專題教育社區評價指標體系建構的方法研究*

馮 銳，董利亞，李 聞

(1.揚州大學 新聞與傳媒學院，江蘇 揚州 225002; 2.南京金陵匯文學校，江蘇 南京 210036)

專題教育社區評價指標體系建構的方法研究*

馮 銳1，董利亞2，李 聞1

(1.揚州大學 新聞與傳媒學院，江蘇 揚州 225002; 2.南京金陵匯文學校，江蘇 南京 210036)

專題教育社區是依托國家教育資源公共服務平臺創建的一個在線專題學習社區，它以學習者為核心，基于社會關系網絡以活動為載體促進知識在個體與組織間生成與消費的一種學習共同體，是“互聯網+”教育的一種社交型學習形態。自2014年4月建設以來，已經創建了167個有特色的在線專題教育學習社區，社區注冊成員15萬余人，訪問量達到700余萬人次等。這些社區在全國各級各類學校、廣大師生中具有了廣泛的社會影響力，但各社區之間建設水平參差不齊存在差距。該文運用文獻研究法、目標分解法、德爾菲法、層次分析法構建了專題教育社區評價指標體系，旨在為專題教育社區建設者提升社區質量，衡量社區水平提供指導依據。該評價指標體系包括5項一級指標，38項二級指標，目前已經得到了專家的論證以及實踐的驗證。

專題教育社區；評價指標體系；德爾菲法

專題教育社區是由國家教育資源公共服務平臺創建的在線專題學習社區，是推動國家教育資源公共服務平臺建設和深度應用的重要工作。在教育部科技司指導下，從2014年4月起中央電化教育館組織實施了專題教育社區建設工程，已經在國家教育資源公共服務平臺上建設了167個專題教育社區，初步形成了一系列有特色的在線社交學習社區。這些專題教育社區在全國各級各類學校、廣大師生中具有了廣泛的社會影響力。為了確保社區的建設質量，衡量社區的建設水平，推進和強化社區的可持續發展，需要盡快構建出一套可行的、可實用的專題教育社區的評價指標體系。評價指標體系的建立是一個系統規范的研究過程，它需要全面、系統地分析研究對象，綜合分析結果，并對系統進行反復評價，直到實現預定的目標[1]。所以，專題教育社區評價指標體系的構建首先要解決的是方法問題，因為指標體系構建的方法是確保評價指標體系構建過程科學性、規范性的基礎。

一、評價指標體系構建路徑和方法

專題教育社區的評價指標就是根據專題教育社區的評價目標，圍繞專題教育社區的本質特征確定能反映其建設水平和質量的具體評價條目。評價指標體系則是根據評價對象本身的邏輯結構，由不同層級的評價指標構成的一個有機整體。建立一套評價指標體系，必須理清研究的總體思路和脈絡，這樣研究過程才能明晰、有章可循，具有實際操作性，如圖1所示。

圖1 評價指標體系構建的總體思路

(一)確定評價對象，明確評價目標

評估對象是評價的客體，評價目標是對客體進行評價所要達到規定的標準。明確評價對象和評價目標是構建評價指標體系的首要任務，對指標體系和評價方法起決定作用，從而確定評價項目[2]。我們此次的評價對象是167個在線專題教育社區，這些社區是從2014年4月開始在國家教育資源公共服務平臺上建設，現在已經注冊社區成員達15萬余人，根據社區目標要求開展活動2900多個，依據社區活動任務創建了3450個社區小組，創造出資源10萬余條和生成文章15萬余篇，社區訪問量達到700余萬人次等。隨著這些專題教育社區在全國各級各類學校中的廣泛應用，以及精品專題教育社區建設項目的推進，這些專題教育社區將成為獲取優質資源，實現優質資源共享，促進師生學習和交流的重要在線支持環境。所以，這些專題教育社區的建設就是為各類學習者構建的一個知識擴散與共享的在線學習環境，并且它能夠為學生開展深度學習、適應性學習以及各類實踐與研究活動提供各種支持和服務[3]。找準評價對象，明確評價目標是指引評價指標體系構建過程中的重要航標，也是確保整個評估過程不偏離專題教育社區建設內涵的關鍵環節。因此，對評價目標及評價對象認知越充分，剖析越透徹，初擬的評價指標就會越符合預期，越接近實際。

