基于AHP-FUZZY模型的高校教師信息技術應用能力評價

陳麗煙

基于AHP-FUZZY模型的高校教師信息技術應用能力評價

陳麗煙

（福建對外經濟貿易職業技術學院，福建福州，350016）

從信息意識、信息技術基礎知識、信息技術應用能力、信息技術應用效果和信息技術促進教師專業發展等方面構建高校教師信息技術應用能力評價指標體系，應用層次分析法和模糊評價方法，構建綜合評價模型，運用實例驗證模型的可行性。

高校教師；信息技術；評價指標體系；層次分析法；模糊綜合評判

高校教師信息技術應用能力問題是高等教育中教育信息化的具體表現，與高等教育人才培養和社會各行業信息化發展的質量息息相關。提高教師信息技術應用水平的一個重要途徑即開展教師信息技術應用能力評價。通過評價指標體系的設計，一方面可以對教師的信息技術應用能力做出評價，及時發現教師在信息技術應用的薄弱環節，便于高校相關部門給予教師及時、適量的幫助；另一方面還會激發教師對提高自身信息技術應用水平的欲望，調動其學習和應用信息技術的主動性和積極性。

國外對高校教師信息技術應用能力的研究起步較早，尤其是美國等一些發達的國家，在如何提高教師信息技術能力、培訓模式和途徑等方面做了比較深入的研究。國內學者對教師信息技術應用能力的研究也很關注，主要集中在中小學和高校教師信息技術應用能力的現狀、影響因素和提升策略等方面，但專門針對高校教師信息技術應用能力評價指標體系和評價模型構建的研究成果很少，對高校教師信息技術應用能力進行實證研究的成果則更少。邱華從信息意識、基礎知識、應用能力、應用效果方面構建了三級評價指標體系，應用分析法和灰色系統理論建立綜合評價模型。[1]劉丹平從信息意識、基礎知識、應用能力、應用效果方面構建了二級評價指標體系，并建立模糊綜合評價模型。[2]可見，高校教師信息技術應用能力的評價指標體系、評價模型的構建和實證分析的研究還處于初始階段，尚未形成完整的體系。

本文在現有研究成果的基礎上，設計高校教師信息技術應用能力評價指標體系，應用層次分析法和模糊評價方法，構建綜合評價模型，為高校教師信息技術應用能力評價研究提供理論支撐。

一、高校教師信息技術應用能力評價指標體系的構建

根據國內外高校教師信息技術應用能力的內涵和教育教學工作的實際需要，從信息意識、信息技術基礎知識、信息技術應用能力、信息技術應用效果和信息技術促進教師專業發展等方面構建高校教師信息技術應用能力評價指標體系。

（一）信息意識

信息技術為創新人才的培養提供一系列的可操作的創新教學模式與教學方法，促進高校教師的多樣化教學。高校教師運用信息技術，在遵守國家相關的倫理道德、法律法規的基礎上，首先要意識到信息技術對高校教學的重要性，認可信息技術的價值，有將信息技術應用自身教學活動的意愿。此外，在大數據、“互聯網+”教育時代的今天，高校教師應當具有終身學習的意識，而信息技術是高校教師自身能力提高的重要補充。

（二）基礎知識

在信息化時代的今天，無論是教學活動的開展還是自身能力的提高，高校教師都應當需要掌握必要的信息技術基礎知識（計算機基礎知識）、網絡基礎知識和一些常用的軟件。同時，要不斷地學習和掌握新的信息技術知識與技能，能夠跟上技術的發展。

（三）應用能力

首先，高校教師根據專業特點應會熟練使用相關的專業應用軟件。其次，在信息技術與教學內容結合方面，高校教師應積極獲取網絡教學資源、開發專題學習網站和網絡課程等教學資源、應用網絡教學平臺，創新教學模式和方法，提高教學效果。同時，在教師日常工作方面，應熟練掌握教學管理系統、人事管理系統和科研管理系統，改進教學管理方式，提高教學科研工作效率。

（四）應用效果

人才培養和教學過程是高校教師信息技術應用效果的主要體現。在人才培養過程中，高校教師運用信息技術有激發學生的學習興趣、增加學生知識面的掌握、促進學生自學能力的提高等方面的效果。同時，教師在實際的教學過程中，應用信息技術還有提高課堂的教學質量、優化教學過程、提高教學效率、利用并共享教學資源等效果。

（五）自身專業發展

高校教師運用信息技術促進教師自身專業發展方面，主要是信息技術與課程整合，信息技術為教師提供專業發展平臺、幫助教師構建基于網絡的教師學習和研究共同體，以及基于信息技術支持下專業發展的校本培訓和教學研究。[3]

