基于模糊層次分析法的大學在線教學質量評價研究

摘要：當今互聯網時代，線上教學已成為大學開展教學活動的主要形式之一。為了全面科學評估大學在線教學質量，從教師能力、學生能力、學習環境、設備平臺4個維度建立大學在線教學質量評價體系，利用層次分析法來確定各級指標的權重，再用模糊綜合評價法建立大學在線教學質量評價模型，最后以阜陽師范大學為例，驗證所建立的大學在線教學質量模型的有效性。

關鍵詞：大學在線教學；質量評價；模糊層次分析法

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）22-0153-04

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

0 引言

當今互聯網時代，各大教學平臺逐漸免費開放教學資源供師生使用。隨著我國《教育信息化2.0行動計劃》的深入實施，對大學生如何有效開展在線學習、提升在線學習效率的研究問題已成為高校師生乃至社會關注的焦點[1]。

本文以阜陽師范大學數學類相關課程的在線學習為例，從教師、學生、學習環境、在線平臺4個維度，提出在線教學質量評價指標體系，運用模糊層次綜合評價模型，分析其主要影響因素，根據研究結果給出大學生在線有效學習的途徑并給出合理的改進措施，為智能時代教與學的變革提供參考。

1 大學在線教學質量評價體系

本文采用查閱文獻[2-4]、實地調研等方法，確定大學在線教學質量評價體系包括教師能力、學生能力、學習環境、設備平臺4個一級指標，其中任何一個一級指標又由若干個二級指標所組成，具體指標體系如表1所示。

2 基于模糊層次分析法的大學在線教學質量評價

模糊層次分析法是結合使用了兩種方法，分別是模糊綜合評價法與層次分析法，來對受多方面、多層次因素影響的復雜問題進行深度剖析。其具體過程是[5]：先將需要研究的問題通過層次分析法將其分解為多個層次，并將處于同一層次中的元素進行兩兩對比，建立相應的判斷矩陣，從而得到各個指標的重要程度權重值。隨后用模糊數學中的方法對各個指標對應的隸屬度進行判斷，根據計算結果獲得評價結論。

2.1 基于層次分析法的指標權重確定

為了確定表1中建立的兩級評價指標的權重，本文采用層次分析法來進行求解。具體步驟如下[6]：

步驟1：將同一層次各元素有關上一層次中某一元素的重要性進行兩兩比較，并采用1-9評價尺度，構造判斷矩陣。

本文構建的一級評價指標一共四個維度，分別是教師能力、學生能力、學習環境、設備平臺，在這4個維度的基礎上，分別構造一級指標層F對目標層O的判斷矩陣A和二級指標層S對所屬一級指標層F的4個判斷矩陣BS-F1，BS-F2，BS-F3，BS-F4. 而其中的數據是通過學生評教法收集打分，主要評分規則是采用分位標度來對各指標進行兩兩比較，去掉最高以及最低分，將剩余分值進行平均，最后得分就是對比后的比重值，通過對上述數據的不斷計算，可以得出最終的判別矩陣如下：

[A=1122721391213121719121]

[BS-F1=121211121141212241122122131212131]

[BS-F2=1312211311312132313212213112131221]

[BS-F3=12121]

[BS-F4=121212113231]

步驟2：進行判斷矩陣的一致性檢驗。

定義一致性指標：

[CI=λ-nn-1] （1）

其中n為判斷矩陣的階數，[λ]為判斷矩陣的最大特征根。

定義檢驗系數

[CR=CIRI] （2）

其中RI為平均隨機一致性指標，可根據判斷矩陣的階數查表確定其值。

當CR<0.1時 ，就認為該判斷矩陣通過一致性檢驗，反之就不具有滿意一致性。

對以上5個所構建的判斷矩陣做一致性檢驗，結果見表2。從中可以得出，所有判斷矩陣均滿足CR<0.1，表明均通過了一致性檢驗。

步驟3：根據判斷矩陣計算被比較元素對于該準則的相對權重。判斷矩陣的最大特征根相應的特征向量，經由歸一化處理后，便得出所求權重。

利用Matlab軟件，由上文的判斷矩陣A可求出4個一級指標的權重W1，見表3的第2列。由4個判斷矩陣B可求出二級指標對所從屬的一級指標的權重W2，見表3 的第4列。

步驟4：計算各二級指標對于目標的總權重[W總 = W2 × W1]，如表3最后一列所示。

綜上，得出大學在線教學質量評價各級指標的權重，見表3。

由上表可以看出，4個一級指標相對于目標層的權重大小順序是F2（0.5000） > F1（0.3020） > F3（0.1420） > F4（0.0560） ，即“學生能力”與“教師能力”兩個因素對大學在線教學質量的影響要高于另外兩個因素。對在線教學質量影響較大的前五個二級指標分別為：學生對知識掌握程度（0.1806）、學生課前預習程度（0.1088） 、學生完成課后作業的質量（0.1086） 、學習氛圍（0.0947） 和教師批改作業、在線互動和答疑情況（0.0927） 。該結果的出現是因為學生在在線教學中占主體地位，所以學生對知識掌握程度、學生課前預習程度和學生完成課后作業的質量這3個指標顯得尤為重要，是影響教學質量的關鍵一環，學生自身主觀能動性的積極發揮更能強力塑造高質量的教學成果；而且在調查中還發現學生的主觀能動性越強，對課程的參與度越高，教師的積極性便越高，在線互動與答疑情況越好，教師在線教學的能力隨之提高，從而教師批改作業也會更投入。以上5個二級指標中，學生對知識掌握程度、學生課前預習程度和學生完成課后作業的質量這3個指標的總占比約為39.8%，都屬于一級指標“學生能力”；而教師批改作業、在線互動與答疑情況和學習氛圍這兩個指標的總占比約為18.74%，分別屬于一級指標“教師能力”和“學習環境”。所以要提升在線教學質量，對學生和教師兩個方面進行改善會得到極大的成果，因為在教學過程中，學生起主體作用，教師起主導作用，兩者各司其職，教學質量才得以顯著提升。當然，設備平臺對在線教學質量也有一定程度的影響，我們要保證在線教學順利開展，軟硬件設施也不容忽視。