(二)初建專題教育社區的評價指標體系

評價指標是對評價對象某一方面特性的客觀準確反映。初建指標體系既要選擇能反映評價對象特性的可測指標，又要初步確立各項可測指標間的相互關系，這是評價指標體系建立過程中一個非常重要的環節。初建評價指標體系時應盡量全面、準確地反映到評估目標的各個方面，并要確保初建的指標之間盡量不重復且指標指向性清晰。我們考慮到專題教育社區特有的屬性，以及專題教育社區的實際建設情況，權衡評價指標體系初建的各個方法有優劣，確定采用多種方法相結合來初建專題教育社區評價指標體系。

第一，利用文獻研究法梳理和明確了國內外有關虛擬社區評價、虛擬學習社區評價、虛擬學習環境評價、教師在線實踐社區COP評價的維度選擇主要關注于社區基本情況、社區主題、社區目標和定位、社區活動組織、社區支持服務、社區規范、技術環境、社區資源等方面。我們對這些方面進行分析和綜合，抽象出在線學習社區(或虛擬學習共同體)的評價維度選擇主要涉及社區基礎性評價、社區核心性評價、社區組織性評價、社區管理性評價。

第二，利用文獻研究法梳理清楚專題教育社區的建設目標、特點、功能和內容等，并利用目標分解法從專題教育社區的建設總目標出發，按照專題教育社區建設任務的構成進行逐層分解，即將總體目標解讀為一系列一級指標，再將一級指標解析為二級指標，從上至下直到分解成可操作的末級指標為止。

第三，利用調查研究法對全國專題教育社區建設與發展進行總體分析與個案分析，總結和歸納專題教育社區建設內涵和經驗，從中提煉出專題教育社區建設的關鍵性因素。

第四，在上述研究成果的基礎上，我們利用分析和綜合相結合的辯證邏輯思維方法從中抽象和初步構建了專題教育社區評價指標體系的六個評價維度：社區基本情況、社區資源管理、社區教學活動、社區技術支持、社區用戶體驗、社區培育與發展六個維度。另外，由于專題教育社區自身的特殊性——它在國家平臺上建設而成，平臺的穩定性、安全性及響應速度等與技術支持相關的要素都是既定的，是專題教育社區創建者或者說管理者無法改變的。因此，本研究在指標體系維度中舍棄了社區技術支持這一維度。然后，根據每一個一級指標的關鍵影響因素，確立了35個二級指標，如可以從活動評價與反思、角色分工、活動效果、活動融合性等方面去測評社區教學活動所達到的效果。

(三)遴選專題教育社區的評價指標

指標體系的建立是一個逐步優化的過程，初擬的指標體系中可能有一些指標反映的內容重復，若全部使用將過于側重某一方面，另外指標過多也不利于實際操作[4]。這就需要優化評價指標體系，即對初擬的評價指標進行對比、甄別、篩選、歸類和合并。初建專題教育社區的評價指標體系時，一般都盡可能要把建設任務的各個方面覆蓋到、涉及到。所以，初擬定的評價指標盡管比較全面，但指標之間肯定相互重疊，級別之間相互交織，重要和不重要指標并存，指標的獨立性和指向性比較差。因此，初擬的指標體系必須經過遴選。

指標遴選是一個非常重要的工作，一般要考慮初建指標的重要性程度、各指標間的相關性程度、各指標數據的區分度[5]。綜合考慮，我們選用了德爾菲法對指標體系進行修正和遴選。

