层面信息或狂热情绪等噪音导致了股价非同步性。
基于Roll（1988）的发现，Morck et al.（2000）首次将资产定价模型中的R2作为衡量股价信息含量的手段，认为基本面信息造成了股价波动非同步现象，并对比不同国家的股价同步性水平，发现低收入国家股价信息含量显著低于发达国家，他们分析认为这与市场对投资者权益受保护程度、法律体制是否健全相联系。
二、知情交易概率指标
Easley，Kiefer 和 O′Hara（1996）提出知情交易概率指标（PIN），该模型把交易者分为知情者与不知情者，后者出于流动性需求进行交易，其交易服从参数为的泊松分布，而知情者交易服从参数为μ的泊松分布，另外，与股票价值有关的事件发生的概率为α。具体指标设定为：
PIN=αμ[]2ε+αμ（2）
即所有成交委托单中知情交易者委托单的概率，模型参数由极大似然法估计。该指标为测量知情交易度提供了有力工具。
三、股票收益反映未来会计盈余信息能力指标
Durnev et al.（2003）将当下股票收益率对未来盈利情况的预测能力可以衡量股价信息含量，并用于验证股价分同步性指标的正确性。股票当期收益率是当期及未来每股收益的函数，并将未来股票收益作为控制变量，回归方程如下：
rt=a+b0ΔEt+τbτΔEt+τ+τcτrt+τ+μt（3）
其中rt是股票年收益率，ΔEt为t年每股盈余变化值与年初股价的比值，ΔEt+τ为τ年后公司每股盈余变化与t年初股价之比，τ根据经验一般取3年。第一个测度指标是当期股票收益对所有未来盈余的反应系数之和FERC：
FERC=τbτ（4）
第二个指标是在回归方程中增加未来会计盈余项，拟合优度的增加值FINC：
FINC=R2rt=a+b0ΔEt+τbτΔEt+τ+τcτrt+τ+μt-R2a+b0ΔEt+μt（5）
FERC和FINC指标都是股价信息含量的测算指标，在一定假设下，两者值越高，表明当前股价反映了越多的未来收益信息，即股价的信息含量越高。
参考文献：
[1] Roll，R.R2[J].Journal of Finance，1988，43（2）：541-566
[2]Morck，R.，B.Yeung and W.Yu.The Information Content of Stock Markets：Why do Emerging Markets have Synchronous Stock Price Movements？[J].Journal of Financial Economics，2000，58（1/2）：215-238
关键词： 中学信息技术课程 评价方法 档案袋评价 作品评价 网络评价
随着新课程改革的顺利实施，传统的教学模式和教学方法发生了根本转变，新的教学模式和教学方法能否提高课堂教学效益，需要可靠的评价标准和科学的评价方法来检测。面对新课程标准、新教学模式，如何实施有效的教学评价？结合教学实践，我采用以下方法进行评价，取得了不错的效果。
一、电子档案袋评价法
电子档案袋源于西方上世纪90年代“教育评价改革运动”的一种新型质性教育教学评价工具，它是对学生作品的一种有目的搜集，这些作品能够展示学生在一个或多个领域中付出的努力、取得的进步或成绩。电子档案袋应用电子技术，允许档案袋开发者以多种媒体形式收集、组织档案袋内容（电子报刊、网站、多媒体作品，等等）。建立电子档案袋平台，有效把传统的考试评价模式变为从素材搜集、信息加工、信息处理、作品交流等多个方面评价。实施电子档案袋评价应注意以下方面。
1.制定评价标准。教师根据学生作品的媒体形式，制定评价标准。如网页作品根据创造性、内容、导航、结构、链接、制作水平、艺术性进行评价，在评价学生的操作技能和创新能力的基础上，重点评价选题立意、版面设计、色彩搭配、创新等方面。
2.确定评价目标。以信息技术支撑的电子档案袋，除了具备纸质档案的真实性、发展性和实践性特点之外，还具备网络的开放性、共享性和交互性等特点。实施电子档案袋评价，充分发挥档案袋评价的激励功能、学习功能、促进功能，使每一个学生都能找到适合自己发展的途径，张扬个性、展示自我，让每个学生都能体验到成功的喜悦。
3.实施评价策略。（1）权威评价。教师按照一定的客观标准，把学生的学习过程、成果与客观标准作比较，判断学习成果的优劣。（2）小组评价。在合作学习中，学习小组之间、组员之间根据学习态度、学习策略相互评价，这样可以起到相互督促、促进学习的作用。（3）自我评价。在自我评价和实践反思中，教师可以根据学生自我评价的反馈信息，了解学生的学习情况，从而把握课堂教学的进程，最终提高教学质量。
二、作品评价法
