韓麗艷，安立奎

隨著計算機技術與網絡技術的不斷發(fā)展，計算機網絡已經延伸到各個行業(yè)，形成了一種新的社會形態(tài)——“網絡虛擬社會”。通過網絡生活的數字化信息交流，實現了人與人之間信息、情感、物質的虛擬交流，這種社會性交流有別于現實社會生活，是一種亞社會屬性。網絡虛擬社會以其獨有的魅力深深地吸引著在校學生，網絡的開放性、試聽感受、虛擬性、新鮮度、娛樂即時性、交互性、風尚性、領先性、及時便捷性等特性讓網友流連于網絡。網絡虛擬社會中蘊含著無數的教育機會，本文建立了網絡虛擬社會教育元素評價指標體系，并使用灰色聚類分析方法對網絡虛擬社會的教育元素進行綜合評價。

1 網絡虛擬社會教育元素評價指標體系

1.1 網絡虛擬社會教育元素評價指標體系的意義

網絡虛擬社會中的教育可能性具有隱性的特點，在網絡虛擬社會中除了顯性的教育知識的傳播外，還有一些是具有教育潛在可能的元素，這些教育元素對網絡成員的影響是潛移默化的。網絡虛擬社會的多元化建構，使教育元素在網絡虛擬社會中的作用不容小覷，正如張義兵老師在《社會學視野中的網絡教育》一文中指出：網絡教育是社會歷史進程中的一種常見現象，是與傳統(tǒng)“斷裂”的產物，是人類超越實體社會進行自身再生產與再創(chuàng)造的活動，一種不斷探尋回歸本真的“重生”的教育。

1.2 網絡虛擬社會教育元素評價指標體系

在網絡虛擬社會中存在的教育元素具有許多不確定性，主要特征為隨機性和模糊性。教育元素評價指標應該包括：理解力、創(chuàng)造力目標，情感態(tài)度目標，技能目標，知識目標，道德目標，世界觀、價值論目標。具體指標見表1。

表1 網絡虛擬社會教育元素評價指標體系

2 網絡虛擬社會中教育元素的灰色聚類分析與構造

描述教育元素的模糊性特征，需要通過模糊數學進行分類分析，實現由模糊向準確的轉化?；疑垲惙治龇╗1]是建立在灰數白化基礎上的一種方法，就是針對部分信息已知、部分信息未知的系統(tǒng)，根據不同的聚類屬性通過不同的方案對幾個預先確定的灰類進行歸納，從而判斷出各方案屬于其中的哪一類?；疑垲惙治龇ㄊ菍疑到y(tǒng)進行具體分析的成熟的模糊控制方法，采用灰色聚類分析方法是將模糊控制論方法應用于教育的有益探索。

聚類對象：全球選取的5家網絡虛擬社會A,B,C,D,E（令i=1,2,3,4,5）。

聚類指標：理解力、創(chuàng)造力目標，情感態(tài)度目標，技能目標，知識目標，道德目標，世界觀、價值論目標(令 j=1,2,3,4,5,6)。

聚類灰度：良好；中等；較差(令k=1,2,3)。

然后按以下步驟進行聚類。

2.1 根據收據的數據構造樣本矩陣D（表2）

dij表示第i個聚類對象關于第j類聚類指標的實際樣本值（i=1,2,3,4,5；j=1,2,3,4,5,6）。

表2 教育元素的樣本矩陣

2.2 確定灰類的白化函數

fjk稱為第j個評價指標屬于第k個灰類的白化函數[3]。

第一類的白化函數為

第二類的白化函數為

第三類白化函數為

其中λj1，λj2，λj3為門閾值，對于網絡虛擬社會來說，上述6個指標越大說明網站的教育元素越豐富，首先確定各聚類指標分級標準（表3）。

表3 聚類指標分類標準

2.3 求指標的灰色聚類權

它表示第j個聚類指標屬于第k個灰類的權重，其中λjk是白化函數fjk的門閾值，k∈{1,2,3}。根據公式（4）計算

同理可以求得：

2.4 確定聚類系數

表示第i個聚類指標屬于第k個灰類的權重，其中δik是白化函數fjk的門閾值，k∈{1,2,3,4}。

由公式(1)和公式(5)，第1個評價對象(虛擬社會A)對第1灰類的聚類系數計算如下：

δ11=f11（d11）×η11+f21（d12）×η21+…+f61（d16）×η61=0.8165，同樣可以計算δ12=0.7839，δ13=0.8625。

2.5 構造聚類向量進行聚類

第1個評價對象(虛擬社會A)的聚類向量為δ1={0.8165，0.7839，0.8625}，同樣可得其他評價對象的聚類向量：δ2={0.9448，0.9525，0.9070}，δ3={0.8435，0.7781，0.7804}，δ4={0.8645，0.8266，0.8318}，δ5={0.8818，0.8537，0.8552}。

根據最大隸屬度原則，得到以下結論：虛擬社會A屬于第三灰類，即為“較差”；虛擬社會B屬于第二灰類，即為“中等”；虛擬社會C屬于第一灰類，即為“良好”；虛擬社會D屬于第一灰類，即為“良好”；虛擬社會E屬于第一灰類，即為“良好”。

灰色聚類分析是一種研究網絡虛擬社會教育元素的新方法，可以對網絡虛擬社會的教育元素進行綜合評價。通過灰色聚類分析與構造可以發(fā)現不同網絡虛擬社會中的教育元素隸屬程度，通過得到的評價結果，人們可以對網絡中的教育元素進行比較和選擇，同時也有助于網絡虛擬社會的合理化建設。

[1]鄧聚龍.灰理論基礎[M].武漢:華中科技大學出版社,2002:412-421.

[2]王曉梅,張桂花.高校課堂教學質量灰色聚類評價模型研究[J].產業(yè)與科技論壇,2009,8(8):128-129.

[3]賈丙靜,吳長勤,葛華.Web文本聚類的研究與實現[J].長春師范學院學報,2011(6)：26-29.

[4]陳振斌,張萬紅.研究生創(chuàng)新能力灰色聚類評價模型研究[J].遼寧工程技術大學學報,2007(3):288-290.