(四)設定專題教育社區評價指標的權重

指標的權重是被評估對象指標在整體中的相對重要程度以及所占比例大小的量化值。權重賦值對評價結果至關重要。若其中一個因素的權重改變了，會影響最終的評判結果。因此，權重賦值的方法至關重要。

層次分析法是確定權重賦值應用最為廣泛且操作性強，比較系統、層次化的分析方法。我們運用層次分析法收集了專家依據經驗同級比較兩兩指標重要性的數據，利用這些數據進行層級分析，最終計算出指標的權重。

(五)確定專題教育社區評價體系的評價標準

評價標準是評價指標體系的重要組成部分，它為評價者判斷評價對象是否達到末級指標的程度提供衡量的尺度和準則。評價標準一般由評價內容、標度和標號三個方面構成。評價內容是評價指標達到專題教育社區建設水平和質量要求的各種程度或各種規范化行為的優劣程度。該評價標準對于評價內容采用了定性規定方式，主要通過對評價內容的達成程度或規范化行為的優劣程度進行質的規定性描述。標度是區分評價對象達到評價標準的程度。考慮到該評價指標體系主要是用于專家根據評價標準對社區建設水平和質量的判斷。為此我們按照評價內容的優劣程度來確立標度，標度采用了數字表示各個等級，一共劃分了6個等級(100、80、60、40、20、0)，等級的級差是20，與此相對應的序號是A、B、C、D、E、F。標號是區分程度的符號，它本身無獨立意義，只是評定標準的輔助部分。

二、基于德爾菲法的評價指標遴選

德爾菲法又稱專家意見法，本研究通過德爾菲法咨詢了多個專家的意見，第一輪調查專家對初步草擬指標體系的意見，對初選的評價指標進行進一步篩選或補充，主要目的是確定指標體系的框架和評價指標；第二輪咨詢的主要目的是進一步修正完善評價指標，收集專家對于各項指標重要性及權重設定的建議。經過多次反復操作，逐步使大部分的專家意見趨于一致，以此作為評價指標重要性評判的依據。

(一)第一輪專家咨詢問卷

我們選取了27名研究和實踐專題教育社區的專家進行咨詢問卷調查，這些專家包括創建者、助學者、技術支持者、研究者等。首先進行第一輪專家咨詢問卷調查，主要調查專家對初擬的5個維度35個二級指標的個人評判依據、重要性判斷、熟悉程度判斷等內容。我們利用這些方面的調查數據就可以計算專家意見權威程度和專家協調程度，這是評判指標的科學性、重要性的前提。

1.專家意見權威程度

專家意見權威程度通常是由專家對評價指標的熟悉程度(Cs)和判斷依據(Ca)決定的。通常用專家的權威系數Cr表示，計算公式為：

Cr等于二者的算術平均值。一般情況下，權威系數Cr值越大，專家意見越有權威性，價值越高；反之亦然。一般認為，權威系數Cr值大于或等于0.70是可接受的[6]。

判斷依據由“理論分析”“實踐經驗”“同行了解”和“專家直覺”四個維度組成，需要專家選擇對這四個維度進行判斷的影響程度(大、中、小)，并對影響程度進行賦值后計算出Ca。熟悉程度主要調查專家對5個維度(一級指標)的熟悉程度，調查分為“熟悉”“較熟悉”“一般”“不太熟悉”“不熟悉”這5個級別，這5個級別分別按照0.9，0.7，0.5，0.3，0.1 賦值，即Cs= ( 0.9，0.7，0.5，0.3，0.1 )。

根據第一輪專家咨詢表中“專家權威程度自評表”計算出專家意見權威程度系數，結果如表1所示。從統計結果看，Cr值均大于0.7。一般認為Cr≥0.8為專家對內容選擇有較大的把握度[7]。這表明參與本次咨詢的專家對咨詢內容熟悉，權威程度高，統計具有權威性。

