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    基于模糊數(shù)學(xué)模型的小學(xué)計算機(jī)教學(xué)評價體系研究

    2016-12-21 07:20:44劉寶東
    數(shù)碼世界 2016年12期
    關(guān)鍵詞:指標(biāo)體系權(quán)重計算機(jī)

    劉寶東

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    基于模糊數(shù)學(xué)模型的小學(xué)計算機(jī)教學(xué)評價體系研究

    劉寶東

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    教學(xué)評價體系是小學(xué)計算機(jī)教學(xué)的重要組成部分,教學(xué)評級體系的優(yōu)劣,直接決定了小學(xué)計算機(jī)課程的教學(xué)水平。本研究以模糊數(shù)學(xué)模型為基本方法,自主開發(fā)出了小學(xué)計算機(jī)教學(xué)評價指標(biāo)體系,并在計算機(jī)課程教學(xué)評價中進(jìn)行了實(shí)際應(yīng)用。該評價體系能夠?qū)⒁恍┻吔绮磺?、不易定量的因素定量化,從多個因素對被評價事物隸屬等級狀況進(jìn)行綜合性評價。通過研究實(shí)踐表明,模糊數(shù)學(xué)模型在小學(xué)計算機(jī)教學(xué)評價中,具有較高的應(yīng)用價值。

    小學(xué)計算機(jī) 教學(xué)評價體系 模糊數(shù)學(xué)模型

    小學(xué)計算機(jī)教學(xué)活動是一個復(fù)雜的各類現(xiàn)象的合集,它由多種不同的內(nèi)在因素構(gòu)成,各因素之間既相互影響又相互制約,最終將完整的教學(xué)活動呈現(xiàn)在我們面前。綜合評價就是對諸多因素所影響的事物或現(xiàn)象做出總的評判,即對評判對象的全體,根據(jù)所給的條件,給每一個對象賦予一個或幾個非負(fù)實(shí)數(shù)(評價指標(biāo)),再據(jù)此排隊擇優(yōu)。目前,我國小學(xué)計算機(jī)教學(xué)課的評價方式以主觀定性評價為主,這種評價方法對評課教師的主觀經(jīng)驗(yàn)依賴較大,同一節(jié)課不同的評課教師依據(jù)自己的主觀經(jīng)驗(yàn)容易產(chǎn)生分歧,而且這種定性評價方式過于宏觀、過于籠統(tǒng),不利于上課教師把握課堂的改進(jìn)方向。本研究基于模糊數(shù)學(xué)模型,自主研發(fā)出能夠客觀準(zhǔn)確地對小學(xué)計算機(jī)教學(xué)進(jìn)行評價的評價體系。

    1 研究方法

    1.1 專家訪談法

    對10位專家采用座談和訪談相結(jié)合的方式對評價指標(biāo)體系進(jìn)行了權(quán)重的賦值,在受訪專家滿意率達(dá)到80%以上的情況下,確立本研究進(jìn)行評價的指標(biāo)集,該指標(biāo)集具有較高的專家效度和信度。

    1.2 數(shù)理統(tǒng)計

    運(yùn)用SPSS21.0版本對所收集的專家訪談數(shù)據(jù)進(jìn)行了描述性統(tǒng)計分析。Excel VBA自主開發(fā)了關(guān)于本研究的判斷評價模型,并利用此模型對研究指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行了賦值計算。

    2 研究結(jié)果與分析

    2.1 評價指標(biāo)體系的構(gòu)建

    在確立指標(biāo)體系的層級關(guān)系之后,就應(yīng)該對指標(biāo)體系的各層級之間的分層權(quán)重系數(shù)進(jìn)行計算。本研究采用成對比較法對指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行計算。

    四個一級指標(biāo)及二級指標(biāo)權(quán)重為:備課0.15(教學(xué)準(zhǔn)備0.3、教學(xué)內(nèi)容0.4、備課態(tài)度0.3);講課0.45(重難點(diǎn)0.2、語言組織0.2、啟發(fā)性0.2、教具0.2、板書0.2);作業(yè)(作業(yè)內(nèi)容0.4、針對性0.3、實(shí)效性0.3);育人(工作態(tài)度0.5、教學(xué)要求0.3、學(xué)生關(guān)愛度0.2)。

    2.2 評價數(shù)學(xué)模型研究

    指標(biāo)集U下四個指標(biāo)集分別為:U1={u11,u12,u13,u14,u15};U2={u21,u22,u23,u24,u25};U3={u31,u32,u33,u34,u35,u36};U4={u41,u42,u43,}。指標(biāo)集所對應(yīng)的評語集為V={V1,V2,V3,V4,V5}分別表示五個評價級別:非常好、好、一般、差、非常差。建立模糊集R,即函數(shù)R(V,U):

    模糊集合R代表著集合U和集合V的模糊關(guān)系。因此,我們可以得知向量B就是集合R將集合U的模糊子集A映射到集合V上的一個模糊子集,向量B就是評判集V對因素集U的說明集。向量B的計算式為:B=A?R所得到的n個數(shù)值歸納到一個集合中,該集合為:{b1,b2,b3,…,bn}。歸一化處理后的評價結(jié)果:

    將評語集V中五個因素v1、v2、v3、v4、v5根據(jù)其對應(yīng)的分?jǐn)?shù)段進(jìn)行賦分:v1非常好100~90分,v2好89~80分,v3一般79~70分,v4差69~60分,v5非常差59分以下。

    最終評分結(jié)果為:

    3 結(jié)論

    本研究表明,基于模糊數(shù)學(xué)的小學(xué)計算機(jī)教學(xué)評價體系能夠通過精確的數(shù)字手段處理模糊的評價對象,對蘊(yùn)藏信息呈現(xiàn)模糊性的資料做出比較科學(xué)、合理、貼近實(shí)際的量化評價。在小學(xué)計算機(jī)教學(xué)綜合評價中運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)模型進(jìn)行評價,能夠?qū)F(xiàn)階段小學(xué)計算機(jī)教學(xué)中的主觀定性評價轉(zhuǎn)變?yōu)榭陀^的定量評價,使評價結(jié)果更加直觀具體。

    [1] Liu Z. A Comprehensive Evaluation Method for Physical Education Teaching Based on Analytic Hierarchy Process[J]. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2013, 7(2): 404-411

    [2] Zhang N, Zhang Z G. Application of AHPFuzzy Comprehensive Evaluation Method In Students Assessment[C]//Advanced Materials Research. 2014, 962: 3010-3015

    [3] Haiyan L S X K W. Teaching Quality Assessment and Its Application Based on AHP and Fuzzy Comprehensive Evaluation Models in University[J]. Journal of Jilin Huaqiao Foreign Languages Institute, 2012, 1: 013

    劉寶東(1971-),男,小學(xué)高級教師,研究方向:信息技術(shù)與教學(xué)評價。

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