移動互聯網環境下開展“混合式學習方式”綜合效果分析
——基于AHP和模糊決策模型

俞躍 ，周悅

（1.南京交通職業技術學院，江蘇南京 210000；2.南京理工大學，江蘇南京 210016）

在國內，王自強教授（2015）在《技術與教育的深度融合——Moocs/Spoc與翻轉課堂的思考》一書中總結出的角色方面（從教師為中心轉換為以學生為中心）和時空方面（從先教后學向先學后教）的兩個翻轉。該作者（2017）在《移動互聯網環境下“混合式學習”方式研究》一文中充分利用普及率最高的SP（智能手機）和PC（個人電腦），在QQ群網絡交互平臺上，通過精英化、精細化、社交化微課視頻為主的教學資源，達到課前、課中和課后的低成本、高效率的“混合式學習”效果。在提高學習效果的同時，增進學生隊協作能力和社會實踐、競爭能力。“混合式學習”方式理論研究和實踐研究正在國內如火如荼地進行著。

近五年來，教育學者們關注到“混合式學習”方式的發展。黃伯平（2019）在《以混合式靈活學習為導向的移動學習資源設計與應用研究》一文中提出混合式靈活學習的概念的同時，分析混合式靈活學習的模式的正向價值，探討資源設計和實踐過程中存在的問題和解決措施，并將其運用于遠程教育的實踐中[1]。從上述研究文獻來看，教育學者們已從各方面對“混合式學習方式”進行理論研究。但是，“混合式學習方式”在眾多理論研究之后，在實踐教學過程中產生各種正面和負面的效果，對這是實踐效果進行科學的綜合分析的文獻還比較鮮有。因此，該文基于AHP和模糊決策模型，借助state統計軟件，對“混合式學習方式”在移動互聯網環境下進行實踐教學的綜合效果進行科學分析。

1 評價移動互聯網環境下開展“混合式學習方式”實踐教學的綜合效果模糊決策模型的建立

1.1 模糊決策綜合評價方法簡介

該研究提及的模糊綜合評價方法是一個運用數理統計方法對目標進行全面的分析評價方法，是利用模糊隸屬度理論的合理量化指標的模糊綜合評價方法。它有定性分析和定量分析相結合的優勢，使得綜合評價的結果更具有科學性。

1.2 模糊決策綜合評價方法的基本步驟

1.2.1 建立“混合式學習方式”實踐教學評價綜合教學效果指標體系

在模糊綜合評價方法中，評價指標體系的建立和確定是第一重要因素。根據移動互聯網環境下進行實踐教學的綜合效果相關理論，實際結合《會計信息化》課程的特點，該文將影響移動互聯網環境下進行實踐教學的綜合效果水平的指標分為三大類：課程資源、教學活動和學生管理，并從這三個方面構建模型的一級指標體系。微課視頻滿意率、PPT滿意率、素材鏈接率、答疑/討論、作業、頭腦風暴、學生學習考勤管理、學生職業規劃管理和學生學業規劃管理作為該模型的二級指標體系。上述兩級指標體系構建成完整的評價移動互聯網環境下開展“混合式學習方式”實踐教學模糊決策模型指標體系。

1.2.2 建立“混合式學習方式”實踐教學綜合效果評價指標模型

根據上述評價指標體系，可以按照以下兩層次移動互聯網環境下開展“混合式學習方式”實踐教學的綜合效果評價指標模型。其中（V1，V2，…Vi，…，Vs）作為一級指標集；而 Vi＝{Vi1，Vi2，…Vij，…，Vini}則由若干個二級指標集組成，i＝1，2，…，s；j＝1，2，…，ni，ni表示 Vi所包含的二級指標的數目。具體評價指標如表1所示。

表1 評價指標集

1.2.3 根據AHP分析法，計算相關權重

該研究邀請多名專業人士作為評價專家，其他包括高校教育方面專家、教學院長和專業任課教師。根據專業人士的專業經驗確定各層評價指標的權數，分配H＝{hi}和Hi＝{hij}；根據各因素在評價指標體系中所起的重要程度和作用時間的不同，確定不同的權重，根據指標之間的相關重要性構造判斷矩陣W：

