8.2.1　灰色关联度分析简介

灰色系统理论是邓聚龙教授于1982年提出的一门新兴理论，该理论以“部分信息已知、部分信息未知”的不确定性系统，即以“小样本”“贫信息”为研究对象，主要通过对“部分”已知信息的生成、开发和数据挖掘，提取有价值的信息，从而实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。

灰色关联度分析是灰色系统理论中研究关联度的一种重要方法，它的主要思路是：在许多客观事物之间、因素之间，相互关系比较复杂，人们在认识、分析、决策时，得不到全面、足够的信息，不容易形成明确的概念；这种方法可以将评价因素之间的不完全确知关系进行白化，对信息不精确、不完全确定的小样本系统有明显的理论分析优势。

采用关联度来量化地研究系统内各因素之间的相互作用（参数序列构成的空间几何形状越接近，则关联度越大），根据因素之间发展态势相似或相异程度来衡量因素之间的关联度。若选取某参数序列为参考序列，其他参数序列为比较序列，则可求出各比较序列与参考序列的关联度，根据关联度可求出与参考序列在空间几何曲线上最接近的比较序列。(https://www.daowen.com)

评价对象与理想对象越接近，其关联度就越大。关联度反映了各评价对象对理想对象的接近次序，即评价对象与理想对象接近程度的先后次序，其中关联度最大的评价对象为最优。因此，可利用关联度对所要评价的对象进行排序比较。

尽管不同的评估主体对什么是一所好的高职院校仁智互见，但毕竟存在一些基本共识。本书认为，正是这些共识构成了高职院校教育评估的标准。