基于模糊層次分析法的大學(xué)在線教學(xué)質(zhì)量評價研究

摘要：當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)時代，線上教學(xué)已成為大學(xué)開展教學(xué)活動的主要形式之一。為了全面科學(xué)評估大學(xué)在線教學(xué)質(zhì)量，從教師能力、學(xué)生能力、學(xué)習(xí)環(huán)境、設(shè)備平臺4個維度建立大學(xué)在線教學(xué)質(zhì)量評價體系，利用層次分析法來確定各級指標(biāo)的權(quán)重，再用模糊綜合評價法建立大學(xué)在線教學(xué)質(zhì)量評價模型，最后以阜陽師范大學(xué)為例，驗證所建立的大學(xué)在線教學(xué)質(zhì)量模型的有效性。

關(guān)鍵詞：大學(xué)在線教學(xué)；質(zhì)量評價；模糊層次分析法

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）22-0153-04

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）

0 引言

當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)時代，各大教學(xué)平臺逐漸免費開放教學(xué)資源供師生使用。隨著我國《教育信息化2.0行動計劃》的深入實施，對大學(xué)生如何有效開展在線學(xué)習(xí)、提升在線學(xué)習(xí)效率的研究問題已成為高校師生乃至社會關(guān)注的焦點[1]。

本文以阜陽師范大學(xué)數(shù)學(xué)類相關(guān)課程的在線學(xué)習(xí)為例，從教師、學(xué)生、學(xué)習(xí)環(huán)境、在線平臺4個維度，提出在線教學(xué)質(zhì)量評價指標(biāo)體系，運用模糊層次綜合評價模型，分析其主要影響因素，根據(jù)研究結(jié)果給出大學(xué)生在線有效學(xué)習(xí)的途徑并給出合理的改進(jìn)措施，為智能時代教與學(xué)的變革提供參考。

1 大學(xué)在線教學(xué)質(zhì)量評價體系

本文采用查閱文獻(xiàn)[2-4]、實地調(diào)研等方法，確定大學(xué)在線教學(xué)質(zhì)量評價體系包括教師能力、學(xué)生能力、學(xué)習(xí)環(huán)境、設(shè)備平臺4個一級指標(biāo)，其中任何一個一級指標(biāo)又由若干個二級指標(biāo)所組成，具體指標(biāo)體系如表1所示。

2 基于模糊層次分析法的大學(xué)在線教學(xué)質(zhì)量評價

模糊層次分析法是結(jié)合使用了兩種方法，分別是模糊綜合評價法與層次分析法，來對受多方面、多層次因素影響的復(fù)雜問題進(jìn)行深度剖析。其具體過程是[5]：先將需要研究的問題通過層次分析法將其分解為多個層次，并將處于同一層次中的元素進(jìn)行兩兩對比，建立相應(yīng)的判斷矩陣，從而得到各個指標(biāo)的重要程度權(quán)重值。隨后用模糊數(shù)學(xué)中的方法對各個指標(biāo)對應(yīng)的隸屬度進(jìn)行判斷，根據(jù)計算結(jié)果獲得評價結(jié)論。

2.1 基于層次分析法的指標(biāo)權(quán)重確定

為了確定表1中建立的兩級評價指標(biāo)的權(quán)重，本文采用層次分析法來進(jìn)行求解。具體步驟如下[6]：

步驟1：將同一層次各元素有關(guān)上一層次中某一元素的重要性進(jìn)行兩兩比較，并采用1-9評價尺度，構(gòu)造判斷矩陣。

本文構(gòu)建的一級評價指標(biāo)一共四個維度，分別是教師能力、學(xué)生能力、學(xué)習(xí)環(huán)境、設(shè)備平臺，在這4個維度的基礎(chǔ)上，分別構(gòu)造一級指標(biāo)層F對目標(biāo)層O的判斷矩陣A和二級指標(biāo)層S對所屬一級指標(biāo)層F的4個判斷矩陣BS-F1，BS-F2，BS-F3，BS-F4. 而其中的數(shù)據(jù)是通過學(xué)生評教法收集打分，主要評分規(guī)則是采用分位標(biāo)度來對各指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較，去掉最高以及最低分，將剩余分值進(jìn)行平均，最后得分就是對比后的比重值，通過對上述數(shù)據(jù)的不斷計算，可以得出最終的判別矩陣如下：

[A=1122721391213121719121]

[BS-F1=121211121141212241122122131212131]

[BS-F2=1312211311312132313212213112131221]

[BS-F3=12121]

[BS-F4=121212113231]

步驟2：進(jìn)行判斷矩陣的一致性檢驗。

定義一致性指標(biāo)：

[CI=λ-nn-1] （1）

其中n為判斷矩陣的階數(shù)，[λ]為判斷矩陣的最大特征根。

定義檢驗系數(shù)

