基于DEA模型的大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)效率評(píng)價(jià)研究

王樹喬

摘 ? 要： 隨著智能終端的普及和信息技術(shù)的日新月異，在線學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)課程已經(jīng)成為大學(xué)生自主學(xué)習(xí)的有效途徑。本文對某大學(xué)在校大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)情況進(jìn)行了問卷調(diào)研，構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)系統(tǒng)，并首次應(yīng)用DEA模型對在校學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)效率進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析，更真實(shí)、客觀和公正地反映大學(xué)生個(gè)性化網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)成效，結(jié)果表明影響大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)效率主要來自投入學(xué)習(xí)精力不足，為高校今后進(jìn)一步做好大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)管理工作提供了全新的思路。

關(guān)鍵詞： 大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí) ? 學(xué)習(xí)效率 ? 評(píng)價(jià)體系 ? DEA模型

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)新、智能終端的普及，教學(xué)形式不斷充實(shí)和豐富，尤其如混合教學(xué)、翻轉(zhuǎn)課堂、MOOCs的教育信息化快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)已經(jīng)成為新時(shí)代高等院校培養(yǎng)人才的又一重要途徑[1]（13-20）。

為了構(gòu)建良好的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)，學(xué)校、培訓(xùn)機(jī)構(gòu)甚至教師個(gè)人都投入了大量資源進(jìn)行理論研究和實(shí)踐開放，基于保羅·內(nèi)辛的語言學(xué)習(xí)目標(biāo)分類和邁克爾·穆爾的獨(dú)立學(xué)習(xí)理論，構(gòu)建一種有效的學(xué)習(xí)指標(biāo)體系或評(píng)價(jià)模型，建設(shè)良性的大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)和環(huán)境，一些網(wǎng)絡(luò)課程取得了廣泛好評(píng)[2]（66-71）。然而，由于受到客觀（外在條件和環(huán)境）和主觀（個(gè)人）因素的影響，依然存在諸多困難，主要表現(xiàn)在教師經(jīng)驗(yàn)不足、教學(xué)內(nèi)容與教學(xué)時(shí)數(shù)不匹配、學(xué)生學(xué)習(xí)主動(dòng)性欠缺等，導(dǎo)致大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為不具合理性和科學(xué)性，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)成效甚微[3]（69-76）。

“外因是條件，內(nèi)因是根本”[4]（12-18）。基于學(xué)習(xí)行為學(xué)理論，采用內(nèi)外融合、雙管齊下的方式對大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為現(xiàn)狀進(jìn)行調(diào)查，以淮安市某大學(xué)大二和大三學(xué)生為研究對象，通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法對處于同一網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的不同學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的相對有效性進(jìn)行測度。

1.文獻(xiàn)回顧

“效率”一詞在《辭?！分嗅屃x為：1.一種機(jī)械在工作時(shí)的輸出能力和輸入能量的比值;2.消耗的勞動(dòng)量與獲得勞動(dòng)效率的比率[5]（30-36）。從管理學(xué)角度而言，效率可理解為投入與產(chǎn)出之間的比例關(guān)系，亦為組織或機(jī)關(guān)在一定時(shí)間的推演投入資源所產(chǎn)生的結(jié)果，從整體上反映了決策單元的效益情況，通過對比分析技術(shù)無效和技術(shù)有效的決策單元，找到各個(gè)評(píng)價(jià)對象的主要問題或薄弱環(huán)節(jié)，進(jìn)一步提供可操作的改進(jìn)方案[6]（4-17）。

美國著名的運(yùn)籌學(xué)家W. W. Cooper和A. Charnes等提出的一種有效處理具有多項(xiàng)輸入、多項(xiàng)輸出的部門之間相對有效性的非參數(shù)方法，不需要預(yù)先假設(shè)生產(chǎn)函數(shù)的類型，無關(guān)與指標(biāo)數(shù)據(jù)量綱和指標(biāo)賦值權(quán)重的選取，算法規(guī)避了主觀因素帶來影響，相對簡單，具有較大的優(yōu)勢[7]（443-458）。