所谓作品评价法，就是由学生根据所学软件，创作一件作品，教师再根据作品对学生的认知、技能和情感等方面作出客观公正的评价。信息技术学科中学生作品主要是指学生在章节结束时完成的作业，如数据统计图表、多媒体作品、网站制作等。在评价过程中，需注意以下两个方面。
1.兼顾学生的综合素质。
作品评价法不以学生对知识的掌握程度为评价目的，要以促进学生全面发展为目的，以提高学生的信息综合处理能力和创新精神、创新能力为宗旨，通过评价，促进学生学习兴趣、情感、意志品质的发展。评价包括对新知识的理解、掌握程度，自主学习、合作学习，以及创新精神的发挥。
2. 兼顾学生的个性发展。
新课程下的课堂评价应坚持以人为本，以促进学生人格的和谐发展为根本目标，充分发挥评价的导向性和激励功能，注重评价方式的多元化和科学化，关注学生的情感、态度和价值观等，逐步形成关注学生成功体验的开放性评价体系。作品评价法要充分考虑到学生的发展需要和个性特长，采取个性化的评价方案，调动学生的学习积极性，增强学生的自信心。
三、网络评价法
多元智能理论是美国哈佛大学的心理发展学家霍华德・加德纳于1983年从研究脑部受创伤的病人中发觉到他们在学习能力上的差异，从而提出该理论。人类的智能包括语言、逻辑、空间、肢体运作、音乐、人际、内省、自然探索等八个范畴，传统的教学只注重发展人的部分技能，而不是人类智能的全部。依照信息技术课程标准，应该发展学生以下技能。
1.语言智能：指有效地运用口头语言及文字的能力，即指听说读写能力，表现为个人能够顺利而高效地利用语言描述事件、表达思想并与人交流的能力。如利用Word编辑电子小报，制作、交流、作文，等等。
2.逻辑智能：指对逻辑结构关系的理解、推理、思维表达能力。如运用Excel的运算功能进行数据统计、分析、汇总，等等。
3.空间智能：指感受、辨别、记忆、改变物体的空间关系，并借此表达思想和情感的能力。如获取图片、制作日历等。
4.肢体运作智能：指人调节身体运动及用巧妙的双手改变物体的技能。如通过“金山打字通”训练学生手、眼的协调能力。
5.音乐智能：指人敏感地感知音调、旋律、节奏和音色等能力。 如电子刊物、网站、Flas的背景音乐。
6.人际智能：指能够有效地理解别人、与人交往能力。如通过QQ、E-mail交流的能力。
7.内省智能：指认识到自己的能力，正确把握自己的长处和短处，把握自己的情绪、意向、动机、欲望，对自己的生活有规划，能自尊、自律，吸收他人的长处。如学生的自我评价。
8.自然探索智能：指能认识植动物和其他自然环境的能力。自然智能强的人在打猎、耕作、生物科学上的表现较为突出。如利用因特网了解世界、探索世界的能力。
【关键词】制造业 信息化 成熟度 评价
信息时代，信息化已经成为企业的主要战略部署之一，信息化的实施成败直接关系到企业的生存与发展。信息化成熟度测评是对企业信息化发展程度的科学评价与分析，信息化成熟度模型（IMM）是对企业信息化演变发展规律的研究，他们能够帮助企业客观认识自身信息化发展水平以及存在的问题，从而促进企业信息化的成熟。
一 文献回顾
从20世纪60年代以来，信息化演变过程一直受到产业界和学术界的关注，尤其对于信息化成熟度模型的研究从未间断过。其中最著名的是Nolan模型。此外，还有Synnott模型（1988）、Mische模型（1990）、Hanna的信息技术扩散模型（1990）、Edgar Schein模型、SW-CMM模型（软件能力成熟度模型, 1986）、COBIT框架下的IT过程成熟度模型（2000）、技术―信息卓越度模型（2000）、业务―IT联盟成熟度模型（2000）和基于价值链的四阶段模型（1990）。上述模型的设计思路大体可以归纳为两类和四个维度：一是从信息化的支撑要素分类，有两个建模维度，即信息技术和信息资源；二是从信息化的功能实现分类，有两个建模维度，即横向价值链和纵向管理链。总体上看，多数模型在信息化发展阶段分类和主要影响因素的判定上比较科学，但忽视了从信息化演变的内在机制上去挖掘关键因素。
国内学术界对于信息化成熟度模型与测评方法的研究，综合考虑了我国信息化的特点。左美云将企业信息化能力划分为技术支撑、资源集成、管理优化、战略支持和持续改善五个级别。模型不仅考虑到了企业的信息应用层面，还增加了信息制度、外部协同、信息战略等信息资源的组织管理。另外邱长波得到的企业信息化成熟度模型，包括信息系统准备、信息系统引入、信息系统集成共享、信息系统企业外延伸及信息系统决策支持五个阶段。
二 区域制造业信息化的内涵与特点
制造业信息化将信息、自动化、现代管理与制造相融合，从而改善制造企业的生产设计和经营管理，提高生产效率、产品质量和企业的创新能力，节约成本，带动产品设计方法和设计工具、企业管理模式、制造技术以及企业间协作关系的创新，从而实现产品设计制造和企业管理信息化、生产过程控制智能化、制造装备数控化以及咨询服务网络化，全面提升制造业的竞争力。
