评价要素是定性描述而无法直接量化，且需借助于评价参加者个人的情感、认识、意向等才能评定出等级时，可采用这种具有概率性的模糊数学方法。( )

**解析：** 这句话是**正确**的。 **详细分析：** 1. **定性描述与模糊性**：在许多评价场景（如教学质量评估、员工绩效考核、艺术鉴赏等）中，评价指标往往涉及“优秀”、“良好”、“一般”等定性描述。这些概念本身没有明确的界限，具有模糊性（Fuzziness），无法用传统的精确数学方法直接量化。 2. **主观因素的影响**：评价结果往往依赖于评价者的个人情感、认知水平、价值取向和意向等主观因素。不同的评价者对同一对象可能会给出不同的等级判定，这种不确定性符合模糊集合论处理的范畴。 3. **模糊数学的应用**：模糊数学（Fuzzy Mathematics）由扎德（L.A. Zadeh）创立，专门用于处理现实世界中大量存在的模糊现象。它通过引入“隶属度”的概念，将定性描述转化为定量的隶属函数值，从而能够对那些边界不清、难以精确定义的对象进行数学处理和综合评价。 4. **概率性与模糊性的区别与联系**：虽然严格来说，“模糊性”不同于“随机性（概率性）”，但在实际应用的语境中，模糊综合评价法确实处理的是具有不确定性的信息。题目中提到的“具有概率性的模糊数学方法”通常指的是**模糊综合评价法**（Fuzzy Comprehensive Evaluation）。该方法利用模糊变换原理和最大隶属度原则，考虑与被评价事物相关的各个因素，对其作出合理的综合评价。尽管学术上模糊性与概率论有区别，但在教育测量与评价的常规表述中，常将处理此类非确定性、主观性评价的方法归结为模糊数学方法的应用。 因此，当评价要素是定性描述、无法直接量化且受主观因素影响时，采用模糊数学方法（特别是模糊综合评价法）是合适且常用的手段。