表1 專家權威程度

2.專家意見協調程度

專家意見協調程度主要由兩個方面表示：專家意見協調系數和各指標評價結果的變異系數。

(1)專家意見協調系數

專家意見協調系數反映全部專家對所有指標的協調程度，通常是進行Kendall協調系數檢驗，W表示協調系數，用于多列等級變量相關程度的表示。協調系數W一般在0-1之間，越接近1表示專家的協調程度越好，反之越差[8]。第一輪咨詢中全部一級指標協調系數W為0.181，協調系數的顯著性檢驗——卡方檢驗的顯著水平Sig值0.002小于0.05；全部二級指標專家協調系數W為0.191，協調系數的卡方檢驗的顯著水平Sig值0.000小于0.05，如下頁表2所示。這表明在 95% 的置信度下，專家評估一級指標和二級指標意見協調性好，結果可取。對于初擬定的一級指標和二級指標，專家意見在第一輪咨詢中基本趨于一致。

表2 專家意見協調程度

(2)變異系數

變異系數說明專家對某一指標相對重要性的波動程度或協調程度，變異系數越小表示專家建議的協調程度就越高[9]。變異系數用Vi表示，其計算公式為：

其中，Si表示第i個指標的標準差，Xi表示第i個指標的平均值[10]。

變異系數Vi數值由小到大遞增，表示專家對指標重要性的意見分歧遞增。變異系數大于0.5時，該指標將被舍去。經過統計分析，第一輪專家咨詢問卷中專家對一級指標和二級指標意見的變異系數均在0.5范圍之內，所以保留全部指標(各指標變異系數計算結果略)。

另外，在第一輪專家的咨詢問卷中，專家們提出了諸多補充意見：建議將一級指標“社區教學活動”修改為“社區教與學活動”，并添加相應二級指標，將原有二級指標“社區主題”改為“社區名稱”；“交互方式多樣性”改為“成員交互”，“用戶操作便捷程度”改為“用戶使用便捷性”；增加3項二級指標：資源的便捷性、社區粘度、移動社區服務。

(二)第二輪專家咨詢問卷

我們結合專家的補充意見和統計結果，在初擬指標的基礎上進行了科學的論證，補充、篩選和修改相應的一級指標、二級指標，再次形成重要性和可行性的第二輪專家咨詢問卷，并進行第二輪專家咨詢問卷調查。第二輪問卷主要調查補充和修改后一級指標、二級指標的專家協調程度。為保持專家咨詢的權威連貫性，我們選取了第一輪中回復有效咨詢表的24位專家發放問卷，回收了21份有效問卷，有效回收率為87.5%。第二輪統計的專家意見協調系數如表3所示。統計數據表明：專家評估一級指標和二級指標的意見協調性已經高度趨于一致。

表3 第二輪專家意見協調程度

續表3

第二輪問卷統計的變異系數如表4所示，從各指標變異系數結果分析可得出：5個一級指標的專家的變異系數已經小于0.15，這說明專家意見的分歧非常小，意見的協調程度很高。38個二級指標中，只有個人空間(0.28)、成員平等性(0.25)和成員信任度(0.26)的變異系數均大于0.25，說明專家對這三項指標還存在一定偏歧，其他指標的變異系數均低于0.25。但考慮到所有二級指標的變異系數都低于0.5，綜合考慮我們仍將保留這三項指標。

表4 第二輪各指標變異系數

續表4

(三)第三輪專家咨詢問卷

第三輪專家咨詢問卷選取了同樣的21位專家發放問卷，同第二輪一樣再次調查了專家意見的集中程度、協調程度。第三輪回收有效專家咨詢問卷20份，統計結果表明，一級指標和二級指標的專家意見協調性高度一致，各指標變異系數均低于0.2，表明專家對這些幾乎不再有分歧。最終我們確立了專題教育社區評價體系的5個一級指標，38個二級指標(具體指標體系略)。第三輪專家咨詢問卷運用層次分析法重點調查了專家對5個一級指標、38個二級指標同級重要性的兩兩判斷，專家的同級指標的兩兩判斷數據是確立專題教育社區指標體系權重的科學依據。