本文在借鑒美國國際教育技術協會（ISTE）的《面向教師的國家教育技術標準》基礎上，參考國內外有關高校教師信息技術應用能力文獻，通過德爾菲專家調查法，構建高校教師信息技術應用能力評價指標體系二層結構，評價目標層（U）為高校教師信息技術應用能力，中間層（準則層）包含信息意識（U1）、基礎知識U2、應用能力U3、應用效果U4和教師自身發展U5。最底層（方案層）包括信息整合U32、教學平臺U33、管理系統U35、學生評價U41和專業發展平臺U51等20項指標（詳見表1）。

二、層次分析法

（一）構建比較判斷矩陣

由于各級指標對信息技術應用能力的影響程度不同，因此需要給各層次指標賦予不同的權重值。高校教師信息技術應用能力評價體系的目標層、準則層和方案層指標與之相關的上一層指標，兩兩之間比較，根據重要程度進行賦值。采用層次分析法（AHP）進行權重分配，用1-9標度法構造判斷矩陣。由此可以得到如下形式的兩兩判斷矩陣。

（二）單排序及一致性檢驗

AHP在構造判斷矩陣時，并不要求判斷矩陣具有一致性。但是在進行高校教師信息技術應用能力評價體系各層級指標重要程度比較時，為了防止出現如信息意識U1比基礎知識U2極端重要，基礎知識U2比應用效果U3極端重要，而應用效果U3比信息意識U1極端重要等反常規情況，為了提高評價的科學性，需對判斷矩陣進行一致性檢驗。

表1　高校教師信息技術應用能力評價指標體系

檢驗過程：

1.求判斷矩陣的最大特征根λmax，計算一致性指標CI=(λmax-n)/(n-1)；

2.計算一次性比例CR=CI/RI。當CR＜0.1時，認為判斷矩陣具有滿意的一致性，否則應對判斷矩陣元素的取值進行調整。

（三）總排序及一致性檢驗

前述分析中得到了一組指標對其上一級某一指標的權重向量。當有多級指標時，需要計算每一層所有指標對于總目標的相對權重，即先得到下一級指標的單排序，后得到總排序。總排序權重采用自上而下，逐層合成單準則下的權重指標。對總排序同樣需要進行一致性檢驗。當CR(K)＜0.1時，認為判斷矩陣有滿意的一致性，通過一致性檢驗。否則就需要對判斷矩陣進行調整。

本文運用上述三步驟求得高校教師信息技術應用能力中的評價指標的權重。

三、模糊綜合評價

（一）建立因素集和評價集

評價因素集U為影響評價高校教師信息技術應用能力的各種因素所組成的集合，U=（u1，u2，…，un）。如表1，U={U1，U2，U3，U4，U5}。在此基礎上，把U1，U2，U3，U4，U5具體分解，即U1={U11，U12，U13，U14}；U2={U21，U22，U23}；U3={U31，U32，U33，U34，U35}；U4={U41，U42，U43，U44}；U5={U51，U52，U53，U54}。

評價集V是評價高校教師信息技術應用能力的各種判斷結果組成的等級集合，V=（v1，v2，…，vm)，本文將評價等級確定為V={優秀，較好，一般，較差}。

（二）模糊評價

對評價因素單排序（即根據因素對評價的重要程度分配權重）結果匯總得到總排序得到A*；

單因素評價，構建模糊評價矩陣R=（rij）n×m。其中rij為評價因素集U中指標ui對V中第j個評語vj的隸屬度；

將A*歸一化得到的A與R合成運算進行模糊變換B=A。R；

對模糊綜合評價的結果進行分析。

四、實證研究

（一）構建比較判斷矩陣、單排序和一致性檢驗

利用MATLAB軟件進行數據處理，根據表1中的指標層級計算出相對于總目標U下的一級指標U1，U2，U3，U4，U5的比較判斷矩陣及單排序，并進行一致性檢驗，如表2。同理，計算出二級指標U21，U22，U23相對于U2；U31，U32，U33，U34，U35相對于U3；U41，U42，U43，U44相對于U4；U51，U52，U53，U54相對于U5的比較判斷矩陣及單排序，并進行一致性檢驗。

（二）總排序及一致性檢驗

根據AHP原理，在表2的基礎上，計算出相對于目標層下各方案層的總排序，并進行一致性檢驗，結果見表3。

（三）模糊綜合評價

根據前文由表3可得表4。

表4中二級指標權重A*，即單排序結果匯總得到的總排序結果。歸一化后得到A=（a1，a2，…，a20）即A=（0.0079，0.0147，0.0230，0.0349，0.0171，0.0782，0.0447，0.0212，0.0132，0.0540，0.05 10，0.0125，0.0719，0.0719，0.0398，0.1948，0.0876，0.0876，0.0272，0.0471），進行一致性檢驗，CR=CI/RI＜0.1，認為模型是可以接受的。