二十世紀(jì)九十年代，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法開始應(yīng)用于教育評(píng)價(jià)的領(lǐng)域，受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注。①評(píng)價(jià)教育信息化績效水平。焦寶聰?shù)龋?007）[8]（38-41）首次將DEA-CCR模型引入教育信息化投入產(chǎn)出效率評(píng)價(jià)領(lǐng)域，并以北京市若干個(gè)中學(xué)為研究對象，詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法在教育信息化評(píng)價(jià)的具體過程。李普聰和鐘元生（2009）[9]（76-79）設(shè)計(jì)高校教育信息化投資收益指標(biāo)體系，綜合應(yīng)用DEA和加權(quán)灰色關(guān)聯(lián)分析方法對四所本科院校的投資效率進(jìn)行度量，指出該方法克服了權(quán)重確定的主觀性。②評(píng)價(jià)教育資源配置的成效。葉前林等（2018）[10]（22-27）采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法對中國31個(gè)省、市、自治區(qū)的高等教育資源配置進(jìn)行評(píng)價(jià)比較，研究表明中國的高等教育資源配置總體效率處于較高水平，但教育資源配置效率不均衡趨勢凸顯。馬萍（2017）[11]（252-255）基于2002年-2013年期間某省初中和小學(xué)的教育投入和產(chǎn)出相關(guān)數(shù)據(jù)，選取DEA方法度量基礎(chǔ)教育資源配置效率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)2002年-2008年間基礎(chǔ)教育資源配置效率處于最佳，2008年之后配置效率處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段。王偉（2017）[12]（97-103）結(jié)合DEA和DEA-Malmquist指數(shù)方法研究中國職業(yè)教育資源配置效率，指出中國的東北、東部、中部和西部“四大板塊”資源配置效率依次遞增。③評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效率。鮑平平（2007）[13]（65-68）基于DEA模型建立學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，以華中師范大學(xué)網(wǎng)絡(luò)學(xué)院的在校學(xué)生為研究對象，對其進(jìn)行基于學(xué)習(xí)者的差異化評(píng)價(jià)。陳美華（2012）[14]（108-111）應(yīng)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法和主成分分析方法評(píng)價(jià)英語有效學(xué)習(xí)成效，以分析英語學(xué)習(xí)中“產(chǎn)出”和“投入”的關(guān)系，為英語研究和教學(xué)提供有價(jià)值的參考。汪世蓉（2010）[15]（57-59）改進(jìn)動(dòng)態(tài)DEA模型，并以學(xué)習(xí)效果度量為例驗(yàn)證改進(jìn)模型的可行性。張巧紅（2017）[16]（77-79）收集某班50名學(xué)生為樣本數(shù)據(jù)，探索應(yīng)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法的分層次教學(xué)模式，為分層次教學(xué)給予客觀的、翔實(shí)的數(shù)據(jù)支持。

由此可見，國內(nèi)學(xué)者的學(xué)術(shù)成果為本文研究提供了扎實(shí)的理論基礎(chǔ)和實(shí)證經(jīng)驗(yàn)，筆者首次提出了基于DEA模型建立的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效率評(píng)價(jià)體系，有效評(píng)價(jià)新媒體時(shí)代大學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，為高等院校網(wǎng)絡(luò)教學(xué)管理和改革提供決策參考。