清华大学信息学院院长孙家广院士从宏观的角度对我国制造业信息化的特点用五个关键词进行了提炼，即泛在、智能、融合、绿色、可信具体解释如下：
泛在―信息化的广泛性，是无所不在，无所不用的一个载体。更具体地说，泛在性就是在任何地方，任何时间都能够接入信息系统。
智能―信息化应该从被动式向智能型、自适应型演变。应该侧重向知识管理和规则建模发展。
融合―领域知识、行业知识和信息技术的信息知识要融为一体。
绿色―信息化是一个高能耗领域，要从硬件技术和管理方法入手，推进信息化的低能耗，实现信息化的绿色环保。
可信―信息化要提高信息的安全性。
三 区域制造业信息化成熟度的评价指标
基于上述分析，宏观角度的制造业信息化成熟度评价指标并不能完全反映地区制造业信息化现状，不能准确发现企业信息化存在的主要问题，不利于科学测评企业信息化的建设情况。因此，对于个性化比较强的某些区域制造业，应该化繁为简，抓住关键问题，设计一套适合该地区信息化建设发展规律的信息化成熟度评价指标。
以温州地区为例，温州地区以中小型制造业为主，现阶段亟待解决的问题是如何真正帮助企业提高生产水平和管理效率，实现资源的优化配置和合理利用，打开国际市场。因此温州制造业信息化成熟度应该侧重从基础设施建设水平、信息系统应用水平和信息化实施效果三个方面开展评价（详见下表）。
第一，基础设施建设水平。这是实施制造业信息化的物质基础和前提条件，它间接反映企业领导对信息化的重视程度和整体规划水平。本文从制度、软件、硬件、人才四个角度设计测评指标，具体包括管理制度完善程度、软硬件投入占企业固定资产比值、计算机联网率、人均拥有电脑数、网络性能水平和信息化人才占比六个方面。
第二，信息系统应用水平。这是反映制造企业信息化水平的关键因素。本文从生产、管理、推广、决策四个角度设计测评指标，具体包括CAD/CAM应用水平、ERP应用水平、供应链管理水平、客户关系管理水平、电子商务应用水平、信息化辅助决策水平。
第三，信息化实施效果。信息化实施效果反映制造企业信息化的实施成果。本文从资金与市场规模两个角度设计测评指标，具体包括库存资金占有率、资金周转效率和市场占有率三个方面。
四 区域制造业信息化成熟度评价的实施办法
对区域制造业信息化成熟度的评价除了设计一套合理的测评指标体系外，还要设计科学可行的实施手段。本文在研究大量成熟度评价文献的基础上，以温州地区为例，制定了一套行之有效的评价实施办法，关键步骤包括以下三点。
1．确定指标权重
利用德尔菲法和层次分析法相结合的方法来确定指标权重。在温州地区，可以考虑选择行业专家、高校专家和制造业业主共同组成专家团队。
使用层次分析法（AHP）计算指标权重的主要步骤为：第一步，确定比较判断矩阵。请专家对指标两两比较其相对于上一层所从属指标的重要性之比，由比值构成比较判断矩阵；第二步，层次单排序。用方根法计算每个矩阵的最大特征根及相应特征向量，将特征向量归一化，并对矩阵进行一致性检验；第三步，层次总排序。自上而下分别用每一层的每个指标相应地归一化特征分量作权，乘以下一层其支配的每一个指标的特征分量，便得到下一层指标的组合权重，最下一层的组合权重即为所求。在总排序的过程中，还要进行组合的一致性检验。
2．建立成熟度阶段模型和评分区间
首先，分层次抽样采集样本。根据测评指标，设计调查问卷，对温州地区的制造企业进行调研，收集100份以上的样本。为了较好地保证样本在成熟度分布上的完整度，可以采取分层抽样的方法对样本进行抽样，即根据与成熟度有较高关联度的指标（如温州制造业的规模指标）对样本进行分层，然后按照一定的比例从各层独立地抽取一定数量的个体。
其次，对指标原始数据进行量化赋值。为了控制测评总分的区间，制定评分等级，需要对采集到的指标数据进行量化处理。计算信息化成熟度总得分的公式：
I＝
其中，I表示企业信息化成熟度总分，pi表示第i个指标的赋值，wi表示第i个指标的权重。
最后，聚类分析建立成熟度阶段模型，并确立阶段评分区间。第一，利用聚类分析中空间浓缩度高的最短距离法，对样本中处于同一信息化水平层次的企业进行归类。具体根据信息化成熟度测评指标的二级指标变量对样本进行聚类分析。选取合适的类间距，将样本企业的信息化成熟度分为3～5类；第二，根据指标的贡献率，剔除一部分对聚类结果影响很小的指标，从而构建成熟度阶段模型的特征指标。第三，通过对所处不同阶段的样本企业的对比分析，综合得出信息化成熟度的阶段特征。第四，计算各阶段每个企业的测评总分，综合得出各阶段的评分区间。
3．开展具体实例的测评