（四）綜合評價結果

組織包括在職教師、校學術委員會成員、教學督導、管理人員20名專家評價小組成員，根據構建的高校教師信息技術應用能力指標體系，依據設定的評價等級（優秀、較好、一般、較差），對評價指標體系中各指標要素分別進行評判、劃分等級。本文以某高校教師為例，評價應用能力中U31項，假設有34.35%的評價人員認為優秀，41.25%認為較好，24.4%認為一般，則該項的隸屬度為0.3435，0.4125，0.2440，0。將統計結果類推，可得到應用效果單因素的評價矩陣為：

表2　 U-Ui判斷矩陣及單排序和一致性檢驗

表3　總排序和一致性檢驗

U1U2U3U4U5指標權重0.0804 0.1400 0.1518 0.3782 0.2495 U140.4340 0 0 0 0 0.0349 U210 0.1220 0 0 0 0.0171 U220 0.5584 0 0 0 0.0782 U230 0.3196 0 0 0 0.0447 U310 0 0.1395 0 0 0.0212 U320 0 0.0869 0 0 0.0132 U330 0 0.3558 0 0 0.0540 U340 0 0.3359 0 0 0.0510 U350 0 0.0820 0 0 0.0125 U410 0 0 0.1900 0 0.0719 U420 0 0 0.1900 0 0.0719 U430 0 0 0.1051 0 0.0398 U440 0 0 0.5150 0 0.1948 U510 0 0 0 0.3512 0.0876 U520 0 0 0 0.3512 0.0876 U530 0 0 0 0.1089 0.0272 U540 0 0 0 0.1887 0.0471 CI 0.0152 0.0091 0.0114 0.0069 0.0035 0.0077 CR 0.0169 0.0158 0.0102 0.0076 0.0038 0.0089

表4　權重分配

根據模糊合成運算進行模糊變換B=A。R，結合表4，與RU3對應的單因素的權重分配集為AU3={0.0212，0.0132，0.0540，0.0510，0.0125}，則該教師的信息技術應用能力單因素的模糊評價矩陣BU3=AU3。RU3，即

=（0.0635，0.0724，0.0147，0.0012），歸一化后可得，

BU3=（0.4182，0.4770，0.0967，0.0081）。同理可得出

BU1=（0.3974，0.4328，0.1413，0.0286），

BU2=（0.4878，0.5122，0，0），

BU4=（0.4390，0.3405，0.2015，0.0190），

BU5=（0.0748，0.1726，0.5582，0.1945）。由BU1，BU2，BU3，BU4，BU5得到一級指標的評價矩陣R：

那么模糊綜合評價矩陣B，B=A。R=（0.0804，0.1400，0.1518，0.3782，0.2495）。

=（0.3484，0.3508，0.2415，0.0592）。

歸一化后，B=（0.3484，0.3508，0.2415，0.0592）。根據B值，可得到該教師的綜合評價結果，即優秀、較好、一般和較差的隸屬度分別為為0.3484、0.3508、0.2415和0.0592。按最大隸屬度原則，本次評價在“較好”這一等級隸屬度最大，因此，本文將該教師的信息技術應用能力評為較好。

為了將評價結果用定量的數值進行表示，本文將評語集量化為V=（0.95，0.85，0.75，0.65），那么該教師的綜合評判為B*V=（0.3484，0.3508，0.2415，0.0592）*（0.95，0.85，0.75，0.65）=0.8488。那么，該教師的信息技術應用能力綜合評價結果為0.8488。

同理，選擇合適的教師樣本，即可對高校教師的信息技術應用能力進行評價。為了保證教師樣本的代表性，應充分考慮到教師的性別、學科專業、所屬地域等的差異，保證評價的準確性。

五、結語

本文將AHP和Fuzzy綜合評價法應用于高校教師信息技術應用能力評價體系研究中，對全面、系統地評估高校教師信息技術應用能力具有現實的指導意義。高校教師信息技術應用能力評價體系是一個多層次、多角度、結構復雜的體系，同時信息技術的可變換性和動態性使得評價體系往往滯后于現實情況的變化。因此，根據具體實踐，如何構建更加合理、嚴密、科學的評價體系有待后續更加深入的研究。

[1]蔡紅.基于灰色關聯的信息技術能力評價模型研究[J].武漢理工大學學報：信息與管理工程版，2013，（6）：378-381，390.

[2]娜日，等.基于層次分析和模糊綜合評判的網絡信息素養評價[J].情報雜志，2011，（7）：81-84.

[3]邱華.高校教師信息技術應用能力灰色多層次評價模型[J].現代教育技術，2011，（4）：81-83.

[4]劉丹平.高校教師信息技術應用能力模糊綜合評價模型[J].科技管理研究，2009，（10）：267-268，263.

[責任編輯：陳曉蔚]

G434

A

1008-7346（2016）01-0019-06

2015-11-02

本文系2014年福建省中青年教師教育科研項目科技A類項目（JA14402）的研究成果之一。

陳麗煙，女，福建仙游人，福建對外經濟貿易職業技術學院信息技術系講師。