[CR=CIRI] （2）

其中RI為平均隨機(jī)一致性指標(biāo)，可根據(jù)判斷矩陣的階數(shù)查表確定其值。

當(dāng)CR<0.1時 ，就認(rèn)為該判斷矩陣通過一致性檢驗，反之就不具有滿意一致性。

對以上5個所構(gòu)建的判斷矩陣做一致性檢驗，結(jié)果見表2。從中可以得出，所有判斷矩陣均滿足CR<0.1，表明均通過了一致性檢驗。

步驟3：根據(jù)判斷矩陣計算被比較元素對于該準(zhǔn)則的相對權(quán)重。判斷矩陣的最大特征根相應(yīng)的特征向量，經(jīng)由歸一化處理后，便得出所求權(quán)重。

利用Matlab軟件，由上文的判斷矩陣A可求出4個一級指標(biāo)的權(quán)重W1，見表3的第2列。由4個判斷矩陣B可求出二級指標(biāo)對所從屬的一級指標(biāo)的權(quán)重W2，見表3 的第4列。

步驟4：計算各二級指標(biāo)對于目標(biāo)的總權(quán)重[W總 = W2 × W1]，如表3最后一列所示。

綜上，得出大學(xué)在線教學(xué)質(zhì)量評價各級指標(biāo)的權(quán)重，見表3。

由上表可以看出，4個一級指標(biāo)相對于目標(biāo)層的權(quán)重大小順序是F2（0.5000） > F1（0.3020） > F3（0.1420） > F4（0.0560） ，即“學(xué)生能力”與“教師能力”兩個因素對大學(xué)在線教學(xué)質(zhì)量的影響要高于另外兩個因素。對在線教學(xué)質(zhì)量影響較大的前五個二級指標(biāo)分別為：學(xué)生對知識掌握程度（0.1806）、學(xué)生課前預(yù)習(xí)程度（0.1088） 、學(xué)生完成課后作業(yè)的質(zhì)量（0.1086） 、學(xué)習(xí)氛圍（0.0947） 和教師批改作業(yè)、在線互動和答疑情況（0.0927） 。該結(jié)果的出現(xiàn)是因為學(xué)生在在線教學(xué)中占主體地位，所以學(xué)生對知識掌握程度、學(xué)生課前預(yù)習(xí)程度和學(xué)生完成課后作業(yè)的質(zhì)量這3個指標(biāo)顯得尤為重要，是影響教學(xué)質(zhì)量的關(guān)鍵一環(huán)，學(xué)生自身主觀能動性的積極發(fā)揮更能強力塑造高質(zhì)量的教學(xué)成果；而且在調(diào)查中還發(fā)現(xiàn)學(xué)生的主觀能動性越強，對課程的參與度越高，教師的積極性便越高，在線互動與答疑情況越好，教師在線教學(xué)的能力隨之提高，從而教師批改作業(yè)也會更投入。以上5個二級指標(biāo)中，學(xué)生對知識掌握程度、學(xué)生課前預(yù)習(xí)程度和學(xué)生完成課后作業(yè)的質(zhì)量這3個指標(biāo)的總占比約為39.8%，都屬于一級指標(biāo)“學(xué)生能力”；而教師批改作業(yè)、在線互動與答疑情況和學(xué)習(xí)氛圍這兩個指標(biāo)的總占比約為18.74%，分別屬于一級指標(biāo)“教師能力”和“學(xué)習(xí)環(huán)境”。所以要提升在線教學(xué)質(zhì)量，對學(xué)生和教師兩個方面進(jìn)行改善會得到極大的成果，因為在教學(xué)過程中，學(xué)生起主體作用，教師起主導(dǎo)作用，兩者各司其職，教學(xué)質(zhì)量才得以顯著提升。當(dāng)然，設(shè)備平臺對在線教學(xué)質(zhì)量也有一定程度的影響，我們要保證在線教學(xué)順利開展，軟硬件設(shè)施也不容忽視。

2.2 基于模糊綜合評價法的在線教學(xué)質(zhì)量評價

2.2.1 建立模型

本文討論的大學(xué)在線教學(xué)質(zhì)量評價問題，關(guān)聯(lián)多個難以量化的評價指標(biāo)。而模糊綜合評價法則是把定性評價轉(zhuǎn)化為定量評價，按照模糊數(shù)學(xué)的隸屬度理論，適用于解決受多種非確定性因素制約的問題評價。其具體步驟如下[7]：

1） 建立因素集。因素集是影響評價對象的各種因素所組成的集合，設(shè)為[U={u1，u2，…，um}]， [ui]代表影響因素，這里[ui]就是表1中所羅列的15個二級指標(biāo)。