在建立了温州制造企业信息化成熟度阶段模型和评分区间标准的基础上，就可以对温州地区具体的企业实例开展信息化成熟度的测评。首先，根据信息化成熟度阶段模型的特征指标设计调查问卷，对实例企业进行调查；其次，对调查结果实施测评量化，并计算测评总分；再次，根据测评总分，参考成熟度阶段模型的评分区间确定该企业所处的成熟度阶段；最后，参考该阶段和高一级阶段的信息化成熟度特征，对该企业信息化的发展现状、存在的不足以及优化的重点进行分析。
参考文献
［1］Nolan .R L .Managing the Computer Resource: a Stage Hypothesis［J］.Communications of the ACM,1973（7）
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［4］左美云、陈蔚珠、胡锐先.信息化成熟度模型的分析与比较［J］.管理学报，2005（3）
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［6］邱长波、张佳、施梦.企业信息化成熟度阶段分类模型［J］.吉林大学学报，2007（4）
关键词：优度评价方法；多媒体信息资源；关联函数；质量评比
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）29-0206-02
1概述
随着信息化建设水平的提升，多媒体信息资源在院校和训练机构教学中得到了越来越广泛的应用。目前评价多媒体信息资源质量优劣的方法不多。优度评价方法是可拓学中评价一个对象（事物、策略、方法等）优劣的基本方法，它能够在合适的评价指标体系下，对待评价对象进行综合评r，确定其综合优度。本文运用优度评价方法对多媒体信息资源质量的优劣进行综合评估，为多媒体信息资源库的建设提供了定量化的依据。
2信息资源质量评比的优度评价方法
2.1评价指标体系的建立
目前，评价信息资源质量优劣的评价指标较多，根据国内众多高校评价信息资源质量的评价指标，结合专家和评委的经验、意见，评价指标主要考虑教育性、科学性、艺术性、技术性、创新性、使用性、整体印象和辅等，分别将其记为SIi，（i=1，2，…，n）。
2.2确定各评价指标的权系数
若评价指标的量值域是一些离散数据的集合，如SIt，（t∈{1，2，…，n}）表示信息资源的教育性，其量值域为{优秀，良好，中等，及格，不及格}，则可建立关联函数为
关键词：人力资源；多级模糊综合评价
中图分类号：C93文献标识码：A文章编号：1672-3198（2008）05-0053-02
1 引言
现代企业需要现代的经营理念和科学的管理方法，充分利用信息技术，实现销售、采购、物流、财务、人力资源的专业化管理。只有实现企业人力资源的信息化管理，才能将现代企业的人才战略与企业的经营目标和战略目标协同起来，降低管理成本、提升管理效率，加强企业的核心竞争力。目前国内绝大多数企业人力资源信息系统侧重于日常业务处理，如员工考勤、档案、合同管理、工资和劳保福利等，但这只能提高企业人力资源事务性工作的效率，并无法解决企业进行人力资源量化评价的问题。例如，无法进行专业技术人才能力结构量化分析等。而采用多级模糊综合评判方法能够对每位员工进行多方位评测，通过定期对每位员工的评测获取数据，通过数据分析了解企业人力资源情况，为制订人力资源计划提供决策支持。
2 多级模糊综合评价方法
在这里以企业的售前工程师（SE）为例，具体介绍一下采用多级模糊综合评价方法进行“优秀员工”评价。SE主要负责售前支持与咨询、项目实施，能根据客户需求，设计技术实现方案，代表企业投标及应答等等。所以，根据其工作性质，建立如下评价方法及体系。
我们在对售前工程师建立了（优秀、良好、一般、较差、不合格）5级的初级评价集，并从以下4个方面对其各项指标打分，进行360°评价。
（1）本人对自身能力及岗位适合度进行打分。比如文稿撰写能力及标书制作经验、专业技术水平及经验；
（2）由同事对该人员各项团队活动能力指标打分。比如团队协作精神、沟通及学习能力等。
（3）由客户对该人员各项客服指标打分。比如客户认同度、客户培训质量等。
（4）由上级主管对该人员各项绩效及晋升指标打分。比如竟标成功率、根据客户需求制定有效解决方案的能力等等。
上述各项小分数得出之后，通过一系列的加权平均处理，得到一套客观、公正的能反映员工实际能力及特长的分数，同时通过层次分析法（AHP）确定各因素相应的权值。如表1。
根据最大隶属度原则，数值最大者所对应的评价值即为评价结果，即工程师A的评价结果为“良好”，不属于“优秀员工”之列。
3 多级模糊评价方法在信息系统中的功能分析
信息系统的优势在于流程规范，数据统计和数据共享。因此，在企业人力资源信息系统中应多级模糊评价方法将能实现以下功能：