三、基于層次分析法設定評價指標的權重

20世紀70年代，薩蒂(T.L.Saaty) 教授首次提出了層次分析法(Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP)[11]。它是將評價對象視為一個系統，從系統視角對指標之間的相互關聯度及隸屬關系按不同層次結構進行矩陣分析，這種方法既有專家依據經驗對指標重要性的定性分析，也有數據邏輯運算和統計的定量分析。

層次分析法的基本步驟為：(1)構造遞階層次結構；(2)建立判斷矩陣；(3)計算被比較元素的相對權重；(4)單層次一致性檢驗；(5)計算二級指標相對于總目標的組合權重[12]。如圖2所示。

圖2 層次分析法的流程圖[13]

(一)構造遞階層次結構

我們利用德爾菲法進行了三輪專家咨詢問卷，確立了專題教育社區的評價指標：一級指標5個，二級指標38個。這些指標的相互關聯及隸屬關系如圖3所示。

圖3 專題教育社區評價體系結構模型

(二)建立判斷矩陣

專家將對同屬一個層次的指標進行兩兩比較，比較時要求按照如表5所示的評分標度給出它們相對重要性的判斷值。當同一層級中的指標經過兩兩比較后，會生成一個判斷矩陣A=(aij)n×n。

表5 層次分析法評分標度[14]

續表5

經過兩兩判定后，專家就依據評分標度選擇出重要性判斷值，這樣每一位專家根據一級指標和二級指標就會生成六個判斷矩陣。某位專家對一級指標評判后形成的判斷矩陣如表6所示。

表6 某專家對一級指標的判斷矩陣評分

本輪層次分析法邀請了有效參與第二輪德爾菲法問卷的21位專家進行矩陣賦值，回收有效問卷20份。對這20份有效問卷的一級指標、二級指標根據專家的賦值經過兩兩判定后，總共得到120個判斷矩陣。

(三)計算單層次被比較元素的相對權重

首先將上述表6這位專家評分的正互反矩陣進行化簡，計算判斷矩陣每一行元素的積，進行歸一化處理，計算指標權重。我們按照上述方法，對上述這位專家二級指標的5個判斷矩陣進行計算，就會得到這位專家二級指標判斷矩陣的權重系數值，如表7所示。

表7 上述同一專家對二級指標的矩陣計算

我們按照上述計算步驟分別對其他19位專家的判斷矩陣的一級指標、二級指標的權重系數值進行計算(計算數值略)。

(四)單層次一致性檢驗

單層次一致性檢驗也稱層次單排序(權重計算)及判斷矩陣的一致性檢驗。因為，對于n×n正互反矩陣A=(aij)n×n，可以證明當且僅當A的主特征值λMax=n時，A是一致矩陣。但在實際中做到構建的矩陣完全一致是無法做到。因此，在計算出λMax時，對于各專家的評價在邏輯上是否一致，需對判斷矩陣進行一致性檢驗。為此我們建立了一致性檢驗指標C.I.和R.I.，用以判斷矩陣偏離程度。將判斷矩陣的一致性指標C.I.與平均隨機一致性標準值 R.I.[15]進行比值，求得隨機一致性比率C.R.。當n=5時，R.I.的值為1.12，即

當C.R.＜0.1時，一般認為該判斷矩陣具有合格的一致性；當 C.R.＞0.1時，則認為該判斷矩陣一致程度無法接受，則應該修正判斷矩陣判斷值，直到滿足一致性檢驗條件。根據上述計算可得，C.R.＜0.1，則單層次一致性檢驗合格。

