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基于AHP的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價模型的構(gòu)建

2014-08-22 03:37:46謝曉銀
科技視界 2014年35期
關(guān)鍵詞:學(xué)習(xí)效果一致性次數(shù)

謝曉銀

(淮安市高級職業(yè)技術(shù)學(xué)校,江蘇 淮安 223005)

網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)由于師生分離,不能很好地監(jiān)控和調(diào)整自己的學(xué)習(xí)行為,需要提供配套的有效的評價機制,用來監(jiān)督學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、并評價其學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)效果,并將評價結(jié)果反饋給學(xué)生,引導(dǎo)學(xué)生進行下一階段的學(xué)習(xí),激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的主動性。而評價工作的核心是建立評價模型。

根據(jù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為客體的客觀特征和調(diào)查問卷的統(tǒng)計結(jié)果綜合分析,提出 “網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價指標(biāo)體系”分別從網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)態(tài)度(登錄的天數(shù)、上傳文章的關(guān)注度)、資源利用(登錄次數(shù)、在線課程學(xué)習(xí)的次數(shù)、在線課程學(xué)習(xí)的時間、上傳下載資源數(shù))、交互與協(xié)作(提出問題次數(shù)、回答同伴問題次數(shù)、在線答疑的次數(shù))、階段性學(xué)習(xí)效果(知識點測試成績、教師對作業(yè)的評分)四個方面對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)者進行綜合評價,利用AHP(層次分析法),構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)綜合評價模型。具體步驟如下:

1 建立評價因素集

1.1 建立一級評價因素集

C= {C1,C2,C3,C4},其中 C1,C2,C3,C4為一級指標(biāo),分別為學(xué)習(xí)態(tài)度、資源利用、交互與協(xié)作、階段性學(xué)習(xí)效果四個一級指標(biāo)。

1.2 建立二級評價因素集

其中C11,C12,…,C41,C42分別為各一級指標(biāo)下的二級指標(biāo)。

2 確定評價因素的權(quán)重

目前,評價因素權(quán)重的確定一般采用三種方法:一是,專家會議法,二是,特爾裴法,三是,層次分析法。層次分析法(AHP)運用多因素分級處理確定因素權(quán)重,這種方法可以較科學(xué)地確定權(quán)重,因此采用AHP來計算各評價指標(biāo)之間的權(quán)重以解決傳統(tǒng)評價因素制定不客觀的問題。

首先由專家根據(jù)經(jīng)驗,依照1~9標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)造判斷矩陣,為了確保權(quán)重設(shè)計的合理性,對判斷矩陣進行運算和歸一化處理,求出權(quán)重系數(shù),對矩陣中判斷值進行運算有不同的方法,常用的有和法和根法,本文采用的是根法。具體步驟如下:

2.1 構(gòu)造判斷矩陣

從心理學(xué)觀點來看,分級太多會超越人們的判斷能力,既增加了判斷的難度,又容易因此而提供虛假數(shù)據(jù)。在這里我們引入相對重要標(biāo)度的概念,采用T.L.Satty建議的1~9比例標(biāo)度法[1]。如表1所示:

表1 指標(biāo)重要度比較規(guī)則

由專家根據(jù)經(jīng)驗,依照1~9標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)造判斷矩陣,對一級指標(biāo)進行兩兩比較其重要度,并根據(jù)Satty提出的“1-9標(biāo)度方法”,對指標(biāo)相對重要度進行賦值,可以得到比較值。經(jīng)綜合分析構(gòu)建出網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價指標(biāo)體系一級指標(biāo)矩陣B(1)。

2.2 設(shè)置各指標(biāo)權(quán)重

設(shè)評價因素集合對應(yīng)的權(quán)重因子向量為W1,則

上式中Wi為評價因素Ci在總評價因素中所起作用大小和所占地位輕重的量度,稱為權(quán)重。一般規(guī)定:Wi≥,且

根據(jù)公式(1)、(2)可計算出一級指標(biāo)權(quán)重,如表2所示:

表2 一級指標(biāo)權(quán)重表

那么W(1)=(W1,W2,W3,W4)T=(0.111,0.219,0.080,0.590)T就是一級指標(biāo)權(quán)重的系數(shù)值。

2.3 對判斷矩陣B(1)進行一致性檢驗

對判斷矩陣的一致性檢驗步驟如下:

(1)計算一致性指標(biāo)CI

其中,n為比較的指標(biāo)個數(shù),λmax為判斷矩陣的最大特征根

因此,表4所示的判斷矩陣B(1)的最大特征根的計算過程為:

加權(quán)向量的計算:

將相應(yīng)數(shù)據(jù)代入公式4,可計算出最大特征根:

由公式(3)可計算出:

(2)查找相應(yīng)的平均隨機一致性指標(biāo)RI

為確定不一致的允許范圍,對n=4,Satty給出了RI=0.90的值

(3)計算一致性比例CR

判斷矩陣一致性指標(biāo)CI與同階平均隨機一致性指標(biāo)RI之比,稱隨機一致性比率,記為CR,當(dāng)時,即認為該判斷矩陣具有滿意的一致性。否則就需要調(diào)整判斷矩陣,對評分重新修改,使之具有滿意的一致性。

根據(jù)上述內(nèi)容,對表2中的判斷矩陣計算一致性比例CR:

由此看來判斷矩陣B(1)具有令人滿意的一致性,說明以上建立的一級指標(biāo)中

各因素比較值判斷基本正確,權(quán)重設(shè)置基本合理。

2.4 計算各二級指標(biāo)權(quán)重及一致性比例

一級指標(biāo)下的各二級指標(biāo)的判斷矩陣、權(quán)重的計算與一級指標(biāo)的方法相同。因此,本文的指標(biāo)體系權(quán)重分配如表3所示:

表3 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價指標(biāo)體系權(quán)重分配表

[1]王連芬,許樹柏.層次分析法引論[M].中國人民大學(xué)出版社,1990:45-76.

[2]余勝泉.基于互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的遠程教學(xué)評價模型[J].開放教育研究.2003.1:3.

[3]馬瀟.網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為評價模式研究—以西安財經(jīng)學(xué)院網(wǎng)絡(luò)教學(xué)為背景[D].西安理工大學(xué),2010:6-7,18,22-23.

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