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    基于熵值法和AHP的混合式課堂教學過程性考核權(quán)重研究

    2021-09-10 07:22:44李紅黃文祥
    啟迪·上 2021年5期
    關(guān)鍵詞:過程考核信息熵層次分析法

    李紅 黃文祥

    摘要:目前基于職教云SPOC平臺的混合式課堂教學過程性考核評價主要采用主觀賦予權(quán)重的方法,為了提高評價的客觀性和真實性,同時又兼顧評價指標的重要性程度,提出基于熵值法和層次分析法(AHP)的主客觀相結(jié)合的組合賦權(quán)方法確定考核指標的權(quán)重,并以職教云《地理信息技術(shù)》混合式教學課程為例,著重介紹了權(quán)重計算方法和計算過程,結(jié)果顯示權(quán)重最大的指標是“作業(yè)”和“學習時長”,其次是考試和課堂活動,權(quán)重最小的是“課件學習”。利用該方法確定的權(quán)重更加合理、客觀,研究成果為職教云SPOC平臺的混合式課堂教學過程性考核指標權(quán)重設(shè)置提供了新的思路。文章將“學習時長”新加入到了評價指標體系中,結(jié)果顯示“學習時長”指標對學生綜合成績的區(qū)分度較高,該分析結(jié)果為職教云平臺指標體系的優(yōu)化提供了參考,具有一定的實用價值。

    關(guān)鍵詞:信息熵;層次分析法;混合式教學;過程考核

    引言

    以信息技術(shù)推動職業(yè)教育教學改革創(chuàng)新,加快推進職業(yè)教育信息化發(fā)展是我國教育改革的重要決策[1-3]。在“互聯(lián)網(wǎng) +”時代,基于MOOC(Massive Open Online Courses)或SPOC(Small Private Online Course)平臺開展線上線下混合式課堂教學已成為當前高校信息化教育教學改革的熱潮[4-8]。截止2020年12月,高等教育出版社開發(fā)的“智慧云2.0”SPOC平臺上已開展的SPOC課程數(shù)達32萬門以上,教學班級達93萬個以上。海量的線上教學資源和“職教云”校級專屬SPOC平臺服務(wù)、“云課堂”APP服務(wù),為教師開展線上線下混合式課堂教學提供了良好的支持。隨著混合式課堂教學改革的深入,與混合式課堂教學相適應,必須改革相應的考核方式,職教云SPOC在線教學平臺詳細地記錄了學生線上、線下學習行為,為學生過程化考核提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù),SPOC中的考核指標權(quán)重可以靈活設(shè)置比例,然而如何科學、合理、客觀地設(shè)置權(quán)重是當前亟需解決的實際問題。

    通過文獻分析發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的關(guān)于混合式教學過程性考核評價指標的權(quán)重設(shè)置主要采用主觀賦權(quán)法,例如梁少英等人設(shè)計了《內(nèi)科護理學》課程混合式學習過程性評價指標體系,并利用層次分析法確定各指標權(quán)重。張波,李婭、張興芹在開展課程混合式教學中均采用過程性考核,但考核權(quán)重直接主觀設(shè)定。主觀賦值法是人為根據(jù)評價指標的重要程度來確定權(quán)重的大小,受主觀影響較大,與專家的知識背景與經(jīng)驗依賴性程度高,為了減少對考核結(jié)果的人為主觀影響,同時又兼顧指標的重要性,本文結(jié)合客觀賦值法-熵值法和主觀賦值法-層次分析法的優(yōu)點,提出基于熵值法和層次分析法的組合賦權(quán)法來確定混合式課堂教學過程性考核的指標權(quán)重。

    一 過程考核指標體系

    職教云是高等教育出版社開發(fā)的以學校為單位面向師生的SPOC(小規(guī)模限制性在線課程)在線教學平臺,教師可以將智慧職教教學資源庫中的課程資源直接導入到職教云中開展基于SPOC的線上線下混合式教學。職教云平臺可詳細記錄學生線上學習行為數(shù)據(jù)和線下課堂中的討論互動、課堂測試等課堂表現(xiàn)行為,其平臺設(shè)置的過程性考核指標體系分為兩級體系,一級指標為:課件學習、課堂活動、作業(yè)、考試,每個一級指標下面又包括多個二級指標[27],平臺同時記錄了學生線上學習時長,學習時長反映了學生線上投入學習的時間,是學生線上學習行為的重要體現(xiàn),也是學生內(nèi)部學習動機的體現(xiàn),因此這里將學習時長也作為綜合成績考核的一級指標。

    二 研究對象與方法

    1 研究對象

    選取我校工程測量專業(yè) 2017 級 2 個班共 101名學生為研究對象,收集學生在職教云《地理信息技術(shù)》SPOC課程中的線上、線下學習記錄作為基礎(chǔ)研究數(shù)據(jù)。

    2 考核權(quán)重計算方法

    為了兼顧各個指標的重要性和客觀性,本文采用組合賦權(quán)法計算綜合權(quán)重,即根據(jù)各指標的變異程度,利用信息熵計算出各指標的熵權(quán)值,再通過熵權(quán)對層次分析法計算的指標權(quán)重進行修正,從而得出較為客觀的的指標綜合權(quán)重,提高考核結(jié)果的客觀性和公平性。

    計算步驟為:(1)根據(jù)各一級指標下的二級指標得分和重要性分別構(gòu)造原始數(shù)據(jù)矩陣和判斷矩陣,計算二級指標綜合權(quán)重。(2)再根據(jù)二級指標綜合權(quán)重和得分計算一級指標各項得分,再根據(jù)一級指標的得分和重要性程度計算一級指標綜合權(quán)重。