滿足：wij＝1/wjiwii＝1。 根據 AHP 分析法，相關權重計算如下：

由此可以計算出一級評價指標的權重：H＝{h1，h2，…，hi，…，hs}，同理可求得 Ai＝{hi1，hi2，…，hij，…，hi-ni}，其中 hij表示二級指標Vij在一級指標Vi中的權重。

1.2.4 模糊評價

對構成每個一級指標Vi的二級指標集進行模糊評價。由于Vij模糊性，不能得出具體數據，通過專家評分來得到Vij隸屬于第t個評語Vt的程度，由此構造判斷矩陣 Si，歸一化得矩陣 Ri。

1.2.5 最終綜合評價

由Fuzzy的性質，計算出綜合評價結果Q1＝A×R＝A×（R1，R2，…Ri，…，Rs）T，然后對 Z 做歸一化處理得到總評價矩陣，最后計算出最終綜合評價得分Z＝Q×FT。

2 實證研究

根據作者和相關教育專家和教學院長參加移動互聯網環境下進行實踐教學的實際經驗，運用上述評價指標體系和綜合評價方法，進行實證研究。

2.1 各層次指標權重的確定

先由高校教育方面專家、教學院長和專業任課教師根據教育管理理論，結合《會計信息化》課程特征對評價指標體系各層次指標進行兩兩比較，得出相關判斷矩陣。

計算最底層的指標Vij對于總目標V的權重向量：A＝（0.156 6，0.146 9，0.084 0，0.133 9，0.052 6，0.095 0，0.183 4，0.081 0，0.1210）

2.2 進行模糊綜合評價

通過專家分析會計信息化課程教學效果打分的方式對其教學效果綜合水平進行調查。專家組有10專家組成，其中2名高校教育方面專家、3名專家是教學院長，對于教育教學的掌握和理解到達較高的水平；另5名專家來自會計專業任課教師。

打分的問卷設計采用五點法對會計信息化綜合教學效果進行評價。對于每一個評價指標進行定量分析時給出5個元素組成的評價集，并應用百分制評價，把評價集 U 劃分為五個平均等級 U＝{U1，U2，U3，U4，U5}＝{綜合教學效果優秀，綜合教學效果良好，綜合教學效果中等，綜合教學效果較差，綜合教學效果很差}，如附件中表9所示。

其中：U1評分區間為（90，100），平均值為 95；U2評分區間為（80，89），平均值為 84.5；U3評分區間為（70，79），平均值為 74.5；U4評分區間為（60，69），平均值為64.5；U5評分區間為（50，59），平均值為 54.5；通常把各區間的平均值作為等級的參數，則此參數列向量為FT＝（95，84.5，74.5，64.5，54.5）T。 關于 B1歸一化處理后的模糊關系矩陣R1，再由前面求得的各因素的權向量A和關系矩陣R1可以構造成模糊評價矩陣Q1：

Q1＝A*R1＝(q1，q2，q3，q4，q5)＝(0.457 8，0.397 9，0.138 0，0.075 0，0.000 0)

由模糊評價矩陣Q1和評價集的參數列向量F，可以取得Q1的綜合評價結果Z1：

Z1＝ Q1×FT ＝92.232 1

說明會計信息化課程的綜合教學效果評價為優秀，模糊綜合評價的得分為92.232 1分

通過上述數據觀察可以得出結論：三大類指標中，課程資源是最影響教學效果的因素，教學活動緊跟其后，二者對教學效果都有比較直接和短期的影響。而學生管理因素從數據分析來看，對某課程教學效果的直接影響不大，但是，從長遠來看，對整個學生生涯具有基礎和指導作用。其中，三大指標中，影響最大的細分指標微課視頻的滿意度，現在互聯網環境下“混合式學習方式”在教學前的預習過程、教學過程中的影響資料和教學后課程重、難知識點的微課視頻都是以MP4視頻為載體，因此，整個綜合教學效果的影響因素中以微課視頻的滿意度影響比重最大。雖然，PPT也具有視覺體驗，但是視頻具有三維立體效果。隨著智能手機和電腦播放視頻功能的不斷強大，中國境內無線網絡的不斷普及，在手機或電腦隨時、隨地觀看或者聽閱視頻已經成為方便、快捷、高效的學習方式，因此，視頻滿意度成為互聯網環境下“混合式學習方式”綜合教學效果的最大影響因素，教學工作者應以此為突破口，提交教學效果，提高教學質量。