2.研究方法

2.1 DEA模型

CCR模型是DEA產(chǎn)生的第一個(gè)模型，也稱為最優(yōu)化模型，主要用于對某個(gè)決策單元（DMU）進(jìn)行相對評(píng)價(jià)。DEA模型可以分為兩種形式：一種是輸出型，表示在既定投入的條件下，使得產(chǎn)出盡可能多;一種是輸入型，即在限定產(chǎn)出的條件下，使得投入盡可能少。輸出型模型和輸入型模型的期望均是使得相對效率值盡可能達(dá)到最優(yōu)，本文統(tǒng)一采用輸入型模型。假設(shè)有n個(gè)生產(chǎn)部門（單元），s個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)和m個(gè)投入指標(biāo)，各個(gè)生產(chǎn)部門的產(chǎn)出、投入數(shù)據(jù)如表1所示[17]（103-111）。

C2R模型的意義在于如果θ=1，則決策單元相對有效。如果該模型的最優(yōu)解θ<1，則稱被評(píng)價(jià)單元不為DEA有效，說明在保證產(chǎn)出不變的條件下，投入可以減少到原來投入的θ倍，θ值越小，生產(chǎn)單元效率越低[19]（37-45）。換一句而言，還存在一個(gè)生產(chǎn)單位，可以用比被評(píng)價(jià)單元更少的投入生產(chǎn)不少于被評(píng)價(jià)單元的產(chǎn)出，進(jìn)一步展現(xiàn)出被評(píng)價(jià)單元為非相對有效。

C2R模型是基于規(guī)模收益不變的限定條件，該模型的有效狀態(tài)稱為DEA有效，表示同時(shí)達(dá)到規(guī)模有效和技術(shù)有效，即達(dá)到最佳狀態(tài)[20]（44-51）。BCC模型為C2R模型中增加約束條件，該模型是1984年Banker等提出的，基于規(guī)模收益可變的既定情況，測算的技術(shù)效率可以分解為規(guī)模效率和純技術(shù)效率，即技術(shù)效率為規(guī)模效率和純技術(shù)效率的乘積，其中生產(chǎn)部門的投入規(guī)模因素在很大程度上決定規(guī)模效率，純技術(shù)效率主要受到生產(chǎn)部門的技術(shù)和管理等方面的因素影響[21]（22-30）。當(dāng)規(guī)模效率小于1時(shí)，說明生產(chǎn)單位沒有達(dá)到規(guī)模有效，反映投入規(guī)模不當(dāng);但規(guī)模效率為1時(shí)，說明投入規(guī)模有效。當(dāng)純技術(shù)效率小于1時(shí)，說明生產(chǎn)單位的技術(shù)和管理水平亟待提升，沒有達(dá)到技術(shù)有效;當(dāng)純技術(shù)效率為1時(shí)，反映技術(shù)水平處于同類領(lǐng)先、管理井然有序[22]（84-92）。

2.2指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，大學(xué)生的學(xué)習(xí)以自主學(xué)習(xí)為主，學(xué)習(xí)成效勢必會(huì)被一些因素所影響，其中有外部網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的因素，如網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源的利用程度、學(xué)習(xí)時(shí)間、教師經(jīng)驗(yàn)等，也有學(xué)習(xí)者自身的因素，如網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的態(tài)度和意識(shí)、學(xué)習(xí)者的情感、學(xué)習(xí)方法等[22]（84-92）。如果將網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的自主學(xué)習(xí)視為一種具有多輸出和多輸入關(guān)系的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，將差異化的學(xué)習(xí)結(jié)果形式視為學(xué)習(xí)者的產(chǎn)出，將影響學(xué)習(xí)的各個(gè)因素視為學(xué)習(xí)者對學(xué)習(xí)的多種投入，則可基于C2R模型評(píng)價(jià)處于同一網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的不同大學(xué)生學(xué)習(xí)的相對效率。

