在不确定性下用于商务英语课程分析规划与教学支持的智能单值中性模糊多准则决策框架

为什么选择合适的商务英语课程这么困难

对于跨境经营的公司来说，商务英语不再是奢侈技能——它是谈判、邮件和线上会议的通用语言。然而，为员工挑选最有效的培训项目却出乎意料地棘手。管理者必须权衡教学质量、费用、文化契合度和实际适用性，且往往基于诸如“很好”或“尚可”之类模糊的印象而非确切数字。本研究提出了一个新的决策框架，将这些模糊、有时犹豫的意见转化为在不确定条件下比较和排序商务英语培训方案的系统方法。

将模糊意见转为可用信息

传统决策工具偏好明确的数值：考试分数、价格、课时。但语言学习决策通常以语言表达——“教师很优秀”“有些吸引人”“不确定文化价值”等。作者采用一种称为单值中性模糊集的数学思想，同时捕捉每一项判断的三个方面：看起来有多真实、有多不确定以及可能有多错误。该方法不强迫专家给出单一分数，而是明确记录他们的信心与犹豫，从而使输入数据更贴近人们在评价教学质量、学习动机和交流能力时的真实思维方式。

将人类判断与数据驱动检验相结合

该框架适用于存在多种候选培训策略和大量定性标准的情形。在示例中，作者考虑了四类商务英语项目——从公司内强化课程到海外沉浸营——以及十项以收益为导向的标准，如教学质量、学习者参与度、文化适应性、灵活性和实践应用性。三位专家（包括课程专家和企业培训师）用从“非常非常差”到“非常非常好”的简单语言术语对每个选项进行评分。将这些术语转换为中性模糊值并通过谨慎的平均过程合并，避免某位专家主导讨论。

两种互补的排序方法协同工作

在将专家意见转换为这种更丰富的数值形式后，框架应用两种各有侧重的排序技术。首先，名为ORESTE的方法产生基于所有标准表现的总体排序，同时反映各标准的相对重要性。重要性并非仅由主观意见决定：专家的主观权重与根据各标准在区分备选项方面的客观权重相结合。其次，称为QUALIFLEX的方法通过详细的成对比较检验排序，实质上在问：“鉴于所有证据，选项A是否确实比选项B更合理？”通过将易于理解的全局排序与严格的成对一致性检验相结合，该框架力求兼具直观性与可信度。

案例研究对培训选择的启示

为演示该方法，作者构建了一个现实的假设案例：一家跨国公司在四种商务英语策略间做出选择：公司内强化项目、在线互动课程、产学合作项目和海外国际商务培训营。应用他们的框架发现，海外培训营为最佳选择，其次是在线课程，再次是公司内项目，产学合作位列最后。重要的是，即便在调整专家意见与数据模式的权重或改变系统对不确定性的容忍度时，该排序仍然稳定。与更常见的模糊决策工具的比较测试显示，所有方法在首选项上达成一致，但新框架在选项间产生更清晰的差距，并且对语言输入的微小变化不那么敏感。

这对真实世界的教育者和管理者意味着什么

对非专业人士而言，核心信息是：在不假装所有判断都精确的前提下，也能在复杂的语言培训选项间做出更清晰、更公平的选择。通过明确建模怀疑与部分知识，这个中性模糊决策框架帮助课程设计者、培训管理者和政策制定者权衡多项定性因素，并得出稳定的项目排序。尽管研究聚焦于商务英语，但相同逻辑也可指导其他语言课程、教育技术或任何专家以灰色地带而非黑白数字表达意见的决策情境。

引用: Ding, C., Tang, R. & Ji, W. An intelligent single valued neutrosophic MCDM framework for Business English language analysis curriculum planning and pedagogical support under uncertainty. Sci Rep 16, 6641 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36803-9

关键词: 商务英语培训, 语言课程规划, 不确定性下的决策, 模糊与中性模糊方法, 培训策略评价