摘要:當今互聯(lián)網(wǎng)時代,線上教學已成為大學開展教學活動的主要形式之一。為了全面科學評估大學在線教學質(zhì)量,從教師能力、學生能力、學習環(huán)境、設備平臺4個維度建立大學在線教學質(zhì)量評價體系,利用層次分析法來確定各級指標的權(quán)重,再用模糊綜合評價法建立大學在線教學質(zhì)量評價模型,最后以阜陽師范大學為例,驗證所建立的大學在線教學質(zhì)量模型的有效性。
關(guān)鍵詞:大學在線教學;質(zhì)量評價;模糊層次分析法
中圖分類號:TP311 文獻標識碼:A
文章編號:1009-3044(2024)22-0153-04
開放科學(資源服務)標識碼(OSID)
0 引言
當今互聯(lián)網(wǎng)時代,各大教學平臺逐漸免費開放教學資源供師生使用。隨著我國《教育信息化2.0行動計劃》的深入實施,對大學生如何有效開展在線學習、提升在線學習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數(shù)學類相關(guān)課程的在線學習為例,從教師、學生、學習環(huán)境、在線平臺4個維度,提出在線教學質(zhì)量評價指標體系,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)果給出大學生在線有效學習的途徑并給出合理的改進措施,為智能時代教與學的變革提供參考。
1 大學在線教學質(zhì)量評價體系
本文采用查閱文獻[2-4]、實地調(diào)研等方法,確定大學在線教學質(zhì)量評價體系包括教師能力、學生能力、學習環(huán)境、設備平臺4個一級指標,其中任何一個一級指標又由若干個二級指標所組成,具體指標體系如表1所示。
2 基于模糊層次分析法的大學在線教學質(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雜問題進行深度剖析。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行兩兩對比,建立相應的判斷矩陣,從而得到各個指標的重要程度權(quán)重值。隨后用模糊數(shù)學中的方法對各個指標對應的隸屬度進行判斷,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權(quán)重確定
為了確定表1中建立的兩級評價指標的權(quán)重,本文采用層次分析法來進行求解。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)建的一級評價指標一共四個維度,分別是教師能力、學生能力、學習環(huán)境、設備平臺,在這4個維度的基礎上,分別構(gòu)造一級指標層F對目標層O的判斷矩陣A和二級指標層S對所屬一級指標層F的4個判斷矩陣BS-F1,BS-F2,BS-F3,BS-F4. 而其中的數(shù)據(jù)是通過學生評教法收集打分,主要評分規(guī)則是采用分位標度來對各指標進行兩兩比較,去掉最高以及最低分,將剩余分值進行平均,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:進行判斷矩陣的一致性檢驗。
定義一致性指標:
[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為平均隨機一致性指標,可根據(jù)判斷矩陣的階數(shù)查表確定其值。
當CR<0.1時 ,就認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則的相對權(quán)重。判斷矩陣的最大特征根相應的特征向量,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可求出二級指標對所從屬的一級指標的權(quán)重W2,見表3 的第4列。
步驟4:計算各二級指標對于目標的總權(quán)重[W總 = W2 × W1],如表3最后一列所示。
綜上,得出大學在線教學質(zhì)量評價各級指標的權(quán)重,見表3。
由上表可以看出,4個一級指標相對于目標層的權(quán)重大小順序是F2(0.5000) > F1(0.3020) > F3(0.1420) > F4(0.0560) ,即“學生能力”與“教師能力”兩個因素對大學在線教學質(zhì)量的影響要高于另外兩個因素。對在線教學質(zhì)量影響較大的前五個二級指標分別為:學生對知識掌握程度(0.1806)、學生課前預習程度(0.1088) 、學生完成課后作業(yè)的質(zhì)量(0.1086) 、學習氛圍(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)是因為學生在在線教學中占主體地位,所以學生對知識掌握程度、學生課前預習程度和學生完成課后作業(yè)的質(zhì)量這3個指標顯得尤為重要,是影響教學質(zhì)量的關(guān)鍵一環(huán),學生自身主觀能動性的積極發(fā)揮更能強力塑造高質(zhì)量的教學成果;而且在調(diào)查中還發(fā)現(xiàn)學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個二級指標中,學生對知識掌握程度、學生課前預習程度和學生完成課后作業(yè)的質(zhì)量這3個指標的總占比約為39.8%,都屬于一級指標“學生能力”;而教師批改作業(yè)、在線互動與答疑情況和學習氛圍這兩個指標的總占比約為18.74%,分別屬于一級指標“教師能力”和“學習環(huán)境”。所以要提升在線教學質(zhì)量,對學生和教師兩個方面進行改善會得到極大的成果,因為在教學過程中,學生起主體作用,教師起主導作用,兩者各司其職,教學質(zhì)量才得以顯著提升。當然,設備平臺對在線教學質(zhì)量也有一定程度的影響,我們要保證在線教學順利開展,軟硬件設施也不容忽視。
2.2 基于模糊綜合評價法的在線教學質(zhì)量評價
2.2.1 建立模型
本文討論的大學在線教學質(zhì)量評價問題,關(guān)聯(lián)多個難以量化的評價指標。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。
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,應根據(jù)各因素的重要程度賦予相應的權(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為研究對象進行大學在線教學質(zhì)量評價的案例分析。從阜陽師范大學數(shù)學與統(tǒng)計學院不同年級、不同專業(yè)中隨機選取5門課程為評價對象,分別為數(shù)學建模、數(shù)學分析、數(shù)據(jù)挖掘、信息安全、多元統(tǒng)計分析。為了提高在線教學質(zhì)量評價的準確度,除了對評價的5門課程進行學生評教外,還分別請數(shù)學與統(tǒng)計學院的其他教師對5門課程的15個二級指標進行百分制打分。然后對學生評教結(jié)果取平均值,得到5門課程在15個指標上的平均得分,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,由于學生對考試課的重視程度比考查課高,所以數(shù)學分析、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,因為學生對理論知識的掌握能力高于對實踐應用的操作能力,所以數(shù)學分析和多元統(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)學建模和信息安全這3門理論實踐課。從課程開設時間來看,由于大學生在二年級的時候更專注于學業(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,因此大二時期開設的數(shù)學分析、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的多元統(tǒng)計分析、數(shù)學建模和信息安全。總而言之,大學生在線學習質(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、多層次建立了大學在線教學質(zhì)量評價體系,運用層次分析法確定各項指標權(quán)重,對部分課程的在線教學質(zhì)量進行模糊綜合評價,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識到自身的在線教學不足,幫助教師更加有效地提高自身在線教學能力,同時使得學生全面認識自身,進而得到一套全面的在線教學質(zhì)量評估體系。
參考文獻:
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【通聯(lián)編輯:王 力】