一個(gè)學(xué)習(xí)者在行為、動(dòng)機(jī)、元認(rèn)知三方面都是積極的參與者時(shí)，學(xué)習(xí)方法是有計(jì)劃的、學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是自我和內(nèi)在激發(fā)，對學(xué)習(xí)的時(shí)間安排是有效并守時(shí)的，自學(xué)者是自主學(xué)習(xí)，能夠意識(shí)到學(xué)習(xí)帶來的效果。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的自主學(xué)習(xí)除了受到行為、動(dòng)機(jī)和元認(rèn)知三方面內(nèi)部因素的影響外，還受到網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的影響。為了全面評(píng)價(jià)大學(xué)生在校期間網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效率情況，根據(jù)本文的研究實(shí)際，在初步了解大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)情況的基礎(chǔ)上，參考國內(nèi)學(xué)者的一般做法，綜合影響網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)的外部和內(nèi)在因素，搭建網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)的輸入、輸出體系。

表2 ? 網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

為了使結(jié)論更具一般性，調(diào)查結(jié)果更具代表性，筆者采用分層隨機(jī)抽樣的方法，既考慮專業(yè)和系別因素，又顧及男女生之間和文理科學(xué)生的差異。一共發(fā)出問卷260份，回收有效238份。答卷對象中女生96人，男生142人;大三學(xué)生110人，大二學(xué)生128人;理科生151人，文科生87人。本問卷最終確定了10個(gè)觀測變量，見表2，所有項(xiàng)目均采用Likert7級(jí)量表的方式進(jìn)行測量，要求被調(diào)研的用戶清楚地表達(dá)自己的意愿，從1-7依次遞增，其中1代表“非常不符合”，7代表“非常符合”。

3.實(shí)證結(jié)果分析

表3顯示了大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)效率投入產(chǎn)出的指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)情況。其中，在投入指標(biāo)方面，我愿意使用網(wǎng)絡(luò)資源（BBS、網(wǎng)絡(luò)課程、數(shù)據(jù)庫等）均值為4.214分，最大值為7分，可以看出Internet在大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)中扮演重要角色，樂意利用網(wǎng)絡(luò)獲取信息資料;在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中，我習(xí)慣制訂學(xué)習(xí)進(jìn)度、計(jì)劃的均值為3.924，說明絕大部分學(xué)生并不習(xí)慣、也不擅長制訂網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)計(jì)劃。在產(chǎn)出指標(biāo)方面，通過網(wǎng)絡(luò)清楚表達(dá)自己觀點(diǎn)的均值為4.794，說明學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)上的表達(dá)能力處于中等偏上;快速獲取網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源并加工處理的均值為4.151，表示學(xué)生網(wǎng)絡(luò)信息資源篩選和處理能力有待提高，web的覆蓋面有限，內(nèi)容雜亂，查全率不高，容易轉(zhuǎn)移大學(xué)生的注意力;很大一部分學(xué)生不會(huì)使用檢索技巧和檢索式，甚至不懂得尋找?guī)椭募?。大學(xué)生有必要投入一定的時(shí)間和精力關(guān)注信息素養(yǎng)的提升。

筆者使用DEAP2.1軟件對收集的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算統(tǒng)計(jì)，得到大二、大三年級(jí)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)效率分年級(jí)統(tǒng)計(jì)情況，如表4所示：

由表可知，大三級(jí)學(xué)生樣本110人，其中大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)綜合效率有效人數(shù)為30人，占樣本總數(shù)的27.27%，樣本最小值為0.559，綜合效率的均值為0.857;大二級(jí)學(xué)生樣本為128人，其中綜合效率有效的人數(shù)為18人，占樣本數(shù)的14.06%，樣本綜合效率的最小值為0.498，平均值為0.761。由此可見，問卷調(diào)查涉及的淮安市某高校的大二和大三學(xué)生網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)的整體效率尚可，但綜合效率值達(dá)到有效的比例較低，未能達(dá)到三分之一。通過對比發(fā)現(xiàn)，大二級(jí)學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)綜合效率有效占比為14.06%，大三級(jí)學(xué)生達(dá)到了27.27%，說明大三級(jí)學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)效率總體上高于大二級(jí)學(xué)生?？赡苁谴笕?jí)學(xué)生經(jīng)過3年的大學(xué)生活，較好地掌握網(wǎng)絡(luò)自學(xué)的節(jié)奏，學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)明確和自控能力顯著提升，已經(jīng)適應(yīng)了大學(xué)的學(xué)習(xí)和生活。大二學(xué)生還沒有完全脫離高中的學(xué)習(xí)模式，學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)和主動(dòng)性都不強(qiáng)，容易受到推送信息、網(wǎng)絡(luò)廣告等誘惑。另外，有些學(xué)生在潛意識(shí)里不認(rèn)可甚至抵觸網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，這些影響因素都導(dǎo)致大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)效率低下。