2.2 基于模糊綜合評價法的在線教學質量評價

2.2.1 建立模型

本文討論的大學在線教學質量評價問題，關聯多個難以量化的評價指標。而模糊綜合評價法則是把定性評價轉化為定量評價，按照模糊數學的隸屬度理論，適用于解決受多種非確定性因素制約的問題評價。其具體步驟如下[7]：

1） 建立因素集。因素集是影響評價對象的各種因素所組成的集合，設為[U={u1，u2，…，um}]， [ui]代表影響因素，這里[ui]就是表1中所羅列的15個二級指標。

2） 建立權重集。由于各個影響因素的重要程度一般是不一樣的。因此，應根據各因素的重要程度賦予相應的權重[aii=1，2，…，m] ，且滿足[i=1mai=1，ai≥0]。由各因素的權重所組成的集合[A=a1，a2，…，an]稱為權重集。這里[ai]就是表3最后一列的15個二級指標的總權重。

3） 建立備擇集。備擇集是對評價對象作出的各種可能的評價結果組成的集合，設為[V={v1，v2，…，vn}]，[vj]表示各種可能的評價結果。這里[vj]就是待評價的課程。

4） 單因素評價。單因素評價是指單獨從一個因素出發來確定評價對象的評價值。設單因素評價矩陣為

[R=（rij）=r11…r1n???rm1…rmn] （3）

其中[rij]表示第[j]個評價對象在第[i]個因素上的得分。

5） 模糊綜合評價。模糊綜合評價就是考慮所有因素的加權影響，得出綜合的評價結果。模糊綜合評價得分可表示為：

[B=A×R=（a1，a2，…，am）×r11…r1n???rm1…rmn=b1，b2，…，bn] （4）

其中[bj]為第[j]個評價對象的綜合得分。

2.2.2 實例分析

本文以阜陽師范大學為研究對象進行大學在線教學質量評價的案例分析。從阜陽師范大學數學與統計學院不同年級、不同專業中隨機選取5門課程為評價對象，分別為數學建模、數學分析、數據挖掘、信息安全、多元統計分析。為了提高在線教學質量評價的準確度，除了對評價的5門課程進行學生評教外，還分別請數學與統計學院的其他教師對5門課程的15個二級指標進行百分制打分。然后對學生評教結果取平均值，得到5門課程在15個指標上的平均得分，如表4所示。

由于上文利用層次分析法已求得15個二級指標的綜合權重集為：

[A=（0.0552，0.0276，0.0833，0.0927，0.0432，0.1088，0.0405，0.1806，0.0616，0.1086，0.0947，0.0473，0.0166，0.0090，0.0304）]

于是得到5門課程的綜合評價得分為：

[B=A×R=0.1999，0.2012，0.2010，0.1968，0.2011]

由此可知：數學分析課程質量最高，多元統計分析課程質量次之，信息安全課程質量最差。從課程要求來看，由于學生對考試課的重視程度比考查課高，所以數學分析、多元統計分析和數據挖掘3門考試課程的綜合評分比數學建模和信息安全兩門考查課程的綜合評分高。從課程內容來看，因為學生對理論知識的掌握能力高于對實踐應用的操作能力，所以數學分析和多元統計分析這兩門純理論課程的綜合評價得分高于數據挖掘、數學建模和信息安全這3門理論實踐課。從課程開設時間來看，由于大學生在二年級的時候更專注于學業成績方面，而在三年級的時候則更注重于自身的職業發展和規劃，因此大二時期開設的數學分析、數據挖掘課程的平均綜合評價得分高于大三時期開設的多元統計分析、數學建模和信息安全。總而言之，大學生在線學習質量受到多方面不同程度的影響。

3 結束語

本文從多維度、多層次建立了大學在線教學質量評價體系，運用層次分析法確定各項指標權重，對部分課程的在線教學質量進行模糊綜合評價，這在一定程度上杜絕了主觀影響，使結果更加合理可信。通過研究可以讓教師認識到自身的在線教學不足，幫助教師更加有效地提高自身在線教學能力，同時使得學生全面認識自身，進而得到一套全面的在線教學質量評估體系。

參考文獻：

[1] 張傳東，楊軍強.疫情防控常態化背景下建設類高職院校在線教學質量評價機制研究[J].科教文匯，2022（23）：16-19.

[2] 王彬，陳怡文，紀文露，等.疫情期間高校在線教學狀況及影響學習效果的因素分析：以滁州學院為例[J].滁州學院學報，2021，23（4）：114-120.

[3] 孫啟鵬，馬姣姣，王芳，等.后疫情時代在線教學質量評價研究[J].中國軍轉民，2022（24）：56-57.

[4] 李華杰，沈建剛，趙達君，等.高等學校線上教學質量評價體系構建與實證分析[J].高等職業教育探索，2021，20（4）：46-54.

[5] 趙春元.模糊層次分析法在高校教學評價中的應用[J].高等農業教育，2011（1）：44-45，55.

[6] 劉瑩昕，劉颯，王威堯.層次分析法的權重計算及其應用[J].沈陽大學學報（自然科學版），2014，26（5）：372-375.

[7] 葛俠，付保川.模糊綜合評價建模方法及其應用[J].蘇州科技學院學報（自然科學版），2015，32（2）：19-23，64.

【通聯編輯：王 力】