網絡課程質量評價體系研究

摘? 要 網絡課程質量的評價往往是定性的評價，并且評價指標很多。眾多的評價指標的評價結果具有差異，如何根據這些評價指標的不同評價結果對網絡課程的質量進行定量的評價一直是教學研究的熱點方向。本文通過模糊綜合評判的方法，以質量分級為模糊子集，確定不同要素之間的貼近度，從而確定模糊子集，并通過貼近度的多特性擇近原則定量識別網絡課程的質量。通過實例驗證表明，評價方法是合理可行。該研究為定量化評價網絡課程質量提供了一條新的途徑。

關鍵詞 網絡課程;質量評價;模糊識別;貼近度

中圖分類號：G642.3? ? 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2019）20-0037-03

Research on Network Course Quality Evaluation System//WANG

Yanping

Abstract The evaluation of the quality of online courses is often a?qualitative evaluation， and there are many evaluation indicators. The?evaluation results of many evaluation indicators are different. How to?quantitatively evaluate the quality of online courses based on the?different evaluation results of these evaluation indicators has always?been the hotspot of teaching research. In this paper， through the me-thod of fuzzy comprehensive evaluation， the quality classification is used as the fuzzy subset to determine the closeness between different elements， so as to determine the fuzzy subset， and quantitatively identify the quality of the online course through the principle of closeness multi-characteristic selection. The example verification shows that the evaluation method is reasonable and feasible. This research provides a new way to quantitatively evaluate the quality of?online courses.

Key words online course; quality evaluation; fuzzy recognition; closeness

1 前言

網絡教學手段被越來越廣泛地應用于實際教學之中，網絡教學主要通過網絡課程來實現。目前，網絡課程在實際教學中應用主要有兩種方式：一種是作為主要授課方式，學生通過網絡授課進行學習;另一種是網絡課程作為面授課程的輔助教學手段。網絡課程往往由教師個人建立，包括網絡課程框架設計、課程內容的制定、教學方法設計、課程界面設計等。那么，網絡課程的質量可能參差不齊，如何評價網絡課程的質量就成為一個現實的問題。

目前，國內對網絡課程質量的評價比較權威的是教育部教育信息化標準委員會制定的《網絡課程評價規范（CELTS-22）》[1]，該評價規范主要從課程內容、教學設計、界面設計和技術等四個維度評估網絡課程質量[2]。基于此，本文研究通過模糊綜合評判的方法對網絡課程質量進行綜合評定。

2 評價指標體系

根據《網絡課程評價規范》[1]的規定，網絡課程質量由課程內容、教學設計、界面設計和技術四個維度進行綜合評價，每個維度的評價結果又有多個指標進行判定。本文以評價規范中的必需項作為評價指標。評價指標分兩級，A級是結構指標，主要是課程內容、教學設計、界面設計、技術四個方面;C級為評價指標，包含課程質量評價的若干因子，是評價的基本因子。

3 網絡課程質量的模糊識別

數學模型? 根據評分系統的等級劃分，這里把網絡課程質量分級的論域定義為U={B1，B2，B3，B4，B5}，U上的五個模糊子集B1、B2、B3、B4、B5構成標準模型庫：{Ⅰ（優秀），Ⅱ（良好），Ⅲ（中等），Ⅳ（及格），Ⅴ（不及格）}。每個網絡課程質量由20個指標進行劃分，即：

x=（x1，x2，...，x20）=（C1，C2，...，C20）? ? （1）

式中，C1，C2，...，C20為圖1所示的評價因子。

對于每一個標準模型，網絡課程的每一個特性都是U上的一個模糊子集，因此，對五個等級，考察它們的20個性狀，共有100個類型模糊子集，如表1所示。

表1中，Rij表示第i個級別的第j個評價因子所對應的模糊子集。

對于任意一個待評價的網絡課程x=（x1，x2，...，x20），由兩個模糊向量集合族的貼近度和特征向量指標的擇近原則，可以得到貼近度表，如表2所示。表2中，根據擇近的原則，x屬于第i0類型。

貼近度計算? 為了反應兩個模糊集之間的貼近程度，本文采用目前較常用的貼近度公式——海明貼近度公式：

根據貼近度公式，還需要建立各單指標對網絡課程質量的隸屬度函數。建立合理的隸屬度函數是很困難的，需要不斷試驗和總結，也是至今尚未完全解決的問題[3-4]。由隸屬度的性質，關于樣本級別和指標特征可以從以下三種函數形式取中間型正態分布函數作為隸屬度函數。

中間型：

偏小型：

偏大型：

式中，U（x）為不同的模糊向量，m、c為常量。

當x=m時，隸屬度函數U（x）=1，本文m取值為各指標的平均值。此外，根據正態分布函數的基本性質，c值的大小與曲線覆蓋范圍有關。因此，本文通過指標參數區間的寬度確定c值：

c=0.5*1.1*（x上-x下）? ? ? ? ? ?（5）

其中，x上、x下分別為各指標區間的上下界。

網絡課程各評價指標也可以按照百分制進行評分，所以各評價指標的分級范圍也可以按照傳統的百分制評分標準進行劃定，由此可以得出各評價指標評分范圍的m/c值，如表3、表4所示。

4 實際應用

以某網絡課程為例，以教育部發布的《網絡課程評價規范》中各評價指標對網絡課程進行評價打分，主要必選項分數分別為：課程說明73分、內容目標一致性90分、科學性86分、內容分塊73分、學習目標82分、學習者控制40分、內容交互性65分、媒體選用80分、實例與演示90分、練習88分、練習反饋80分、結果評價90分、易識別性75分、導航與定向60分、操作幫助80分、運行環境說明95分、安裝100分、可靠運行100分、多媒體技術90分、兼容性100分。先求各Rij（x）的隸屬函數值，如表5所示。

Xj（x）的隸屬函數值：

X=（0.840，0.589，0.652，0.840，0.713，0.967，0.928，

0.743，0.589，0.620，0.743，0.589，0.813，0.967，0.743，0.512，

0.438，0.438，0.589，0.438）

由海明貼近度公式計算得到貼近度值表，如表6所示。

由表6所求數據可知，此處的網絡課程質量屬于第五等級，即課程質量不合格。

5 結語

由于評價課程質量的指標類型很多，各個指標在評價體系中所占的權重不相同，不同類型的人群所側重的評價指標也有差異，因此，對于某一門課程面向所有人群去評價其質量的好壞是不現實的，但是可以針對某一特定的人群根據其特征，設定評價指標及其權重進行評價。本文是假定所有的評價指標的權重是相同的，根據海明貼近度公式，計算每個隸屬度值的貼近度值，并根據多特性擇近原則識別樣本的級別，結果表明，分類評價結果合理，但是該方法各評價指標的選擇和權重還需要進行進一步的研究和改進。

參考文獻

[1]童小素，賈小軍.MOOC質量評價體系的構建探究[J].中國遠程教育，2017（5）：63-71，80.

[2]網絡課程評價（CELTS-22）[EB/OL].[2016-05-30].http：//www.celtsc.org/channel/zdlgzz.html.

[3]謝季堅，劉承平.模糊數學方法及其應用[M].武漢：華中科技大學出版社，2000.

[4]王延平，許強，高霞.巖體質量分級的模糊識別[J].水土保持研究，2005（1）：108-109，161.