綜合效率等于規(guī)模效率和純技術(shù)效率的乘積。其中，規(guī)模效率體現(xiàn)了大學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)過程中投入的精力程度;純技術(shù)效率表現(xiàn)為大學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)過程中展示出的時(shí)間管理和學(xué)習(xí)方法、技巧的應(yīng)用;綜合效率代表大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)的總體反映，集合了純技術(shù)效率和規(guī)模效率兩個(gè)方面。在大三級(jí)學(xué)生中，規(guī)模效率達(dá)到DEA有效的人數(shù)為17人，占樣本數(shù)量的15.45%;純技術(shù)效率達(dá)到技術(shù)有效的人數(shù)為42人，占樣本數(shù)量的38.18%?？梢钥闯?，純技術(shù)效率有效的人數(shù)遠(yuǎn)多于規(guī)模效率有效的人數(shù)，折射出大三級(jí)學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)中投入的精力存在不足，在時(shí)間管理、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)技巧等方面表現(xiàn)良好。在大二學(xué)生中，規(guī)模效率達(dá)到技術(shù)有效的人數(shù)為24人，占樣本的21.82%，純技術(shù)效率達(dá)到有效的人數(shù)為38人，占全樣本的34.55%。數(shù)據(jù)顯示出規(guī)律與大三級(jí)學(xué)生相似，純技術(shù)效率達(dá)到有效的比例高于規(guī)模效率有效。

4.結(jié)論與展望

本文應(yīng)用了DEA方法對在校大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)效率進(jìn)行了研究，不僅繼承了傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)體系，從總體上反映出了被評(píng)價(jià)對象的優(yōu)勢，還克服了傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法無法展示學(xué)習(xí)者個(gè)性化學(xué)習(xí)特點(diǎn)的缺陷。從所選取的樣本大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)效率的研究結(jié)論來解讀，網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)過程中亟待解決的問題是大學(xué)生投入網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)的精力不足。

淮安市某高校的大三級(jí)學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)效率高于大二級(jí)學(xué)生，可能多方面原因引發(fā)這一結(jié)果，如大二學(xué)生學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)與學(xué)習(xí)策略之間沒有較好地對接，為了增強(qiáng)大學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，首先要關(guān)注培養(yǎng)大學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，讓他們感知到在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中有益于解決實(shí)際學(xué)習(xí)遇到的難題;確定大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)共同學(xué)習(xí)的范圍，通過討論網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)心得和交流研究感悟，高效處理大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)精力匱乏問題。

本文的研究結(jié)論證實(shí)了采用DEA方法評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)效率的可行性，當(dāng)然，這樣的方法可以進(jìn)一步拓展，按照大學(xué)生生源地、專業(yè)等其他屬性進(jìn)行更細(xì)分的效率評(píng)價(jià)，避免了單一指標(biāo)評(píng)價(jià)大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)成效的弊端，構(gòu)建了一種全新的綜合評(píng)價(jià)方法，為高校學(xué)生成績管理工作提供了一種新的思路。

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基金項(xiàng)目：淮陰工學(xué)院高教研究課題"新媒體環(huán)境下大學(xué)生學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)的激發(fā)和學(xué)習(xí)行為改善研究"（課題批準(zhǔn)號(hào)：2018XGJ17）階段成果。