運用上述方法步驟，我們對20位專家打分的120個判斷矩陣，用層次分析法進行單層次權重和單層次一致性檢驗時，發現在20位專家標度的120個判斷矩陣中，有8個矩陣未通過單層次一致性檢驗。當判斷矩陣不符合一致性要求時，需要對不合格要求的判斷矩陣進行修正，調整判斷矩陣的元素取值。為了確保一致性要求，我們又請對應專家對這8個矩陣再做一次判斷，重新統計比較的矩陣結果，并再次對這8個矩陣的一致性進行檢驗。最終依據20位專家對5個一級指標和38個二級指標重要性賦值情況，經過構造矩陣計算出一級指標權重和二級指標相對于一級指標的單層次權重系數，并進行單層次一致性檢驗，結果顯示單層次一致性C.R.＜0.1全部合格。

20位專家參與決策，從而同一項指標會獲得多個判斷矩陣。對于這些判斷矩陣的處理一般有兩種方案：一是將n個判斷矩陣進行集結，然后再計算權重；二是將n個判斷矩陣的求權結果進行加權平均。對于方案一，集結可能會嚴重影響合成后的判斷矩陣的一致性，操作較為復雜；而方案二則不存在這一問題，同時也能極大保留各專家的原始意見[16-18]。因此，本研究中我們采取方案二進行群組決策，并得出最終的各因素權重(權重數值略)。

(五)計算二級指標相對于總目標的組合權重

為了得到二級指標相對于總目標的權重，需要把上述步驟中的權重進行適當的計算組合，其值等于各項二級指標的權重與它所屬的一級指標的權重的乘積[19]，即

按照此方法，我們計算出專題教育社區評價二級指標相對于總目標的權重，如表8所示。

表8 專題教育社區評價指標的權重系數

隨后一個環節是確定每一個二級指標的評價標準，我們從評價內容、標度和標號三個方面完成了每個二級指標的評價標準，前面專題教育社區評價指標體系構建路徑部分已經對此做過詳細詮釋，這里不再贅述。

四、結語

專題教育社區評價指標體系制定出來以后，我們分別選取了《平安校園文化》《炎陵中小學科教研基地》和《預言家創新能力訓練》三個社區進行試測，這三個社區分別代表著社區建設水平。邀請專家分別進入所選的專題教育社區進行體驗與調查，然后根據評價指標體系的評分標準進行評價與評分，最后的專家評價結果是：《平安校園文化》社區是90.74；《炎陵中小學科教研基地》社區是83.56；《預言家創新能力訓練》社區是64.96。這個試測結果客觀真實地反映了這三個社區的建設質量。

本研究評價指標的篩選和指標權重的確定雖然嚴格遵循德爾菲法和層次分析法的原則和步驟實施，且結果符合統計學的要求，但也不能完全排除主、客觀及其他因素的影響。為了減小專家在評價中的主觀性，確保評價行為更為客觀、科學，我們建議使用評價指標對專題教育社區進行評價時，參評同一社區的專家至少三人或三人以上，結果取其平均值，這樣可以降低一個專家對社區評價結果的主觀差異性，使評價結果更加客觀、科學、合理，符合實際情況。當然，專題教育社區評價指標體系是一個不斷調整和完善的過程，隨著理論研究與實踐探索的逐步發展，評價指標體系將會更加優化。

[1] 張于心,智明光.綜合評價指標體系和評價方法[J].北方交通大學學報,1995,(3):393-400.

[2] 李遠遠,云俊.多屬性綜合評價指標體系理論綜述[J].武漢理工大學學報?信息與管理工程版,2009,(2):305-309.

[3] 曾祥翊.專題教育社區的概念與特征[J].中國電化教育,2013,(10):102-106.

[4] 張彩慶,解永樂.指標體系的優化與權重的確定[A].2005中國控制與決策學術年會論文集(下)[C].沈陽:東北大學出版社,2005.1915-1918.

[5] 劉仁,卞樹檀,于強.評估指標體系構建的方法研究[J].電子設計工程,2013,(1):34-36.

