尽管近十年来有很多相关的调查研究，但是对本科生学习的综合评价方法仍然没有系统而规范的指导，很多评价方法都避免不了主观臆断或者过于依赖于主观因素. 在综合评价的过程中，指标体系的构建和指标权重的确定非常重要.一般有两种方式确定指标权重.第一种是主观赋权法，比如说专家评分法和因子层次分析法.该种方法受人为影响和主观感受的影响比较大.第二种是客观赋权法，比如说主成分分析法和综合指数法.这种方法缺少评判者的主观判断，需要完整的信息和准确的数据才能相对保证评价结果的正确性.而基于模糊熵理论的评价模型将主观赋权法和客观赋权法结合起来，利用熵权法确定每个指标的权重，减小了主观臆断或异常值带来的弊端，提高了权重的准确性，从而可以得到更加客观的综合评价结果[2].此外，模糊综合评价的评价结果并不精确，不会得到绝对的肯定或者绝对的否定结果，可以用一个模糊集合来表示结果.（比如说综合评价得分在0.85到1之间的人都评定为优秀）这样的评价结果对于被测评的人来说更易于接受也更合理.

1 利用模糊熵理论进行课程学习的综合评价

熵可用来度量数据所提供的信息量的有效程度，当评价对象在某个指标上的值差异越大，熵值越小，说明该指标所提供的有效信息量越大，则该指标在综合评价中所起的作用越大，那么该指标的权重也应该较大.反之同理,因此，熵权理论是一种客观的赋权方法，可以根据各指标值的差异程度，通过对熵的计算，确定权重.具体步骤如下：

1.1 标准化原始数据矩阵

定义评价指标集 ,相对应的权重集 ， ，设有m个评价对象，得到的初始数据矩阵为

 .

对X进行标准化得到

 ,

其中 是第j个评价对象在第i个评价指标上的标准值[3]，

 .

1.2 计算权值并得出综合评价矩阵

首先计算熵值 来*自-优=尔,论:文+网www.youerw.com

  .                       

其中， , ,当 =0时，令 =0.

下面计算变异程度系数[4]：由 ，根据系统某个指标的熵值与其变异程度相反的原则，定义变异程度系数 为: .

熵权系数 .

最后得到综合评价矩阵[5]: .

2 实例应用

上述方法被应用于水质的评价，得到了比较好的效果.现在我们把该方法应用于对江苏师范大学某班级的数学学习的综合评价上，以概率论与数理统计、线性代数和高等数学三门功课的成绩作为评价指标，该班级的45名同学为评价对象.先将原始数据（即45位同学三门功课的成绩）标准化，再将数据代入上述方法所给出的公式中，依次得到熵和变异系数，最后再根据熵权系数公式得到概率论与数理统计、线性代数和高等数学三门功课的权重分别为0.257,0.350和0.393.从而可以得到每个同学的综合评价分数