由于信息系统能够规范流程，因此，如果在信息系统中使用多级模糊评价方法，可以使每一次评测都按部就班地完成，每一个步骤都按系统程序进行。这对于“定期对所有员工进行全方位评测”这样一项工作来说，更能体现信息系统的高效。
由本文中的例子可知，多级模糊评价法采用分级计算，因此，不仅能够由最终计算结果得出员工整体绩效，而且能够由中间结果得出员工某一方面的评价。如果是定期对每一位员工进行评测，那么系统将拥有大量的评测数据，可以通过统计分析得出丰富的分析报表，为决策提供数据支持。参考的报表如表4。
由于信息系统能够方便地实现数据共享，因此可以每位员工可以登录系统查询自己的评测状况，知道自己还应提高哪方面的能力；部门经理可以查询部门员工情况，知道部门还应加强哪些培训。公司领导和人力资源主管可以查询各类统计报表，了解公司整体人力资源状况，制订人力资源计划。
4 系统逻辑结构
由多级模糊综合评价方法在企业人力资源信息系统中能实现的功能分析可知，它将是一个以数据分析为主体系统，系统的逻辑结构和业务流程可参考图1。
系统主要由评测数据库、多维数据库和web展现平台三部分组成。评测数据库用于将系统提供的基础数据进行初加工，将数据按照数据仓库中的星形模式进行预计算和多维数据库用于对初加工的数据进行抽取、转换、计算、加载，形成一个多维度的数据立方体，它含有高度汇总层数据和计算数据，可钻取到轻度汇总和详细层数据，并拥有专门的数据分析引擎。Web展现平台是基于Web的交互式查询、报表和联机分析处理(OLAP)系统，同多维数据库实时相连，用于各种分析表的设计和用户登录的Web网站，可以针对多维数据库进行各种形式的数据展现，一般直接分析用户和服务决策层。
5 结论
多级综合评价方法在企业人力资源信息系统中具有重要的作用，他不仅能更加科学地对员工进行考核评价，真实准确的从多方面反映员工综合情况，而且能为企业制订人力资源计划提供数据支持。从而降低企业人力成本，优化企业人才结构、组织结构，提高企业综合实力。
参考文献
［1］李茂林.有效建立电子化人力资源管理系统［J］.世界经理人文摘，2002，（10）.
［2］王晓.SOHO家具绿色效能多级模糊综合评价方法研究［J］.四川大学学报，2003，35（5）：37-40.
［3］Weber SFA Modified analytic hierarchy process for automated manufacturing decision［J］.Interface,1993,23（4）：114-119.
关键词：企业信息化；评价指标体系；评价方法
一、企业信息化评价指标体系概述
（一）、建立企业信息化评价指标体系原则
1、科学性与系统性相结合
任何指标体系都应该建立在一定的理论基础之上，科学性是制定指标体系的最基本的原则，企业信息化水平测度指标体系依据的是信息化和企业信息化的有关理论。同时，企业信息化本身就是一个系统工程，我们在建立指标体系时，就要把企业信息化作为一个系统进行分析，通过系统层次划分，对企业信息化的整体结构、特点有比较透彻的认识，而且可以在具体的比较中，针对每个项目的特点采取不同的方法。
2、代表性与可操作性相结合
指标体系应是一系列相互联系、相互补充的指标所组成的统一整体。构成指标体系的指标，应该能够简化那些反映复杂现象的信息，既可以是直接从原始数据中得来的，用以反映子系统的特征，也可以在对基本指标的抽象和总结的基础上，用“比”、“度”等表示指标，用以说明指标子系统的内在联系。描述企业信息化水平的因素很多，而作为系统化的指标体系并非越庞大越好，因此要在众多可用指标中筛选具有代表性、灵活性的主导指标。
3、可比性与导向性相结合
通过进行横向、纵向比较是设计指标体系和实际运作中的重要环节，选用指标时要将不可比因素转化为可比因素，并保证指标口径的一致性，使指标体系不仅能进行企业间横向比较，而且可以针对某企业进行某一时间序列上的纵向比较，以利于对企业信息化发展趋势进行研究和探索，从而充分发挥指标体系在实施过程中的引导和导向作用，促进企业信息化水平的快速提高，尽快缩小与国际企业信息化发展的差距。
（二）、建立评价指标体系的思路
1、评价目标
评价目标是在任何评价中都需要首先确定的，即回答“为什么要进行评价”的问题。通用企业标准信息化评价指标体系的评价目标是反映和解析通用企业标准总体的信息化状况及其发展趋势，为政府进行相关决策提供依据，并指导企业进行信息化建设。
2、评价思路
评价思路是要回答“如何评价”这个问题。评价思路是在评价目标的指引下，对评价工作的主体、内容、方法和具体步骤进行整体选择和设计。在整个体系的构建过程中，评价思路至关重要，它决定了后续工作的方向和开展重点。
3、评价主体