[6] 王高玲,別如娥.基于Delphi法在篩選中國公眾健康素養評價指標中的應用研究[J].中國健康教育,2008,24(2):81-84.

[7] 關勛強,李瑞興,劉運成.醫學研究生教育評價研究與實踐[M].北京:軍事醫學科學出版社,2001.80-84.

[8] 王春枝,斯琴.德爾菲法中的數據統計處理方法及其應用研究[J].內蒙古財經學院學報(綜合辦版),2011,9(4):92-96.

[9] 韓鵬,陳校云,張鐵山,余中光,許樹強.基于德爾菲法的醫院門診及住院醫學人文關懷指標體系研究[J].中國現代醫學雜志,2015,25(17):70-77.

[10] 樊長軍,張馨,連宇江等.基于德爾菲法的高校圖書館公共服務能力指標體系建設[J].情報雜志,2011,30(3):97-100.

[11] Saaty T.L.A scaling method for priorities in hierarchical structures[J].Journal of mathematical psychology,1977,15(3):46-51.

[12] 王連芬,許樹柏.層次分析法引論[M].北京:中國人民大學出版社,1990.1-25.

[13] 張小琳.基于修正層次分析法的我國石油貿易風險問題研究[D].北京:對外經濟貿易大學,2014.

[14] Thomas L S.Decision Making-The Analytic Hierarchy and Network Processes (AHP/ANP)[J].Journal of Systems Science and Systems Engineering,2004,(1):1-35.

[15] 許樹柏.實用決策方法——層次分析法原理[M].天津:天津大學出版社,1988.2-11.

[16] 郝海,蹤家峰.系統分析與評價方法[M].北京:經濟科學出版社,2007.117-150.

[17] AHP中的群組決策方法[DB/OL].http://wenku.baidu.com/view/9532bb07cc175527072208ca.html,2016-04-10.

[18] 王佳利.基于AHP的網絡輔助教學質量評價研究[J].現代教育技術,2013,(6):102-106.

[19] 暴奉賢,陳宏立.經濟預測與決策方法[M].廣州:暨南大學出版社,2001.189.

Research on the Method of the Construction of the Evaluation Indicator System for Special Educative Community

Feng Rui1, Dong Liya2, Li Wen1
(1.School of Journalism and Communication, Yangzhou University, Yangzhou Jiangsu 225002; 2.Jinling Huiwen School,Nanjing Jiangsu 210036)

Special educative community is an online special learning community based on the National Public Platform of Educational Resources. It is learners-centered, based on social relationships network with activities as the carrier to promote knowledge generation and consumption between individual and organization of a learning community and has become a kind of typical social characteristics of learning form of “Internet” and education. Community builders have developed 167 online special educational learning communities, more than 150 thousands registered members and 7 millions visiors since April 2014. These communities have extensive social in fl uence to teachers and students in various schools at all levels in the country. But there is a gap among these communities. In order to provide the guidance for special educative community builders to improve the community quality and measure the community level, this study constructs an evaluation indicator system of special educative community by literature research method, target decomposition method, Delphi method and AHP method. This evaluation indicator system includes 5 fi rst-level indicators and 38 second-level indicators. At present, the evaluation indicator system has been proved by the experts and the practice.

Special Educative Community; Evaluation Indicator System; Delphi Method

G434

A

馮銳：博士，教授，碩士生導師，研究方向為教學設計、教育信息化、學習技術(frzx0519@163.com)。

董利亞：碩士，中學二級，研究方向為網絡教育應用、學習評價、信息化教學設計(dongliya789@126.com)。

李聞：在讀碩士，研究方向為信息化教學設計、數字化教學資源的設計與開發、新媒體的教育應用(403046575@qq.com)。

2016年9月11日

責任編輯：趙云建

1006—9860(2016)12—0044—08

*本文受教育部在線教育研究中心2016年度在線教育研究基金重點項目“在線專題教育社區評價體系的構建”(項目編號：2016ZD313)資助。