    若根據(jù)熵值法計算各指標的權(quán)重 ,根據(jù)AHP計算的各指標權(quán)重為 ,則指標的綜合權(quán)重 計算如公式(1)所示。

    三 結(jié)果與分析

    3.1指標綜合權(quán)重計算結(jié)果

    本研究的所有數(shù)據(jù)計算在EXCEL軟件和R軟件(版本:3.5.2)中完成。先根據(jù)各一級指標下的二級指標得分分別構(gòu)造原始數(shù)據(jù)矩陣,計算二級指標綜合權(quán)重。實驗班級學生在《測繪地理信息技術(shù)》課程學習中,課件的評價、問答、筆記、糾錯數(shù)據(jù)均為0,因此這里只選擇學習進度作為課件學習的二級指標,該課程布置了4次班級作業(yè),期末考試1次,因此這里需要計算課堂活動、作業(yè)兩個一級指標下面的二級指標權(quán)重。根據(jù)前述綜合權(quán)重計算方法,計算得到二級指標的熵權(quán)值、AHP權(quán)重、綜合權(quán)重,再根據(jù)二級指標綜合權(quán)重和得分計算一級指標各項得分,根據(jù)一級指標的得分和重要性程度計算一級指標綜合權(quán)重。

    3.2權(quán)重結(jié)果分析

    由圖1所示的五個一級指標的權(quán)重計算結(jié)果顯示專家認為“考試”對綜合成績的重要性程度最高(AHP權(quán)重為0.41),其次是“作業(yè)”和“學習時長”。而利用該班的實際數(shù)據(jù)計算的“學習時長”與“作業(yè)”的熵權(quán)值最大,最具有區(qū)分度,而“考試”和“課件”的區(qū)分度最低,這與AHP權(quán)重計算結(jié)果有明顯的差別。熵值法中的考試權(quán)重偏低與考試題目難易程度的數(shù)量分布有關(guān)系,由于此次期末考試試題難度集中在一般和中等程度,導致大部分同學都能得到較高的考試分數(shù),因此“考試”對綜合成績的區(qū)分度不高,而利用熵權(quán)值和AHP權(quán)重計算出來的綜合權(quán)重對考試的排序進行了調(diào)整,這樣兼顧了該指標的重要性程度和客觀性,有利于提高評價結(jié)果的科學性和公平性。

    從綜合權(quán)重來看,影響綜合成績得分最大的因素是“作業(yè)”,其次是線上“學習時長”,再次是“考試”和“課堂活動”,權(quán)重最低的是“課件”?!罢n件”的熵權(quán)值、AHP權(quán)重和最終的綜合權(quán)重都是最低的,這說明“課件”學習進度對學生綜合成績的影響并不大,這是由于在課程中教師要求學生必須完成所有課件的學習,很多同學的課件學習進度指標都能達到100%,這是最容易完成的一項教學活動,因此它對最終成績的貢獻并不大,并且課件學習進度只能體現(xiàn)出學生對這一活動的完成度,并不能體現(xiàn)出學生學習效果的好壞,而課件學習的完成質(zhì)量在“學習時長”中卻能體現(xiàn)出來,因為課件的總量是一定的,學生在線學習時間長說明他在完成了規(guī)定的任務(wù)之后主動登陸學習資源,因此“學習時長”能體現(xiàn)出學生在線學習的主動性和時間投入差異,“學習時長”的熵權(quán)值和綜合權(quán)重都比較高,這也在一定程度上說明本文提出的組合賦權(quán)方法計算的權(quán)重更加客觀、合理。而職教云平臺上,并沒有將“學習時長”作為綜合成績考核指標,需要教師將各項成績導出為EXCEL后自行進行計算,在此也建議職教云平臺能將“學習時長”納入綜合成績的考核指標體系中。

    四 結(jié)論

    為了解決混合式課堂教學過程性考核評價指標權(quán)重設(shè)置的盲目性和強主觀性,本文以職教云SPOC平臺的《地理信息技術(shù)》混合式教學課程的平臺數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),提出了一種基于熵值法和層次分析法的組合賦權(quán)方法來確定評價指標的權(quán)重,該方法既能體現(xiàn)各指標的真實性和客觀性,又能兼顧指標的重要性。本文還將“學習時長”新加入到了職教云SPOC平臺的評價指標體系中,實驗數(shù)據(jù)計算結(jié)果顯示“學習時長”指標對學生綜合成績的區(qū)分度較高,權(quán)重僅次于“作業(yè)”指標。本研究不僅為線上線下混合式課堂教學過程性考核指標權(quán)重的設(shè)置提供了新的解決思路,而且也為職教云平臺指標體系的優(yōu)化提供了參考,具有一定的實用價值和參考意義。

    參考文獻

    [1]教育部關(guān)于印發(fā)《教育信息化“十三五”規(guī)劃》的 通 知[DB/OL].http://www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201606/t20160622_269367.html.

    [2]《高等職業(yè)教育創(chuàng)新發(fā)展行動計劃(2015-2018年)》征求意見稿[DB/OL].http://www.gov.cn/xinwen/2015-09/09/content_2927835.htm.

    [3]國家中長期教育改革與發(fā)展規(guī)劃綱要(2010-2020 年)[DB/OL]. http://www.gov.cn/jrzg/2010-07/29/content_1667143.htm,2020-12-16.

    [4]王芳,錢樂祥,謝學通,駱仁波,郭冠華.基于SPOC的地圖學課程深度教學模式研究[J].大學教育,2020(12):100-102.

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