评价主体就是回答“谁评价”的问题。在对企业信息化工程进行评价的过程中，评价的主体应该是相关评价部门，目前信息化工作的评价主体为政府部门或其委托的第三方机构。评价主体提出评价目标，在评价目标的指导下制定评价思路与评价方法，依据评价标准撰写评价报告。
4、评价客体
评价的客体即评价的对象，它回答的是“评价什么”的问题。企业信息化评价指标体系是对企业及政府相关部门的信息化实施情况进行评价，所以评价客体为企业及政府相关部门。
5、评价方法
评价方法是在评价思路的基础上进一步回答了“如何评价”这个问题。评价方法是进行评价的工具，包括评价指标、体系权重、调查数据。其中，利用调查数据可以反馈优化评价指标与体系权重，同时还可以利用数据从客观上来确定权重。
6、评价报告
评价报告要回答的是“评价结果是什么”的问题。评价报告是根据具体的报告要求与目的，有侧重地对分析的内容与过程进行撰写并依据评价标准作出评价结论。评价报告不仅是对评价结果的描述，也是对整个评价工作的总结。
二、建立企业信息化评价指标体系
从指标体系内容上看，大多数指标体系都包括以下几项一级指标：战略地位、基础设施、应用状况、人力资源、信息安全、效益指数等。但不同组织信息化水平评价的侧重点有所不同。在企业信息化评级指标体系中，强调经济效益的指标项目较多。
（一）、战略地位
企业信息化是一项复杂庞大的系统工程，信息化是一个漫长的建设过程，因此，企业信息化的战略地位是影响企业信息化发展的重要因素。其中，企业信息化规划和开发管理由战略规划的前瞻性与连续性、信息系统的经济性、信息化建设的规范化和信息管理的标准化4个子指标来反映。
（二）、应用情况
企业信息化的应用情况是反映企业信息化水平的最重要因素，是企业信息化评价的核心内容。其考核指标有办公自动化、设计和生产的信息化程度、管理的信息化程度、网络营销及电子商务、信息系统的集成。
（三）、人力资源
人才是企业的根本，更是企业进行信息化建设的根本。企业信息化成功与否，最终取决于人及其素质。企业的领导、技术人员以及业务人员都要在信息化过程中不断学习信息技术以及新的管理理念，及时转变观念以适应信息化进程。其考核指标有掌握IT应用技术人员比率、信息化人才培训制度、受信息化培训人员比率。
（四）、安全措施
信息化给企业信息的传输、获取与挖掘带来极大的方便，但也给企业的数据安全带来极大的隐患，企业的营销资源、技术信息等商业机密随时面临泄露的危险，所以做好信息化安全措施是企业信息化得以顺利实现的一个重要保证。其考核指标有信息化安全资金投入占信息化投入总额比、物理隔离与软件监测、自动恢复系统、安全规章制度。
三、企业信息化体系评价方法
（一）、 专家评价法
专家评价法主要用于那些难以数量化的客体的评价，该方法主要依靠专家的知识和经验，评价的准确程度取决于专家的阅历和知识水平，以及专家评价的具体组织方式方法。常用的专家评价法有专家会议法、听众调查法、头脑风暴法、德尔菲（Delphi）法等。
（二）、技术经济评价方法
经济评价是对已选出的技术方案的经济效果所作的分析评价，其基本的要求是在一定环境下，使技术方案的经济效果达到最大或达到合理，并以经济评价的结果检验和确定某一技术方案。常用经济评价方法有投资回收期法、投资收益率法、净现值（NPV）法、净年值（NAV）法、内部收益率（IRR）法、财务评价法、费用―效益（效能）评价法、国民经济评价法等。
（三）、系统评价方法
从理论上讲，任何评价都可作为系统评价。系统评价具有综合性、整体性、优化性等特点，与之相应的评价方法技术也就必然具有类似的特点，由此使系统评价方法技术既繁多又无统一固定的范式。面对形形的各种系统，其评价方法技术的运用必须遵循具体系统具体分析选择的思想方法，最常用的系统评价方法技术有关联矩阵法（RMM）、关联树法（PATTERN法）、层次分析法（AHP法）、模糊评价法、功率系数法、可能满足度法、费用效益分析法、计算机模拟评价等。
四、企业信息化评价指标体系的应用
以企业信息化指标、指标权重设计、评价方法为主要组成部分等构成了一个完整的企业信息化水平的评价指标体系。指标体系研究工作完成后，需要采集数据。评价信息的采集，就是评价者运用科学的方法，系统地、全面地和准确地采集评价信息，是信息化评价研究的一个重要环节。由于直接指标的研究需要投入大量人、财、物，而间接指标较易获取，可操作性强，因此后者常常被作为指标体系中的主要组成部分。在众多研究中，指标数据可以通过发放调查问卷、深入目标单位调研、专家打分、调用日常统计资料等渠道获取。
五、结束语
随着信息技术的飞速发展，信息技术的更新周期越来越短，没有人能准确预测今后信息化方面的变化。用来反映信息化特征的指标体系必须不断地动态更新，为评价企业信息化水平提供一种科学、实用的方法。
参考文献：
[1]汪勇，严红等. 企业信息化经济效益分析与评价[J]. 现代情报，2006，26（2）.