2） 建立權(quán)重集。由于各個影響因素的重要程度一般是不一樣的。因此，應(yīng)根據(jù)各因素的重要程度賦予相應(yīng)的權(quán)重[aii=1，2，…，m] ，且滿足[i=1mai=1，ai≥0]。由各因素的權(quán)重所組成的集合[A=a1，a2，…，an]稱為權(quán)重集。這里[ai]就是表3最后一列的15個二級指標(biāo)的總權(quán)重。

3） 建立備擇集。備擇集是對評價對象作出的各種可能的評價結(jié)果組成的集合，設(shè)為[V={v1，v2，…，vn}]，[vj]表示各種可能的評價結(jié)果。這里[vj]就是待評價的課程。

4） 單因素評價。單因素評價是指單獨從一個因素出發(fā)來確定評價對象的評價值。設(shè)單因素評價矩陣為

[R=（rij）=r11…r1n???rm1…rmn] （3）

其中[rij]表示第[j]個評價對象在第[i]個因素上的得分。

5） 模糊綜合評價。模糊綜合評價就是考慮所有因素的加權(quán)影響，得出綜合的評價結(jié)果。模糊綜合評價得分可表示為：

[B=A×R=（a1，a2，…，am）×r11…r1n???rm1…rmn=b1，b2，…，bn] （4）

其中[bj]為第[j]個評價對象的綜合得分。

2.2.2 實例分析

本文以阜陽師范大學(xué)為研究對象進(jìn)行大學(xué)在線教學(xué)質(zhì)量評價的案例分析。從阜陽師范大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院不同年級、不同專業(yè)中隨機(jī)選取5門課程為評價對象，分別為數(shù)學(xué)建模、數(shù)學(xué)分析、數(shù)據(jù)挖掘、信息安全、多元統(tǒng)計分析。為了提高在線教學(xué)質(zhì)量評價的準(zhǔn)確度，除了對評價的5門課程進(jìn)行學(xué)生評教外，還分別請數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院的其他教師對5門課程的15個二級指標(biāo)進(jìn)行百分制打分。然后對學(xué)生評教結(jié)果取平均值，得到5門課程在15個指標(biāo)上的平均得分，如表4所示。

由于上文利用層次分析法已求得15個二級指標(biāo)的綜合權(quán)重集為：

[A=（0.0552，0.0276，0.0833，0.0927，0.0432，0.1088，0.0405，0.1806，0.0616，0.1086，0.0947，0.0473，0.0166，0.0090，0.0304）]

于是得到5門課程的綜合評價得分為：

[B=A×R=0.1999，0.2012，0.2010，0.1968，0.2011]

由此可知：數(shù)學(xué)分析課程質(zhì)量最高，多元統(tǒng)計分析課程質(zhì)量次之，信息安全課程質(zhì)量最差。從課程要求來看，由于學(xué)生對考試課的重視程度比考查課高，所以數(shù)學(xué)分析、多元統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘3門考試課程的綜合評分比數(shù)學(xué)建模和信息安全兩門考查課程的綜合評分高。從課程內(nèi)容來看，因為學(xué)生對理論知識的掌握能力高于對實踐應(yīng)用的操作能力，所以數(shù)學(xué)分析和多元統(tǒng)計分析這兩門純理論課程的綜合評價得分高于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)學(xué)建模和信息安全這3門理論實踐課。從課程開設(shè)時間來看，由于大學(xué)生在二年級的時候更專注于學(xué)業(yè)成績方面，而在三年級的時候則更注重于自身的職業(yè)發(fā)展和規(guī)劃，因此大二時期開設(shè)的數(shù)學(xué)分析、數(shù)據(jù)挖掘課程的平均綜合評價得分高于大三時期開設(shè)的多元統(tǒng)計分析、數(shù)學(xué)建模和信息安全?？偠灾?，大學(xué)生在線學(xué)習(xí)質(zhì)量受到多方面不同程度的影響。

3 結(jié)束語

本文從多維度、多層次建立了大學(xué)在線教學(xué)質(zhì)量評價體系，運用層次分析法確定各項指標(biāo)權(quán)重，對部分課程的在線教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行模糊綜合評價，這在一定程度上杜絕了主觀影響，使結(jié)果更加合理可信。通過研究可以讓教師認(rèn)識到自身的在線教學(xué)不足，幫助教師更加有效地提高自身在線教學(xué)能力，同時使得學(xué)生全面認(rèn)識自身，進(jìn)而得到一套全面的在線教學(xué)質(zhì)量評估體系。

參考文獻(xiàn)：

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[6] 劉瑩昕，劉颯，王威堯.層次分析法的權(quán)重計算及其應(yīng)用[J].沈陽大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2014，26（5）：372-375.

[7] 葛俠，付保川.模糊綜合評價建模方法及其應(yīng)用[J].蘇州科技學(xué)院學(xué)報（自然科學(xué)版），2015，32（2）：19-23，64.

【通聯(lián)編輯：王 力】