大數據時代的基礎教育質量動態模糊綜合評價體系建設研究

曾召霞 劉道華 王蒙恩 崔藝婧

摘 ? 要：教育質量綜合評價是基礎教育中的一項重要任務，文章借助大數據在分析教育質量綜合評價現狀和現有教育評價體系的基礎上，提出動態模糊理論來對基礎教育質量進行綜合指標評價。

關鍵詞：大數據;教育質量;動態模糊理論;綜合評價

1 ? ?大數據時代下基礎教育質量動態模糊綜合評價體系分析

基礎教育質量綜合評價體系，旨在對基礎教育所涉及的多個層面和每個層面下的多個指標，運用動態模糊集理論進行綜合評價。本課題對現實教育具有多重意義，主要可以從指標分類中來體現：（1）從學生層面來看，可以很好地改變以往只重視學生學業考試成績和學校升學率而忽視學生綜合素質和個性發展的現象。（2）學校方面，通過評價不僅可以做到對學校的細化考量，并且對學校可以起到一個規范、監督的作用。（3）對社會和家長來說，通過一個綜合評價系統測試所顯示出來的數據，家長們可以更加直觀地看到一個學校的綜合實力，對教育公平化也具有很大的貢獻[1]。

2 ? ?大數據時代的基礎教育質量動態模糊綜合評價體系

動態模糊綜合評價方法就是在評價過程中結合變換原理、最大隸屬度原則，通過全面的分析，對與評價事物相關的各種因素進行科學、規范的評價方法[2]。

大數據時代的基礎教育質量動態模糊綜合評價體系的模型總得來說包括3個級別的指標，分別是一級指標：學生（A1）、教師發展（A2）、學校管理（A3）、學校管理（A3）、社會認可（A4）;一級指標學生（A1）下的二級指標：綜合素質（B11）、學業水平（B12）、升學成績（B13）;一級指標教師發展（A2）下的二級指標：教師數量（B21）、專業水平（B22）、教學能力（B23）;一級指標學校管理（A3）下的二級指標：教學管理（B31）、學籍管理（B32）、后勤管理（B33）;一級指標社會認可（A4）下的二級指標：學生滿意度（B41）、家長滿意度（B42）、社會滿意度（B43）;在12個二級指標下又分別設置細化的3級指標。

對綜合評價因素進行層次劃分，通過實地調查法以及專家打分法進行定量化分析，從而得到各項因素的指標特征值，各分值區域對應的權重采用分層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），得到不同層級的判斷調查表，并以此來構建判斷矩陣。為了提高準確性，減少各種因素因具有不同性質相互比較時的困難程度，考慮采用1～9標度法，即相對尺度。相對重要性：1，2，5，7，9分別表示相對程度：（同等，稍微，明顯，強烈，極端）重要;2，4，6，8這4個數值表示兩個相鄰判斷的中間值，在折中時需要用到。由1～9標度法建立一級指標的判斷矩陣，首先，根據一級指標判斷調查表建立一級指標判斷矩陣：

可以看出例子中的教育質量綜合指標評價結果值為，這說明舉例學校的教育質量整體為一般偏下，接近較低，但是從其發展趨勢來看卻是在向好的趨勢發展。

3 ? ?結語

基礎教育改革是一件很迫切的事情，借助于大數據工具，希望該理論能夠切實地應用到具體的基礎教育綜合測評中去。這種評價模式不同于傳統的模糊評價，而是把事物的動態性也考慮了進去，更加貼近現實生活。

[參考文獻]

[1]吳寧樂.學生綜合素質測評的調查與分析[J].無錫職業技術學院報，2016（3）：1-3.

[2]陳水利.模糊集理論及其應用[M].北京：北京科學出版社，2005.

Abstract： Comprehensive evaluation of educational quality is an important task in basic education. Based on the analysis of the present situation of comprehensive evaluation of educational quality and the existing educational evaluation system， this paper puts forward dynamic fuzzy theory to evaluate the quality of basic education.

Key words：big data; quality of education; dynamic fuzzy theory; comprehensive evaluation