关键词网络环境信息素养评价机制
在大学生信息素养的培育及评价过程中，信息素养测评是检验信息素养水平的重要手段，构建完善的信息素养评价机制是开展信息素养教育的前提，也是确保信息素养测评科学合理的重要条件。积极构建网络环境下大学生信息素养评价机制，通过信息评价准确真实地了解大学生信息素养水平，为进一步加强和改进大学生信息素养教育，探讨符合地方高校实际、满足高校学生自身需求、构建符合信息化社会要求的大学生信息素养培育模式提供了现实依据和研究基础，有利于促进高校大学生信息素养培育的普及化和系统化，进一步提高大学生信息素养水平。
1网络环境下大学生信息素养评价的原则与作用
社会信息化背景下，构建大学生信息素养评价机制要适应信息化社会的标准和要求，明确收集学生信息素养方面有关数据的原则和方法，确保评价数据来源的可靠性，保证评价过程和结果的科学性。通过评价全面了解大学生信息素养的真实情况，进一步改进信息素养培育的方法和手段，不断提升大学生信息素养水平。
1.1网络环境下大学生信息素养评价的原则
1.1.1科学性原则
以信息化教育理念为根本出发点，以信息化社会标准要求的大学生信息素养评价理论为指导，保证评价机制构建过程中的规范性，以系统的方法和科学的程序，遵循评价指标的严谨性，按照科学的分类方法，确保评价指标相互独立又不失去一致性，通过完整的科学逻辑系统构建科学的大学生信息素养评价标准，保证通过评价机制能够真实准确地掌握大学生信息素养的真实情况，为信息素养培育和研究提供支持和帮助。
1.1.2全面性原则
大学生信息素养评价标准应坚持整体性原则，也就是指标体系既形成系统又覆盖全面，能够最大程度地覆盖大学生信息素养的各个方面，有利于全面系统地反映大学生信息素养的水平，帮助教师通过评价指标能够多角度和多层次地评价与分析大学生信息素养状况，确保评价结果的客观性。因此，坚持全面性原则构建大学生信息素养评价体系，必须从整体上把握大学生信息素养的内涵和外延，确保指标体系的点和面系统地覆盖大学生信息素养的方方面面，避免因评价标准的遗漏或者评价指标的缺失影响评价的效果。
1.1.3实际性原则
构建大学生信息素养评价体系，要做到坚持一切从实际出发，结合大学生的信息素养现状，适应社会信息化发展要求，服务于大学生的成长需求。因此，大学生信息素养评价体系的确立要以学生是否满意为出发点和落脚点，尽可能通过广泛征集学生的意见和建议为确立指标提供参考，使评价指标切实可行，有利于实现大学生信息素养的培育目标，而学生乐于接受，能够发挥大学生的主观能动性，通过信息素养教育课程的学习，提升自身的信息素养水平。
1.1.4可操作性原则
一个科学的评价指标体系要真正发挥它的作用和功能，除了衡量指标系统的科学性外，还必须在实际的测评中考察评价的可操作性。因为再好的评价机制，如果不能发挥实际的测评作用和效果，那就是毫无意义的。因此，在构建评价指标体系时要客观分析大学生信息素养现状，结合信息化社会的发展要求，提炼出最能反映大学生信息素养水平的指标点和面，形成层次分明、内容明确、逻辑严谨、结构合理的评价体系，从而构建具有较强操作性和实用性的大学生信息素养评价机制。
1.2网络环境下大学生信息素养评价的作用
大学生信息素养评价体系适应社会信息化和高等教育教学改革发展的要求，有助于提高高校教学质量，促进大学生的社会化，提升大学生信息素养水平。
1.2.1评估作用
通过公开化的评价指标，深化学生对信息素养标准和要求的认识和了解，减少和避免在自评时的主观性，同时帮助学生根据指标体系进一步加强和改进自己的信息素养学习，同时有助于教师强化教学反思，评估教学效果，及时纠正教学过程中的偏差。
1.2.2导向作用
以大学生信息素养评价指标体系为依据开展测评，采用自评和互评的方式，最终得出量化指标，用于衡量大学生信息素养的水平，这种多元化的评价手段和立体化的评价结果，加深了教师对大学生信息素养的培养目标、培养方式、教育内容、教育方法的认识，有助于教师进一步加强和改进大学生信息素养培育的效果。
1.2.3激励作用
坚持普遍性和差异性相统一构建大学生信息素养评价体系，整合大学生的知识能力素质结构。参照这个评价指标体系，通过测评，有助于教师和学生明确在大学生信息素养培养和学习方面的得失，认真总结，加于改进，从而推动教师不断加强教学研究和学习，改进教学模式，提高教学水平，最终促进大学生信息素养水平的提高。
1.2.4调控作用
在信息素养评价过程中，评价者有效运用信息反馈原理，及时获取有价值的评价信息，根据评价信息及时调整或者纠正不合理的教育行为，继续强化正确的教育行为，使教师的教学过程和方法不断得到优化和提升，也有助于学生根据评价信息主动调整学习的方法，进一步强化大学生的信息技术观念和学习的过程和效果。
2网络环境下我国大学生信息素养评价机制存在的不足
在信息素养评价方面，我国大多数高校都开设有信息素养教育课，但对信息素养教育目标缺乏统一的要求，对教学方法、教学内容和教学效果等没有一个公认的标准，大学生信息素养评价机制缺失，尚未建立大学生信息素养评价体系。
2.1评价机制的系统缺乏数据支撑
现有的大学生信息素养评价指标体系中，缺乏大学生自我评价的权重数据。在实际的评价过程中，由于信息素养的教育者和信息素养的受教者处于不同的地位，对于在评价过程如何确定相关指标权重，以及每一指标赋值多少这一过程存在不可避免的主观人为性，这在一定程度上对评价的客观性造成了影响。这种缺少大学生信息素养自我评价的权重数据、由信息素养专家制定权重的方法忽略了大学生的实际需求，脱离了大学生信息素养的实际状况，势必导致最后的评价机制与大学生的信息素养能力特点存在某些程度上的不适应性。
2.2评价机制的模式相对单一
我国大学生信息素养教育评价机制研究起步较晚，多是照搬或借鉴国外体系机制，评价模式较为单一，基本上都是以提升学生信息素养水平为根本目的，以构建信息素养评价标准为切入点，通过网络信息的甄别和操作能力、网络信息的运用处理能力、网络信息的安全防范意识以及网络主体行为的自我管理和约束能力的评价构建大学生信息素养教育评价机制。同时每一个不一样的研究专家学者会根据自身的要求和标准来通过某一单一的构建方法进行信息素养评价机制的构建，不可避免地会存在某方面的缺陷或缺乏某一方面的事实依据。
2.3评价机制的标准缺乏差异化
由于信息受教育者的信息素养受教育程度和信息素养水平参差不齐，需求能力和社会角色也各有不同，这种差异性在某种程度上决定了不同群体在信息素养评价上有不同的标准和需求。以在校大学生为例，在当今的网络环境下，对实用性较强的信息素养能力更为关注的是大专生，对专业性信息更为关注的是本科生，而对研究性信息更为关注的是更高层次学历的研究生。现今存在的评价机制存在“一棍子打死一群人”的现状，没有真正关注到其中的“个性化”而只是注重了“普及化”。
2.4评价机制过多关注评价结果而忽略了评价的目的
目前的评价机制，过多关注了大学生信息素养水平的高低，却对于如何提高大学生的信息素养，没有提出切实可行的措施。评价不是最终目的，而是手段，通过评价，找出差距，分析原因，提出改进方法和措施才是目的。
3网络环境下大学生信息素养评价机制的探索
信息素养评价指标体系是开展信息素养测评的依据，它的制定和使用，为学校对大学生信息素养进行定性和定量描述提供了依据，科学而客观地呈现了大学生的信息素养水平。在建立评价体系时，注意评价标准体系内容的全面性和系统性，从而建立科学合理的指标体系。
3.1大学生信息素养评价机制的构建应考虑更多精细化的因素
大学生信息素养评价机制的构建应从实际出发，因地制宜，不断创新，建立符合地方高校实际，符合大学生群体特点的评价机制，依靠片面借鉴和模仿建立起来的机制缺乏实际的指导意义。因此，网络环境下，我们应该深入分析和研究大学生信息素养行为的特征，深刻总结大学生信息素养培育过程中的经验，结合研究专家学者的意见，采用更加精细的构建方法建立符合信息化社会要求并能深受大学生喜爱的信息素养评价机制。
3.2大学生信息素养评价机制的构建应体现出由“普及化”到“个性化”的特点
信息素养评价标准机制是衡量大学生信息素养水平的重要手段，也是检验信息素养培育效果的重要环节。面对着不同层次的大学生群体，应深入分析和研究大学生的个性化需求，尽可能通过征集大学生意见和建议，遵循大学生信息素养培育的发展规律，构建符合信息化社会发展要求又满足大学生个性化需求的评价机制，在满足大学生信息素养教育“普及化”的同时又能实现其“个性化”。
3.3大学生信息素养评价机制的构建应根据时代特点优化评价权重
网络环境下信息量大，种类繁多，质量参差不齐，如何在网络信息海洋中有效选择有用信息显得十分关键和必要，在大学生信息素养评价体系中信息的甄别和操作能力、网络信息的运用处理能力是一个重要的指标。同时网络安全意识的深化和网络道德规范建设的不断加强，提高了大学生的知识产权观念和社会责任意识。因此，在评价的机制构建中，积极优化原有指标体系，突出主体行为的自我管理和约束能力，具备信息社会所要求的信息素养道德这一指标权重，使评价指标变得更具实效性。
3.4构建多方参与、联合协作的大学生信息素养评价机制
网络环境下，由单一的评价机构和现有的评价机制无法应对处于易变性和动态性的信息素养表现内容。对于大学生的信息的甄别和操作能力、网络信息的运用处理能力、网络信息的安全防范意识以及网络主体行为的自我管理和约束能力的评价，都需要学校、社会、行业多方参与、联合协作，通过制定相互认可、相对统一的评价标准及评价程序，以分工协作的方式高效地提供评价服务。社会信息化提高了人们对信息素养的认识，推动着信息应用技术广泛运用于社会各个领域，提升了信息素质在人力资源管理的地位和作用。积极探索和研究大学生信息素养评价机制，是推进大学生信息素养培育工作、提高大学信息素养水平的重要途径。
参考文献
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[2]邱璇,丁韧.高校学生信息素养评价指标体系构建及启示[J].图书情报,2009(11).
